신약 발견 및 개발을 위한 AI 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형별(표적 식별, 분자 스크리닝, 신규 약물 설계 및 약물 최적화, 전임상 및 임상 테스트, 기타), 애플리케이션별(종양학, 전염병, 신경학, 기타) 및 2035년까지 지역 예측

약물 발견 및 개발을 위한 AI 시장 규모

신약 발견 및 개발을 위한 AI 시장은 2025년 13억 4천만 달러에서 2026년 15억 8천만 달러, 2027년 18억 7천만 달러, 2035년까지 71억 2천만 달러로 2026~2035년 CAGR 18.2%로 성장할 것으로 예상됩니다. 성장은 R&D 비용 상승, 더 빠른 약물 파이프라인에 대한 수요, 제약 및 생명공학 산업 전반의 표적 식별, 화합물 스크리닝, 임상 최적화를 위한 기계 학습 채택 증가에 의해 주도됩니다.

약물 발견 및 개발을 위한 미국 AI 시장은 첨단 의료 인프라, 높은 RD 투자, 선도적인 AI 생명공학 기업 및 제약 회사의 강력한 존재로 인해 급속한 성장을 목격하고 있습니다.

주요 결과

• 시장 규모– 2025년에 13억 2,739만 달러로 평가되었으며, 2033년에는 69억 5,209만 달러에 도달하여 CAGR 18.2% 성장할 것으로 예상됩니다.
• 성장 동인 –전임상 연구 및 약물 표적 식별에 AI 채택이 증가하고 있으며 생명공학 기업에서 사용량이 42% 증가했습니다.
• 동향– 분자 스크리닝에 생성 AI 통합이 55% 급증했으며, 제약 연구에 자동화 채택이 48% 증가했습니다.
• 주요 플레이어 –Alphabet, Microsoft, Insilico Medicine, Atomwise, Exscientia 등.
• 지역 통찰력– 북미는 38%의 점유율로 선두를 달리고 있습니다. 아시아 태평양 지역에서는 제약 R&D 부문 전반에 걸쳐 AI 채택이 62% 증가할 것으로 예상됩니다.
• 도전과제– 데이터 통합 ​​복잡성과 규제 문제는 AI 제약 프로젝트의 37%에 영향을 미쳐 신약 발견 프로세스를 지연시킵니다.
• 산업 영향– AI 기반 발견으로 초기 단계 개발 시간이 60% 단축되어 제약회사의 51%에서 R&D 생산성이 향상되었습니다.
• 최근 개발 –새로운 AI 플랫폼은 2023년부터 2024년까지 표적 식별을 45% 가속화했으며 자동화된 실험실 사용량은 58% 증가했습니다.

약물 발견 및 개발 시장을 위한 AI는 더 빠르고 정확하며 비용 효율적인 약물 연구를 가능하게 함으로써 제약 환경을 빠르게 변화시키고 있습니다. AI 기술은 데이터 분석을 자동화하고 약물 표적을 식별하며 약물 행동을 예측함으로써 기존 약물 개발 일정을 크게 단축합니다. 복잡한 질병 사례가 급증하고 RD 비용이 상승함에 따라 제약 회사는 프로세스를 간소화하고 임상 시험 실패를 줄이기 위해 점점 더 AI를 활용하고 있습니다. 시장에서는 대형 바이오제약 기업과 고급 알고리즘 기반 플랫폼에 초점을 맞춘 스타트업 모두의 높은 관심을 받고 있습니다.

약물 발견 및 개발을 위한 AI 시장 동향

약물 발견 및 개발을 위한 AI 시장은 기술 역량의 진화와 약물 파이프라인 효율성 개선에 대한 긴급한 요구로 인해 강력한 모멘텀 변화를 목격하고 있습니다. 가장 중요한 추세 중 하나는 유전체학, 단백질체학 및 임상 시험에서 파생된 대규모 데이터 세트를 분석하기 위해 머신 러닝 및 딥 러닝 모델에 대한 의존도가 증가하고 있다는 것입니다. 약물 발견 및 개발을 위한 AI는 질병 경로를 모델링하고, 임상 결과를 예측하고, 시험에서 성공 확률이 더 높은 유망 분자를 식별하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 기업들은 경우에 따라 약물 개발 주기를 10~15년에서 6년 미만으로 줄이기 위해 AI 기반 플랫폼을 배포하고 있습니다.

