의약품 개발 분야의 인공지능 시장 규모 및 점유율 2026-2035

약물 발견의 인공지능 시장 규모

글로벌 약물 발견의 인공지능 시장은 2025년에 31억 미국 달러로 추정되었습니다. 시장은 2026년 40억 미국 달러에서 2035년 439억 미국 달러로 성장할 것으로 예상되며, Global Market Insights Inc.가 발행한 최신 보고서에 따르면 30.5%의 연평균 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 예상됩니다.

약물 발견에서 인공지능의 사용은 다양한 만성 및 생명을 위협하는 질병의 유병률 증가, 제약회사들 사이에서 인공지능 도구와 그들의 임상적, 경제적 이점에 대한 인식 증가, 그리고 첨단 AI 기반 플랫폼의 개발으로 인해 빠르게 증가하고 있습니다. Science Direct에 따르면 AI로 발견된 분자는 1상에서 80~90%의 성공률을 나타내며, 이는 이전의 평균 결과보다 상당히 높습니다. 또한 만성 및 희귀 질병의 증가하는 부담과 함께 머신러닝 및 데이터 통합 시스템의 발전이 시장 확대에 추가적으로 기여하고 있습니다.

더욱이, 특히 강력한 디지털 인프라를 갖춘 지역의 다양한 제약 및 생명공학 스타트업과 연구 기관들 사이에서 높은 채택률은 혁신을 자극하고 있습니다. 예를 들어, 미국 국립보건원(NIH)은 AI가 약물 발견 프로세스를 변형할 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 개선된 효율성, 정확성, 속도를 제공하여 AI 치료제 시장을 자극한다고 보고했습니다.

약물 발견 AI 시장 정의: 범위 및 주요 혁신가 이해

약물 발견의 AI 시장은 약물 발견 프로세스를 가속화하고 최적화하기 위해 AI 기술의 적용에 초점을 맞춘 제약 및 생명공학 산업의 부분으로 정의됩니다. 여기에는 타겟 식별, 리드 최적화, 약물 재창출, 신약 설계, 및 임상 전 시험을 위해 사용되는 심층 학습 모델, 자연어 처리, 예측 분석, 및 생성 알고리즘과 같은 다양한 AI 기반 솔루션이 포함됩니다. 주요 플레이어는 Isomorphic Labs (Alphabet Inc.), Insitro, Insilico Medicine, Recursion Pharma, 및 Schrödinger를 포함합니다. 이러한 플레이어들은 대규모 생물학적 데이터, 독점 AI 플랫폼, 그리고 제약회사와의 전략적 협력을 활용하여 발견 효율성을 향상시키고, 개발 타임라인을 단축하며, 성공적인 약물 후보의 확률을 증가시킴으로써 시장 성장을 주도하고 있습니다.
 

시장은 2022년 15억 미국 달러에서 2024년 24억 미국 달러로 꾸준한 역사적 성장을 경험했습니다. 성장은 특히 생명공학 회사 및 학술 기관들 사이에서 AI 통합 연구 프로젝트의 증가하는 수에 의해 주도되고 있습니다. 따라서 더 빠르고 비용 효과적인 약물 개발에 대한 수요의 급속한 증가는 빅데이터 분석과 클라우드 기반 컴퓨팅에 크게 의존하는 강력한 AI 플랫폼에 대한 계속 증가하는 필요를 창출하고 있습니다.
 

더욱이, 연구 및 개발 생산성에 대한 증가하는 우려, 정밀의학에서 더 높은 기준에 대한 엄격한 요구사항, 그리고 개인맞춤형 치료법으로의 증가하는 전환은 AI 플랫폼에 대한 수요를 자극하고 있습니다. 시장은 특히 아시아태평양 및 라틴아메리카의 신흥 경제에서 디지털 헬스케어 인프라에 대한 증가하는 투자에 의해 더욱 강화되고 있습니다.

인공지능 신약 발견 시장은 해석 능력이 개선되고 편향을 최소화한 신규 AI 모델 개발을 목표로 하는 연구개발 이니셔티브의 증가로 인해 상당한 성장이 예상됩니다. 따라서 효율적인 신약 발견에 대한 수요 증가와 AI 기술 및 제약 혁신의 발전이 결합되어 AI 기반 신약 발견 시장 내 성장을 촉진하고 있습니다.
 

