Autori:
Monali Tayade, Smita Palkar
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Mercato dell’intelligenza artificiale nella scoperta di farmaci Dimensioni e quota 2026-2035
ID del Rapporto: GMI6361
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Data di Pubblicazione: September 2026
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Formato del Rapporto: PDF/Excel/Dashboard/Piattaforma
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Mercato dell’intelligenza artificiale nella scoperta di farmaci
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Mercato dell’intelligenza artificiale nella scoperta di farmaci
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Dimensione del mercato dell'intelligenza artificiale nella scoperta di farmaci
Il mercato dell'intelligenza artificiale nella scoperta di farmaci era valutato a 3,1 miliardi di dollari USA nel 2025, dovrebbe raggiungere i 4 miliardi di dollari USA nel 2026 e si prevede che raggiunga i 43,9 miliardi di dollari USA entro il 2035, con un tasso di crescita annuo composto (CAGR) del 30,5% nel periodo 2026–2035.
Punti chiave del mercato dell'intelligenza artificiale nella scoperta di farmaci
L'ampliamento su scala riflette un cambiamento negli ambiti di impiego dei metodi computazionali: l'IA sta andando oltre gli esercizi isolati di screening virtuale, orientandosi verso la scoperta integrata di bersagli, la progettazione molecolare, la previsione delle proprietà e il supporto alle decisioni precliniche.
Gli aspetti economici restano un fattore centrale per l'adozione. La ricerca e sviluppo farmaceutica deve sostenere un lungo ciclo di sviluppo e un'elevata percentuale di fallimenti prima che un prodotto ottenga l'approvazione. [1]Congressional Budget Office, Research and Development in the Pharmaceutical Industry. cbo.gov Una valutazione del 2024 ha stimato a oltre 3,5 miliardi di dollari USA il costo per portare sul mercato un nuovo farmaco, includendo i fallimenti e i costi del capitale. Le piattaforme di IA non eliminano il rischio clinico, ma possono concentrare il lavoro sperimentale su candidati con caratteristiche previste più favorevoli in termini di legame, sviluppabilità o sicurezza. Il valore commerciale risiede quindi meno nella sostituzione della ricerca di laboratorio che nella concentrazione della capacità di laboratorio su un insieme più ristretto e meglio prioritizzato di ipotesi.
I progressi tecnici hanno rafforzato l'interesse per l'uso dell'IA nelle fasi iniziali della scoperta. AlphaFold 3 ha ampliato la previsione delle strutture alle interazioni che coinvolgono proteine, piccole molecole, acidi nucleici e anticorpi, offrendo una base più utile per la progettazione basata sulla struttura rispetto alla modellazione limitata alle sole proteine. [2]National Institutes of Health PubMed Central, AlphaFold 3: Transformative Advances in Drug Discovery. pmc.ncbi.nlm.nih.gov Anche le evidenze cliniche iniziano a verificare la validità di fondo di questa prospettiva. Nel 2025, Insilico Medicine ha riportato risultati di fase IIa per rentosertib nella fibrosi polmonare idiopatica, collegando un programma di scoperta basato sull'IA generativa a un'evidenza clinica sottoposta a revisione paritaria. [3]EurekAlert! / Insilico Medicine, Insilico Medicine announces Nature Medicine publication of Phase IIa results evaluating rentosertib for idiopathic pulmonary fibrosis. sciencesources.eurekalert.org Parallelamente a questi sviluppi, nel 2024 i finanziamenti di capitale per l'IA applicata alla ricerca e sviluppo farmaceutica hanno raggiunto i 3,8 miliardi di dollari USA, indicando il continuo sostegno del capitale allo sviluppo delle piattaforme e all'avanzamento delle pipeline. [4]CB Insights, The AI in Drug R&D Market Map. cbinsights.com
Il quadro normativo sta diventando più definito, sebbene resti impegnativo. La bozza di linee guida della FDA del gennaio 2025 affronta l'affidabilità dei modelli di IA utilizzati a supporto del processo decisionale normativo per farmaci e prodotti biologici; la FDA ha indicato di aver maturato esperienza con oltre 500 richieste contenenti componenti di IA tra il 2016 e il 2023. [5]U.S. Food and Drug Administration, Center for Drug Evaluation and Research, Artificial Intelligence for Drug Development. fda.gov Ciò non crea un percorso di approvazione separato per i software utilizzati nella scoperta. Aumenta invece l'importanza della tracciabilità, della provenienza dei dati e della documentazione delle prestazioni dei modelli quando le evidenze derivate dall'IA contribuiscono allo sviluppo successivo e ai dossier normativi.
Nel 2025 il software ha rappresentato il 67,9% dei ricavi del mercato, mentre l'apprendimento automatico ha costituito l'82,6% della domanda tecnologica. I primi cinque operatori detenevano complessivamente circa l'11,8% del mercato, lasciando spazio alla coesistenza di fornitori di infrastrutture, specialisti di chimica computazionale, aziende di scoperta basate nativamente sull'IA e sviluppatori focalizzati sulle patologie, senza un'unica piattaforma dominante.
