약물 발견의 인공 지능 시장 크기 보고서, 2032

약 디스커버리 시장 크기에서 AI

약물 발견의 인공 지능 시장 규모는 2023년 1억 달러에 달하며 2024년과 2032년에서 29.6%의 CAGR에서 성장할 것으로 예상됩니다. 높은 시장 성장은 벤처 캐피탈 기업, 제약 회사 및 정부 기관에서 투자 및 기금에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 이 무기물의 영향은 AI 중심 기술에 대한 관심과 신뢰를 증가시키고 약물 발견 프로세스를 개선하고 효율성을 높일 수 있으며 unmet 의료 요구를 해결합니다.

또한, 협업은 점점 더 많은 기업이 보완적인 전문성, 자원 및 기술을 활용하기 위해 노력하고 있습니다. 또한, genomics, proteomics 및 임상 시험 자료와 같은 의료 데이터의 증가 가용성은 AI 알고리즘에 대한 풍부한 소스를 제공하여 약물 발견에서 AI의 채택을 분석합니다. 또한, 만성 질환의 상승률과 혁신적인 치료에 대한 필요는 AI 기술에 투자하여 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해 제약 회사를 몰고 있습니다.

약물 발견의 인공 지능 시장 동향

• Cross-industry 협력 및 파트너십의 성장 수는 시장에서 상당한 성장 드라이버입니다. 이 협력은 다양한 분야의 전문성, 자원, 기술, 혁신을 촉진하고, 연구의 가속화, 약물 발견 노력의 발전을 결합합니다.
• Cross-industry 협력은 제약, 기술, 학계 및 의료, 전문 지식과 관점을 풀 수있는 다른 분야의 이해 관계자를 가능하게합니다. 제약 회사는 약물 발견에 대한 도메인 지식을 가지고, 기술 공급자는 AI 알고리즘, 데이터 분석 기능 및 계산 자원에 기여하는 동안.
• 다양한 전문성을 결합함으로써 Cross-industry 협업은 AI 기반 약 발견에 대한 문제 해결 능력과 드라이브 혁신을 향상시킵니다.
• 예를 들어, 2019 년 1 월 Recursion Pharmaceuticals는 Takeda Pharmaceuticals와 파트너십을 발표했습니다. 18개월 미만의 분량 내에서 Recursion은 60개 이상의 표시를 통해 Takeda의 사전 클리닉 및 임상 분자를 평가했습니다. 이 평가는 15 표시에 대한 새로운 약물 후보의 식별에 결과.
• Recursion의 약 발견 플랫폼, AI에 의해 구동, 최첨단 기계 학습 기능을 갖춘 대규모 생물학 데이터 생성을 통합. 따라서 이러한 파트너십은 AI 기술의 변형 잠재력을 보여주는 AI 약물 발견 시장을 주도합니다.

AI in Drug Discovery 시장 분석

구성 요소에 따라 시장은 소프트웨어 및 서비스로 구분됩니다. 소프트웨어 부문은 2023년 68.3%의 매출 점유율을 기록했으며 예측 기간 동안 29.4%의 CAGR에서 성장할 것으로 예상됩니다.

• 제약 산업 내에서 고급 분석 및 기계 학습 도구에 대한 수요 증가는 세그먼트 성장을 추진 할 것으로 예상된다.
• 또한 AI 소프트웨어 도구는 효율성 향상 및 약물 발견 워크플로우의 여러 단계를 자동화, 감소된 시간과 자원 요구 사항에서 결과, 약 발견에 AI 소프트웨어의 채택을 연료로.
• 또한 클라우드 컴퓨팅 및 고성능 컴퓨팅 인프라의 발전은 약물 발견에서 AI 소프트웨어의 채택을 주도하는 피벗 역할을 수행했습니다.

기술에 기반을 둔, 약 발견 시장의 AI는 기계 학습 및 기타 기술로 분류됩니다. 기계 학습 세그먼트는 분석 시간 동안 USD 15.9 억에 도달하는 실질적인 성장을 목격하는 것으로 예상됩니다.

• 기계 학습 세그먼트는 약 발견에 AI의 분야에서 실질적인 시장 점유율을 보유, 약물 개발 프로세스의 다양한 단계를 혁명 할 수있는 능력에 의해 구동.
• 기계 학습 알고리즘은 생물학적, 화학적, 임상적 데이터를 포함한 광범위한 데이터를 분석할 수 있으며 잠재적인 약물 후보를 식별하고 효능 및 안전 프로파일을 예측하고 임상 시험 디자인을 최적화합니다.
• 또한, 약 발견에 있는 기계 학습의 증가 채택은 computational 힘, 자료 가용성 및 알고리즘 발달에 있는 발전에 의해, 그것의 시장 성장을 연료를 공급하.

