創薬市場における人工知能 - コンポーネント別（ソフトウェア、サービス）、テクノロジー別（機械学習{ディープ、教師付き}）、アプリケーションタイプ別（標的同定、前臨床試験）、治療分野別、エンドユース別、世界予測2024年～2032年

ドラッグディスカバリー市場規模でのAI

薬物発見における人工知能 市場規模は2023年に1.9億米ドルで評価され、2024年から2032年にかけて29.6%のCAGRで成長することを期待しています。 ベンチャーキャピタル、製薬会社、政府機関からの投資および資金調達のサージに起因する高市場成長。 資本のこのインフルエンザは、AI主導のテクノロジーの関心と自信を高め、薬物の発見プロセスを明示し、効率性を高め、非メートルの医療ニーズに対処します。

加えて、企業が補完的な専門知識、リソース、技術を活用しようとすると、市場でのコラボレーションはますますますます普及しています。 さらに、ゲノム、プロテオミクス、および臨床試験データなどのヘルスケアデータの利用可能性が高まり、AIアルゴリズムの豊富な情報源を分析し、薬物発見におけるAIの普及を推進しています。 また、慢性疾患の増大と革新的な治療法の必要性は、製薬企業をAI技術に投資し、市場で競争力を維持しています。

薬物発見における人工知能 市場動向

• クロスインダストリーのコラボレーションとパートナーシップの高まりは、市場で重要な成長ドライバーです。 これらのコラボレーションは、多様な分野からの専門知識、リソース、技術、イノベーションの促進、研究開発の促進、および薬物発見の努力の推進を共に実現します。
• クロスインダストリアルのコラボレーションにより、医薬品、テクノロジー、アカデミア、ヘルスケアなど、さまざまな分野からステークホルダーが抱えるようになり、その専門知識と観点をプールすることができます。 製薬会社は、医薬品の発見にドメイン知識をもたらしますが、テクノロジープロバイダーはAIアルゴリズム、データ分析機能、計算リソースに貢献します。
• 多様な専門知識を組み合わせることにより、クロスインダストリーのコラボレーションは、AI主導の創薬における問題解決能力を高め、イノベーションを推進します。
• 例えば、2019年1月には、武田薬品との再帰薬のパートナーシップを発表しました。 18か月以内に、Recursionは、60以上の指標でタケダの非臨床および臨床分子を評価しました。 本評価は、15件の新規医薬品候補の特定結果となりました。
• 最先端の機械学習能力で、幅広い生物学的データ生成を大規模に統合し、AIを搭載したRecursionの創薬プラットフォーム。 そのため、新しい治療薬の発見を加速するAI技術の変革の可能性を示すことで、AIの創薬市場を推進しています。

ドラッグディスカバリー市場分析におけるAI

コンポーネントに基づいて、市場はソフトウェアとサービスにセグメント化されます。 2023年に68.3%の収益シェアを保有し、予測期間中に29.4%のCAGRで成長する予定です。

• 医薬品業界における先進的な分析・機械学習ツールの需要の増加が、セグメント成長の推進に期待されます。
• さらに、AIソフトウェアツールは、薬の発見ワークフローの複数の段階を効率性を高め、自動化し、時間とリソースの要件を減らし、それによって薬の発見におけるAIソフトウェアの採用を燃料化します。
• また、クラウドコンピューティングと高性能コンピューティングインフラストラクチャの進歩は、医薬品の発見におけるAIソフトウェアの普及を推進する重要な役割を果たしています。

創薬市場におけるAIは、機械学習や他の技術に分類されます。 機械学習セグメントは、分析時間に15.9億米ドルに達するために、実質的な成長を目撃する予想されます。

• 機械学習セグメントは、医薬品開発プロセスのさまざまな段階に革命をもたらす、創薬におけるAIの分野における実質的な市場シェアを保持しています。
• 機械学習アルゴリズムは、生物学的、化学的、臨床的データを含む膨大な量のデータを分析し、潜在的な薬物候補を特定し、その有効性と安全プロファイルを予測し、臨床試験の設計を最適化することができます。
• また、創薬における機械学習の普及は、計算力、データ可用性、アルゴリズム開発の進歩により支援され、市場成長をさらに促進します。