신약 발견 및 개발을 위한 AI도 맞춤형 의학의 핵심이 되고 있습니다. 알고리즘은 환자별 유전적 프로필을 기반으로 치료법을 설계하는 데 도움을 주며 모든 경우에 적용되는 단일 접근 방식에서 변화를 가져옵니다. 더욱이 거대 제약회사들은 AI 스타트업과 수백만 달러 규모의 협력을 통해 새로운 치료법을 공동 개발하고 있습니다. 신약 발견 및 개발을 위한 AI 시장의 또 다른 주요 추세는 숨겨진 치료 통찰력을 발견하기 위해 과학 문헌 및 특허를 마이닝하기 위한 자연어 처리(NLP)를 통합하는 것입니다. 또한 클라우드 기반 AI 플랫폼은 실시간 약물 모델링 및 공동 연구를 위해 주목을 받고 있습니다. 북미는 강력한 디지털 인프라와 초기 투자 문화로 인해 신약 발견 및 개발 채택을 위한 AI 분야에서 선두를 달리고 있습니다. 한편, 아시아 태평양 지역은 신흥 생명공학 허브, 정부 지원 정책, 의료 인프라 확장으로 인해 상당한 성장을 보이고 있습니다. 신약 발견 및 개발을 위한 AI는 빅데이터, 컴퓨터 생물학, 실제 증거의 융합을 통해 지속적으로 발전하여 제약 혁신 생태계의 중요한 자산이 되었습니다.

약물 발견 및 개발 시장 역학을 위한 AI

기회

맞춤형 의료와 정밀치료의 성장

맞춤형 의학의 부상은 약물 발견 및 개발을 위한 AI 시장에 상당한 기회를 제공합니다. 맞춤 의학은 유전적 프로필, 생활 방식, 바이오마커 등 개별 환자 데이터를 기반으로 맞춤형 치료를 제공하며, AI는 이러한 복잡한 데이터 세트를 분석하는 데 매우 적합합니다. 개인맞춤의학연합(Personalized Medicine Coalition)의 보고서에 따르면 지난 5년간 승인된 신약 중 40% 이상이 개인맞춤형 의약품으로 분류됐다. AI는 실시간 환자 계층화를 가능하게 하고 환자별 약물 반응 식별을 가속화하여 치료를 더욱 효과적으로 만들고 부작용을 줄입니다. 이는 AI 도구가 종양 유전체학을 기반으로 환자에게 최적의 치료법을 연결하는 데 도움이 되는 종양학 분야에서 특히 유용합니다. 또한, 웨어러블 장치와 디지털 건강 플랫폼의 채택이 증가하면서 환자 데이터의 지속적인 흐름이 생성되고 있으며, 맞춤형 치료에서 AI의 역할을 더욱 뒷받침하고 있습니다. 제약회사가 더욱 개별화된 치료 모델로 전환함에 따라 AI는 이러한 변화의 최전선에 서게 될 것입니다.

드라이버

의약품 수요 증가

새롭고 효과적인 의약품에 대한 글로벌 수요 증가는 신약 발견 및 개발을 위한 AI 시장의 주요 동인입니다. 암, 당뇨병, 심혈관 질환 등 만성질환이 증가하고 있어 보다 빠르고 표적화된 약물 개발의 필요성이 대두되고 있습니다. WHO에 따르면 전 세계 사망자의 71% 이상이 비전염성 질병으로 인해 발생하므로 고급 치료 옵션이 시급히 필요합니다. 신약 발견 및 개발을 위한 AI는 제약회사가 증가하는 워크로드를 관리하는 동시에 R&D의 시행착오 측면을 줄이는 데 도움이 됩니다. 또한 FDA 승인 치료법이 없는 희귀질환은 7,000개 이상 남아 있어 AI 기술을 적용해 잠재적인 치료법을 식별할 수 있는 광대한 영역을 제공하고 있다. AI 알고리즘의 속도와 정밀도는 약물을 시장에 출시하는 데 필요한 위험과 시간을 크게 줄여 시기적절한 혁신이 중요한 업계에서 중요한 솔루션이 됩니다.