인공지능 신약 발견 시장 동향

• 전 세계 신약 발견 분야의 AI 시장은 치료 분야 전반에 걸친 더 빠르고 비용 효율적인 신약 개발에 대한 수요 증가로 인해 빠른 변화를 겪고 있습니다. 암, 신경계 질환, 희귀 유전 질환 등 만성질환의 유병률 증가로 인해 AI 기반 발견 플랫폼의 필요성이 증대되고 있습니다.
   
• 또한 정밀의학 및 맞춤 치료에 대한 관심이 높아지면서 유전체, 단백질체, 임상 데이터를 분석할 수 있는 AI 도구에 대한 수요가 확대되고 있습니다.
   
• AI는 초기 단계 개입과 타겟 식별을 가능하게 하여 전통적인 신약 발견 파이프라인과 관련된 시간과 비용을 단축합니다. 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리의 발전이 비침습적이고 데이터 기반의 신약 개발로의 전환을 촉진하고 있습니다.
   
• 제약 회사들은 임상시험 설계 최적화, 환자 모집, 결과 예측을 위해 AI를 점점 더 많이 채택하고 있으며, 이를 통해 임상시험 성공률을 개선하고 있습니다.
   
• 공공-민간 협력 및 정부 지원 혁신 프로그램이 신약 발견 분야의 AI 통합을 가속화하고 있으며, 특히 북미와 유럽에서 그러합니다.
   
• AI 플랫폼은 클라우드 기반의 확장 가능한 솔루션으로 진화하고 있으며, 이를 통해 생명공학 스타트업, 학술 기관, 중견 제약사가 더 광범위하게 접근할 수 있게 되고 있습니다.
   
• 규제 기관들은 AI 검증을 위한 틀을 정의하기 시작하고 있으며, 신약 개발에서 AI의 투명성, 재현성, 윤리적 사용을 보장하고 있습니다.
   
• 시장에서는 약물학적 프로필이 최적화된 신규 화합물을 설계하는 생성 모델 등 AI 기반의 분자 생성 도구의 증가를 목격하고 있습니다.
   
• 다중 오믹스 데이터와 실제 근거의 통합이 AI 모델의 예측력을 강화하여 더욱 정확한 신약 후보 선정이 가능해지고 있습니다.
   
• AI는 기존 의약품을 재창출하여 신규 적응증을 파악하고 알려진 안전 프로필을 가진 치료제의 시장 출시 시간을 단축하는 데 사용되고 있습니다.
   
• 전반적으로 신약 발견 분야의 AI 시장은 정밀 기반, 확장 가능하고 협업적인 생태계로 진화하고 있으며, 제약 혁신의 미래를 재편하고 있습니다.
   

인공지능 신약 발견 시장 분석

구성 요소를 기준으로 신약 발견 분야의 AI 시장은 소프트웨어와 서비스로 분류됩니다. 소프트웨어 부문은 온프레미스와 클라우드 기반으로 추가 구분됩니다. 소프트웨어 부문은 2025년 67.9%의 상당한 시장 점유율을 확보하여 시장 지배력을 확립했으며 예측 기간 동안 30.2%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.

• 소프트웨어 부문은 조직들이 대규모 생의학 데이터 세트를 관리하고 복잡한 예측 분석을 실행하기 위해 디지털 플랫폼에 점점 더 의존함에 따라 인공지능 신약 발견 산업의 초석으로 부상했습니다.
   
• 소프트웨어 솔루션은 타겟 식별, 신규 분자 설계, 가상 스크리닝을 포함한 핵심 AI 기반 워크플로우를 지원합니다.
   

기술을 기반으로, 글로벌 신약 발견 인공지능 시장은 기계 학습 및 기타 기술로 세분화됩니다. 기계 학습 세그먼트는 심층 학습, 지도 학습, 비지도 학습 및 기타 기계 학습 기술로 추가로 양분됩니다. 기계 학습 세그먼트는 2025년에 82.6%의 상당한 시장 점유율을 확보하여 시장에서의 우위를 확립했습니다.

• 기계 학습(ML)은 화학 라이브러리, 게놈 프로필 및 임상 시험 기록을 포함한 이질적 데이터 세트를 분석하고 학습할 수 있는 능력으로 인해 시장의 핵심 엔진으로 자리잡았습니다.
   
• 이 능력은 더 정확한 예측 모델링을 가능하게 하고 초기 단계 신약 개발 전반에 걸쳐 의사결정을 가속화하여 ML을 차세대 발견 플랫폼의 기초 축으로 위치시킵니다.
   
