<div class="key-takeaways"><ul><li>GSK ร่วมมือกับ Relation Therapeutics มูลค่าสูงสุด 110 ล้านดอลลาร์</li><li>มุ่งสร้างชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อฝึกฝนโมเดล AI ในแพลตฟอร์ม MORGAN</li><li>ผสานการทดลองในห้องปฏิบัติการกับการวิเคราะห์เชิงคำนวณเข้าด้วยกัน</li><li>เน้นย้ำความสำคัญของคุณภาพและความหลากหลายของข้อมูลชีวภาพเชิงเดี่ยว</li></ul></div><p>บริษัทเภสัชภัณฑ์ระดับโลกอย่าง GSK ได้บรรลุข้อตกลงความร่วมมือด้านการวิจัยมูลค่าสูงสุด 110 ล้านดอลลาร์สหรัฐ กับ Relation Therapeutics บริษัทเทคโนโลยีชีวภาพจากสหราชอาณาจักร โดยข้อตกลงดังกล่าวเป็นการขยายขอบเขตการทำงานร่วมกันที่มีอยู่เดิมในด้านการใช้ปัญญาประดิษฐ์หรือ AI เพื่อช่วยค้นคว้าและพัฒนายาใหม่</p><p>ภายใต้เงื่อนไขของสัญญา Relation จะทำหน้าที่สร้างชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่วัดผลการตอบสนองของเซลล์มนุษย์ต่อความเปลี่ยนแปลงทางพันธุกรรมและการใช้ยา ข้อมูลชุดนี้จะถูกนำไปใช้ฝึกฝนโมเดล AI ที่ออกแบบมาเพื่อระบุเป้าหมายในการรักษาโรค รวมถึงโมเดลต่างๆ ที่อยู่ในแพลตฟอร์ม MORGAN ของทางบริษัทเอง</p><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">$110M</span><span class="stat-label">มูลค่าความร่วมมือสูงสุดระหว่าง GSK และ Relation</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">100M+</span><span class="stat-label">จำนวนเซลล์มาตรฐานในคลัง CZ CELLxGENE</span></div></div><p>แนวทางวิจัยของ Relation ได้ผสานการสร้างข้อมูลชีวภาพควบคู่ไปกับการพัฒนาโมเดล AI โดยกระบวนการวิจัยจะเชื่อมโยงการวิเคราะห์เชิงคำนวณเข้ากับการทดลองจริงที่สร้างข้อมูลใหม่เกี่ยวกับเซลล์มนุษย์ ความร่วมมือครั้งนี้ต่อยอดมาจากข้อตกลงก่อนหน้านี้ระหว่างทั้งสองบริษัทที่เคยร่วมมือกันศึกษาโรคพังผืดและโรคข้อเสื่อม ซึ่งโครงการเหล่านั้นเกี่ยวข้องกับการศึกษาเชิงสังเกตการณ์เพื่อสร้างชุดข้อมูลโรคสำหรับการวิเคราะห์ผ่านแพลตฟอร์ม Lab-in-the-Loop</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/gsk_relation_therapeutics_ai_msd4rdw0_inline_1_b9e6b52777.jpg" alt="molecular biology research laboratory" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div><div class="ai-insight"><p>การที่บริษัทยายักษ์ใหญ่หันมาลงทุนมหาศาลในการสร้างชุดข้อมูลชีวภาพเฉพาะทาง สะท้อนให้เห็นว่าปัญหาคอขวดในปัจจุบันของการนำ AI มาใช้ค้นคว้าตัวยาไม่ได้อยู่ที่ตัวสถาปัตยกรรมโมเดลอีกต่อไป แต่อ1ยู่ที่ความขาดแคลนของข้อมูลดิบที่มีคุณภาพสูงและสะท้อนชีววิทยาของมนุษย์ได้อย่างแม่นยำ การผสานห้องปฏิบัติการเข้ากับกระบวนการประมวลผลจึงกลายเป็นกุญแจสำคัญในการสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขัน</p></div><p>นอกจากข้อมูลที่สร้างขึ้นเองแล้ว คลังข้อมูลสาธารณะยังคงเป็นแหล่งวัตถุดิบสำคัญในการฝึกฝนโมเดลพื้นฐานทางชีววิทยา แม้ว่าการรวมข้อมูลจากหลากหลายการศึกษาจะมีความท้าทายทางเทคนิคก็ตาม โดยงานทบทวนวรรณกรรมในปี 2025 ในวารสาร Experimental &amp; Molecular Medicine ระบุว่า คลังข้อมูลอย่าง CZ CELLxGENE, Human Cell Atlas และ NCBI Gene Expression Omnibus ช่วยให้นักวิจัยเข้าถึงข้อมูลเซลล์เดี่ยวปริมาณมหาศาล โดยเฉพาะ CZ CELLxGENE แหล่งเดียiวมีข้อมูลเซลล์มาตรฐานมากกว่า 100 ล้านเซลล์</p><p>อย่างไรก็ตาม ความแตกต่างของวิธีการสุ่มตัวอย่าง โปรโตคอลการหาลำดับเบส และขั้นตอนการประมวลผลระหว่างการศึกษาอาจสร้างสัญญาณรบกวนทางเทคนิค ทำให้การคัดเลือกชุดข้อมูล การกรอง และการควบคุมคุณภาพเป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่งในการฝึกโมเดลพื้นฐาน นอกจากนี้ งานวิจัยที่ตีพิมพ์ใน Nature Methods เมื่อเดือนมิถุนายนที่ผ่านมา ซึ่งศึกษาโมเดลเซลล์เดี่ยวจากคลังข้อมูล 22.2 ล้านเซลล์ ผ่านการฝึกโมเดล 400 โมเดลและทดลองกว่า 6,400 การทดลอง พบว่าโมเดลปัจจุบันมักจะถึงขีดจำกัดด้านประสิทธิภาพหลังจากฝึกฝนด้วยข้อมูลเพียงเสี้ยวเดียว และไม่แสดงกฎการปรับขนาดข้อมูลที่ชัดเจนเหมือนกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่</p><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=www.artificialintelligence-news.com&sz=64" alt="AI News" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://www.artificialintelligence-news.com/news/gsk-relation-therapeutics-ai-drug-discovery-biological-data/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">AI News</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>GSK partners with Relation Therapeutics in a deal worth up to $110 million</li><li>Focuses on generating large-scale datasets to train AI models within the MORGAN platform</li><li>Combines laboratory experimentation with computational analysis</li><li>Highlights the critical role of high-quality, diverse biological datasets</li></ul></div><p>Global pharmaceutical company GSK has entered into a research collaboration with British biotechnology firm Relation Therapeutics worth up to $110 million, expanding the companies' existing work in AI-assisted drug discovery.