제지

"데이터 품질 및 규제 복잡성"

신약 발견 및 개발을 위한 AI 시장의 주요 제한 사항 중 하나는 AI 모델을 훈련하는 데 사용되는 생체 의학 데이터의 불일치와 복잡성입니다. 정확한 예측 모델을 구축하려면 고품질의 레이블이 지정된 데이터 세트가 필수적이지만 데이터는 다양한 소스와 형식에 걸쳐 단편화되는 경우가 많습니다. Deloitte의 연구에 따르면 제약회사 경영진의 60% 이상이 AI 채택의 장벽으로 열악한 데이터 품질을 꼽았습니다. 또한 의료 분야의 AI를 둘러싼 규제 환경은 여전히 ​​진화하고 있으며 이로 인해 불확실성이 발생합니다. FDA와 같은 규제 기관은 적극적으로 지침을 개발하고 있지만 이러한 프레임워크가 전 세계적으로 표준화될 때까지 제약 회사는 AI를 전면적으로 배포하는 데 신중을 기합니다. HIPAA 및 GDPR과 같은 데이터 개인 정보 보호 규정은 특히 다중 지역 임상 시험에서 AI 솔루션의 통합을 더욱 복잡하게 만듭니다. 이러한 요인들은 약물 개발의 모든 단계에서 원활한 AI 채택에 총체적으로 도전 과제를 제기합니다.

도전

"AI 모델의 해석 가능성 및 임상적 신뢰 부족"

신약 발견 및 개발을 위한 AI 시장의 주요 과제는 AI 생성 결과의 제한된 해석 가능성으로, 이는 연구자, 임상의 및 규제 기관의 신뢰에 영향을 미칩니다. 블랙박스 알고리즘, 특히 딥러닝 모델은 기본 추론에 대한 명확한 설명 없이 정확한 예측을 제공하는 경우가 많습니다. PwC 조사에 따르면 의료 전문가의 62% 이상이 투명성 없이 AI 결정에 의존하는 것에 대해 회의적이라고 표현했습니다. 이러한 불투명성은 각 개발 단계에 대한 자세한 문서화가 필수인 규제 승인 프로세스 중에 장벽이 됩니다. 더욱이 임상의는 모델의 논리가 투명하고 재현 가능하지 않으면 치료 의사결정에 AI 지원 통찰력을 채택하는 것을 주저합니다. 글로벌 시장 전반에 걸쳐 표준화된 검증 프로토콜이 부족하여 AI 통합이 복잡해집니다. 설명 가능한 AI(XAI)가 더욱 보편화될 때까지 신약 발굴 파이프라인에서 이러한 모델의 신뢰도와 유용성은 여전히 ​​제한적이므로 약물 개발의 모든 단계에서 AI를 확장하는 데 중요한 장벽이 됩니다.

세분화 분석

약물 발견 및 개발을 위한 AI 시장은 유형과 응용 프로그램을 기준으로 분류되어 다양한 약물 개발 단계와 치료 영역에서 AI 기술이 어떻게 통합되고 있는지에 대한 포괄적인 시각을 제공합니다. 유형별로 시장에는 표적 식별, 분자 스크리닝, 새로운 약물 설계 및 최적화, 전임상 및 임상 테스트가 포함됩니다. 각 유형은 질병 관련 바이오마커 식별부터 임상 시험의 약물 효능 검증까지 AI가 전문적인 가치를 제공하는 고유한 단계를 나타냅니다. 애플리케이션 측면에서 AI는 치료 경로의 복잡성과 혁신에 대한 긴급한 요구로 인해 AI 기반 솔루션이 필요한 종양학, 전염병, 신경학과 같은 치료 분야에 많이 채택되고 있습니다. 이러한 세분화된 접근 방식을 통해 이해관계자는 특정 AI 기능과 특정 의료 및 약물 개발 과제와의 관련성에 집중할 수 있어 기술 배포에 대한 보다 효과적이고 전략적인 투자가 가능해집니다.