• 실제 근거 및 임상 시험 데이터와의 통합은 맞춤형 의료 접근을 더욱 지원하여 정밀 치료법의 중요한 실현자로 만듭니다.
   
• 더욱이, 기계 학습 세그먼트는 클라우드 인프라, 확장 가능한 컴퓨팅 및 오픈소스 프레임워크의 발전으로부터 이점을 얻습니다. 이러한 도구들은 빠른 모델 배포, 지속적인 학습 및 실시간 피드백 루프를 가능하게 합니다.
   
• 이 세그먼트는 또한 제약 회사와 AI 스타트업 간의 파트너십으로부터 추진력을 얻으며, 신약 발견 파이프라인 전반에 걸친 알고리즘 설계 및 데이터 통합의 혁신을 조성합니다.
   

응용 유형을 기반으로, 글로벌 신약 발견 인공지능 시장은 분자 라이브러리 스크리닝, 표적 확인, 신약 최적화 및 용도 전환, 데 노보 신약 설계 및 전임상 시험으로 분류됩니다. 분자 라이브러리 스크리닝 세그먼트가 시장을 지배했으며 2025년에 12억 미국 달러의 가치를 평가받았습니다. 이 세그먼트는 예측 기간 동안 30.2%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
 

• 분자 라이브러리 스크리닝 세그먼트는 수백만 개의 화합물을 인실리코로 처리할 수 있는 능력으로 인해 지배적인 범주로 떠올랐으며, 물리적 검사의 필요성을 크게 감소시킵니다. 이러한 AI 기반 플랫폼은 심층 학습과 예측 모델링을 활용하여 최적의 약동력학 및 약력학 특성을 가진 유망 후보를 식별합니다.
   
• 또한, 고처리량 스크리닝 데이터, 케미정보학 및 클라우드 기반 컴퓨팅의 통합은 확장성과 정확성을 더욱 향상시켜 현대 신약 발견 워크플로우의 초석이 되었습니다.
   
• 이와 대조적으로, 표적 확인 세그먼트는 정밀 의료 및 질병 생물학 이해에 대한 변혁적 영향으로 인해 추진력을 얻고 있습니다. AI 알고리즘은 멀티오믹스 데이터를 분석하여 새로운 약물 표적을 발굴하고 복잡한 질병 경로를 규명하는 데 점점 더 사용되고 있습니다.
   
• 임상전 시험 부문은 임상시험 전 약물의 안전성과 유효성을 검증하는 데 있어 기초적인 적용 분야로 남아 있습니다. AI 도구는 생물학적 반응을 시뮬레이션하고, 독성을 예측하며, 용량 투여 전략을 최적화하는 데 사용되고 있으며, 이는 동물 모델에 대한 의존도를 감소시키고 임상 전환 결과를 개선하고 있습니다.
   

치료 영역을 기준으로, 글로벌 의약품 발굴에서의 인공지능 시장은 종양학, 신경퇴행성 질환, 염증성 질환, 감염성 질환, 대사성 질환, 희귀 질환, 심혈관 질환 및 기타 치료 영역으로 분류됩니다. 종양학 부문은 2025년 14억 미국 달러의 가장 높은 시장 매출을 기록했습니다.
 

• 종양학 부문은 전 세계적으로 진단되는 높은 암 사례 수, 정밀 의학의 높은 채택률, 그리고 높은 수준의 종양학 중심 연구개발 투자로 인해 시장을 지배했습니다.
   
• WHO에 따르면, 2022년에 20백만명 이상의 암 사례와 약 9.7백만명의 사망이 발견되었습니다.
   
• AI 통합 플랫폼은 제약 회사가 종양 생물학의 숨겨진 패턴을 발견하고, 약물 상호작용을 시뮬레이션하며, 치료 잠재력이 가장 높은 화합물의 우선순위를 정하는 것을 가능하게 하고 있습니다.
   
• 추가적으로, AI 기반 종양학 임상시험에 대한 규제 지원과 디지털 병리학 및 영상의학의 증가는 초기 및 후기 개발 단계에서의 채택을 가속화하고 있습니다.
   
• 반면, 신경퇴행성 질환 부문은 알츠하이머병, 파킨슨병, ALS 같은 질환의 유병률 증가와 이들의 복잡한 병리생리학으로 인해 기세를 얻고 있습니다.
   
