AI per la scoperta e lo sviluppo di farmaci Dimensioni del mercato, quota, crescita e analisi del settore, per tipologia (identificazione dei target, screening molecolare, progettazione di farmaci de novo e ottimizzazione dei farmaci, test preclinici e clinici, altri), applicazioni (oncologia, malattie infettive, neurologia, altri) e previsioni regionali fino al 2035

AI PER LA SCOPERTA E LO SVILUPPO DI FARMACI DIMENSIONI DEL MERCATO

Si prevede che il mercato dell’intelligenza artificiale per la scoperta e lo sviluppo di farmaci crescerà da 1,34 miliardi di dollari nel 2025 a 1,58 miliardi di dollari nel 2026, raggiungendo 1,87 miliardi di dollari nel 2027 e arrivando a 7,12 miliardi di dollari entro il 2035, con un CAGR del 18,2% nel periodo 2026-2035. La crescita è guidata dall’aumento dei costi di ricerca e sviluppo, dalla domanda di pipeline di farmaci più veloci e dalla maggiore adozione dell’apprendimento automatico per l’identificazione dei target, lo screening dei composti e l’ottimizzazione clinica nelle industrie farmaceutiche e biotecnologiche.

Il mercato statunitense dell’intelligenza artificiale per la scoperta e lo sviluppo di farmaci sta registrando una rapida crescita grazie alle infrastrutture sanitarie avanzate, agli elevati investimenti in ricerca e sviluppo e alla forte presenza di aziende leader nel settore biotecnologico dell’intelligenza artificiale e aziende farmaceutiche.

RISULTATI CHIAVE

• Dimensioni del mercato– Valutato a 1.327,39 milioni di dollari nel 2025, si prevede che raggiungerà 6.952,09 milioni di dollari entro il 2033, con una crescita CAGR del 18,2%.
• Fattori di crescita –Crescente adozione dell’IA nella ricerca preclinica e nell’identificazione di target farmaceutici, con un utilizzo in aumento del 42% nelle aziende biotecnologiche.
• Tendenze– L’integrazione dell’intelligenza artificiale generativa nello screening molecolare è aumentata del 55%, con l’adozione dell’automazione nella ricerca farmaceutica in crescita del 48%.
• Giocatori chiave –Alphabet, Microsoft, Insilico Medicine, Atomwise, Exscientia e altro ancora.
• Approfondimenti regionali– Il Nord America è in testa con una quota del 38%; L’Asia-Pacifico vede l’adozione dell’IA aumentare del 62% nei settori di ricerca e sviluppo farmaceutici.
• Sfide– Le complessità dell’integrazione dei dati e le preoccupazioni normative influiscono sul 37% dei progetti farmaceutici di intelligenza artificiale, ritardando i processi di scoperta dei farmaci.
• Impatto sul settore– La scoperta guidata dall’intelligenza artificiale ha ridotto i tempi di sviluppo nelle fasi iniziali del 60%, migliorando la produttività della ricerca e sviluppo nel 51% delle aziende farmaceutiche.
• Sviluppi recenti –Le nuove piattaforme di intelligenza artificiale hanno accelerato l’identificazione degli obiettivi del 45% e l’utilizzo dei laboratori automatizzati è aumentato del 58% nel 2023-2024.

Il mercato dell’intelligenza artificiale per la scoperta e lo sviluppo di farmaci sta rapidamente trasformando il panorama farmaceutico consentendo una ricerca sui farmaci più rapida, accurata ed economicamente vantaggiosa. La tecnologia dell’intelligenza artificiale accorcia significativamente i tempi tradizionali di sviluppo dei farmaci automatizzando l’analisi dei dati, identificando i bersagli dei farmaci e prevedendo il comportamento dei farmaci. Con l’aumento dei casi di malattie complesse e l’aumento dei costi di RD, le aziende farmaceutiche stanno sfruttando sempre più l’intelligenza artificiale per semplificare i processi e ridurre i fallimenti negli studi clinici. Il mercato sta riscontrando un forte interesse sia da parte delle grandi aziende biofarmaceutiche che delle startup focalizzate su piattaforme avanzate basate su algoritmi.

AI PER LA SCOPERTA E LO SVILUPPO DEI FARMACI TENDENZE DEL MERCATO

Il mercato dell’intelligenza artificiale per la scoperta e lo sviluppo di farmaci sta assistendo a un potente cambiamento di slancio guidato dall’evoluzione delle capacità tecnologiche e dall’urgente necessità di migliorare l’efficienza della pipeline dei farmaci. Una delle tendenze più significative è la crescente dipendenza dai modelli di machine learning e deep learning per analizzare enormi set di dati derivati ​​da genomica, proteomica e studi clinici. L’intelligenza artificiale per la scoperta e lo sviluppo di farmaci viene sempre più utilizzata per modellare i percorsi delle malattie, prevedere gli esiti clinici e identificare molecole promettenti con una maggiore probabilità di successo negli studi. Le aziende stanno implementando piattaforme basate sull’intelligenza artificiale per ridurre il ciclo di sviluppo dei farmaci da 10-15 anni a meno di 6 anni in alcuni casi.