</p><p>Under the agreement, Relation will generate large-scale datasets measuring how human cells respond to genetic changes and drug interventions. The data will be used to train AI models designed to identify potential drug targets, including models within Relation’s MORGAN platform.</p><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">$110M</span><span class="stat-label">Maximum value of GSK and Relation collaboration</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">100M+</span><span class="stat-label">Standardised cells available in CZ CELLxGENE</span></div></div><p>The agreement places biological data generation alongside AI model development. Relation’s research approach links computational analysis with experiments that generate new information on human cells. This collaboration builds on earlier agreements between GSK and Relation focused on fibrotic diseases and osteoarthritis, which involved observational studies designed to create functional disease datasets for analysis using Relation’s Lab-in-the-Loop platform.</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/gsk_relation_therapeutics_ai_msd4rdw0_inline_1_b9e6b52777.jpg" alt="molecular biology research laboratory" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div><div class="ai-insight"><p>The massive investments pharmaceutical giants are making into proprietary biological datasets indicate that the primary bottleneck in AI-driven drug discovery has shifted from algorithm design to data quality and biological relevance. Bridging wet-lab experiments directly with computational pipelines is rapidly becoming the defining strategy for next-generation therapeutics.</p></div><p>Public repositories remain an important source of training material for biological foundation models, although combining information produced across different studies can introduce technical challenges. A 2025 review in Experimental &amp; Molecular Medicine noted that repositories including CZ CELLxGENE, the Human Cell Atlas, and NCBI Gene Expression Omnibus give researchers access to large volumes of single-cell data, with CZ CELLxGENE alone providing access to more than 100 million standardised cells.</p><p>However, sampling methods, sequencing protocols, and processing pipelines can differ between studies, introducing technical noise that requires careful quality control. Furthermore, research published in Nature Methods in June examined 22.2 million cells across 400 models and 6,400 experiments, finding that current single-cell foundation models tended to reach performance plateaus after training on only a fraction of the available corpus, differing from the clear data-scaling laws seen in large language models.</p><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=www.artificialintelligence-news.com&sz=64" alt="AI News" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://www.artificialintelligence-news.com/news/gsk-relation-therapeutics-ai-drug-discovery-biological-data/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">AI News</a></p>

medium_gsk-relation-therapeutics-ai-msd4rdw0.jpg

small_gsk-relation-therapeutics-ai-msd4rdw0.jpg

thumbnail_gsk-relation-therapeutics-ai-msd4rdw0.jpg

gsk-relation-therapeutics-ai-msd4rdw0.jpg

บริษัทเภสัชภัณฑ์ยักษ์ใหญ่ GSK ขยายความร่วมมือกับ Relation Therapeutics มูลค่าสูงถึง 110 ล้านดอลลาร์ มุ่งเน้นการสร้างชุดข้อมูลชีวภาพเพื่อขับเคลื่อนโมเดล AI ในการค้นหาตัวยาใหม่

Global pharmaceutical giant GSK has expanded its collaboration with British biotech firm Relation Therapeutics in a deal worth up to $110 million focusing on biological data generation.

Inewgen

Inewgen

#single-cell foundation models

GSK and Relation Therapeutics Partner in AI Drug Discovery Deal

Inewgen