Valutazione dell'analista GMI
Stimiamo che il tasso di crescita annuo composto (CAGR) del 30,5% poggi sul passaggio dalla promessa computazionale alla rilevanza operativa. AlphaFold 3 migliora la qualità degli input strutturali disponibili per l'analisi delle interazioni proteina–ligando e di altre interazioni biomolecolari, mentre il programma clinico di rentosertib offre una verifica più concreta della capacità della scoperta guidata dall'IA di generare candidati che avanzino oltre le dichiarazioni precliniche. Questi progressi sono importanti perché incidono sulle decisioni iniziali e caratterizzate dalla maggiore incertezza lungo la catena della scoperta, dove una selezione inaccurata dei target o una progettazione debole dei candidati può assorbire anni di spesa nelle fasi successive.
I finanziamenti e l'attività normativa rafforzano, anziché creare autonomamente, questa transizione. I 3,8 miliardi di dollari USA investiti nella ricerca e sviluppo di farmaci basata sull'IA nel 2024 forniscono il capitale necessario per costruire patrimoni di dati e portare avanti i programmi, mentre la bozza di linee guida della FDA segnala che le evidenze a sostegno dell'affidabilità diventeranno sempre più parte del modello operativo. Di conseguenza, la crescita dovrebbe favorire i fornitori in grado di abbinare le prestazioni dei modelli a una validazione sperimentale riproducibile, set di dati verificabili e documentazione pronta per lo sviluppo, anziché i fornitori che offrono esclusivamente la generazione di molecole.
Principali fattori di crescita
La complessità della biologia delle malattie croniche aumenta il valore della definizione delle priorità mediante strumenti computazionali.
L'incidenza globale del cancro ha raggiunto 20,6 milioni di nuovi casi nel 2024 e l'IARC prevede 34,4 milioni di casi entro il 2050. L'oncologia genera set di dati genomici, molecolari e clinici insolitamente ampi ed eterogenei, ma presenta anche un'ampia gamma di target, nell'ambito della quale lo screening sperimentale convenzionale può essere lento e costoso. L'IA può stabilire le priorità tra i target, stratificare le ipotesi biologiche e analizzare le librerie di candidati prima dell'avvio delle campagne di laboratorio. Ciò sostiene la concentrazione della spesa per la scoperta basata sull'IA in oncologia, che ha rappresentato 1,4 miliardi di dollari USA nel 2025.
I dati biologici digitalizzati ampliano la base di dati utilizzabile per la scoperta.
Le banche dati strutturali, i dati di sequenziamento, le immagini fenotipiche, i risultati dei saggi e la letteratura scientifica sottoposta a curatela forniscono ai modelli più input di quanti i flussi di lavoro convenzionali della chimica farmaceutica possano esaminare manualmente. AlphaFold 3 è particolarmente rilevante perché il suo ambito di modellazione si estende oltre le proteine isolate alle interazioni molecolari che influenzano il legame e il meccanismo d'azione. Il vantaggio non risiede soltanto nel volume dei dati. Risiede nella capacità di collegare flussi di evidenze altrimenti separati in un'ipotesi relativa a un target o a un composto, che può essere verificata sperimentalmente.
I miglioramenti negli algoritmi e nella capacità di calcolo riducono il costo della modellazione avanzata.
NVIDIA ha rilasciato BioNeMo come framework open source per i carichi di lavoro di biologia digitale nel novembre 2024, consentendo alle organizzazioni di addestrare e implementare modelli biologici di base su infrastrutture accelerate. [6]NVIDIA, NVIDIA Opens BioNeMo to Scale Digital Biology for Global Biopharma and Scientific Industry. investor.nvidia.comInferenze più rapide e strumenti di sviluppo dei modelli più accessibili ampliano la base di clienti potenziali oltre le organizzazioni che dispongono di ambienti interni dedicati di calcolo ad alte prestazioni. Questo sposta il tema della concorrenza dall'accesso alle risorse di calcolo alla qualità dei dati proprietari, dei flussi di lavoro scientifici e delle capacità di convalida.
Le alleanze tra aziende tecnologiche e farmaceutiche stanno trasformando le capacità delle piattaforme in domanda contrattualizzata.
Isomorphic Labs ha annunciato una collaborazione per la scoperta di farmaci su più target con Novartis nel gennaio 2024, mentre BenevolentAI ha comunicato l'avanzamento di ulteriori target nell'ambito della collaborazione con AstraZeneca nel giugno 2024. Questi accordi dimostrano come le aziende farmaceutiche possano acquisire capacità di intelligenza artificiale senza sviluppare internamente ogni modello, pipeline di dati e team scientifico. Rendono inoltre milestone, pagamenti per la ricerca e programmi successivi importanti meccanismi di generazione dei ricavi per i fornitori di piattaforme, soprattutto quando i partner richiedono una convalida biologica anziché il semplice accesso a un software.