L’intelligenza artificiale per la scoperta e lo sviluppo di farmaci sta diventando centrale anche per la medicina personalizzata. Gli algoritmi stanno aiutando a progettare trattamenti basati su profili genetici specifici del paziente, segnando il passaggio da un approccio unico per tutti. Inoltre, i giganti farmaceutici si stanno impegnando in collaborazioni multimilionarie con startup di intelligenza artificiale per co-sviluppare nuove terapie. Un’altra tendenza chiave nel mercato dell’intelligenza artificiale per la scoperta e lo sviluppo di farmaci è l’integrazione dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per estrarre letteratura scientifica e brevetti per scoprire intuizioni terapeutiche nascoste. Inoltre, le piattaforme di intelligenza artificiale basate su cloud stanno guadagnando terreno per la modellazione dei farmaci in tempo reale e la ricerca collaborativa. Il Nord America è leader nell’adozione dell’IA per la scoperta e lo sviluppo di farmaci grazie alla sua forte infrastruttura digitale e alla cultura degli investimenti tempestivi. Nel frattempo, l’Asia-Pacifico sta mostrando una crescita significativa grazie agli hub biotecnologici emergenti, alle politiche governative di sostegno e all’espansione delle infrastrutture sanitarie. L’intelligenza artificiale per la scoperta e lo sviluppo di farmaci continua ad evolversi con la convergenza di big data, biologia computazionale e prove del mondo reale, rendendola una risorsa vitale nell’ecosistema dell’innovazione farmaceutica.

AI PER LA SCOPERTA DI FARMACI E LE DINAMICHE DEL MERCATO PER LO SVILUPPO

OPPORTUNITÀ

Crescita della medicina personalizzata e delle terapie di precisione

L’ascesa della medicina personalizzata rappresenta un’opportunità sostanziale per il mercato dell’intelligenza artificiale per la scoperta e lo sviluppo di farmaci. La medicina personalizzata si basa sui dati dei singoli pazienti, come profili genetici, stile di vita e biomarcatori, per personalizzare i trattamenti e l’intelligenza artificiale è particolarmente adatta per analizzare questi set di dati complessi. Secondo un rapporto della Personalized Medicine Coalition, oltre il 40% dei nuovi farmaci approvati negli ultimi cinque anni sono stati classificati come medicinali personalizzati. L’intelligenza artificiale consente la stratificazione dei pazienti in tempo reale e accelera l’identificazione di risposte farmacologiche specifiche per il paziente, rendendo i trattamenti più efficaci e riducendo le reazioni avverse. Ciò è particolarmente vantaggioso in oncologia, dove gli strumenti di intelligenza artificiale aiutano ad abbinare i pazienti con terapie ottimali basate sulla genomica del tumore. Inoltre, la crescente adozione di dispositivi indossabili e piattaforme sanitarie digitali sta generando un flusso continuo di dati sui pazienti, supportando ulteriormente il ruolo dell’intelligenza artificiale nelle terapie personalizzate. Man mano che le aziende farmaceutiche si spostano verso modelli di cura più individualizzati, l’intelligenza artificiale sarà in prima linea in questa trasformazione.

AUTISTI

La crescente domanda di prodotti farmaceutici

La crescente domanda globale di prodotti farmaceutici nuovi ed efficaci è un fattore chiave del mercato dell’intelligenza artificiale per la scoperta e lo sviluppo di farmaci. Le malattie croniche come il cancro, il diabete e i disturbi cardiovascolari sono in aumento, rendendo necessario uno sviluppo di farmaci più rapido e mirato. Secondo l’OMS, oltre il 71% di tutti i decessi nel mondo sono causati da malattie non trasmissibili, creando un’urgente necessità di opzioni terapeutiche avanzate. L'intelligenza artificiale per la scoperta e lo sviluppo di farmaci aiuta le aziende farmaceutiche a gestire i crescenti carichi di lavoro riducendo al contempo l'aspetto di tentativi ed errori della ricerca e sviluppo. Inoltre, più di 7.000 malattie rare rimangono senza trattamenti approvati dalla FDA, offrendo una vasta area in cui le tecnologie di intelligenza artificiale possono essere applicate per identificare potenziali terapie. La velocità e la precisione degli algoritmi di intelligenza artificiale riducono significativamente il rischio e il tempo necessari per immettere i farmaci sul mercato, rendendoli una soluzione cruciale in un settore in cui l’innovazione tempestiva è fondamentale.