유형별

• 표적 식별:표적 식별은 질병과 관련된 유전자나 단백질의 검출을 포함하는 신약 발견 및 개발을 위한 AI의 기본 단계입니다. AI 플랫폼은 유전체학, 단백질체학, 임상 데이터베이스의 빅데이터를 사용하여 새로운 목표를 식별합니다. Nature Biotechnology에 발표된 연구에 따르면 AI 알고리즘은 표적 발견 시간을 50% 단축할 수 있다고 합니다. BenevolentAI 및 Atomwise와 같은 회사는 이 단계를 전문으로 하며 표적 검증을 간소화하고 오탐지를 줄이는 플랫폼을 제공합니다. 질병 관련 데이터의 양이 증가함에 따라 특히 종양학 및 희귀 유전 질환과 같은 분야에서 정확한 표적 식별을 위해 AI가 필수 불가결해졌습니다.
• 분자 스크리닝:AI 기반 분자 스크리닝은 수천 가지 화합물을 신속하게 분석하여 약물 후보 식별의 효율성을 크게 향상시킵니다. 전통적인 스크리닝 방법은 노동 집약적이고 비용이 많이 드는 반면, AI는 실시간으로 표적과의 복합 상호 작용을 시뮬레이션할 수 있습니다. Exscientia 및 Recursion Pharmaceuticals와 같은 플랫폼은 딥 러닝 모델을 사용하여 화합물의 효능, 독성 및 결합 친화성을 예측합니다. 한 사례 연구에서 Exscientia는 후보 분자의 전임상 일정을 4.5년에서 12개월 미만으로 단축했습니다. 이 접근 방식은 시간을 절약하고 임상 시험 실패 위험을 줄이기 위해 제약 파이프라인에 점점 더 많이 채택되고 있습니다.
• De Novo 약물 설계 및 약물 최적화:De novo 약물 설계는 AI를 활용하여 특정 생물학적 목표에 맞게 처음부터 새로운 분자를 만듭니다. 약물 발견 및 개발을 위한 이러한 유형의 AI는 원하는 약동학적 특성을 가진 최적화된 화합물을 생성하는 생성 알고리즘을 사용합니다. AI가 설계한 분자는 이제 종양학 및 신경퇴행성 질환에 대한 전임상 테스트에 진입하고 있습니다. 예를 들어 Insilico Medicine은 AI를 사용하여 50일 이내에 섬유증에 대한 새로운 약물 후보를 설계했다고 보고했습니다. AI 생성 분자 설계의 속도와 유연성으로 인해 이 부문은 약물 발견 환경에서 가장 빠르게 성장하는 부문 중 하나가 되었습니다.
• 전임상 및 임상 테스트:약물 발견 및 개발을 위한 AI는 또한 약물 독성, 환자 반응, 시험 성공률을 예측하여 전임상 및 임상 테스트를 혁신하고 있습니다. AI 모델은 실제 데이터와 과거 임상시험 결과를 바탕으로 훈련되어 결과를 예측하고 임상시험 설계를 제안합니다. 2023년 MIT 연구에 따르면 AI 통합은 최적의 환자 그룹과 투약 요법을 식별하여 시험 성공률을 20% 향상시켰습니다. 이러한 통찰력은 비용을 절감하고 일정을 단축하며 규제 승인 가능성을 높이는 데 도움이 되므로 AI가 최종 단계 약물 개발에서 매우 중요해집니다.
• 기타:이 카테고리에는 AI 기반 문헌 마이닝, 특허 분석, R&D 우선순위 결정을 위한 의사결정 지원 시스템과 같은 애플리케이션이 포함됩니다. NLP 도구는 방대한 과학 데이터베이스를 스캔하여 질병과 분자 사이의 숨겨진 연관성을 식별하는 데 사용됩니다. IBM Watson Discovery 및 Elsevier의 AI 기반 플랫폼과 같은 도구는 제약 연구원의 전략적 계획 및 증거 기반 의사 결정을 지원합니다. 이 "기타" 범주는 약물 개발에서 보조 AI 도구에 대한 수요가 증가함에 따라 증가할 것으로 예상됩니다.