• 더욱이, 염증성 질환 부문은 류마티스 관절염, 건선, IBD와 같은 자가면역 및 만성 염증성 질환에서 특히 핵심 초점 영역으로 남아 있습니다. AI는 면역계 반응을 모델링하고, 악화를 예측하며, 표적 치료의 이점을 가장 많이 받을 가능성이 있는 환자 부분군을 식별하는 데 사용되고 있습니다.

최종 사용자를 기준으로, 글로벌 의약품 발굴에서의 인공지능 시장은 제약 및 생명공학 회사, 의뢰 연구 기관(CRO) 및 기타 최종 사용자로 분류됩니다. 제약 및 생명공학 회사 부문은 2025년 52.8%의 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다.
 

• 제약 및 생명공학 회사 부문은 증가하는 회사 수와 AI 플랫폼에 대한 상당한 투자, 기술 회사와의 전략적 협력, 내부 AI 기반 혁신 프로그램으로 인해 성장하고 있습니다.
   
• 더욱이, 이러한 조직들은 실제 데이터를 분석하고, 약물 유효성을 예측하며, 성공 가능성이 더 높은 새로운 화합물을 식별하기 위해 AI를 활용하고 있습니다. 개인맞춤형 의료에 대한 강조 증가와 AI 기반 약물 개발에 대한 규제 지원이 이 부문을 시장 성장의 주요 동인으로 만들었습니다.
   
• 의뢰 연구 기관(CRO) 부문은 31%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 성장은 CRO 내 AI 역량의 전략적 확대, 고급 계산 인프라에 대한 투자, 데이터 과학자 및 AI 전문가 채용, 의약품 발굴 워크플로우 전반에 걸친 AI 기반 기술 통합으로 인해 촉진되고 있습니다.
   

북미 약물 발견 분야의 인공지능 시장

북미 시장은 2025년에 47.7%의 시장 점유율로 글로벌 약물 발견 분야의 인공지능 산업을 주도했습니다.
 

• 제약회사들 사이에서 AI 플랫폼의 높은 채택률과 AI 인프라 및 연구개발에 대한 투자 증가로 인해 시장이 자극되고 있습니다.
   

• 북미 지역은 FDA와 같은 기관들이 디지털 건강 이니셔티브와 시장 채택을 가속화하는 AI 검증 프레임워크를 촉진하는 데 도움이 되는 지지적이고 강력한 규제 생태계를 갖추고 있습니다.
   
• 미국 및 캐나다와 같은 국가에서 AI 스타트업과 주요 의약품 제조업체 간의 파트너십을 포함한 주요 기술 및 제약 협력은 차세대 치료제 개발을 진전시키고 AI 플랫폼의 범위를 확대하고 있습니다.
   

미국 약물 발견 분야의 인공지능 시장은 각각 2022년과 2023년에 7억 미국 달러과 8억 미국 달러로 평가되었습니다. 시장 규모는 2025년에 14억 미국 달러에 도달했으며, 2024년의 11억 미국 달러에서 성장했습니다.
 

• 당뇨병, 암, 신경퇴행성 질환과 같은 만성질환의 발생 증가는 더 빠르고 표적화된 약물 개발을 제공하는 AI 도구의 사용을 자극하고 있습니다.
   
• 미국의 정밀 의학 이니셔티브는 게놈 및 임상 데이터를 분석하여 맞춤형 치료를 만들 수 있는 AI 플랫폼에 대한 수요를 주도하고 있습니다.
   
• 원격의료 서비스의 확대는 원격 환자 모니터링 및 분산형 임상 시험을 가능하게 하며, AI 기반 약물 발견, 약물 스크리닝을 지원하고 다양한 데이터 세트에 대한 접근을 개선하고 있습니다.
   

유럽 약물 발견 분야의 인공지능 시장

유럽 시장은 2025년에 USD 1억을 기록했으며 예측 기간 동안 수익성 있는 성장을 보일 것으로 예상됩니다.
 

• 유럽에서 AI 기반 약물 발견 서비스에 대한 인식 및 채택 증가와 디지털 의료 인프라를 강화하기 위한 정부 이니셔티브 증가는 지역 전체의 성장을 주도할 것으로 예상됩니다.
   
• 예측 모델링, 생성적 분자 설계, 멀티오믹스 통합을 포함한 AI 기반 약물 발견 기술의 발전은 유럽 전역에서 확장 가능하고 비용 효율적인 솔루션에 대한 수요를 증진하고 있습니다.
   
