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약물 발견 및 개발 시장을위한 AI

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약물 발견 및 개발 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석을위한 AI 유형 (대상 식별, 분자 스크리닝, 드 노보 약물 설계 및 약물 최적화, 전임상 및 임상 테스트, 기타), 응용 (종양학, 전염병, 신경학, 기타) 및 2033 년까지의 지역 예측.

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최종 업데이트: July 07 , 2025
기준 연도: 2024
과거 데이터: 2020-2023
페이지 수: 91
SKU ID: 27405500
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약물 발견 및 개발 시장 규모에 대한 AI

약물 발견 및 개발 시장에 대한 글로벌 AI는 2024 년에 1,123 백만 달러로 평가되었으며 2033 년까지 6,952.09 백만 달러에 달할 것으로 예상되며, 2025 년 1,32 억 3,390 만 달러에서 증가 할 것으로 예상됩니다. 시장은 2025 년에서 2033 년까지 예측 기간 동안 18.2%의 강한 성장률로 확장 될 것으로 예상됩니다.

약물 발견 및 개발 시장을위한 미국 AI는 고급 의료 인프라, 높은 RD 투자 및 주요 AI 생명 공학 회사 및 제약 회사의 강력한 존재로 인해 급속한 성장을 목격하고 있습니다.

주요 결과

  • 시장 규모- 2025 년 1,327.39 만 달러의 가치는 2033 년까지 6,952.09 백만 달러에 달할 것으로 예상되며 CAGR 18.2%로 증가 할 것으로 예상됩니다.
  • 성장 동인 -전임상 연구 및 약물 목표 식별에서 AI 채택 증가, 생명 공학 회사에서 사용량이 42% 증가했습니다.
  • 트렌드- 분자 스크리닝에서 생성 AI의 통합은 55%증가했으며, 제약 연구의 자동화 채택은 48%증가했습니다.
  • 주요 플레이어 -알파벳, Microsoft, Insilico Medicine, Atomwise, Exscientia 등.
  • 지역 통찰력- 북미는 38%의 점유율을 차지합니다. 아시아 태평양은 약사 R & D 부문에서 AI 채택이 62% 증가한 것을 본다.
  • 도전- 데이터 통합 복잡성 및 규제 문제는 AI 제약 프로젝트의 37%에 영향을 미쳐 약물 발견 프로세스를 지연시킵니다.
  • 산업 영향-AI 구동 발견은 초기 단계 개발 시간을 60% 줄여 제약 회사의 51%에 걸쳐 R & D 생산성을 향상 시켰습니다.
  • 최근 개발 -새로운 AI 플랫폼은 목표 식별을 45%로 가속화했으며 2023-2024 년에 자동 실험실 사용이 58% 증가했습니다.

약물 발견 및 개발 시장을위한 AI는보다 빠르고 정확하며 비용 효율적인 약물 연구를 가능하게함으로써 제약 환경을 빠르게 변화시키고 있습니다. AI 기술은 데이터 분석을 자동화하고 약물 목표를 식별하며 약물 행동 예측으로 전통적인 약물 개발 타임 라인을 크게 단축시킵니다. 복잡한 질병 사례가 급증하고 RD 비용이 상승함에 따라 제약 회사는 AI를 점점 더 활용하여 프로세스를 간소화하고 임상 시험의 실패를 줄이고 있습니다. 시장은 대규모 바이오 제약 회사와 고급 알고리즘 기반 플랫폼에 중점을 둔 신생 기업의 관심을 끌고 있습니다.

약물 발견 및 개발 시장을위한 AI

약물 발견 및 개발 시장 동향을위한 AI

약물 발견 및 개발 시장의 AI는 진화하는 기술 능력과 약물 파이프 라인 효율성을 향상시켜야 할 긴급한 필요성으로 인해 강력한 운동량 변화를 목격하고 있습니다. 가장 중요한 트렌드 중 하나는 기계 학습 및 딥 러닝 모델에 대한 의존도가 높아져 유전체학, 프로테오믹스 및 임상 시험에서 파생 된 대규모 데이터 세트를 분석하는 것입니다. 약물 발견 및 발달을위한 AI는 질병 경로를 모델링하고 임상 결과를 예측하며 시험에서 성공 가능성이 높은 유망한 분자를 식별하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 회사는 AI 중심 플랫폼을 배포하여 약물 개발주기를 10 년 15 년에서 6 년 미만으로 줄이고 있습니다.