애플리케이션별

• 종양학:종양학은 암 치료의 복잡성과 긴급성으로 인해 신약 발견 및 개발을 위한 AI 시장의 주요 응용 분야입니다. AI 기술은 종양 특이적 표적을 식별하고, 약물 반응을 예측하고, 맞춤형 치료법을 설계하는 데 광범위하게 사용됩니다. 미국 암학회(American Cancer Society)에 따르면, 2023년에만 미국에서 190만 건이 넘는 새로운 암 사례가 진단되어 신속한 혁신의 필요성이 강화되었습니다. PathAI 및 Tempus와 같은 AI 플랫폼은 바이오마커 발견 및 실시간 의사결정 지원을 돕는 종양학 중심 솔루션을 제공합니다. 이 부문은 암 치료에 대한 충족되지 않은 요구로 인해 계속해서 막대한 투자를 받고 있습니다.
• 전염병:신약 발견 및 개발을 위한 AI는 특히 전염병 이후 전염병 관리에서 주목을 받고 있습니다. AI 모델은 연구자들이 새로운 항바이러스제, 항생제, 백신을 식별하는 데 도움을 줍니다. 코로나19에 대응해 DeepMind와 같은 회사는 AI를 사용하여 바이러스 단백질의 3D 구조를 예측하여 백신 개발을 가속화했습니다. 항생제 내성 균주의 증가로 인해 새로운 미생물 표적을 식별하기 위한 AI가 더욱 필요해졌습니다. 결핵 및 말라리아와 같은 질병이 전 세계적으로 다시 발생함에 따라 의료 이해관계자들은 발병을 보다 효율적으로 관리하기 위해 AI 지원 치료 솔루션을 모색하게 되었습니다.
• 신경학:신경학에서는 약물 발견 및 개발을 위한 AI가 알츠하이머병, 파킨슨병, 간질과 같은 복잡한 질환을 해결하는 데 사용되고 있습니다. 이러한 조건에는 AI가 다양한 데이터세트에서 신속하게 분석할 수 있는 신경생물학과 바이오마커에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 알츠하이머 협회에 따르면 600만 명 이상의 미국인이 알츠하이머병을 앓고 있지만 효과적인 치료법은 여전히 ​​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 차세대 CNS 치료법을 도입하는 것을 목표로 AI 기반 신경학 연구에 전념하고 있습니다.
• 기타:이 세 가지 주요 범주 외에도 AI는 심장학, 호흡기 질환, 자가면역 질환과 같은 분야에도 적용되고 있습니다. AI 도구의 적응성을 통해 사실상 모든 치료 영역에 맞게 맞춤화할 수 있습니다. 예를 들어 당뇨병의 경우 AI는 효능이 향상된 인슐린 유사체를 설계하는 데 도움을 줍니다. 데이터가 부족한 희귀 질환의 경우 AI 모델이 질병 진행 및 치료 반응을 시뮬레이션하여 연구자들이 임상시험의 우선순위를 정하는 데 도움을 줍니다. 이 "기타" 범주는 여러 치료 영역을 재구성하는 신약 발견 및 개발을 위한 AI의 광범위한 잠재력을 반영합니다.

지역 전망

신약 발견 및 개발을 위한 AI 시장은 기술 인프라, 투자 역량, 의료 규제 및 R&D 생태계의 차이로 인해 지역 전반에 걸쳐 다양한 성장 궤적을 보여줍니다. 북미는 성숙한 제약 산업과 강력한 AI 역량을 바탕으로 글로벌 시장을 선도하고 있습니다. 유럽은 강력한 학술 및 임상 연구 협력을 통해 긴밀히 뒤따르고 있습니다. 아시아 태평양 지역은 특히 중국, 인도, 일본에서 의료 지출 증가와 기술 중심 생명공학 생태계로 인해 빠르게 성장하는 허브로 떠오르고 있습니다. 한편, 중동 및 아프리카 지역은 국가 보건 개혁과 연구 투자 증가에 힘입어 신약 발견에 AI 기술을 점차 도입하고 있습니다. 각 지역은 진화하는 AI 기반 제약 혁신 환경에 고유하게 기여합니다.