Principali fattori limitanti
La qualità e l'integrazione dei dati limitano la trasferibilità degli output dell'intelligenza artificiale.
I dati relativi alla scoperta di farmaci vengono generati in laboratori, formati di test, sistemi cellulari e protocolli diversi, che potrebbero non essere direttamente comparabili. I modelli addestrati su dati frammentati possono apparire accurati in un ristretto contesto interno, ma fornire prestazioni scarse quando vengono trasferiti a un nuovo target, a una nuova modalità o al dataset di un nuovo cliente. Per le organizzazioni farmaceutiche, il vincolo spesso emerge prima della selezione del modello: i risultati storici dei test, i composti falliti e i dati sui biomarcatori clinici devono essere standardizzati, governati e resi accessibili tra i diversi silos interni. Questo requisito favorisce i fornitori in grado di supportare l'ingegneria dei dati e la curatela scientifica oltre alla modellizzazione.
Le questioni normative ed etiche aumentano l'onere probatorio relativo alle decisioni basate sull'intelligenza artificiale.
La bozza di linee guida della FDA pone l'accento sulla valutazione, specifica per il contesto, dell'affidabilità dei modelli di intelligenza artificiale ai fini del processo decisionale normativo. Sebbene gli strumenti per la scoperta non siano regolamentati come prodotti semplicemente perché utilizzano l'intelligenza artificiale, gli sponsor devono comunque spiegare e difendere le evidenze alla base della selezione dei candidati, delle conclusioni non cliniche e delle decisioni di sviluppo. Il comportamento a scatola nera, i bias nei dataset di addestramento, i limiti relativi ai diritti sui dati e l'incertezza sulla titolarità della proprietà intellettuale possono rallentare l'adozione quando una raccomandazione dell'intelligenza artificiale non può essere collegata a una motivazione scientificamente interpretabile. Il costo risultante è spesso di natura organizzativa: i team scientifici, clinici, legali e normativi devono concordare quando l'output del modello è sufficientemente affidabile da influenzare un programma costoso.
Opinione degli analisti GMI
La nostra analisi indica che l'infrastruttura dei dati rappresenta il vincolo più duraturo del mercato, più della disponibilità di algoritmi. Le risorse di calcolo accelerate e i framework aperti possono ridurre il costo di ingresso nello sviluppo dei modelli, ma non correggono protocolli di test incoerenti, dati incompleti sui risultati negativi o informazioni a livello di paziente gestite in modo inadeguato. Le stesse lacune informative che indeboliscono la generalizzabilità complicano anche le valutazioni di affidabilità quando le conclusioni supportate dall'intelligenza artificiale entrano in un dossier normativo nell'ambito del quadro emergente della FDA.
Ciò crea un esito commerciale asimmetrico. Le organizzazioni che trattano i dati biologici come un prodotto sottoposto a governance, preservandone la provenienza e il contesto sperimentale, possono migliorare sia le prestazioni dei modelli sia la difendibilità delle decisioni successive. I fornitori che non sono in grado di dimostrare questa catena possono comunque aggiudicarsi progetti esplorativi, ma devono affrontare un percorso più complesso per ottenere contratti ripetibili nelle fasi di sviluppo. Di conseguenza, questo vincolo sposta il valore verso piattaforme integrate, capacità di gestione dei dati e flussi di lavoro che preservano il collegamento tra una previsione algoritmica e un risultato di laboratorio riproducibile.
Analisi per segmento del mercato dell'intelligenza artificiale nella scoperta di farmaci
Per componente
Il software ha rappresentato il 67,9% dei ricavi del mercato nel 2025 e si prevede che cresca a un tasso di crescita annuo composto (CAGR) del 30,2%. La sua posizione di vertice riflette l'ampio utilizzo di piattaforme concesse in licenza per l'identificazione dei bersagli, lo screening virtuale, la generazione di molecole e la previsione delle proprietà. Il software basato sul cloud ha rappresentato il 74,3% della domanda di software, consentendo ai clienti di incrementare la capacità di gestione dei carichi di lavoro intensivi senza impegnarsi in infrastrutture interne permanenti per l'elaborazione. La distribuzione on-premise rimane rilevante quando le librerie proprietarie di composti, i dati sensibili dei pazienti o i requisiti di governance aziendale limitano l'hosting esterno.
Si prevede che i servizi crescano a un tasso di crescita annuo composto (CAGR) del 31,1%. Questo tasso più elevato indica che i clienti richiedono sempre più interpretazione scientifica, personalizzazione dei modelli, cura dei dati e attività sperimentali successive, oltre alle licenze software. Il cambiamento è commercialmente importante perché i servizi possono allineare la remunerazione dei fornitori a risultati di programma definiti, come un bersaglio validato, una serie di composti guida ottimizzata o un pacchetto relativo a un candidato preclinico.