약물 발견 및 개발을위한 AI도 개인화 된 의약품의 중심이되고 있습니다. 알고리즘은 환자-특이 적 유전자 프로파일에 기초하여 치료를 설계하는 데 도움이되며, 하나의 크기에 맞는 접근 방식에서 전환을 표시합니다. 또한 제약 자이언츠는 AI 스타트 업과의 수백만 달러 규모의 협력에 참여하여 새로운 치료법을 공동 개발하고 있습니다. 약물 발견 및 개발 시장을위한 AI의 또 다른 주요 추세는 숨겨진 치료 적 통찰력을 발견하기위한 광업 과학 문헌 및 특허를위한 자연 언어 처리 (NLP)의 통합입니다. 또한 클라우드 기반 AI 플랫폼은 실시간 의약품 모델링 및 협업 연구에 대한 견인력을 얻고 있습니다. 북미는 강력한 디지털 인프라와 초기 투자 문화로 인해 약물 발견 및 개발 채택을 위해 AI를 이끌고 있습니다. 한편, 아시아 태평양은 신흥 생명 공학 허브, 지원 정부 정책 및 의료 인프라 확대로 인해 상당한 성장을 보이고 있습니다. 약물 발견 및 개발을위한 AI는 빅 데이터, 계산 생물학 및 실제 증거의 수렴으로 계속 발전하여 제약 혁신 생태계에서 중요한 자산이됩니다.

약물 발견 및 개발 시장 역학을위한 AI

opportunity
기회

개인화 된 의약품 및 정밀 치료제의 성장

개인화 된 의약품의 부상은 AI가 약물 발견 및 개발 시장에 대한 상당한 기회를 제공합니다. 개인화 된 의약품은 유전자 프로파일, 라이프 스타일 및 바이오 마커와 같은 개별 환자 데이터에 의존하며,이 복잡한 데이터 세트를 분석하는 데 독특하게 적합합니다. Personalized Medicine Coalition의 보고서에 따르면 지난 5 년 동안 승인 된 신약의 40% 이상이 개인화 된 의약품으로 분류되었습니다. AI는 실시간 환자 계층화를 가능하게하고 환자-특이 적 약물 반응의 식별을 가속화하여 치료를보다 효과적으로 만들고 부작용을 줄입니다. 이것은 AI 도구가 종양 유전체학에 기반한 최적의 치료법을 가진 환자와 일치하는 데 도움이되는 종양학에서 특히 유익합니다. 또한, 웨어러블 장치와 디지털 건강 플랫폼의 채택을 증가시키는 것은 환자 데이터의 지속적인 흐름을 생성하여 개인화 된 치료제에서 AI의 역할을 추가로 지원하고 있습니다. 제약 회사가보다 개별화 된 치료 모델로 전환함에 따라 AI는 이러한 변화의 최전선에있을 것입니다.

drivers
드라이버

의약품에 대한 수요 증가

신규하고 효과적인 의약품에 대한 전 세계 수요가 증가하는 것은 약물 발견 및 개발 시장을위한 AI의 주요 원동력입니다. 암, 당뇨병 및 심혈관 장애와 같은 만성 질환이 증가하여 더 빠르고 목표로하는 약물 발달이 필요하다고 촉구합니다. WHO에 따르면, 모든 전 세계 사망의 71% 이상이 의사 소통 할 수없는 질병으로 인해 발생하며, 고급 치료 옵션에 시급한 필요성이 생깁니다. 약물 발견 및 개발을위한 AI는 제약 회사가 R & D의 시행 착오 측면을 줄이는 동시에 작업량 증가를 관리하는 데 도움이됩니다. 또한, FDA 승인 치료없이 7,000 개 이상의 희귀 질환이 남아 있으며, 잠재적 인 요법을 식별하기 위해 AI 기술을 적용 할 수있는 방대한 지역을 제공합니다. AI 알고리즘의 속도와 정밀도는 약물을 시장에 출시하는 데 필요한 위험과 시간을 크게 낮추어 적시 혁신이 중요한 산업에서 중요한 솔루션이됩니다.

제지

"데이터 품질 및 규제 복잡성"

약물 발견 및 개발 시장에 대한 AI의 주요 제약 중 하나는 AI 모델을 훈련시키는 데 사용되는 생의학 데이터의 불일치와 복잡성입니다. 고품질의 라벨이 붙은 데이터 세트는 정확한 예측 모델을 구축하는 데 필수적이지만 데이터는 종종 다른 소스와 형식에 걸쳐 조각화됩니다. Deloitte의 연구에서 제약 경영진의 60% 이상이 데이터 품질이 AI 채택에 대한 장벽으로 인용했습니다. 또한, 의료 분야의 AI를 둘러싼 규제 환경은 여전히 발전하고 있으며, 이는 불확실성을 초래합니다. FDA와 같은 규제 기관은 적극적으로 가이드 라인을 개발하고 있지만, 이러한 프레임 워크가 전 세계적으로 표준화 될 때까지 제약 회사는 AI를 본격적으로 배포하는 데 신중합니다. HIPAA 및 GDPR과 같은 데이터 개인 정보 규정은 특히 다중 지역 임상 시험에서 AI 솔루션의 통합을 더욱 복잡하게 만듭니다. 이러한 요인들은 약물 발달의 모든 단계에서 원활한 AI 채택에 총체적으로 도전합니다.