応用タイプに基づき、創薬市場におけるAIは、分子ライブラリのスクリーニング、標的識別、薬物の最適化、再浄化、デノボ薬の設計、および前臨床検査に難燃します。 分子ライブラリのスクリーニングは、2023年に756.6百万米ドルで経ち、2024年から2032年まで29.3%で成長を目撃する予定です。

• 大規模な分子ライブラリの高スループットスクリーニングを可能にし、研究者は数千～数百万の化合物を迅速に分析することができます。 この効率性は、潜在的な薬物候補を特定するために必要な時間とリソースを削減し、創薬プロセスを加速します。 したがって、分子ライブラリスクリーニングのためのAIの採用は、これらの利点を借りています。
• さらに、AI主導の薬物設計アプローチと簡単に統合できます。デノボ設計は、改善された効能と安全プロファイルで新しい治療薬を発見する可能性を最大化します。

治療領域に基づいて、薬の発見市場でのAIは、腫瘍学、神経変性疾患、炎症性、感染症、代謝疾患、まれな病気、心血管疾患および他の治療領域に分けられます。 腫瘍学セグメントは、2023年の市場シェアの46%の創薬市場での世界的なAIを支配しました。

• 世界的ながんの蔓延を増加させることは、このセグメントの成長に貢献する主要な要因です。 たとえば、がん研究国際機関(IARC)によると、2022報告書では、肺がんおよび肺がんが最もよくあるタイプのがんであるために、世界中で200万個の新しいがん症例と97万死亡を示した。
• Oncologyは、世界中で死亡率の大きな原因の一つである癌が残っているため、重要な治療ニーズを持つ領域を表しています。 治療薬は、より効果的で標的療法の需要を大幅に増加させる必要があります。 したがって、癌の複雑さと異質性は、薬物発見のための革新的なアプローチを必要とし、AI主導のソリューションの採用が増えています。

エンドユースをベースに、創薬市場における人工知能は医薬品・バイオテクノロジー企業、受託研究機関(CRO)等に分類されます。 医薬品・バイオテクノロジー企業セグメントは、2023年に大幅な市場シェアを保有し、2032年までに10億米ドルに達する見込みです。

• これらの会社は、医薬品の発見のためにAI技術に著しい投資を可能にし、実質的な財務リソースを持っています。 また、ヘルスケア業界における研究開発(研究開発)の分野において、研究開発(研究開発)を専攻しています。
• さらに、AIアルゴリズムが活用できる独自の研究や臨床試験データなど、膨大な量のデータにアクセスし、潜在的な薬物候補をより効率的に特定することができます。
• また、医薬品およびバイオテクノロジー企業は、医薬品開発の専門知識を確立し、AIを既存のプロセスにシームレスに統合できるようにしています。 その結果、これらの会社は、創薬におけるAI導入の最前線にあり、市場成長に貢献しています。

北アメリカは2023年に47.4%の最大のシェアを保持し、今後数年間で大きな成長を目の当たりにしています。

• 堅牢な製薬業界、大手AIテクノロジープロバイダーの強い存在、そしてイノベーションのための支持的な規制環境を誇ります。
• アカデミア、業界、テクノロジープロバイダーのコラボレーションによるイノベーションの育成に取り組み、創薬市場におけるAIの地位を強化し、分野における成長と発展を推進しています。

2023年の創薬市場における米国の人工知能は、米ドル823.6百万で評価され、29.1% CAGRで成長することを期待しています。

• 研究資金の増加、政府の取り組みの推進 精密医学 米国では、大手製薬会社間での医薬品の発見のための研究開発におけるAIベースのツールの採用が、この国の成長をさらに推進しています。
• さらに、先進の医療インフラにより、この地域でAI技術の早期かつ積極的な採用が進んでおり、市場における大きな存在となっています。

薬の発見におけるAIのための中国の市場は、今後数年間で31.6%の印象的な成長率を占めています。

• 中国は、医薬品の発見プロセスを加速し、コストを削減し、成功率を向上させるために、AIを活用し、ますますます成長する製薬業界を誇ります。
• さらに、慢性疾患および老化人口の増加は、新規およびより効果的な薬の需要を促進し、中国における薬物検出市場でAIの成長をさらに推進しています。

インドは、創薬の世界的な人工知能市場をリードするために設定されています, 驚くべき成長率を誇る 32.1%.