Per tecnologia
Il machine learning ha rappresentato l'82,6% dei ricavi della tecnologia nel 2025, mentre il deep learning ha costituito il 66,3% del segmento del machine learning. Le architetture di deep learning sono particolarmente adatte alle strutture di dati a grafo, sequenziali, di immagini e multimodali comuni nelle scienze molecolari e biologiche. La loro adozione è sostenuta dai progressi nella previsione della struttura, come AlphaFold 3, e dalla crescente disponibilità di framework accelerati per modelli fondazionali.
Gli altri approcci mantengono ruoli distinti anziché diventare obsoleti. La simulazione basata sulla fisica può fornire verifiche meccanicistiche delle ipotesi generate dall'intelligenza artificiale, mentre i grafi della conoscenza possono preservare relazioni biologiche interpretabili. L'opportunità è quindi sempre più ibrida: le organizzazioni possono utilizzare il machine learning per esplorare ampi spazi chimici o biologici e applicare quindi metodi più interpretabili o fondati sulla fisica per stabilire la priorità degli output più adatti ai test sperimentali.
Per applicazione
Lo screening di librerie molecolari ha generato 1,2 miliardi di dollari USA nel 2025 e rimane la principale applicazione, poiché può essere integrato nei flussi di lavoro consolidati per l'identificazione dei composti attivi. Lo screening virtuale riduce il numero di composti che devono essere acquistati, sintetizzati o testati sperimentalmente, offrendo un chiaro caso di miglioramento della produttività per le organizzazioni che dispongono di ampie collezioni di composti.
L'identificazione dei bersagli è strategicamente importante perché una base biologica debole del bersaglio è difficile da correggere nelle fasi successive dello sviluppo. La collaborazione di BenevolentAI con AstraZeneca, che nel 2024 ha prodotto un'ulteriore progressione dei bersagli nel lupus eritematoso sistemico, illustra la rilevanza commerciale della generazione di ipotesi biologiche supportata dall'intelligenza artificiale. La progettazione de novo di farmaci è più contenuta, ma si prevede che cresca a un tasso del 30.
4% di CAGR, il valore più elevato tra le applicazioni. La crescita del segmento dipende dalla capacità delle strutture generate di soddisfare ripetutamente i requisiti di potenza, selettività, sintesi e sviluppabilità, anziché limitarsi ad apparire innovative in silico. Il programma rentosertib di Insilico è pertanto significativo come elemento di validazione clinica per la categoria.L'oncologia ha rappresentato il segmento principale, con 1,4 miliardi di dollari USA nel 2025. La sua posizione è rafforzata dal volume di dati molecolari, dalla diversità biologica tra i diversi tipi di tumore e dalla domanda costante di target differenziati e terapie definite da biomarcatori. L'aumento globale dell'incidenza dei tumori rende questa ricerca ancora più urgente, ma l'intensità d'uso dell'IA nel segmento è spiegata principalmente dalla necessità di integrare informazioni genomiche e fenotipiche altamente eterogenee.
Le malattie neurodegenerative, infiammatorie, infettive, metaboliche, rare e cardiovascolari presentano condizioni differenti in termini di dati e validazione. Le malattie rare possono beneficiare dell'interpretazione abilitata dall'IA di evidenze genetiche limitate, ma la scarsità di dati clinici e sperimentali può ridurre l'affidabilità dei modelli. Le malattie infiammatorie offrono opportunità nei casi in cui la biologia dei pathway e le evidenze relative ai biomarcatori siano relativamente ben caratterizzate. Il caso d'uso è quindi specifico per area terapeutica: l'IA crea il maggior valore quando può migliorare un ostacolo decisionale chiaramente identificato, anziché quando viene applicata indiscriminatamente.
Per utilizzo finale
Le aziende farmaceutiche e biotecnologiche detenevano una quota del 52,8% dei ricavi di mercato nel 2025. Questi clienti utilizzano l'IA sia per migliorare la produttività interna nella scoperta di farmaci, sia per accedere a piattaforme specializzate attraverso alleanze. Le loro decisioni di acquisto sono influenzate dall'integrazione con i dati esistenti, le librerie di composti, le priorità terapeutiche e la governance dello sviluppo.
Si prevede che le organizzazioni di ricerca a contratto (CRO) registrino un CAGR del 31,0%, il più elevato tra gli utilizzatori finali. Integrando l'IA nei servizi di screening, ottimizzazione dei candidati e supporto preclinico, le CRO possono offrire alle aziende biotecnologiche più piccole l'accesso a flussi di lavoro avanzati per la scoperta senza richiedere loro di acquistare e gestire una piattaforma completa. Questo modello può ampliare l'adozione tra le organizzazioni per le quali l'implementazione diretta di un software aziendale risulterebbe troppo costosa o tecnicamente complessa.