도전

"AI 모델에 대한 해석 가능성 및 임상 신뢰 부족"

약물 발견 및 개발 시장에 대한 AI의 주요 과제는 연구자, 임상의 및 규제 기관의 신뢰에 영향을 미치는 AI 생성 결과의 제한된 해석 성입니다. 블랙 박스 알고리즘, 특히 딥 러닝 모델은 종종 근본적인 추론에 대한 명확한 설명없이 정확한 예측을 제공합니다. PWC 설문 조사에 따르면, 의료 전문가의 62% 이상이 투명성없이 AI 결정에 의존하는 것에 대해 회의론을 표명합니다. 이 불투명도는 규제 승인 프로세스에서 장벽이됩니다. 각 개발 단계에 대한 자세한 문서는 필수입니다. 또한 임상의는 모델의 논리가 투명하고 재현 가능하지 않는 한 치료 적 의사 결정에 대한 AI 지원 통찰력을 채택하는 것을 망설입니다. 글로벌 시장에서 표준화 된 유효성 검사 프로토콜이 없으면 AI 통합이 복잡해집니다. 설명 가능한 AI (XAI)가 더 널리 퍼질 때까지 약물 발견 파이프 라인에서 이러한 모델의 이러한 모델의 신뢰와 유용성은 제한되어있어 약물 개발의 모든 단계에서 AI의 확장에 상당한 장벽이됩니다.

세분화 분석

약물 발견 및 개발 시장을위한 AI는 유형 및 응용 프로그램을 기반으로 세분화되어 AI 기술이 다양한 약물 개발 단계 및 치료 영역에 어떻게 통합되고 있는지에 대한 포괄적 인 모습을 제공합니다. 유형별로, 시장에는 목표 식별, 분자 스크리닝, de novo 약물 설계 및 최적화, 전임상 및 임상 시험이 포함됩니다. 각 유형은 AI가 질병 관련 바이오 마커 식별에서 시험에서 약물 효능을 검증하는 것에 이르기까지 특수한 가치를 제공하는 고유 한 단계를 나타냅니다. 응용 측면에서, AI는 종양학, 전염병 및 신경학과 같은 치료 영역에서 크게 채택되고 있으며, 여기서 치료 경로의 복잡성과 혁신에 대한 긴급한 수요는 AI 중심 솔루션을 필요로합니다. 이 세분화 된 접근 방식을 통해 이해 관계자는 특정 AI 기능 및 특정 의료 및 약물 개발 문제와의 관련성에 집중할 수있어 기술 배포에보다 효과적이고 전략적인 투자가 가능합니다.