CONTENIMENTO

"Qualità dei dati e complessità normativa"

Uno dei principali limiti nel mercato dell’intelligenza artificiale per la scoperta e lo sviluppo di farmaci è l’incoerenza e la complessità dei dati biomedici utilizzati per addestrare i modelli di intelligenza artificiale. Set di dati etichettati e di alta qualità sono essenziali per creare modelli di previsione accurati, ma i dati sono spesso frammentati tra fonti e formati diversi. In uno studio di Deloitte, oltre il 60% dei dirigenti farmaceutici ha citato la scarsa qualità dei dati come un ostacolo all’adozione dell’intelligenza artificiale. Inoltre, il contesto normativo che circonda l’intelligenza artificiale nel settore sanitario è ancora in evoluzione, il che crea incertezza. Gli organismi di regolamentazione come la FDA stanno sviluppando attivamente linee guida, ma finché questi quadri non saranno standardizzati a livello globale, le aziende farmaceutiche rimangono caute nell’implementazione dell’intelligenza artificiale su vasta scala. Le normative sulla privacy dei dati come HIPAA e GDPR complicano ulteriormente l’integrazione delle soluzioni di intelligenza artificiale, in particolare negli studi clinici multiregionali. L’insieme di questi fattori rappresenta una sfida per l’adozione continua dell’intelligenza artificiale in tutte le fasi dello sviluppo dei farmaci.

SFIDA

"Mancanza di interpretabilità e fiducia clinica nei modelli di intelligenza artificiale"

Una delle principali sfide nel mercato dell’intelligenza artificiale per la scoperta e lo sviluppo di farmaci è la limitata interpretabilità dei risultati generati dall’intelligenza artificiale, che influisce sulla fiducia di ricercatori, medici e regolatori. Gli algoritmi black-box, in particolare i modelli di deep learning, spesso forniscono previsioni accurate senza spiegazioni chiare del ragionamento sottostante. Secondo un sondaggio PwC, oltre il 62% degli operatori sanitari esprime scetticismo riguardo all’affidarsi a decisioni basate sull’intelligenza artificiale senza trasparenza. Questa opacità diventa una barriera durante i processi di approvazione normativa, in cui è obbligatoria una documentazione dettagliata di ogni fase di sviluppo. Inoltre, i medici esitano ad adottare intuizioni assistite dall’intelligenza artificiale nel processo decisionale terapeutico a meno che la logica del modello non sia trasparente e riproducibile. Anche la mancanza di protocolli di validazione standardizzati nei mercati globali complica l’integrazione dell’intelligenza artificiale. Fino a quando l’intelligenza artificiale spiegabile (XAI) non diventerà più diffusa, la fiducia e l’utilizzabilità di questi modelli nelle pipeline di scoperta dei farmaci rimarranno limitate, rendendola una barriera significativa all’espansione dell’intelligenza artificiale in tutte le fasi dello sviluppo dei farmaci.

ANALISI DELLA SEGMENTAZIONE

Il mercato dell’intelligenza artificiale per la scoperta e lo sviluppo di farmaci è segmentato in base al tipo e all’applicazione, offrendo uno sguardo completo su come le tecnologie di intelligenza artificiale vengono integrate nelle diverse fasi di sviluppo di farmaci e aree terapeutiche. Per tipologia, il mercato comprende l’identificazione del target, lo screening delle molecole, la progettazione e l’ottimizzazione dei farmaci de novo e i test preclinici e clinici. Ciascun tipo rappresenta una fase unica in cui l’intelligenza artificiale fornisce valore specializzato, dall’identificazione dei biomarcatori correlati alla malattia alla convalida dell’efficacia dei farmaci negli studi clinici. Dal punto di vista applicativo, l’intelligenza artificiale viene ampiamente adottata in aree terapeutiche come l’oncologia, le malattie infettive e la neurologia, dove la complessità dei percorsi terapeutici e l’urgente domanda di innovazione richiedono soluzioni basate sull’intelligenza artificiale. Questo approccio segmentato consente alle parti interessate di concentrarsi su specifiche capacità di intelligenza artificiale e sulla loro rilevanza per particolari sfide di sviluppo medico e farmaceutico, consentendo investimenti più efficaci e strategici nell’implementazione della tecnologia.