Opinione degli analisti di GMI
La nostra valutazione suggerisce che l'interazione più rilevante tra i segmenti sia quella tra la progettazione generativa e la scoperta in outsourcing. La progettazione de novo di farmaci è l'applicazione in più rapida crescita, con un CAGR del 30,4%, mentre si prevede che le CRO crescano del 31,0%. Nel loro insieme, queste traiettorie indicano che la progettazione molecolare nativa per l'IA può raggiungere gli sviluppatori di farmaci di minori dimensioni attraverso incarichi di ricerca basati su progetti, e non esclusivamente tramite abbonamenti diretti alle piattaforme.
La quota dell'82,6% detenuta dal machine learning conferma che i modelli addestrati sui dati rimangono la base tecnologica centrale del mercato, ma l'accesso ai modelli sta diventando meno esclusivo con la diffusione dei software cloud e dei framework accelerati. Il vantaggio competitivo dipenderà quindi sempre più dalla capacità di un operatore di collegare i modelli a dati biologici proprietari, alla progettazione consapevole dei vincoli di sintesi e a un rapido feedback sperimentale. Le CRO in grado di rendere operativo questo ciclo potrebbero offrire più di un semplice strumento di produttività; potrebbero diventare un canale di accesso alla progettazione de novo per i clienti dotati di infrastrutture computazionali interne limitate.
Analisi regionale del mercato dell'intelligenza artificiale nella scoperta di farmaci
Nord America
Il Nord America ha rappresentato il 47,7% dei ricavi del mercato nel 2025. Gli Stati Uniti hanno generato 0,7 miliardi di dollari USA nel 2022, 0,8 miliardi di dollari USA nel 2023, 1,1 miliardi di dollari USA nel 2024 e 1,4 miliardi di dollari USA nel 2025. Il primato della regione è sostenuto dalla concentrazione di attività di ricerca e sviluppo farmaceutica, finanziamenti di venture capital, infrastrutture informatiche avanzate e aziende attive nella scoperta di farmaci basata sull'intelligenza artificiale. L'attività della FDA sugli aspetti normativi legati all'intelligenza artificiale offre inoltre agli sponsor statunitensi un canale diretto per confrontarsi con gli standard probatori destinati a influenzare lo sviluppo supportato dall'intelligenza artificiale.
Il Canada contribuisce con una base distintiva per la ricerca e lo sviluppo di piattaforme, sostenuta dai cluster dell'intelligenza artificiale e delle scienze della vita. La collaborazione del 2025 tra Variational AI e Merck illustra il ruolo degli sviluppatori canadesi di intelligenza artificiale generativa nei programmi farmaceutici transfrontalieri di scoperta di farmaci. In tutto il Nord America, il vantaggio commerciale risiede nella capacità di finanziare lo sviluppo di piattaforme ad alto costo e di portare i programmi originati dall'intelligenza artificiale verso la valutazione clinica.
Europa
L'Europa ha generato 1,0 miliardi di dollari USA nel 2025. La regione combina acquirenti farmaceutici consolidati con un'ampia base accademica e di biologia computazionale. Il Regno Unito riveste particolare importanza grazie ad aziende come Isomorphic Labs e BenevolentAI, la cui attività legata a Novartis e AstraZeneca dimostra la capacità della regione di creare partnership di scoperta rilevanti a livello globale. Germania, Francia, Spagna, Italia, Paesi Bassi e il resto d'Europa contribuiscono attraverso la produzione farmaceutica, la ricerca nelle scienze della vita, le infrastrutture per la sanità digitale e le reti di ricerca transfrontaliere.
Lo sviluppo del mercato europeo è caratterizzato da un duplice requisito: le piattaforme di scoperta devono dimostrare utilità scientifica e, al contempo, soddisfare aspettative sempre più formali in materia di governance dell'intelligenza artificiale e gestione responsabile dei dati. Ciò può rallentare l'implementazione quando sono necessari dati sanitari transfrontalieri, ma può anche favorire i fornitori in grado di offrire una documentazione trasparente e solidi controlli sui dati. La partecipazione di Sanofi al finanziamento di serie C di Enveda nel febbraio 2025 illustra il perdurante interesse dell'industria farmaceutica europea per le piattaforme di scoperta abilitate dall'intelligenza artificiale.
Asia-Pacifico
L'Asia-Pacifico è la regione in più rapida crescita, con un CAGR previsto del 31,2%. Cina, Giappone, India, Australia, Corea del Sud e il resto dell'Asia-Pacifico contribuiscono ciascuno con risorse diverse all'ecosistema regionale. La Cina combina una crescente capacità biofarmaceutica con un'ampia scala di sviluppo clinico, mentre il Giappone offre aziende farmaceutiche consolidate e un mercato maturo per le partnership esterne. L'attività clinica di Insilico in Cina e Australia dimostra che i programmi originati dall'intelligenza artificiale possono utilizzare la regione sia per l'esecuzione dello sviluppo sia per generare evidenze cliniche diversificate dal punto di vista geografico.