북아메리카

북미는 첨단 의료 인프라, 광범위한 AI 채택, 높은 R&D 지출 덕분에 신약 발견 및 개발을 위한 AI 시장을 지배하고 있습니다. 미국에는 Atomwise, Recursion Pharmaceuticals, Insilico Medicine과 같은 주요 AI 생명공학 기업이 있으며 화이자, 노바티스, Johnson & Johnson과 같은 대형 제약회사와 적극적으로 협력하고 있습니다. PhRMA에 따르면 미국 바이오제약 기업은 2022년에만 R&D에 1000억 달러 이상을 투자했습니다. 또한 디지털 건강 및 AI 혁신에 대한 FDA의 지원은 약물 개발 파이프라인에서 AI 도구의 승인 및 통합을 가속화합니다. 캐나다는 또한 Vector Institute와 같은 AI 연구 센터가 의료 혁신을 지원하면서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 임상 시험 및 질병 모델링을 위한 기계 학습 채택이 증가함에 따라 북미는 약물 개발에서 AI의 진원지로 남아 있습니다.

유럽

유럽은 공동 연구 네트워크, 강력한 자금 지원, 디지털 건강에 대한 정책 지원을 통해 신약 발견 및 개발을 위한 AI 시장에서 강력한 역할을 하고 있습니다. 독일, 영국, 프랑스와 같은 국가는 AI 기반 생명공학 혁신을 주도하고 있습니다. 영국 정부는 의료 부문의 AI 및 데이터 과학에 2억 5천만 파운드 이상을 투자했으며, 신약 발견에 AI를 적용하는 데 중점을 두고 있습니다. 유럽의 대학과 제약회사는 AI를 활용하여 약물 파이프라인을 가속화하는 민관 파트너십에 깊이 관여하고 있습니다. 유럽의약품청(EMA)도 규제 과정에서 AI 통합을 위한 프레임워크를 개발하고 있습니다. BenevolentAI(영국) 및 BioXcel(스위스)과 같은 회사는 표적 발견 및 화합물 스크리닝에 사용되는 AI 플랫폼을 개발하고 있습니다. 혁신과 투명성을 향한 규제 추진으로 유럽은 AI 기반 제약 혁신을 위한 비옥한 기반으로 떠오르고 있습니다.

아시아태평양

아시아 태평양 지역은 생명공학 부문 확대, 의료 투자 증가, 디지털 인프라 성장에 힘입어 신약 발견 및 개발을 위한 AI 시장이 급속히 성장하고 있는 것을 목격하고 있습니다. 중국은 '차세대 AI 개발 계획'과 같은 국가 정책의 지원을 받아 AI 헬스케어 스타트업에 대한 막대한 투자로 이 지역을 선도하고 있습니다. Huawei 및 iCarbonX와 같은 중국 기업은 연구 기관과 협력하여 유전체학 및약물 검사. 일본은 또한 보건부와 다케다, 후지쯔 같은 선도 기업의 지원을 받아 제약 연구를 위한 AI에 투자하고 있습니다. 강력한 IT 및 제약 기반을 갖춘 인도는 AI를 활용하여 희귀 및 전염병에 대한 저비용 의약품 발견을 촉진하고 있습니다. 맞춤형 의학에 대한 강조와 함께 이 지역에서 점점 더 많은 임상시험이 진행되면서 아시아태평양 지역은 진화하는 AI 기반 약물 개발의 글로벌 환경에서 중요한 역할을 하고 있습니다.

중동 및 아프리카

중동 및 아프리카 지역에서는 AI를 신약 개발에 점진적으로 통합하고 있으며, UAE, 사우디아라비아, 남아프리카공화국과 같은 국가에서는 도입 초기 조짐을 보이고 있습니다. 정부는 국가 전략에서 AI를 우선시하고 있습니다. 예를 들어, UAE는 인공지능 전담 국무장관을 임명하고 모하메드 빈 라시드 혁신 기금을 통해 AI 기반 건강 이니셔티브를 시작했습니다. 사우디아라비아의 비전 2030에는 의료 AI에 대한 대규모 투자가 포함되어 있습니다. 남아프리카공화국은 글로벌 조직과의 파트너십을 통해 의료 데이터 과학 분야의 지역 리더로 부상하고 있습니다. 그러나 이 지역은 깨끗한 데이터에 대한 제한된 접근, 낮은 R&D 예산, 인프라 격차 등의 문제에 직면해 있습니다. 이러한 장애물에도 불구하고 의료 연구 협력과 공중 보건 이니셔티브가 증가하면서 중동과 아프리카 전역에서 신약 발견 및 개발을 위한 AI의 기회가 열리고 있습니다. 만성 질환의 유병률 증가와 원격 의료에 대한 관심은 이 지역의 AI 확장 가능성을 더욱 강화합니다.

