약 디스커버리 시장 크기에서 AI

약 디스커버리 시장 크기에서 AI는 2022년 USD 1.5 억 달러를 차지했으며 2023년과 2032년 사이에 30.1%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 약물 발견 비용과 시간의 변화에 대한 수요 증가는 시장 성장을 가속화 할 것입니다.

협력 및 파트너십의 성장은 시장 수요를 가속화 할 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 1 월 2022, Janssen Pharmaceutica NV, Johnson & Johnson의 제약 회사 인 SRI International (SRI)과 공동으로. 이 협업을 통해 Janssen은 SRI의 SynFini 플랫폼, 인공 지능 (Al) 가이드, 작은 분자 약 발견을위한 자동화 된 합성 화학 시스템을 활용할 수 있습니다. 이 전략은 작은 molecule 약 발견 및 개발을 가속화하는 회사를 도왔습니다. 따라서, 협업 및 파트너십의 증가 수는 약 발견 및 개발 프로세스를 위한 AI 기반 솔루션의 채택을 주도하고 있습니다.

인공 지능 (AI) 약 발견에서 고급 컴퓨팅 알고리즘 및 기계 학습 기술의 응용을 의미하고 새로운 약물과 치료법을 발견하는 과정을 강화. 그것은 생물, 화학물질, 및 임상 자료의 광대한 양을 분석하기 위하여 AI 모형의 이용을 포함하고, 잠재적인 약 표적, 소설 화합물의 디자인, 및 약 efficacy 및 안전 단면도의 예측을 가능하게 합니다.

COVID-19 영향

COVID-19 전염병은 약물 발견 시장에서 인공 지능에 긍정적 인 영향을 미쳤습니다. COVID-19에 대한 효과적인 치료 및 백신 개발의 촉구는 연구원과 제약 회사들이 AI 기술을 unprecedented Scale에 활용할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, 2020 년 6 월, 다목적. AI, AI 약물 발견 회사, Scripps 연구와 공동으로 COVID-19 치료제 개발. 파트너쉽 체결 AI의 ActivPred AI 약 발견 플랫폼은 COVID-19를 치료하기 위해 약물 후보자를 발견합니다. 따라서, AI 알고리즘은 데이터의 광대한 양을 분석하여 약물 발견 프로세스를 가속화하고 잠재적 인 약 후보를 더 높은 효율로 식별하여 중요한 역할을 수행했습니다.

AI in Drug Discovery 시장 동향

심혈관 질환, 암, 당뇨병, 호흡 장애, HIV/AIDS, 말라리아 및 COVID-19와 같은 만성 질환의 전임 증가는 시장 성장을 높일 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 국제 당뇨병 연맹 (IDF) 보고서에 따르면 2021 년, 약 537 만 성인 (20-79 년)은 전 세계 당뇨병으로 생활하고 있습니다. 당뇨병에 살고있는 사람들의 총 수는 2030 년까지 643 백만으로 상승 할 것으로 예상되며 783 만 2045. 이러한 질병의 복잡성 및 다양성은 혁신적인 약물 발견에 대한 접근 방식을 요구하고, 성장 요구 사항이 있습니다. 의료 분야의 인공지능· 또한 AI는 개발할 수 있습니다. 정밀 약 환자의 독특한 특성과 질병 프로파일을 기반으로 한 개별 환자에게 맞춤 치료에 접근합니다. 이러한 요인은 시장 성장을 높이기 위해 예상된다.

약물 디스커버리 시장의 AI

제한적 이해와 전문성 [LK1] 인공 지능의 분야에서 (AI), 특히 약 발견에서 시장 성장을 hamper 수 있습니다. AI의 통합은 복잡하고 높은 규제 제약 산업에 깊은 도메인 지식, 기술 전문 지식, 그리고 약물 발견의 독특한 도전에 대한 이해가 필요합니다. 또한, AI 기술의 지속적인 발전과 혁신은 지속적인 학습과 upskilling을 필요로 합니다. 따라서, 약물 발견에 특히 AI 모델을 개발, 구현 및 해석하는 데 필요한 기술을 가진 전문가의 부족은 시장 성장을 방해 할 수 있습니다.

AI in Drug Discovery 시장 분석

성분에 의해, 약물 발견 시장에서 AI는 소프트웨어와 서비스에 분류됩니다. 2022년 시장 점유율의 63%를 차지한 소프트웨어 세그먼트는 분석 시간 프레임에 중요한 성장을 목격하기 위해 계획되어 있습니다. 제약 산업 내에서 고급 분석 및 기계 학습 도구에 대한 수요 증가는 세그먼트 성장을 추진 할 것으로 예상된다. 또한 AI 소프트웨어 도구는 효율성 향상 및 약물 발견 워크플로우의 여러 단계를 자동화, 감소된 시간과 자원 요구 사항에서 결과, 약 발견에 AI 소프트웨어의 채택을 연료로. 또한 클라우드 컴퓨팅 및 고성능 컴퓨팅 인프라의 발전은 AI 소프트웨어의 성장을 주도하는 역할을 수행했습니다.

기술에 근거하여, 약 발견 시장에 있는 AI는 기계 학습 및 다른 기술로 분류됩니다. 기계 학습 세그먼트는 2032년까지 약 USD 18 억을 능가 할 것으로 예상됩니다. genomics, proteomics 및 임상 레코드를 포함한 광범위한 데이터의 가용성과 접근성이 증가하여 귀중한 통찰력과 패턴을 추출하기 위해 기계 학습 알고리즘에 대한 기회를 만들었습니다. 이 데이터 세트를 레버리지함으로써, 기계 학습 알고리즘은 잠재적인 약물 대상을 식별하고, 약물 효능을 예측하고, 약물 디자인을 최적화하고, 더 많은 표적 및 효율적인 약물 발견 과정을 가능하게합니다. 이러한 예측 요인은 시장 성장을 구동 할 것으로 예상됩니다.