유형별

  • 대상 식별 :목표 식별은 질병과 관련된 유전자 또는 단백질의 검출을 포함하는 약물 발견 및 발달을위한 AI의 기본 단계입니다. AI 플랫폼은 유전체학, 프로테오믹스 및 임상 데이터베이스의 빅 데이터를 사용하여 새로운 목표를 식별합니다. Nature Biotechnology에 발표 된 연구에 따르면 AI 알고리즘은 목표 발견 시간을 50%줄일 수 있다고보고했습니다. Benevolentai 및 Atomwise와 같은 회사는이 단계에서 전문화되어 목표 검증을 간소화하고 잘못된 양성을 줄이는 플랫폼을 제공합니다. 질병 관련 데이터의 양이 증가함에 따라 AI는 특히 종양학 및 희귀 유전 적 장애와 같은 분야에서 정확한 목표 식별에 필수 불가결하게 만듭니다.
  • 분자 선별 :AI- 구동 분자 스크리닝은 수천 개의 화합물을 빠르게 분석함으로써 약물 후보를 식별하는 효율을 크게 향상시킨다. 전통적인 스크리닝 방법은 노동 집약적이고 비용이 많이 드는 반면, AI는 실리코의 표적과의 화합물 상호 작용을 시뮬레이션 할 수 있습니다. exscientia 및 재귀 제약과 같은 플랫폼은 딥 러닝 모델을 사용하여 화합물 효능, 독성 및 결합 친화력을 예측합니다. 한 사례 연구에서, Exscientia는 후보 분자의 전임상 타임 라인을 4.5 년에서 12 개월 미만으로 감소시켰다. 이 접근법은 약국 파이프 라인에 점점 더 많이 채택되어 시간을 절약하고 임상 시험 실패의 위험을 줄입니다.
  • De Novo 약물 설계 및 약물 최적화 :De Novo 약물 설계는 AI를 활용하여 특정 생물학적 표적에 맞게 조정 된 새로운 분자를 처음부터 구축합니다. 약물 발견 및 개발을위한 이러한 유형의 AI는 원하는 약동학 적 특성으로 최적화 된 화합물을 생성하는 생성 알고리즘을 사용합니다. AI 디자인 분자는 이제 종양학 및 신경 퇴행성 질환에서 전임상 시험에 들어가고있다. 예를 들어, Insilico Medicine은 50 일 이내에 AI를 사용하여 섬유증에 대한 새로운 약물 후보를 설계한다고보고했습니다. AI 생성 분자 설계의 속도와 유연성으로 인해이 세그먼트는 약물 발견 환경에서 가장 빠르게 성장하는 것 중 하나를 만들었습니다.
  • 전임상 및 임상 검사 :약물 발견 및 발달을위한 AI는 또한 약물 독성, 환자 반응 및 시험 성공률을 예측함으로써 전임상 및 임상 시험을 변화시키고 있습니다. AI 모델은 결과를 예측하고 시험 설계를 제안하기 위해 실제 데이터 및 과거 시험 결과에 대한 교육을받습니다. 2023 MIT 연구에 따르면, AI 통합은 최적의 환자 그룹과 투약 요법을 식별함으로써 시험 성공률을 20% 향상시켰다. 이러한 통찰력은 비용을 줄이고, 타임 라인을 단축하며, 규제 승인 가능성을 향상시켜 AI 후기 약물 개발에서 중요한 경우에 도움이됩니다.
  • 기타 :이 범주에는 R & D 우선 순위를위한 AI 중심 문헌 마이닝, 특허 분석 및 의사 결정 지원 시스템과 같은 응용 프로그램이 포함됩니다. NLP 도구는 광대 한 과학 데이터베이스를 스캔하는 데 사용되어 질병과 분자 사이의 숨겨진 연결을 식별합니다. IBM Watson Discovery 및 Elsevier의 AI 기반 플랫폼과 같은 도구는 전략 계획 및 증거 기반 의사 결정에서 제약 연구원을 지원합니다. 이 "기타"범주는 약물 개발에서 보조 AI 도구에 대한 수요가 증가함에 따라 증가 할 것으로 예상됩니다.

응용 프로그램에 의해

  • 종양학 :종양학은 암 치료의 복잡성과 시급성으로 인해 약물 발견 및 개발 시장을위한 AI의 주요 응용 분야입니다. AI 기술은 종양-특이 적 표적을 식별하고, 약물 반응을 예측하며, 개인화 된 치료법을 설계하는 데 광범위하게 사용됩니다. 미국 암 협회 (American Cancer Society)에 따르면 2023 년에만 미국에서 190 만 명이 넘는 새로운 암 사례가 진단되어 빠른 혁신의 필요성을 강화했습니다. Pathai 및 Tempus와 같은 AI 플랫폼은 바이오 마커 발견 및 실시간 의사 결정 지원을 돕는 종양학 중심 솔루션을 제공합니다. 이 부문은 암 치료의 충족되지 않은 요구로 인해 많은 투자를 계속받습니다.
  • 전염병 :약물 발견 및 발달을위한 AI는 감염성 질환 관리, 특히 혐오감제에서 견인력을 얻고 있습니다. AI 모델은 연구자들이 새로운 항 바이러스, 항생제 및 백신을 식별하도록 돕고 있습니다. COVID-19에 대한 응답으로 DeepMind와 같은 회사는 AI를 사용하여 바이러스 단백질의 3D 구조를 예측하여 백신 개발을 신속하게했습니다. 항생제 내성 균주의 상승은 새로운 미생물 표적을 식별하기 위해 AI를 추가로 필요로한다. 결핵 및 말라리아와 같은 질병의 세계적인 부활은 또한 건강 관리 이해 관계자들이 AI 지원 치료 솔루션을 탐색하여보다 효율적으로 발생했습니다.
  • 신경학:신경학에서 AI는 약물 발견 및 발달을위한 AI가 알츠하이머, 파킨슨 및 간질과 같은 복잡한 장애를 해결하기 위해 사용되고 있습니다. 이러한 조건은 AI가 다양한 데이터 세트에서 빠르게 분석 할 수있는 신경 생물학 및 바이오 마커에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 알츠하이머 협회 (Alzheimer 's Association)에 따르면 6 백만 명이 넘는 미국인들이 알츠하이머와 함께 살고 있지만 효과적인 치료법은 제한적입니다. AI 플랫폼은 새로운 약물 표적을 식별하고 치료 반응을 예측하기 위해 뇌 영상 데이터, 유전체학 및 환자 행동에 대한 교육을 받고 있습니다. Neuroinitiative와 같은 회사는 다음 CNS 치료법을 제공하는 것을 목표로 AI 기반 신경학 연구에 전념하고 있습니다.
  • 기타 :이 세 가지 지배적 범주 외에도 AI는 심장학, 호흡기 질환 및자가 면역 장애와 같은 분야에도 적용되고 있습니다. AI 도구의 적응성을 사용하면 거의 모든 치료 도메인에 맞게 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 당뇨병에서 AI는 효능이 향상된 인슐린 유사체를 설계하는 데 도움이됩니다. 데이터가 부족한 드문 질병에서 AI 모델은 질병 진행 및 치료 반응을 시뮬레이션하여 연구자들이 시험을 우선시하는 데 도움이됩니다. 이 "기타"범주는 다수의 치료 프론티어를 재구성하는 데 약물 발견 및 발달을위한 AI의 광범위한 잠재력을 반영합니다.
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지역 전망