프로파일링된 약물 발견 및 개발 시장 기업을 위한 주요 AI 목록

투자 분석 및 기회

신약 발견 및 개발을 위한 AI 시장은 제약회사, 벤처 캐피털리스트, 정부 이니셔티브에 의해 글로벌 투자가 급격히 증가하고 있습니다. 2020년부터 2023년까지 AI 기반 신약 발견 스타트업에 대한 벤처 캐피털 자금은 80억 달러를 넘어섰는데, 이는 투자자 신뢰도 상승을 반영합니다. 2023년에만 Insilico Medicine과 같은 회사는 시리즈 D 자금에서 3억 달러 이상을 모금했으며 Exscientia는 수백만 달러의 선불금과 마일스톤 지불이 포함된 Sanofi 및 Bayer와 같은 주요 제약업체와 여러 AI 기반 파트너십을 확보했습니다. 정부도 성장을 촉진하고 있습니다. 중국은 생명공학 분야의 AI 인프라 개발에 20억 달러 이상을 할당했으며, 미국 NIH는 의학 분야의 AI 연구를 지원하기 위해 Bridge2AI와 같은 이니셔티브를 시작했습니다.

투자자들은 특히 전통적인 R&D가 수요를 충족시키지 못하는 희귀질환, 종양학, 신경질환 분야의 기회에 주목하고 있습니다. 생성 AI 및 머신러닝 기반 플랫폼을 제공하는 초기 단계의 생명공학 스타트업은 파이프라인을 현대화하려는 대형 제약회사의 주요 인수 대상이 되고 있습니다. 또한 Nvidia, Microsoft와 같은 거대 AI 기술 기업과 생명공학 기업 간의 산업 간 협력은 컴퓨팅 능력과 약물 개발에서 시너지 효과를 창출하고 있습니다. 정밀 의학 및 맞춤형 치료법으로의 전환으로 신약 발견 및 개발을 위한 AI 시장은 가까운 미래에 매력적이고 잠재력이 높은 투자 환경을 제시합니다.

신제품 개발

새로운 AI 기반 제품의 개발이 신약 발견 생태계에서 가속화되어 더 빠르고 정확하며 비용 효율적인 제약 혁신을 가능하게 하고 있습니다. 기업들은 표적 식별부터 임상 테스트까지 모든 것을 간소화하는 전문 플랫폼을 출시하고 있습니다. 예를 들어, Exscientia는 글로벌 제약업체들과 협력하여 30개 이상의 약물 후보를 개발하는 데 사용된 완전 자동화된 AI 약물 설계 플랫폼인 "Centaur Chemist"를 공개했습니다. 마찬가지로 Insilico Medicine은 질병 모델링, 표적 발견 및 분자 생성을 하나의 파이프라인에 통합하는 포괄적인 엔드투엔드 약물 발견 플랫폼인 "Pharma.AI"를 도입했습니다.

2023년 Deep Genomics는 유전적 돌연변이 영향을 예측하고 높은 정확도로 RNA 기반 약물 후보를 제안하는 새로운 AI 시스템을 발표했습니다. 이 혁신은 이미 희귀 유전 질환에서 테스트되고 있습니다. 한편, IBM Watson Health는 정밀 의학 도구로 발전하여 연구자들이 암 환자의 치료 반응을 예측하는 데 도움을 주었습니다. 새로운 AI 모델은 이제 수십억 개의 화합물을 인실리코(in silico)에서 스크리닝할 수 있어 전임상 연구 시간을 60% 이상 단축할 수 있습니다. AI는 또한 신흥 질병에 대한 기존 약물의 용도를 변경하는 데 사용되어 제약 회사에 새로운 수익원을 제공합니다.

XtalPi 및 Atomwise와 같은 스타트업은 향상된 딥 러닝 아키텍처 및 복합 라이브러리로 플랫폼을 지속적으로 업데이트하고 새로운 API 및 인터페이스를 출시하여 사용자 경험과 R&D 생산성을 향상시키고 있습니다. 이러한 AI 기반 제품 혁신의 물결은 속도와 성공률 측면에서 제약 개발 프로세스를 변화시킬 것입니다.