신청 유형에 바탕을 두어, 약 발견 시장에 있는 AI는 분자 도서관 검열, 표적 ID, 약 최적화 및 repurposing, de novo 약 디자인 및 preclinical 테스트로 분류됩니다. 2022년 시장 점유율의 40.1%를 차지하는 분자 라이브러리는 분석 시간 프레임을 통해 상당한 성장을 목격할 것으로 예상됩니다. 광대하고 지속적으로 분자 화합물의 라이브러리를 확장하는 가용성은 AI 구동 검열을 위한 엄청난 기회를 선물할 것입니다, 시장 성장을 촉진하는. 또한, 새로운 약물 치료의 발견 및 개발에 대한 수요 증가 및 생명 과학 산업의 제조 능력은 약물 발견에 인공 지능의 수요를 밀어.

치료 부위에 근거하여, 약물 발견 시장의 AI는 종양학, neurodegenerative 질병, 염증, 감염성 질병, 대사 질환, 드문 질병, 심장 혈관 질환 및 기타 치료 영역으로 구분됩니다. 2022년 시장 점유율의 44.8%를 차지한 종양학 세그먼트는 분석 시간 프레임에 대한 상당한 성장을 목격하는 것으로 예상됩니다. 전 세계적으로 암의 증가는 시장 성장을 보완합니다. 예를 들어, National Institute of Health (NIH) 보고서에 따르면, 2022 년 인도의 암 사건의 예상 수는 1,461,427 (100.4 100,000 당) 것으로 나타났습니다. 따라서, 암의 성장 사례는 더 효과적인 표적 치료에 대한 수요를 구동 할 것이며, 시장의 성장을 확장합니다.

End-use에 기반하여 약 발견 시장의 AI는 제약 및 생명 공학 회사, 계약 연구 조직 (CROs) 및 기타 최종 사용자로 구분됩니다. 제약 및 생명 공학 회사는 시장 점유율의 53.1%를 차지하고 분석 시간 프레임에 대한 상당한 성장을 목격하는 것으로 예상됩니다. 제약 및 생명 공학 회사에 의해 AI 기술의 채택은 새로운 표적과 표시, 약물 개발 파이프라인의 최적화, 향상된 협업 및 unmet 의료 요구 사항을 해결하는 기능을 포함하여 수많은 이점을 제공합니다.

북아메리카 약 발견 시장에서 AI는 51.9%의 시장 점유율을 차지했으며 예측 시간 동안 상당한 성장률로 성장할 것으로 예상됩니다. 북미는 연구 기관, 학술 센터 및 의료 시설의 강력한 생태계를 가지고 있으며 지역 성장을 주도합니다. 또한 다양한 고품질 데이터 세트의 가용성은 약물 발견 응용 프로그램에 대한 AI 알고리즘의 개발 및 검증을 가능하게합니다. 또한, 연구 및 개발 활동에 있는 상승 투자로 결합된 만성 질병의 전세 증가는 약 발견 기업에서 인공 지능 (AI)를 보충할 것으로 예상됩니다.

AI in Drug Discovery Market 공유

약물 발견 시장에서 인공 지능에서 작동하는 주요 시장 플레이어는 다음과 같습니다 :

• 마이크로 소프트
• 베보렌다이
• 언어 선택
• IBM 회사
• 알파벳 (DeepMind)

이 업계의 플레이어는 협업, 인수, 합병 및 파트너십을 포함한 다양한 전략을 주로 채택하여 글로벌 발자국 및 지속 시장 경쟁을 창출합니다.

약물 발견의 인공 지능 기업 뉴스:

• 11월 2022일, Exscientia는 University of Texas MD Anderson Cancer Center와 협력하여 MD Anderson의 전문성을 사용하여 새로운 작은 분자 약물 발견 및 개발을 위한 환자 중심의 인공 지능 기술을 사용합니다. 이 전략은 확장하고 성장하는 회사를 도왔습니다.
• 8월 2022일, GNS 헬스케어는 세계 제약 그룹인 Servier와 협력하여 여러 개의 myeloma (MM)의 약 발견, 번역 및 임상 개발 노력의 발전을 전개합니다. 이 전략은 회사의 서비스를 확장하는 데 도움이.

인공 지능 (AI) 약 발견 시장 조사 보고서에는 업계의 심층적 인 적용이 포함됩니다. 2018년부터 2032년까지 USD의 수익률 및 예측, 뒤에 오는 세그먼트를 위해:

제품정보

• 소프트웨어
• 제품정보

By 기술

• 기계 학습
• 딥러닝
• 감독 학습
• 학습 방법
• 다른 기계 학습 기술
• 기타 기술

적용분야

• 분자 라이브러리 screening
• 표적 ID
• 의약품 최적화 및 Repurposing
• De novo 약 디자인
• Preclinical 테스트

Therapeutic 지역

• 종양학
• 신경절제 질환
• 관련 제품
• 감염성 질환
• 대사 질병
• 희귀 질환
• 심장 혈관 질병
• 기타 치료 지역

사용 방법

• 제약 및 생명 공학 회사
• 계약 연구 조직 (CROs).
• 기타 End-users

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