• インド政府は、さまざまな取り組みや資金調達プログラムを通じてAIやバイオテクノロジーを積極的に推進し、各国を技術革新のグローバル拠点に変えることを目指しています。
• また、ヘルスケアソリューションを中心としたAIスタートアップやテクノロジー企業の増加は、AI主導の創薬のためのダイナミックなエコシステムの構築とイノベーションの追求です。

ドラッグディスカバリー市場シェアのAI

市場で関与する強力な選手には、IBM Corporation、NVIDIA Corporation、Microsoft Corporation、Exscientia、その他いくつかのローカルおよび地域の選手が含まれます。 これらの業界関係者は、創薬分野における新たな機会を常に創出しています。 戦略的コラボレーション、買収、パートナーシップ、合併、サービス開始などに焦点を当て、市場での地位を維持し、最高の市場シェアを確保し、競争を上回る。

たとえば、2023年2月、マイクロソフトと1910ジェネティックス、バイオテクノロジー企業は、小型で大きな分子の創薬に取り組む マルチモーダルAI プラットフォームは、先進的なAIと次世代の高性能コンピューティング(HPC)を活用した新たな5年間の商用契約と対市場連携を発表しました。 1910年の大規模な計算式および湿式実験室の生物学的データ、ロボティクス主導の実験室のオートメーションおよびマイクロソフトのAzure Quantumの要素と薬剤の発見のためのmultimodal AIモデルを結合することによってR & Dの生産性を高めることを目的としたコラボレーション。 このような戦略は、市場の選手が市場で自分の地位を維持するのに役立ちます.

ドラッグディスカバリー市場におけるAI

薬の発見の企業の人工知能で作動する主要なプレーヤーは下記のものを含んでいます:

• 株式会社アルファベット(DeepMind)
• アトムワイズ株式会社
• ベンボレンティー
• シリカ
• ディープゲノム
• 株式会社ディーアルゲン
• 科学研究
• 国際ビジネスマシン株式会社
• マイクロソフト株式会社
• NVIDIA株式会社

薬物発見における人工知能 業界ニュース:

• に 9月 2023, Benevolent AIは、Merckと戦略的コラボレーションを結び、BenevolentAIの強力なエンドツーエンドのAIプラットフォーム機能を活用して、創薬と開発プロセスを加速させます。 このコラボレーションを通じて、Merckは、BenevolentAIの学際的薬物検出科学者の専門家チームにアクセスし、神経学、腫瘍学、免疫学などのさまざまな治療分野にわたって革新的な化合物を識別し、開発することを目指しています。 自社開発部門を拡充する予定です。
• 2022年6月、CyclicaとOncocrossは、腫瘍学における治療薬を開発するパートナーシップを発表しました。 Myelofibrosisの発見と開発の治療法に着目したコラボレーションで、さらに腫瘍学領域を拡大する予定です。 このパートナーシップは、腫瘍薬の将来のための有望な結果を提供しました。

創薬市場調査レポートの人工知能は、業界の深いカバレッジが含まれています 2018年から2032年までのUSD百万ドルの収益の面での見積もりと予測 以下のセグメントの場合:

市場、部品によって

• ソフトウェア
• サービス

市場、技術によって

• 機械学習
  • ディープラーニング
  • 監修学習
  • 無人学習
  • その他の機械学習技術
• その他の技術

市場、適用タイプによって

• 分子ライブラリのスクリーニング
• ターゲット識別
• 薬物の最適化と再浄化
• ノヴォ薬の設計
• 臨床検査

市場、治療区域による

• 腫瘍学
• 神経変性疾患
• インフルエンザ
• 感染症
• メタボリック疾患
• 希少疾患
• 心血管疾患
• その他の治療分野

市場、エンド使用による

• 医薬品・バイオテクノロジー企業
• 受託研究機関(CRO)
• その他のエンドユーザー

上記情報は、以下の地域および国に提供いたします。

• 北アメリカ
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