Per tipo

• Identificazione dell'obiettivo:L’identificazione del target è un passo fondamentale nell’intelligenza artificiale per la scoperta e lo sviluppo di farmaci, poiché prevede il rilevamento di geni o proteine ​​associati a una malattia. Le piattaforme di intelligenza artificiale utilizzano big data provenienti da genomica, proteomica e database clinici per identificare nuovi bersagli. Uno studio pubblicato su Nature Biotechnology ha riferito che gli algoritmi di intelligenza artificiale possono ridurre i tempi di scoperta del bersaglio del 50%. Aziende come BenevolentAI e Atomwise sono specializzate in questa fase, offrendo piattaforme che semplificano la convalida degli obiettivi e riducono i falsi positivi. Il volume crescente di dati relativi alle malattie rende l’intelligenza artificiale indispensabile per un’accurata identificazione dei bersagli, soprattutto in campi come l’oncologia e le malattie genetiche rare.
• Screening molecolare:Lo screening molecolare basato sull’intelligenza artificiale migliora significativamente l’efficienza nell’identificazione dei farmaci candidati analizzando rapidamente migliaia di composti chimici. I metodi di screening tradizionali sono laboriosi e costosi, mentre l’intelligenza artificiale può simulare le interazioni dei composti con i target in silico. Piattaforme come Exscientia e Recursion Pharmaceuticals utilizzano modelli di deep learning per prevedere l'efficacia dei composti, la tossicità e l'affinità di legame. In un caso di studio, Exscientia ha ridotto la tempistica preclinica per una molecola candidata da 4,5 anni a meno di 12 mesi. Questo approccio viene sempre più adottato nelle pipeline farmaceutiche per risparmiare tempo e ridurre il rischio di fallimenti degli studi clinici.
• Progettazione di farmaci de Novo e ottimizzazione dei farmaci:La progettazione di farmaci de novo sfrutta l’intelligenza artificiale per costruire nuove molecole da zero, su misura per specifici bersagli biologici. Questo tipo di intelligenza artificiale per la scoperta e lo sviluppo di farmaci utilizza algoritmi generativi che creano composti ottimizzati con le proprietà farmacocinetiche desiderate. Le molecole progettate dall’intelligenza artificiale stanno ora entrando nei test preclinici in oncologia e malattie neurodegenerative. Ad esempio, Insilico Medicine ha riferito di aver progettato un nuovo farmaco candidato per la fibrosi utilizzando l’intelligenza artificiale in meno di 50 giorni. La velocità e la flessibilità della progettazione delle molecole generate dall’intelligenza artificiale hanno reso questo segmento uno di quelli in più rapida crescita nel panorama della scoperta di farmaci.
• Test preclinici e clinici:L’intelligenza artificiale per la scoperta e lo sviluppo di farmaci sta anche trasformando i test preclinici e clinici prevedendo la tossicità dei farmaci, la risposta dei pazienti e i tassi di successo degli studi. I modelli di intelligenza artificiale vengono addestrati su dati del mondo reale e risultati storici degli studi per prevedere i risultati e suggerire disegni di studio. Secondo uno studio del MIT del 2023, l’integrazione dell’intelligenza artificiale ha migliorato le percentuali di successo degli studi del 20% identificando gruppi di pazienti e regimi di dosaggio ottimali. Queste informazioni aiutano a ridurre i costi, abbreviare i tempi e migliorare la probabilità di approvazione normativa, rendendo l’intelligenza artificiale cruciale nello sviluppo di farmaci in fase avanzata.
• Altri:Questa categoria include applicazioni come l'estrazione della letteratura basata sull'intelligenza artificiale, l'analisi dei brevetti e i sistemi di supporto alle decisioni per la definizione delle priorità di ricerca e sviluppo. Gli strumenti della PNL vengono utilizzati per scansionare vasti database scientifici, identificando connessioni nascoste tra malattie e molecole. Strumenti come IBM Watson Discovery e le piattaforme basate sull'intelligenza artificiale di Elsevier supportano i ricercatori farmaceutici nella pianificazione strategica e nel processo decisionale basato sull'evidenza. Si prevede che questa categoria “altri” crescerà con l’aumento della domanda di strumenti di intelligenza artificiale ausiliari nello sviluppo di farmaci.