약물 발견 및 개발 시장을위한 AI는 기술 인프라, 투자 역량, 의료 규정 및 R & D 생태계의 차이에 의해 주도되는 지역 전체의 다양한 성장 궤적을 보여줍니다. 북아메리카는 성숙한 제약 산업과 강력한 AI 기능을 갖춘 글로벌 시장을 이끌고 있습니다. 유럽은 강력한 학업 및 임상 연구 협력과 밀접한 관련이 있습니다. 아시아 태평양은 의료 지출 증가와 기술 중심의 생명 공학 생태계, 특히 중국, 인도 및 일본으로 인해 빠르게 성장하는 허브로 부상하고 있습니다. 한편, 중동 및 아프리카 지역은 국가 보건 개혁과 연구 투자 증가에 의해 지원되는 약물 발견에서 AI 기술을 점차적으로 채택하고 있습니다. 각 지역은 진화하는 AI 중심의 제약 혁신 환경에 고유하게 기여합니다.

북아메리카

북미는 고급 의료 인프라, 광범위한 AI 채택 및 높은 R & D 지출 덕분에 약물 발견 및 개발 시장의 AI를 지배합니다. 미국은 Atomwise, 재귀 제약 및 Insilico Medicine과 같은 주요 AI 생명 공학 회사의 본거지이며, Pfizer, Novartis 및 Johnson & Johnson과 같은 Big Pharma Giants와 적극적으로 협력합니다. PHRMA에 따르면, 미국 바이오 제약 회사는 2022 년에만 R & D에 1,000 억 달러 이상을 투자했습니다. 또한 Digital Health 및 AI Innovations를위한 FDA의 지원은 약물 개발 파이프 라인에서 AI 도구의 승인 및 통합을 가속화합니다. 캐나다는 또한 의료 혁신을 지원하는 Vector Institute와 같은 AI 연구 센터와 함께 성장하는 역할을합니다. 임상 시험 및 질병 모델링을위한 기계 학습의 채택이 증가함에 따라 북미는 약물 개발 분야의 AI의 진원지로 남아 있습니다.

유럽

유럽은 공동 연구 네트워크, 강력한 자금 조달 및 디지털 건강에 대한 정책 지원으로 인해 약물 발견 및 개발 시장을위한 AI의 강력한 선수입니다. 독일, 영국 및 프랑스와 같은 국가는 AI 중심의 생명 공학 혁신을 이끌고 있습니다. 영국 정부는 약물 발견에서 AI 응용 프로그램에 중점을 둔 AI 및 보건 부문의 AI 및 데이터 과학에 2 억 5 천만 파운드 이상을 투자했습니다. 유럽 대학과 제약 회사는 약물 파이프 라인을 가속화하기 위해 AI를 활용하는 공공-민간 파트너십에 깊이 관여하고 있습니다. EMA (European Medicines Agency)는 또한 규제 프로세스에서 AI 통합을위한 프레임 워크를 개발하고 있습니다. Benevolentai (UK) 및 Bioxcel (스위스)과 같은 회사는 목표 발견 및 복합 선별 검사에 사용되는 AI 플랫폼을 개발하고 있습니다. 혁신과 투명성을 향한 규제가 강화되면서 유럽은 AI 중심의 제약 혁신의 비옥 한 근거로 떠오르고 있습니다.