신청 유형에 바탕을 두어, 약 발견 시장에 있는 AI는 분자 도서관 검열, 표적 ID, 약 최적화 및 repurposing, de novo 약 디자인하고, preclinical 테스트로 비스듬히 붙입니다. 2023년 USD 756.6백만에 대한 회계된 분자 도서관 검열은 2024년에서 2032년까지 29.3%에 성장을 목격하기 위하여 계획됩니다.

• AI 알고리즘은 큰 분자 라이브러리의 높은 처리 스크리닝을 가능하게하며 연구원은 수천에서 수백만 개의 화합물을 신속하게 분석 할 수 있습니다. 이 효율성은 약물 발견 과정을 가속화하고 잠재적 인 약 후보를 식별하기 위해 필요한 시간과 리소스를 줄입니다. 따라서, 분자 도서관 검열을 위한 AI의 채택은 이 이익에 owing 증가합니다.
• 또한, 그것은 개량한 효험 및 안전 단면도를 가진 새로운 치료법을 발견하기를 위한 잠재력을 극화하는 de novo 디자인과 같은 AI 몬 약 디자인 접근으로 쉽게 통합될 수 있습니다.

치료 부위에 근거하여, 약 발견 시장의 AI는 종양학으로, neurodegenerative 질병, 염증, 불완전성 질병, 대사 질병, 드문 질병, 심장 혈관 질병 및 다른 치료 지역 분할됩니다. oncology 세그먼트는 2023 년에 시장 점유율의 46%와 약물 발견 시장에서 글로벌 AI를 지배했다.

• 전 세계 암의 전임 증가는이 부문의 성장에 기여하는 주요 요인입니다. 예를 들어, 암 연구 국제기구에 따르면 (IARC) 2022 보고서는 전 세계적으로 20 백만 개의 새로운 암 사례와 9.7 백만 명의 사망률을 보여주고, 폐 및 모유 암이 가장 일반적인 암 유형의 암입니다.
• Oncology는 암이 전 세계 사망률의 주요 원인 중 하나 인 암으로 중요한 unmet 의료적 요구를 가진 영역을 나타냅니다. unmet 의학은 크게 더 효과적인 표적 치료를 위한 수요를 증가합니다. 따라서 암의 복잡성 및 이질성은 약물 발견을위한 혁신적인 접근 방식을 필요로하며 AI 기반 솔루션의 채택을 증가시킵니다.

최종 용도에 따라 약물 발견 시장의 인공 지능은 제약 및 생명 공학 회사, 계약 연구 조직 (CROs) 및 기타 최종 사용자에게 분류됩니다. 제약 및 생명 공학 회사 부문은 2023 년에 상당한 시장 점유율을 유지했으며 2032 년까지 10.2 억 달러에 도달 할 것으로 예상됩니다.

• 이 회사는 실질적인 금융 자원을 가지고 있으며, AI 기술에 크게 투자 할 수 있습니다. 또한, 의료 산업에서 연구 및 개발 (R & D)에 중요한 기여자입니다.
• 또한 AI 알고리즘에 의해 활용될 수 있는 독점적인 연구 및 임상 시험 자료를 포함하여 광대한 양의 자료에 접근하여 잠재적인 약 후보를 더 효율적으로 식별할 수 있습니다.
• 또한, 제약 및 생명 공학 회사는 종종 약물 개발 분야에서 전문 지식을 설립했으며, 기존 프로세스에 AI를 더 원활하게 통합 할 수 있습니다. 결과적으로이 회사는 약물 발견에서 AI를 채택하고 시장 성장에 기여하는 최전선에 있습니다.

북미는 2023 년에 47.4%의 가장 큰 점유율을 기록했으며 앞으로 몇 년 동안 실질적인 성장을 목격하기 위해 설정되었습니다.

• 이 지역은 강력한 제약 산업, 선도적인 AI 기술 제공 업체의 강력한 존재, 혁신을위한 지원 규제 환경을 자랑한다.
• Academia, Industry, Technology Provider 간의 협업을 통해 혁신을 촉진하는 데 헌신은 약물 발견 시장의 AI의 위치를 넓히고, 성장과 발전을 현장에 이끌고 있습니다.

2023 년 마약 발견 시장에서 미국 인공 지능은 USD 823.6 백만에 평가되었으며 29.1% CAGR에서 성장할 것으로 예상됩니다.

• 연구 자금 조달, 정부는 추진 정밀 약 미국 및 주요 제약 회사 중 약 발견을위한 R & D의 AI 기반 도구의 채택은이 나라의 성장을 더욱 추진하고있다.
• 또한 고급 의료 인프라로 인해이 지역의 AI 기술의 초기 및 유동적 인 채택이 시장의 실질적 인 존재로 이어졌습니다.

약 발견의 AI에 대한 중국의 시장은 향후 몇 년 동안 31.6%의 인상적인 성장률을 위해 고안되었습니다.