Per applicazione

• Oncologia:L’oncologia è l’area di applicazione principale nel mercato dell’intelligenza artificiale per la scoperta e lo sviluppo di farmaci a causa della complessità e dell’urgenza del trattamento del cancro. Le tecnologie di intelligenza artificiale sono ampiamente utilizzate per identificare bersagli specifici del tumore, prevedere le risposte ai farmaci e progettare terapie personalizzate. Secondo l’American Cancer Society, solo nel 2023 sono stati diagnosticati oltre 1,9 milioni di nuovi casi di cancro negli Stati Uniti, rafforzando la necessità di una rapida innovazione. Le piattaforme di intelligenza artificiale come PathAI e Tempus offrono soluzioni focalizzate sull'oncologia che aiutano nella scoperta di biomarcatori e nel supporto decisionale in tempo reale. Questo segmento continua a ricevere ingenti investimenti a causa del bisogno insoddisfatto nella terapia del cancro.
• Malattia infettiva:L’intelligenza artificiale per la scoperta e lo sviluppo di farmaci sta guadagnando terreno nella gestione delle malattie infettive, soprattutto nel periodo post-pandemia. I modelli di intelligenza artificiale stanno aiutando i ricercatori a identificare nuovi antivirali, antibiotici e vaccini. In risposta al COVID-19, aziende come DeepMind hanno utilizzato l’intelligenza artificiale per prevedere la struttura 3D delle proteine ​​virali, accelerando lo sviluppo del vaccino. L’aumento dei ceppi resistenti agli antibiotici rende ulteriormente necessaria l’intelligenza artificiale per identificare nuovi bersagli microbici. La ripresa globale di malattie come la tubercolosi e la malaria ha anche spinto le parti interessate del settore sanitario a esplorare soluzioni terapeutiche assistite dall’intelligenza artificiale per gestire le epidemie in modo più efficiente.
• Neurologia:In neurologia, l'intelligenza artificiale per la scoperta e lo sviluppo di farmaci viene utilizzata per affrontare disturbi complessi come l'Alzheimer, il Parkinson e l'epilessia. Queste condizioni richiedono una profonda conoscenza della neurobiologia e dei biomarcatori, che l’intelligenza artificiale può analizzare rapidamente da diversi set di dati. Secondo l'Associazione Alzheimer, più di 6 milioni di americani vivono con l'Alzheimer, ma i trattamenti efficaci rimangono limitati. Le piattaforme di intelligenza artificiale vengono addestrate sui dati di imaging cerebrale, sulla genomica e sul comportamento dei pazienti per identificare nuovi bersagli farmacologici e prevedere le risposte al trattamento. Aziende come NeuroInitiative si dedicano alla ricerca neurologica basata sull’intelligenza artificiale, con l’obiettivo di portare la prossima ondata di terapie sul sistema nervoso centrale.
• Altri:Oltre a queste tre categorie dominanti, l’intelligenza artificiale viene applicata anche in settori come la cardiologia, le malattie respiratorie e i disturbi autoimmuni. L’adattabilità degli strumenti di intelligenza artificiale consente loro di essere adattati praticamente a qualsiasi ambito terapeutico. Ad esempio, nel diabete, l’intelligenza artificiale aiuta a progettare analoghi dell’insulina con maggiore efficacia. Nelle malattie rare, dove i dati sono scarsi, i modelli di intelligenza artificiale simulano la progressione della malattia e la risposta alla terapia, aiutando i ricercatori a dare priorità alle sperimentazioni. Questa categoria “altri” riflette l’ampio potenziale dell’intelligenza artificiale per la scoperta e lo sviluppo di farmaci nel rimodellare molteplici frontiere terapeutiche.

PROSPETTIVE REGIONALI

Il mercato dell’intelligenza artificiale per la scoperta e lo sviluppo di farmaci mostra diverse traiettorie di crescita tra le regioni, guidate da differenze nell’infrastruttura tecnologica, nella capacità di investimento, nelle normative sanitarie e negli ecosistemi di ricerca e sviluppo. Il Nord America è leader del mercato globale, con un settore farmaceutico maturo e forti capacità di intelligenza artificiale. L’Europa segue da vicino, con solide collaborazioni di ricerca accademica e clinica. L’Asia-Pacifico sta emergendo come un hub in rapida crescita a causa dell’aumento della spesa sanitaria e degli ecosistemi biotecnologici guidati dalla tecnologia, soprattutto in Cina, India e Giappone. Nel frattempo, la regione del Medio Oriente e dell’Africa sta gradualmente adottando le tecnologie dell’intelligenza artificiale nella scoperta dei farmaci, supportata da riforme sanitarie nazionali e crescenti investimenti nella ricerca. Ciascuna regione contribuisce in modo univoco all’evoluzione del panorama dell’innovazione farmaceutica guidata dall’intelligenza artificiale.

