GSK新达成的1.1亿美元AI交易表明，高质量生物学数据比更大的模型更重要

1.1亿美元交易：GSK和Relation Therapeutics正在扩大合作。Relation将进行实验室实验，生成大规模细胞数据集，用于训练AI模型（如其MORGAN平台）以发现药物靶点。 公共生物学数据遭遇瓶颈：与LLM（大语言模型）随着输入更多网络文本而改进不同，单细胞生物学模型在公共数据库（如CZ CELLxGENE、人类细胞图谱）上很快就会达到平台期，原因是实验室噪音、不同实验方案和数据重叠。 “实验室在环”模型：Relation使用物理扰动实验，结合单细胞和空间转录组学，来精确测量细胞对基因变化和药物的反应，并将干净数据直接反馈到机器学习模型中。 已被验证的概念：Relation已经利用这一策略构建了Osteomics，一个用于研究骨质疏松症的专有单细胞骨骼图谱。 行业范围内的转向：大型制药公司（包括阿斯利康和Pathos AI的类似举措）正在意识到，干净、专业化、疾病特异性的数据正成为AI药物发现中的终极护城河。