• 영국, 이탈리아, 스페인과 같은 국가들은 국가 의약품 생산을 강화하고 환자들을 위한 고가의 혁신에 대한 접근을 개선하고 있습니다.
   

독일 약물 발견 분야의 인공지능 시장은 분석 기간 동안 상당한 성장을 목격할 것으로 예상됩니다.
 

• 독일은 예측 모델링, 임상 의사결정 지원, 데이터 기반 치료 개발에서 혁신을 주도하는 PharmAI 및 Molecular Health와 같은 회사들과 함께 AI 기반 약물 발견을 위한 전략적 중심지로 부상하고 있습니다.
   
• 여러 회사들이 AI를 이용한 약물 개발을 위해 투자하고 이니셔티브를 추진하고 있습니다.
   
• 예를 들어, 2025년 9월 머크 KGaA는 약물 발견 및 바이오 제조 전반에 걸쳐 AI 배포를 가속화하기 위해 지멘스와의 파트너십을 발표했으며, 디지털 워크플로우, 자동화 및 과학 인텔리전스 플랫폼을 통합하여 실험실에서 환자로의 치료제 전개를 빠르게 진행하고 있습니다.
   
• 더불어, 독일은 정밀 의학 분야의 인공지능에 대한 강한 초점을 가지고 있습니다.그리고 텔레헬스 인프라 확대는 확장 가능하고 개인화된 신약 발견 서비스를 가능하게 하고 있으며, 강력한 학술 연구와 정부 지원 디지털 보건 이니셔티브로 뒷받침되고 있습니다.
   

아시아 태평양 인공지능 신약 발견 시장

아시아 태평양 시장은 분석 기간 동안 31.2%의 최고 연평균 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 예상됩니다.

• 해당 지역은 중국, 인도, 일본, 대한민국, 호주를 포함한 주요 시장들로 구성되어 있으며, 질병 증가와 의료 투자 증가가 첨단 신약 솔루션에 대한 수요를 자극하고 있습니다.
   
• 또한, 빠르게 진화하는 의료 시스템과 높은 가처분 소득 수준은 전문 신약 솔루션에 대한 접근성을 향상시키고 있습니다.
   

중국 인공지능 신약 발견 시장은 예측 기간 동안 상당한 성장을 이룰 것으로 예측됩니다.
 

• 해당 시장과 관련된 국내 특허의 높은 수량이 시장을 자극하고 있으며, 중국은 AI 기반 신약 발견 특허 출원에서 전 세계를 선도하고 있으며, 상당한 부분이 제약 산업의 생성형 AI 응용에 집중하고 있습니다. 이는 중국을 AI 기반 제약 혁신의 주요 세력으로 위치시킵니다.
   
• 더욱이, 글로벌 제약 대기업과의 수십억 달러 규모의 파트너십은 중국의 증대된 영향력을 강조하고 있으며, 이는 빠른 개발 일정, 낮은 비용, 국가 지원 바이오테크 생태계로 인해 확대되고 있습니다.
   
• Jefferies에 따르면, 2025년 1분기에 중국 기업들은 글로벌 바이오테크 라이선싱 거래 가치의 32%를 차지했으며, 이는 2023년과 2024년의 21%에서 증가한 수치로, 중국이 제네릭 의약품 제조에서 첨단 신약 발견 리더십으로 빠르게 전환하고 있음을 반영합니다.

라틴 아메리카 인공지능 신약 발견 시장

브라질은 첨단 의료 기술과 정밀 의료 솔루션에 대한 수요 증가로 인해 라틴 아메리카 시장에서 상당한 성장을 경험하고 있습니다.
 

• 특히 고령 인구와 생활 습관 관련 위험 요인을 가진 개인들 사이의 만성질환 유병률 증가는 AI 기반 신약 발견 플랫폼에 대한 수요를 주도하고 있습니다.
   
• 병원, 연구 기관, 제약 회사들은 신약 개발 일정을 가속화해야 한다는 증가된 압력에 직면하고 있으며, 이는 효율성과 결과를 개선하기 위해 AI 기반 전략의 채택을 촉진하고 있습니다.
   
• 더욱이, 의료의 디지털화, 제약 연구의 혁신 촉진, 규제 체계 강화를 위한 정부 노력은 공공 및 민간 의료 부문에서 신약 발견에 대한 인공지능 채택을 자극하고 있습니다.