America del Nord

Il Nord America domina il mercato dell’intelligenza artificiale per la scoperta e lo sviluppo di farmaci, grazie alla sua infrastruttura sanitaria avanzata, all’adozione diffusa dell’intelligenza artificiale e all’elevata spesa in ricerca e sviluppo. Gli Stati Uniti ospitano importanti aziende biotecnologiche legate all’intelligenza artificiale come Atomwise, Recursion Pharmaceuticals e Insilico Medicine, che collaborano attivamente con grandi giganti farmaceutici come Pfizer, Novartis e Johnson & Johnson. Secondo PhRMA, solo nel 2022 le aziende biofarmaceutiche statunitensi hanno investito oltre 100 miliardi di dollari in ricerca e sviluppo. Inoltre, il sostegno della FDA per la salute digitale e le innovazioni legate all’intelligenza artificiale accelera l’approvazione e l’integrazione degli strumenti di intelligenza artificiale nelle pipeline di sviluppo dei farmaci. Anche il Canada svolge un ruolo crescente, con centri di ricerca sull’intelligenza artificiale come il Vector Institute che supportano le innovazioni nel settore sanitario. Con la crescente adozione dell’apprendimento automatico per gli studi clinici e la modellazione delle malattie, il Nord America rimane l’epicentro dell’intelligenza artificiale nello sviluppo di farmaci.

Europa

L’Europa è un attore forte nel mercato dell’intelligenza artificiale per la scoperta e lo sviluppo di farmaci, guidato da reti di ricerca collaborativa, finanziamenti robusti e sostegno politico per la salute digitale. Paesi come Germania, Regno Unito e Francia sono leader nell’innovazione biotecnologica basata sull’intelligenza artificiale. Il governo del Regno Unito ha investito oltre 250 milioni di sterline nell’intelligenza artificiale e nella scienza dei dati nel settore sanitario, con una forte enfasi sulle applicazioni dell’intelligenza artificiale nella scoperta di farmaci. Le università e le aziende farmaceutiche europee sono profondamente impegnate in partenariati pubblico-privati ​​che sfruttano l’intelligenza artificiale per accelerare la pipeline dei farmaci. Anche l’Agenzia europea per i medicinali (EMA) sta sviluppando quadri per l’integrazione dell’IA nel processo normativo. Aziende come BenevolentAI (Regno Unito) e BioXcel (Svizzera) stanno sviluppando piattaforme di intelligenza artificiale utilizzate per la scoperta di target e lo screening di composti. Con una spinta normativa verso l’innovazione e la trasparenza, l’Europa sta emergendo come un terreno fertile per le scoperte farmaceutiche guidate dall’intelligenza artificiale.

Asia-Pacifico

La regione Asia-Pacifico sta assistendo a una rapida crescita del mercato dell’intelligenza artificiale per la scoperta e lo sviluppo di farmaci, spinta dall’espansione dei settori biotecnologici, dall’aumento degli investimenti sanitari e dalla crescita delle infrastrutture digitali. La Cina guida la regione con ingenti investimenti in startup sanitarie basate sull’intelligenza artificiale, supportate da politiche nazionali come il “Piano di sviluppo dell’intelligenza artificiale di prossima generazione”. Aziende cinesi come Huawei e iCarbonX stanno collaborando con istituti di ricerca per creare piattaforme di intelligenza artificiale per la genomica escreening farmacologico. Anche il Giappone sta investendo nell’intelligenza artificiale per la ricerca farmaceutica, con il sostegno del Ministero della Salute e di aziende leader come Takeda e Fujitsu. L’India, con la sua forte base informatica e farmaceutica, sta sfruttando l’intelligenza artificiale per promuovere la scoperta di farmaci a basso costo per le malattie rare e infettive. Un numero crescente di studi clinici nella regione, insieme all’enfasi sulla medicina personalizzata, rendono l’Asia-Pacifico un attore fondamentale nel panorama globale in evoluzione dello sviluppo di farmaci basati sull’intelligenza artificiale.

Medio Oriente e Africa

La regione del Medio Oriente e dell’Africa sta gradualmente integrando l’intelligenza artificiale nella scoperta di farmaci, con paesi come Emirati Arabi Uniti, Arabia Saudita e Sud Africa che mostrano i primi segnali di adozione. I governi stanno dando priorità all’intelligenza artificiale nelle strategie nazionali; ad esempio, gli Emirati Arabi Uniti hanno nominato un ministro di Stato dedicato all’intelligenza artificiale e hanno lanciato iniziative sanitarie basate sull’intelligenza artificiale attraverso il Fondo per l’innovazione Mohammed Bin Rashid. La Vision 2030 dell’Arabia Saudita prevede importanti investimenti nell’intelligenza artificiale sanitaria. Il Sudafrica sta emergendo come leader regionale nella scienza dei dati sanitari, supportato da partnership con organizzazioni globali. Tuttavia, la regione si trova ad affrontare sfide quali l’accesso limitato a dati puliti, budget inferiori per ricerca e sviluppo e lacune infrastrutturali. Nonostante questi ostacoli, le crescenti collaborazioni nella ricerca medica e le iniziative di sanità pubblica stanno aprendo opportunità per l’intelligenza artificiale per la scoperta e lo sviluppo di farmaci in Medio Oriente e in Africa. La crescente prevalenza di malattie croniche e l’interesse per la telemedicina rafforzano ulteriormente il potenziale di espansione dell’IA nella regione.