아시아 태평양

아시아 태평양 지역은 생명 공학 부문을 확장하고 의료 투자 증가 및 디지털 인프라 증가로 인해 약물 발견 및 개발 시장을위한 AI의 급속한 성장을 목격하고 있습니다. 중국은“차세대 AI 개발 계획”과 같은 국가 정책에 의해 지원되는 AI 의료 스타트 업에 대한 많은 투자 로이 지역을 이끌고 있습니다. Huawei 및 Icarbonx와 같은 중국 기업은 Research Institutes와 협력하여 유전체학을위한 AI 플랫폼을 만들고 있습니다.약물 선별. 일본은 또한 보건부 및 Takeda 및 Fujitsu와 같은 주요 회사의 지원을 받아 제약 연구를 위해 AI에 투자하고 있습니다. 인도는 강한 IT와 제약 기반을 가진 인도는 AI를 활용하여 희귀하고 전염병에 대한 저가 약물 발견을 촉진하고 있습니다. 개인화 된 의약품에 대한 강조와 함께이 지역에서 점점 더 많은 임상 시험이 AI 중심 약물 개발의 전 세계 환경에서 아시아 태평양을 중요한 선수로 만듭니다.

중동 및 아프리카

중동 및 아프리카 지역은 UAE, 사우디 아라비아 및 남아프리카와 같은 국가가 초기 입양 징후를 보여주는 AI를 약물 발견에 점차적으로 통합하고 있습니다. 정부는 국가 전략에서 AI의 우선 순위를 정하고있다. 예를 들어, UAE는 인공 지능 전담 장관을 임명했으며 Mohammed Bin Rashid Innovation Fund를 통해 AI 중심 건강 이니셔티브를 시작했습니다. 사우디 아라비아의 비전 2030에는 의료 AI에 대한 주요 투자가 포함됩니다. 남아프리카는 글로벌 조직과의 파트너십을 통해 건강 데이터 과학 분야의 지역 리더로 부상하고 있습니다. 그러나이 지역은 청정 데이터에 대한 액세스가 제한, R & D 예산 낮은 예산 및 인프라 격차와 같은 문제에 직면 해 있습니다. 이러한 장애물에도 불구하고 의료 연구 협력 및 공중 보건 이니셔티브가 증가함에 따라 중동 및 아프리카 전역의 약물 발견 및 개발을위한 AI의 기회가 열리고 있습니다. 만성 질환의 유병률이 증가하고 원격 의료에 대한 관심은이 지역의 AI 확장 가능성을 더욱 강화시킵니다.

약물 발견 및 개발 시장 회사를위한 주요 AI 목록 프로파일

  • 알파벳
  • 원자가
  • Benevolentai
  • 클라우드 제약
  • 깊은 유전체학
  • exscientia
  • IBM
  • 실리코 의학
  • Microsoft Corporation
  • Nvidia Corporation
  • xtalpi
  • DP 기술
  • Tencent Idrug
  • Paddlehelix
  • Eihealth
  • 알리 유

시장 점유율이 가장 높은 상위 2 개 회사 :

  • Alphabet Inc. (Google Deepmind)- 약물 발견 및 개발 부문의 AI에서 약 14.2%의 시장 점유율을 보유하고 있습니다.
  • Microsoft Corporation-이 공간에서 글로벌 시장 점유율의 약 11.6%를 차지합니다.

투자 분석 및 기회

약물 발견 및 개발 시장을위한 AI는 제약 회사, 벤처 자본가 및 정부 이니셔티브에 의해 주도되는 글로벌 투자가 급격히 증가하고 있습니다. 2020 년에서 2023 년 사이에 AI 중심 의약품 발견 스타트 업의 벤처 캐피탈 펀딩은 80 억 달러를 넘어 투자자의 신뢰가 상승했습니다. 2023 년에만 Insilico Medicine과 같은 회사는 Series D 자금 조달에서 3 억 달러 이상을 모금했으며 Exscientia는 Sanofi 및 Bayer와 같은 주요 제약 업체와의 여러 AI 중심 파트너십을 확보하여 수백만 달러 규모의 선불 및 마일스톤 지불을 포함했습니다. 정부는 또한 성장을 불러 일으키고 있습니다. China는 생명 공학에서 AI 인프라를 개발하기 위해 20 억 달러 이상을 할당했으며 미국 NIH는 Bridge2AI와 같은 이니셔티브를 시작하여 의학에 대한 AI 연구를 지원했습니다.