중동 및 아프리카 AI 신약 발견 시장

사우디아라비아 인공지능 신약 발견 산업은 예측 기간 동안 중동 및 아프리카 시장에서 상당한 성장을 목격할 준비가 되어 있습니다.
 

• 질병 프로필의 증가된 복잡성과 개선된 진단 능력은 사우디아라비아의 AI 기반 개인화된 신약 발견 접근 방식에 대한 시장 수요를 자극하고 있으며, 이는 시장 성장을 주도하고 있습니다.
   
• Vision 2030에 따른 정부 인센티브는 디지털 보건 인프라 확대 및 지역 제약 혁신과 함께 공공 및 민간 의료 부문에서 수요를 확대하고 있습니다. 이러한 노력들은 의료 제공을 현대화하고 전국적으로 신약 개발을 가속화하고 있습니다.
   

인공지능 신약 발견 시장 점유율

글로벌 시장은 매우 분산되어 있으며, 가속된 확장을 경험하고 있으며, 이는 증가된 연구개발 비용, 정밀 의료에 대한 증가된 수요, 더 빠르고 비용 효과적인 치료 개발의 필요성으로 인해 주도되고 있습니다. Isomorphic Labs (Alphabet Inc.) 포함 상위 5개 기업이 있습니다.), Insitro, Insilico Medicine, Recursion Pharma, and Schrödinger이 글로벌 시장에서 약 11.8% 시장 점유율을 보유하고 있습니다. 이들 회사는 생성형 AI 엔진, 다중 양식 생물학적 데이터 통합, 표적 식별, 리드 최적화, 임상시험 설계를 강화하는 클라우드 기반 분자 시뮬레이션 프레임워크에 적극 투자하고 있습니다. 시장은 또한 전통적인 소분자 발견을 넘어 생물의약품 공학, 단백질 폴딩 예측, AI 기반 약물 재창출로 빠르게 다각화되고 있습니다.
 

산업 성장에 영향을 미치는 핵심 트렌드에는 확장 가능한 클라우드-HPC 인프라, 기술 대기업과 제약 혁신 기업 간의 협력적 파트너십, 완전 자동화된 in silico 우선 워크플로우, AI 기반 독성 예측의 확대 채택으로 전임상 실패 최소화 등이 포함됩니다. 또한 전략적 투자, 교차 부문 컨소시엄, 디지털 우선 연구 및 개발 접근법에 대한 글로벌 규제 지원은 회사들이 진화하는 과학적, 경제적, 규정 준수 요구사항을 충족하고 AI 기반 플랫폼을 차세대 신약 혁신을 위한 필수 도구로 자리매김하도록 지원하고 있습니다.
 

인공지능 신약 발견 시장 회사

인공지능 신약 발견 산업에서 활동하는 주요 플레이어는 다음과 같습니다:

• Isomorphic Labs (Alphabet)
• Microsoft Corporation
• NVIDIA Corporation
• International Business Machines Corporation
• Schrödinger
• Recursion Pharmaceuticals
• Insilico Medicine
• BenevolentAI
• Atomwise
• Insitro
• Deep Genomics
• Iktos
• Deargen
• 9Bio Therapeutics
• Aureka Biotechnologies
• CellCodex Technology Limited
• chAIron
• DenovAI Biotech
• Examol
• Helical.AI
• Orakl Oncology
• Therenia

• Isomorphic Labs (Alphabet Inc.)

Isomorphic Labs는 DeepMind의 단백질 구조 예측 혁신(예: AlphaFold)을 기반으로 구축된 고급 AI 모델을 활용하여 표적 식별과 신약 설계를 가속화합니다. 통합 AI 신약 설계 엔진은 여러 치료 영역과 신약 양식을 지원하며, 발견 워크플로우를 혁신하고 개발 시간을 단축하는 것을 목표로 합니다.
 

• Insitro

Insitro는 질병 메커니즘을 밝히고 새로운 치료 표적을 식별하기 위해 머신러닝을 대규모 생물학적 데이터 생성과 통합합니다. 이 회사는 제약 파트너들과 협력하여 종양학 및 소분자 신약 개발에 AI 모델을 적용하며, 데이터 중심 발견 전략을 강조합니다.
 

• Insilico Medicine

Insilico Medicine은 표적 발견, 생성형 분자 설계, 임상시험 예측 기능을 결합한 풀스택 AI 플랫폼(Pharma.AI)을 운영합니다. 생성형 AI 접근 방식은 AI 설계 후보물질을 임상 연구로 빠르게 진전시킬 수 있게 하여 가속화된 발견 사이클을 보여줍니다.
 

