GSKのAI活用事例（医療・ヘルスケア／2024年）

企業規模大企業（1,000名〜）

地域海外

導入段階実証実験（PoC）

使用ツールRelation Therapeutics lab-in-the-loop AI（遺伝子シーケンシング+RNA解析+機械学習）

背景・課題

線維症や骨関節炎は複雑な遺伝的背景を持つ疾患で、従来の手法では2万2,000の遺伝子から有望な標的を効率的に絞り込むことが困難だった。

Relation Therapeuticsの「lab-in-the-loop」プラットフォームを活用。健常者と患者の細胞からゲノム・RNAトランスクリプトームをシーケンシングし、能動学習型グラフ機械学習モデルで疾患リスクに関連する遺伝子変異を予測。

前払い4,500万ドル、成功報酬最大6,300万ドル、ターゲット当たり開発・販売マイルストーン平均2億ドル、遺伝子探索空間を22,000から数百に縮小

遺伝子探索空間を22,000から数百に縮小し、研究効率を大幅に向上。シードステージのバイオテック企業としては過去最大規模の提携契約を締結。

AI創薬では「wet lab」と「dry lab」を循環させる「lab-in-the-loop」モデルが、純粋な計算アプローチよりも高い成果を上げている。