L'opportunità dell'India è strettamente legata alla sua base di CRO e di servizi tecnici. Gli strumenti di intelligenza artificiale possono consentire ai fornitori di servizi di aggiungere capacità di screening computazionale, progettazione e previsione ai modelli consolidati di erogazione della ricerca. Australia e Corea del Sud rafforzano la regione attraverso le infrastrutture per la ricerca clinica, gli istituti di ricerca e l'adozione tecnologica. Il premio di crescita regionale riflette un punto di partenza più basso combinato con un accesso crescente al cloud computing e alle piattaforme globali di intelligenza artificiale, piuttosto che un cambiamento uniforme nelle capacità di scoperta di tutti i Paesi.
America Latina
L'America Latina rimane un mercato più contenuto, guidato da Brasile, Messico, Argentina e dal resto della regione. È più probabile che l'adozione progredisca attraverso istituti di ricerca, rapporti con aziende farmaceutiche multinazionali e modelli di servizio CRO, piuttosto che attraverso un numero elevato di sviluppatori di farmaci nativi dell'intelligenza artificiale completamente integrati. Le istituzioni scientifiche e la base farmaceutica del Brasile forniscono una base per la biologia computazionaleand la collaborazione preclinica, mentre il Messico beneficia della vicinanza alle reti di ricerca nordamericane e della crescente attività di ricerca in outsourcing. L'Argentina contribuisce con competenze accademiche e computazionali specializzate.
Il principale vincolo commerciale della regione è la disponibilità limitata di grandi set di dati proprietari standardizzati e di infrastrutture avanzate per la scoperta rispetto al Nord America e all'Europa. I fornitori che offrono funzionalità modulari basate sul cloud e sono in grado di operare tramite partner CRO sono meglio posizionati rispetto ai fornitori che richiedono un'ampia attività interna di ingegneria dei dati prima di poter dimostrare il valore della propria offerta.
Medio Oriente e Africa
Il Medio Oriente e l'Africa rappresentano un mercato nelle fasi iniziali, che comprende il Sudafrica, l'Arabia Saudita, gli Emirati Arabi Uniti e il resto della regione. Il Sudafrica dispone della base di ricerca clinica consolidata più solida tra i mercati citati, mentre l'Arabia Saudita e gli Emirati Arabi Uniti stanno sviluppando capacità nel settore delle scienze della vita, dell'assistenza sanitaria e dell'intelligenza artificiale attraverso programmi nazionali di investimento. L'opportunità immediata è concentrata sulle infrastrutture di ricerca, sulle partnership accademiche e sull'accesso alla modellazione abilitata dal cloud, piuttosto che sulla proprietà interna di piattaforme per la scoperta di farmaci su larga scala.
Lo sviluppo del mercato dipenderà dalla capacità di trasformare gli investimenti nei dati sanitari, nella genomica e nelle capacità di ricerca in set di dati interoperabili e programmi di sviluppo ripetibili. Per i fornitori internazionali di piattaforme, le strutture di partnership che sviluppano capacità locali e gestiscono i requisiti di governance dei dati saranno probabilmente più pratiche di un approccio uniforme basato sulla vendita diretta.
Opinione degli analisti GMI
Prevediamo che il tasso di crescita annuo composto del 31,2% dell'Asia-Pacifico si riduca, senza tuttavia colmare immediatamente il divario di ricavi rispetto al Nord America e all'Europa. La quota del 47,7% del Nord America riflette budget di ricerca e sviluppo consolidati, una maggiore profondità dei finanziamenti e la presenza di aziende in grado di portare i programmi individuati dall'intelligenza artificiale attraverso un costoso sviluppo clinico. La crescita più rapida dell'Asia-Pacifico riflette invece la crescente disponibilità di capacità di calcolo cloud, talenti scientifici, infrastrutture cliniche regionali e canali di fornitura basati sulle CRO.
Il quadro regionale presenta un'importante implicazione operativa. L'intelligenza artificiale può ridurre l'infrastruttura minima necessaria per partecipare alle fasi iniziali della scoperta, ma non elimina la necessità di dati di alta qualità, validazione sperimentale e capacità di sviluppo conformi ai requisiti normativi. La Cina e l'India possono beneficiare delle economie di scala nei settori biofarmaceutico e dei servizi di ricerca, mentre il Giappone, l'Australia e la Corea del Sud possono contribuire con competenze farmaceutiche e cliniche specializzate. I fornitori che differenziano le proprie offerte regionali in base alle condizioni di accesso ai dati, al modello di implementazione e all'ecosistema di partner hanno maggiori probabilità di cogliere il premio di crescita rispetto a quelli che considerano l'Asia-Pacifico un unico mercato omogeneo.