ELENCO DELLE AZIENDE CHIAVE DEL MERCATO DI SCOPERTA E SVILUPPO DI FARMACI PROFILATE

ANALISI E OPPORTUNITÀ DI INVESTIMENTO

Il mercato dell’intelligenza artificiale per la scoperta e lo sviluppo di farmaci sta registrando un forte aumento degli investimenti globali, guidati da aziende farmaceutiche, venture capitalist e iniziative governative. Tra il 2020 e il 2023, i finanziamenti in capitale di rischio nelle startup di scoperta farmaceutica basate sull’intelligenza artificiale hanno superato gli 8 miliardi di dollari, riflettendo la crescente fiducia degli investitori. Solo nel 2023, aziende come Insilico Medicine hanno raccolto oltre 300 milioni di dollari in finanziamenti di serie D, mentre Exscientia si è assicurata numerose partnership guidate dall’intelligenza artificiale con importanti operatori farmaceutici come Sanofi e Bayer, comportando pagamenti anticipati e pietre miliari multimilionari. Anche i governi stanno alimentando la crescita: la Cina ha stanziato più di 2 miliardi di dollari per sviluppare infrastrutture di intelligenza artificiale nel settore biotecnologico e gli Stati Uniti NIH hanno lanciato iniziative come Bridge2AI per sostenere la ricerca sull’intelligenza artificiale in medicina.

Gli investitori prestano particolare attenzione alle opportunità nel settore delle malattie rare, dell’oncologia e dei disturbi neurologici, dove la tradizionale ricerca e sviluppo non è riuscita a soddisfare la domanda. Le startup biotecnologiche in fase iniziale che offrono intelligenza artificiale generativa e piattaforme basate sull’apprendimento automatico stanno diventando i principali obiettivi di acquisizione per le grandi aziende farmaceutiche che desiderano modernizzare le proprie pipeline. Inoltre, le collaborazioni intersettoriali tra giganti della tecnologia AI come Nvidia e Microsoft con aziende biotecnologiche stanno creando sinergie nella potenza di calcolo e nello sviluppo di farmaci. Con uno spostamento verso la medicina di precisione e le terapie personalizzate, il mercato dell’intelligenza artificiale per la scoperta e lo sviluppo di farmaci presenta un panorama di investimenti attraente e ad alto potenziale per il prossimo futuro.

SVILUPPO NUOVI PRODOTTI

Lo sviluppo di nuovi prodotti basati sull’intelligenza artificiale sta accelerando nell’ecosistema della scoperta di farmaci, consentendo un’innovazione farmaceutica più rapida, più accurata ed economicamente vantaggiosa. Le aziende stanno lanciando piattaforme specializzate che semplificano tutto, dall’identificazione del target ai test clinici. Ad esempio, Exscientia ha presentato la sua piattaforma di progettazione farmaceutica basata sull’intelligenza artificiale completamente automatizzata “Centaur Chemist”, che è stata utilizzata per sviluppare oltre 30 candidati farmaceutici in collaborazione con operatori farmaceutici globali. Allo stesso modo, Insilico Medicine ha introdotto “Pharma.AI”, una piattaforma completa per la scoperta di farmaci end-to-end che integra la modellazione della malattia, la scoperta di target e la generazione di molecole in un’unica pipeline.

Nel 2023, Deep Genomics ha annunciato un nuovo sistema di intelligenza artificiale che prevede gli impatti delle mutazioni genetiche e suggerisce candidati farmaci basati su RNA con elevata precisione. Questa innovazione è già in fase di sperimentazione su malattie genetiche rare. Nel frattempo, IBM Watson Health si è evoluto in uno strumento di medicina di precisione, aiutando i ricercatori a prevedere le risposte terapeutiche nei pazienti affetti da cancro. I nuovi modelli di intelligenza artificiale sono ora in grado di analizzare miliardi di composti in silico, riducendo i tempi di ricerca preclinica di oltre il 60%. L’intelligenza artificiale viene utilizzata anche per riutilizzare i farmaci esistenti per le malattie emergenti, offrendo nuovi flussi di entrate per le aziende farmaceutiche.

Startup come XtalPi e Atomwise aggiornano continuamente le loro piattaforme con architetture di deep learning e librerie composte migliorate, lanciando nuove API e interfacce per migliorare l'esperienza utente e la produttività della ricerca e sviluppo. Questa ondata di innovazione di prodotto basata sull’intelligenza artificiale è destinata a trasformare il processo di sviluppo farmaceutico in termini sia di velocità che di tassi di successo.