• 중국은 약물 발견 프로세스를 가속화하기 위해 점점 더 많은 AI를 활용하는 광대하고 빠르게 성장하는 제약 산업을 자랑합니다, 비용을 절감하고 성공률을 향상시킵니다.
• 또한, 만성 질환의 발생과 노화 인구는 새로운 더 효과적인 약물에 대한 수요를 운전하고 있으며, 중국에서 약물 발견 시장에서 AI의 성장을 더욱 추진합니다.

인도는 32.1%의 놀라운 성장률을 자랑하는 약물 발견의 글로벌 인공 지능 시장을 선도하는 것입니다.

• 인도 정부는 다양한 이니셔티브 및 기금 프로그램을 통해 AI 및 생명 공학을 적극적으로 추진하고 있으며, 국가를 과학 기술 혁신을위한 글로벌 허브로 변환하는 것을 목표로합니다.
• 또한, 의료 솔루션에 초점을 맞춘 AI 스타트업 및 기술 기업의 증가 수는 혁신을 강화하고 AI 기반 약물 발견을 위한 역동적 생태계를 만드는 것입니다.

AI in Drug Discovery Market 공유

시장에서 포함된 Prominent 플레이어는 IBM Corporation, NVIDIA Corporation, Microsoft Corporation, Exscientia 및 기타 지역 플레이어가 포함됩니다. 이 업계 플레이어는 지속적으로 약 발견 분야의 새로운 기회를 창출하는 데 사용됩니다. 전략적인 협업, 인수, 파트너십, 합병, 서비스 론칭 등에 중점을 두고 시장의 위치를 유지하고 가장 높은 시장 점유율을 확보하고 경쟁을 예측합니다.

예를 들어, 2 월 2023, Microsoft 및 1910 Genetics에서, 생명 공학 회사는 작고 큰 분자 약 발견을 옹호 멀티모탈 AI 플랫폼은 새로운 5년 상용 계약을 발표하고 AI 및 차세대 고성능 컴퓨팅 (HPC)를 활용하기 위해 Go-to-market 협업을 발표했습니다. 1910의 대규모 컴퓨팅 및 젖은 실험실 생물학 데이터, 로봇 구동 실험실 자동화 및 Microsoft Azure Quantum Elements와 함께 약 발견을위한 멀티 모달 AI 모델을 결합하여 R & D 생산성을 증가시키는 공동. 이러한 전략은 시장 플레이어가 시장에서 위치를 유지합니다.

의약품 디스커버리 마켓 기업

약물 발견 업계에서 인공 지능에서 작동하는 중요한 플레이어는 다음과 같습니다.

• 알파벳 (DeepMind)
• (주)아톰이
• 베보렌다이
• Cyclica의
• 깊은 Genomic
• 회사 소개
• 언어 선택
• 회사 소개
• Microsoft 회사
• NVIDIA 기업

약물 발견의 인공 지능 기업 뉴스:

• 9월 2023일, 베보렌스 AI, Merck와의 전략적 협업을 체결하여 BenevolentAI의 강력한 엔드 투 엔드 AI 플랫폼 기능을 활용하여 약물 발견 및 개발 프로세스를 가속화합니다. 이 협력을 통해 Merck는 BenevolentAI의 간섭 약 발견 과학자의 전문가 팀에 액세스하고 신경 과학, 종양학 및 면역학과 같은 다양한 치료 분야의 혁신적인 화합물을 식별하고 개발하기 위해 노력하고 있습니다. 이 전략은 회사의 개발 부문을 확장할 것으로 예상됩니다.
• 6 월 2022, Cyclica 및 Oncocross는 종양학에서 치료법을 개발하는 파트너십을 발표했습니다. Myelofibrosis를 위한 발견 그리고 발전 처리에 처음 집중된 협력은, 추가 oncology 지역에 확장하는 계획과 더불어. 이 파트너십은 종양학 약물의 미래에 대한 탁월한 결과를 제공합니다.

약물 발견 시장 연구 보고서의 인공 지능은 업계의 심층적 인 적용을 포함합니다. 2018년 1월 1일 - 2032년 뒤에 오는 세그먼트를 위해:

시장, Component에 의하여

• 소프트웨어
• 제품정보

시장, 기술

• 기계 학습
  • 딥러닝
  • 감독 학습
  • Unsupervised 학습
  • 다른 기계 학습 기술
• 기타 기술

시장, 신청 유형에 의하여

• 분자 라이브러리 screening
• 대상 ID
• 의약품 최적화 및 재구매
• De novo 약 디자인
• Preclinical 테스트

시장, Therapeutic 지역

• 종양학
• 신경질환
• 관련 제품
• 감염병
• 대사 질병
• 희귀 질환
• 심장 혈관 질병
• 다른 치료 지역

시장, End-use

• 제약 및 생명 공학 회사
• 계약 연구 조직 (CROs)
• 다른 최종 사용자

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