Quota di mercato e panorama competitivo dell'intelligenza artificiale nella scoperta di farmaci
Il mercato rimane frammentato: i cinque principali operatori rappresentano complessivamente circa l'11,8% dei ricavi del 2025. La concorrenza si sviluppa su diversi livelli: infrastrutture di intelligenza artificiale e fornitura cloud; chimica computazionale e simulazione; scoperta dei bersagli e progettazione molecolare; sviluppo di piattaforme specifiche per patologia; e modelli integrati dalla scoperta alla fase clinica. Il posizionamento di un'azienda è determinato sempre più dalla combinazione di accesso ai dati, qualità dei modelli, validazione sperimentale e partnership farmaceutiche.
Isomorphic Labs, società del gruppo Alphabet, è posizionata sulla progettazione di farmaci basata sulla struttura e sull'applicazione dei progressi correlati ad AlphaFold allo sviluppo terapeutico.I suoi 600 milioni di dollari USA di finanziamento di Serie A nel marzo 2025 e le collaborazioni con Novartis ed Eli Lilly illustrano l'intensità di capitale e le logiche economiche basate sulle partnership necessarie per portare un motore di progettazione basato sull'AI nei programmi clinici. Microsoft e NVIDIA operano principalmente a livello dell'infrastruttura abilitante: Microsoft fornisce ambienti cloud e di ricerca computazionale, mentre NVIDIA fornisce hardware accelerato e strumenti BioNeMo per modelli fondativi biologici. La loro alleanza è rilevante perché riduce l'onere dell'integrazione per le organizzazioni che cercano funzionalità di AI scalabili senza dover costruire autonomamente ogni elemento dello stack tecnologico.
IBM offre ai clienti che richiedono la governance dei dati insieme ad analisi scalabili funzionalità di AI aziendale, cloud ibrido e calcolo scientifico. Schrödinger parte da una posizione diversa, combinando simulazioni basate sulla fisica con attività di scoperta supportate dall'AI. I suoi risultati del 2025 hanno incluso 199,5 milioni di dollari USA di ricavi software e 56,4 milioni di dollari USA di ricavi derivanti dalla scoperta di farmaci, dimostrando il valore di una piattaforma di simulazione commercialmente consolidata e dotata di opportunità di collaborazione. Queste aziende competono meno sulla base di una singola architettura di modello che sulla capacità delle loro piattaforme di essere integrate in flussi di lavoro scientifici validati.
Recursion Pharmaceuticals utilizza una piattaforma integrata di fenomica, genomica e AI, combinando la generazione di dati con l'interpretazione computazionale. Il suo rapporto annuale 2024 descrive una strategia incentrata sulla pipeline e sulla piattaforma, che estende l'uso dell'AI alle attività di scoperta e sviluppo. Insilico Medicine si è distinta attraverso la piattaforma Pharma.AI e l'avanzamento clinico di rentosertib, oltre all'aggiornamento del 2025 sulla Fase I di ISM5411 e all'integrazione del suo modello Nach01 con Microsoft Discovery. L'approccio di BenevolentAI, orientato ai grafi della conoscenza, rimane focalizzato sulla scoperta di target biologici e sui risultati delle partnership, compresi i continui progressi con AstraZeneca.
Atomwise si concentra sulla previsione del legame basata sulla struttura e sullo screening virtuale. Insitro combina il machine learning con modelli cellulari umani ad alto rendimento per la scoperta e la validazione dei target. Deep Genomics si concentra sulle terapie a RNA guidate dall'AI e sulla biologia delle malattie genetiche, mentre Iktos è focalizzata sulla progettazione generativa di molecole e sull'accessibilità sintetica. Deargen sviluppa funzionalità supportate dall'AI per l'analisi delle interazioni tra target e composti, con una presenza nelle attività di scoperta di farmaci nell'area Asia-Pacifico. Queste aziende illustrano come una modalità specializzata, un tipo di dati specifico o la profondità del flusso di lavoro possano creare differenziazione anche quando le tecnologie dei modelli fondativi diventano più ampiamente accessibili.
9Bio Therapeutics, Aureka Biotechnologies, CellCodex Technology Limited, chAIron, DenovAI Biotech, Examol, Helical.AI, Orakl Oncology e Therenia rappresentano il gruppo emergente di aziende nell'ambito competitivo autorizzato. La loro rilevanza strategica risiede in approcci focalizzati alla biologia strutturale, all'analisi fenotipica, all'oncologia, alla progettazione molecolare e ad altri problemi di scoperta più circoscritti. In un mercato frammentato, le piattaforme focalizzate possono assicurarsi partnership risolvendo uno specifico ostacolo scientifico in modo più efficace rispetto ai sistemi orizzontali ad ampio spettro. La loro capacità di scalare dipenderà dai dati proprietari, da risultati validati e dalla dimostrazione che i loro strumenti migliorano il processo decisionale nei programmi di scoperta reali.