약물 발견 및 개발 시장을 위한 AI 제조업체의 최근 개발

• Insilico Medicine의 2단계 발전(2023): Insilico Medicine은 AI에서 발견한 섬유증 치료제 후보인 INS018_055를 2단계 임상 시험으로 발전시켜 2023년 헤드라인을 장식했습니다. 이는 이 단계에 도달한 최초의 AI 생성 약물 중 하나였으며, AI가 어떻게 발견 시간을 4년 이상에서 단 18개월로 크게 단축할 수 있는지 보여줍니다.

• Exscientia와 Merck 협업(2023): 2023년 중반 Exscientia는 종양학 및 면역학에 중점을 두고 Merck KGaA와 다중 표적 AI 약물 발굴 협력을 시작했습니다. 이 거래에는 선불금 2천만 달러가 포함되었으며, 성과 기반 마일스톤 지급금은 6억 7천만 달러를 초과할 것으로 예상되어 지난해 최대 규모의 AI-제약 파트너십 중 하나가 되었습니다.

• Atomwise, AtomNet® 2.0 출시(2024): 2024년 초 Atomwise는 초대형 화합물 스크리닝을 위해 설계된 업그레이드된 딥 러닝 플랫폼인 AtomNet® 2.0을 출시했습니다. 매주 160억 개가 넘는 분자를 분석하여 여러 치료 영역에서 훨씬 더 빠른 히트 식별 및 표적 참여 예측을 제공할 수 있습니다.

• XtalPi의 AI 기반 실험실 확장(2023): XtalPi는 2023년 말 상하이에 자동화된 합성, 로봇 처리 시스템 및 AI 소프트웨어를 갖춘 새로운 스마트 실험실을 열었습니다. 이 연구실에서는 처리량이 많은 분자 테스트와 AI 기반 리드 최적화가 가능하여 기존 설정에 비해 하루에 10배 더 많은 화합물을 처리할 수 있습니다.

• Microsoft와 Novartis Co-Innovation Lab(2024): 2024년 Microsoft는 Novartis와의 협력을 확대하여 스위스에 Co-Innovation AI Lab을 구축했습니다. 이 랩에서는 Azure AI 및 기계 학습을 사용하여 자가면역 질환에 대한 새로운 약물 표적을 식별하는 데 중점을 둡니다. 이 파트너십은 클라우드 인프라, 실시간 분석, 딥 러닝 모델을 Novartis의 R&D 운영에 통합하여 프로젝트 주기를 40% 가속화합니다.

보고서 범위

약물 발견 및 개발을 위한 AI 시장에 대한 보고서는 기술 발전, 지역 동향, 경쟁 환경, 유형 및 응용 프로그램별 세분화를 다루는 업계 주요 구성 요소에 대한 심층 분석을 제공합니다. 여기에는 2020년부터 2024년까지의 포괄적인 데이터와 2030년까지의 예측이 포함되어 있으며 전 세계 시장 행동, 투자 동향, 제품 혁신 및 전략적 협력에 대한 자세한 정보를 제공합니다. 이 보고서는 Alphabet, Microsoft, Insilico Medicine, Atomwise, Exscientia 및 XtalPi와 같은 주요 업체를 평가하여 제품 제공, AI 플랫폼, R&D 이니셔티브 및 최근 개발을 강조합니다. 예를 들어 Exscientia의 파트너십과 Insilico의 임상 시험 진행 상황은 시장 영향에 대해 구체적으로 분석됩니다.

또한 이 연구는 표적 식별, 분자 스크리닝, 신규 약물 설계, 약물 최적화, 임상 테스트 등의 솔루션 유형과 종양학, 신경학, 전염병 등을 포함한 애플리케이션별로 시장을 세분화합니다. 기술 채택률, 투자 흐름, 신약 개발 라이프사이클에서 머신 러닝, 딥 러닝, 생성 AI의 역할 증가를 평가합니다.

또한 북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카에 대한 지역 통찰력이 제공되며 각각 고유한 시장 동인 및 AI 채택 패턴이 있습니다. 이 보고서는 사실, 실시간 데이터 분석 및 전문가 예측을 기반으로 실행 가능한 통찰력을 제공하여 이해관계자의 의사 결정을 지원합니다.