RECENTI SVILUPPI DEI PRODUTTORI NEL MERCATO DELL’AI PER LA SCOPERTA E LO SVILUPPO DI FARMACI

• Avanzamento di Fase II di Insilico Medicine (2023): Insilico Medicine ha fatto notizia nel 2023 facendo avanzare il suo farmaco scoperto dall'intelligenza artificiale INS018_055, un candidato per il trattamento della fibrosi, negli studi clinici di Fase II. Questo ha segnato uno dei primi farmaci generati dall’intelligenza artificiale a raggiungere questo stadio, dimostrando come l’intelligenza artificiale possa ridurre significativamente i tempi di scoperta, da oltre 4 anni a soli 18 mesi.

• Collaborazione Exscientia e Merck (2023): a metà del 2023, Exscientia ha avviato una collaborazione multi-target per la scoperta di farmaci basati sull'intelligenza artificiale con Merck KGaA, concentrandosi su oncologia e immunologia. L’accordo prevedeva un pagamento anticipato di 20 milioni di dollari, con pagamenti basati sulle prestazioni che dovrebbero superare i 670 milioni di dollari, rendendola una delle più grandi partnership AI-farmaceutiche dell’ultimo anno.

• Atomwise lancia AtomNet® 2.0 (2024): all'inizio del 2024, Atomwise ha lanciato AtomNet® 2.0, una piattaforma di deep learning aggiornata progettata per lo screening di composti ultra-grandi. Può analizzare oltre 16 miliardi di molecole settimanalmente, offrendo un'identificazione dei colpi notevolmente più rapida e previsioni di coinvolgimento dei target in più aree terapeutiche.

• Espansione del laboratorio basato sull'intelligenza artificiale di XtalPi (2023): XtalPi ha aperto un nuovo laboratorio intelligente a Shanghai alla fine del 2023, dotato di sintesi automatizzata, sistemi di gestione robotica e software AI. Questo laboratorio consente test di molecole ad alto rendimento e ottimizzazione dei lead guidata dall'intelligenza artificiale, elaborando 10 volte più composti al giorno rispetto alle configurazioni tradizionali.

• Microsoft e Novartis Co-Innovation Lab (2024): nel 2024, Microsoft ha ampliato la sua collaborazione con Novartis per costruire un Co-Innovation AI Lab in Svizzera. Il laboratorio si concentra sull'uso dell'intelligenza artificiale di Azure e del machine learning per identificare nuovi bersagli farmacologici per le malattie autoimmuni. La partnership integra infrastruttura cloud, analisi in tempo reale e modelli di deep learning nelle operazioni di ricerca e sviluppo di Novartis, accelerando i cicli dei progetti del 40%.

COPERTURA DEL RAPPORTO

Il rapporto sul mercato dell’intelligenza artificiale per la scoperta e lo sviluppo di farmaci fornisce un’analisi approfondita dei componenti chiave del settore, coprendo i progressi tecnologici, le tendenze regionali, il panorama competitivo e la segmentazione per tipo e applicazione. Include dati completi dal 2020 al 2024 e proiezioni fino al 2030, offrendo uno sguardo dettagliato sul comportamento del mercato, sulle tendenze degli investimenti, sulle innovazioni di prodotto e sulle collaborazioni strategiche in tutto il mondo. Il rapporto valuta i principali attori come Alphabet, Microsoft, Insilico Medicine, Atomwise, Exscientia e XtalPi, evidenziando le loro offerte di prodotti, piattaforme di intelligenza artificiale, iniziative di ricerca e sviluppo e sviluppi recenti. Ad esempio, le partnership di Exscientia e la progressione della sperimentazione clinica di Insilico vengono analizzate specificamente per l’impatto sul mercato.

Lo studio suddivide inoltre il mercato per tipi di soluzioni, come l’identificazione del target, lo screening molecolare, la progettazione di farmaci de novo, l’ottimizzazione dei farmaci e i test clinici, e per applicazioni tra cui oncologia, neurologia, malattie infettive e altre. Valuta i tassi di adozione tecnologica, il flusso di investimenti e il ruolo crescente del machine learning, del deep learning e dell’intelligenza artificiale generativa nel ciclo di vita della scoperta dei farmaci.

Inoltre, vengono forniti approfondimenti regionali per Nord America, Europa, Asia-Pacifico, Medio Oriente e Africa, ciascuno con driver di mercato e modelli di adozione dell’intelligenza artificiale unici. Il rapporto supporta il processo decisionale delle parti interessate offrendo approfondimenti attuabili basati su fatti, analisi di dati in tempo reale e previsioni di esperti.