투자자들은 전통적인 R & D가 수요를 충족시키지 못한 희귀 질병, 종양학 및 신경계 장애에서 특히 기회를 주시하고 있습니다. 생성 AI 및 기계 학습 기반 플랫폼을 제공하는 초기 단계 생명 공학 스타트 업은 파이프 라인을 현대화하려는 대기업의 주요 인수 목표가되고 있습니다. 또한 NVIDIA와 같은 AI 기술 거인과 생명 공학 회사와의 Microsoft 간의 산업 간 협업은 컴퓨팅 전력 및 약물 개발에 시너지 효과를 창출하고 있습니다. 정밀 의학 및 개인화 된 치료법으로의 전환으로 AI는 약물 발견 및 개발 시장을위한 AI는 예측 가능한 미래에 매력적이고 고위적 인 투자 환경을 제공합니다.

신제품 개발

새로운 AI 기반 제품의 개발은 약물 발견 생태계에 가속화되어 더 빠르고 정확하며 비용 효율적인 제약 혁신을 가능하게합니다. 회사는 목표 식별에서 임상 테스트에 이르기까지 모든 것을 간소화하는 특수 플랫폼을 출시하고 있습니다. 예를 들어, Exscientia는 전세계 제약 업체와 협력하여 30 개가 넘는 약물 후보자를 개발하는 데 사용 된 완전 자동화 된 AI 약물 설계 플랫폼 "Centaur Chemist"를 공개했습니다. 마찬가지로, Insilico Medicine은 한 파이프 라인에서 질병 모델링, 목표 발견 및 분자 생성을 통합하는 포괄적 인 엔드 투 엔드 약물 발견 플랫폼 인“Pharma.ai”를 도입했습니다.

2023 년, Deep Genomics는 유전자 돌연변이 영향을 예측하고 RNA 기반 약물 후보를 높은 정확도로 제안하는 새로운 AI 시스템을 발표했습니다. 이 혁신은 이미 드문 유전 적 장애에서 테스트되고 있습니다. 한편, IBM Watson Health는 정밀 의학 도구로 발전하여 연구자들이 암 환자의 치료 반응을 예측하는 데 도움을줍니다. 새로운 AI 모델은 이제 Silico에서 수십억 개의 화합물을 선별 할 수 있으며, 전임상 연구 시간이 60%이상 감소했습니다. AI는 또한 신흥 질병에 대한 기존 약물을 용도화하는 데 사용되어 제약 회사에 새로운 수익원을 제공합니다.

Xtalpi 및 Atomwise와 같은 스타트 업은 개선 된 딥 러닝 아키텍처 및 복합 라이브러리로 플랫폼을 지속적으로 업데이트하고 사용자 경험과 R & D 생산성을 향상시키기 위해 새로운 API 및 인터페이스를 시작합니다. AI 구동 제품 혁신 의이 물결은 제약 개발 프로세스를 속도와 성공률 측면에서 변화시키기 위해 설정되었습니다.

약물 발견 및 개발 시장을 위해 AI의 제조업체의 최근 개발

  • Insilico Medicine의 II 상 Advancement (2023) : Insilico Medicine은 2023 년에 섬유증 치료 후보 인 AI가 중단 된 약물 INS018_055를 2 상 임상 시험으로 발전시켜 헤드 라인을 만들었습니다. 이것은이 단계에 도달 한 최초의 AI 생성 약물 중 하나를 표시하여 AI가 4 년에서 18 개월까지 발견 시간을 크게 줄일 수있는 방법을 보여줍니다.

  • Exscientia 및 Merck Collaboration (2023) : 20123 년 중반, Exscientia는 종양학 및 면역학에 중점을 둔 Merck KGAA와의 다중 표적 AI 약물 발견 협력에 들어갔다. 이번 계약에는 2 천만 달러의 선불 지불이 포함되었으며, 성능 기반 이정표 지불은 6 억 6 천만 달러를 초과 할 것으로 예상되어 지난해 가장 큰 AI-Pharma 파트너십 중 하나가되었습니다.

  • Atomwise는 Atomnet® 2.0 (2024)을 출시합니다. 2024 년 초, Atomwise는 초대형 복합 스크리닝을 위해 설계된 업그레이드 된 딥 러닝 플랫폼 인 Atomnet® 2.0을 출시했습니다. 매주 160 억 명 이상의 분자를 분석하여 여러 치료 영역에서 크게 빠른 적중 식별 및 표적 참여 예측을 제공 할 수 있습니다.

  • Xtalpi의 AI 기반 실험실 확장 (2023) : Xtalpi는 2023 년 후반에 상하이에 새로운 스마트 실험실을 열었으며 자동화 된 합성, 로봇 처리 시스템 및 AI 소프트웨어가 장착되었습니다. 이 실험실은 고 처리량 분자 테스트 및 AI 유도 리드 최적화를 허용하여 전통적인 설정에 비해 하루에 10 배 더 많은 화합물을 처리 할 수 있습니다.