• Recursion Pharmaceuticals

Recursion은 대규모 생물학적 데이터, 자동화된 실험, 머신러닝을 병합하여 표적을 식별하고 최적화된 분자를 설계하는 Recursion OS 플랫폼을 운영합니다. 고처리량 자동화 연구실과 컴퓨터 비전 기반 세포 이미징은 신약 발견을 위한 예측 AI 모델을 구동하는 대규모 데이터세트를 생성합니다.
 

인공지능 신약 발견 산업 뉴스

• 2025년 2월에 9Bio Therapeutics는 CQDM, IVADO, Molecular Forecaster 및 Aramis Biotechnologies와 함께 전임상 종양학 프로그램을 진행하기 위한 이니셔티브에 참여했습니다. 이 회사들은 AI 기반 구조 생물학, 생물물리학 및 식물 기반 항체 생산을 적용하여 표적 지정 암 치료법 개발을 가속화하기 위해 함께 작업했습니다. 이 협력은 AI 기반 항체 발견 플랫폼의 검증을 지원하여 9Bio Therapeutics 종양학 파이프라인을 강화했습니다.
   
• 2025년 2월에 Alphabet은 Willow Chip 및 Quantum Echoes와 같은 양자 컴퓨팅 도구를 생성형 AI 시스템과 통합하여 AI 지원 신약 발견으로의 전환을 진행했습니다. Alphabet은 또한 AI 우선 생물학 접근 방식을 Teva와 정렬하여 계산 기반 신약 설계를 임상 및 상용 경로로 변환했습니다.
   
• 2023년 2월에 Google Cloud는 신약 발견 및 정밀 의학을 가속화하고 신약 발견의 전체 비용을 줄이기 위한 AI 기반 도구를 출시했습니다. 이 협력에는 단백질 구조 예측 및 아미노산 기능 이해를 지원하는 표적 및 리드 식별 제품군과 정밀 치료법을 위한 유전체 데이터 해석에 중점을 두는 멀티 오믹스 제품군이 포함됩니다.
   
• 2023년 9월에 BenevolentAI는 Merck와 전략적 협력을 체결하여 BenevolentAI의 강력한 엔드투엔드 AI 플랫폼 기능을 활용하여 신약 발견 및 개발 프로세스를 가속화했습니다. 이 협력을 통해 Merck는 BenevolentAI의 학제 간 신약 발견 과학자 전문가 팀에 접근하여 신경학, 종양학 및 면역학과 같은 다양한 치료 영역에서 혁신적인 화합물을 식별하고 개발할 수 있었습니다. 이 전략은 회사의 개발 부문 확대로 이어질 것으로 예상됩니다.
   
• 2022년 8월에 Atomwise는 글로벌 제약 회사인 Sanofi와 중요한 전략적 협력을 발표했습니다. 이 협력은 Atomwise의 고급 인공지능(AI) 기술을 활용하여 Sanofi가 식별한 여러 표적에 대한 잠재적 치료 화합물의 발견을 가속화하기 위한 것입니다. 이는 Atomwise의 AI 기술과 Sanofi의 신약 발견 전문성을 강화하여 유망한 연구를 새로운 치료 후보로 변환하는 것을 가속화하는 데 도움이 되었습니다.
   

신약 발견 인공지능 시장 조사 보고서는 다음 부문에 대한 2022~2035년 USD 백만 단위의 수익 추정 및 예측을 포함한 산업의 심층 적용 범위를 포함합니다:

시장(구성 요소별)

• 소프트웨어
  • 온프레미스
  • 클라우드 기반
• 서비스

시장(기술별)

• 머신 러닝
  • 딥 러닝
  • 지도 학습
  • 비지도 학습
  • 기타 머신 러닝 기술
• 기타 기술

시장(응용 유형별)

• 분자 라이브러리 스크리닝
• 표적 식별
• 신약 최적화 및 용도 변경
• 신약 설계
• 전임상 테스트

시장(치료 영역별)

• 종양학
• 신경퇴행성 질환
• 염증성
• 감염병
• 대사 질환
• 희귀 질환
• 심혈관 질환
• 기타 치료 영역

시장(최종 사용자별)

• 제약 및 생명공학 회사
• 계약 연구 조직(CRO)
• 기타 최종 사용자

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