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Metodologia di ricerca, fonti dei dati e processo di validazione
Questo rapporto si basa su un processo di ricerca strutturato costruito attorno a conversazioni dirette con l'industria, modellazione proprietaria e rigorosa validazione incrociata, e non solo su ricerche a tavolino.
Il nostro processo di ricerca in 6 fasi
1. Progettazione della ricerca e supervisione degli analisti
In GMI, la nostra metodologia di ricerca è costruita su una base di competenza umana, validazione rigorosa e completa trasparenza. Ogni insight, analisi delle tendenze e previsione nei nostri rapporti è sviluppato da analisti esperti che comprendono le sfumature del vostro mercato.
Il nostro approccio integra un'ampia ricerca primaria attraverso il coinvolgimento diretto con i partecipanti e gli esperti del settore, completata da una ricerca secondaria completa proveniente da fonti globali verificate. Applichiamo un'analisi d'impatto quantificata per fornire previsioni affidabili, mantenendo una completa tracciabilità dalle fonti di dati originali agli insight finali.
2. Ricerca primaria
La ricerca primaria costituisce la spina dorsale della nostra metodologia, contribuendo per quasi l'80% agli insight complessivi. Coinvolge l'impegno diretto con i partecipanti del settore per garantire accuratezza e profondità nell'analisi. Il nostro programma di interviste strutturate copre i mercati regionali e globali, con contributi di dirigenti C-suite, direttori ed esperti della materia. Queste interazioni forniscono prospettive strategiche, operative e tecniche, consentendo insight completi e previsioni di mercato affidabili.
3. Data mining e analisi di mercato
Il data mining è una parte fondamentale del nostro processo di ricerca, contribuendo per circa il 20% alla metodologia complessiva. Comprende l'analisi della struttura del mercato, l'identificazione delle tendenze del settore e la valutazione dei fattori macroeconomici attraverso l'analisi della quota di fatturato dei principali attori. I dati rilevanti vengono raccolti da fonti a pagamento e gratuite per costruire un database affidabile. Queste informazioni vengono poi integrate per supportare la ricerca primaria e il dimensionamento del mercato, con validazione da parte di stakeholder chiave come distributori, produttori e associazioni.
4. Dimensionamento del mercato
Il nostro dimensionamento del mercato è costruito su un approccio bottom-up, partendo dai dati di fatturato delle aziende raccolti direttamente attraverso interviste primarie, insieme alle cifre del volume di produzione dei produttori e alle statistiche di installazione o distribuzione. Questi dati vengono poi assemblati attraverso i mercati regionali per arrivare a una stima globale radicata nell'attività reale del settore.
5. Modello di previsione e ipotesi chiave
Ogni previsione include la documentazione esplicita di:
✓ Principali driver di crescita e il loro impatto ipotizzato
✓ Fattori frenanti e scenari di mitigazione
✓ Ipotesi normative e rischio di cambiamento delle politiche
✓ Parametro della curva di adozione tecnologica
✓ Ipotesi macroeconomiche (crescita del PIL, inflazione, valuta)
✓ Dinamiche competitive e aspettative di ingresso/uscita dal mercato
6. Validazione e garanzia della qualità
Le fasi finali prevedono la validazione umana, in cui esperti del dominio revisionano manualmente i dati filtrati per identificare sfumature ed errori contestuali che i sistemi automatizzati potrebbero non rilevare. Questa revisione da parte degli esperti aggiunge un livello critico di garanzia della qualità, assicurando che i dati siano allineati agli obiettivi della ricerca e agli standard specifici del settore.
Il nostro processo di validazione a tre livelli garantisce la massima affidabilità dei dati:
✓ Validazione statistica
✓ Validazione degli esperti
✓ Verifica della realtà di mercato
Fiducia & credibilità
Fonti di dati verificate
Pubblicazioni di settore
Riviste di settore, pubblicazioni commerciali e media specializzati
Database di settore
Database di mercato proprietari e di terze parti
Documenti normativi
Registri di appalti governativi e documenti di policy
Ricerca accademica
Studi universitari e rapporti di istituzioni specializzate
Rapporti aziendali
Relazioni annuali, presentazioni agli investitori e depositi
Interviste con esperti
C-suite, responsabili acquisti e specialisti tecnici
Archivio GMI
Oltre 13.000 studi pubblicati in più di 20 settori industriali
Dati commerciali
Volumi import/export, codici HS e registri doganali
Parametri studiati e valutati
Ogni punto dati di questo report è validato attraverso interviste primarie, una vera modellazione bottom-up e rigorosi controlli incrociati. Scopri il nostro processo di ricerca →