  • Microsoft와 Novartis Co-Innovation Lab (2024) : 2024 년에 Microsoft는 Novartis와의 협력을 확장하여 스위스에 공동 혁신 AI 실험실을 구축했습니다. 이 실험실은 Azure AI 및 기계 학습을 사용하여자가 면역 질환에 대한 새로운 약물 표적을 식별하는 데 중점을 둡니다. 이 파트너십은 클라우드 인프라, 실시간 분석 및 딥 러닝 모델을 Novartis의 R & D 운영에 통합하여 프로젝트주기를 40%가속화합니다.

보고서 적용 범위

약물 발견 및 개발 시장에 대한 AI에 관한 보고서는 기술 발전, 지역 동향, 경쟁 환경 및 유형 및 응용 프로그램에 의한 세분화를 다루는 업계의 주요 구성 요소에 대한 심층 분석을 제공합니다. 여기에는 2020 년에서 2024 년까지의 포괄적 인 데이터와 2030 년까지의 예측이 포함되어 있으며, 시장 행동, 투자 동향, 제품 혁신 및 전 세계의 전략적 협력에 대한 자세한 검토를 제공합니다. 이 보고서는 Alphabet, Microsoft, Insilico Medicine, Atomwise, Exscientia 및 Xtalpi와 같은 주요 플레이어를 평가하여 제품 제공, AI 플랫폼, R & D 이니셔티브 및 최근 개발을 강조합니다. 예를 들어, Exscientia의 파트너십과 Insilico의 임상 시험 진행은 시장 영향을 위해 특별히 분석됩니다.

이 연구는 또한 목표 식별, 분자 스크리닝, 드 노보 약물 설계, 약물 최적화 및 임상 검사와 같은 솔루션 유형에 따라 시장을 분류합니다. 종양학, 신경학, 전염병 및 기타를 포함한 응용. 기술 채택률, 투자 흐름 및 약물 발견 수명주기에서 기계 학습, 딥 러닝 및 생성 AI의 역할 증가를 평가합니다.

또한 북미, 유럽, 아시아 태평양 및 중동 및 아프리카에는 각각 독특한 시장 동인과 AI 채택 패턴이있는 지역 통찰력이 제공됩니다. 이 보고서는 사실, 실시간 데이터 분석 및 전문가 예측을 기반으로 실행 가능한 통찰력을 제공함으로써 이해 관계자를위한 의사 결정을 지원합니다.

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약물 발견 및 개발 시장 보고서 세부 사항 범위 및 세분화에 대한 AI
보고서 적용 범위 보고서 세부 사항

다루는 응용 프로그램에 의해

종양학, 전염병, 신경학, 기타

덮힌 유형에 따라

표적 식별, 분자 스크리닝, 드 노보 약물 설계 및 약물 최적화, 전임상 및 임상 시험, 기타

다수의 페이지

91

예측 기간이 적용됩니다

2025 ~ 2033

성장률이 적용됩니다

예측 기간 동안 CAGR 18.2%

가치 투영이 적용됩니다

2033 년까지 6952.09 백만 달러

이용 가능한 과거 데이터

2019 ~ 2022

지역에 덮여 있습니다

북미, 유럽, 아시아 태평양, 남미, 중동, 아프리카

보장 된 국가

미국, 캐나다, 독일, 영국, 프랑스, 일본, 중국, 인도, GCC, 남아프리카, 브라질

자주 묻는 질문

  • 2033 년까지 약물 발견 및 개발 시장의 AI는 어떤 가치가 있습니까?

    약물 발견 및 개발 시장을위한 Global AI는 2033 년까지 6952.09 만 달러에 도달 할 것으로 예상됩니다.

  • 2033 년까지 전시 될 예정인 약물 발견 및 개발 시장의 AI는 무엇입니까?

    약물 발견 및 개발 시장의 AI는 2033 년까지 18.2%를 차지할 것으로 예상됩니다.

  • 약물 발견 및 개발 시장을 위해 AI에서 기능하는 주요 업체 또는 가장 지배적 인 회사는 무엇입니까?

    alphabet, Atomwise, Benevolentai, Cloud Pharmaceutical, Deep Genomics, Exscientia, IBM, Insilico Medicine, Microsoft Corporation, Nvidia Corporation, Xtalpi, DP Technology, Tencent Idrug, Paddlehelix, Eihealth, Aliyun

  • 2024 년 약물 발견 및 개발 시장에 대한 AI의 가치는 얼마입니까?

    2024 년, 약물 발견 및 개발 시장 가치에 대한 AI는 1 억 1,200 만 달러였습니다.

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