創薬における人工知能 (AI) の世界 市場は 、データサイエンスの進歩、慢性疾患の増加、医薬品開発プロセスの迅速化の必要性の高まりにより、急速に拡大しています。Fortune Business Insights によると、市場規模は 2022 年に 30 億米ドルと評価され、 2030 年には 79.4 億米ドルに 達すると予測されており 、予測期間 (2023~2030 年) 中に12.2%の CAGR で成長すると 見込まれて います。
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市場のトップ企業
- マイクロソフト(米国)
- シュレディンガー社(米国)
- クレセット(イギリス)
- IBM(米国)
- アトムワイズ株式会社(米国)
- インシリコ・メディシン(米国)
- エクセンシア(英国)
- BenevolentAI (イギリス)
- アリア・ファーマシューティカルズ社(米国)
- インテグラル・バイオサイエンス(米国)
- アルファベット社(米国)
主要産業の発展
2022 年 11 月: Cyclica は、ビル & メリンダ ゲイツ財団から 180 万ドルの助成金を受け、新しい非ホルモン避妊薬の開発に向けた AI 対応の創薬プラットフォームを強化しました。このプロジェクトは、データの少ない複数の生物学的経路をターゲットにすることに焦点を当てており、複雑な創薬課題の解決における AI の重要性を強調しています。
市場の推進要因
- 慢性疾患の負担増大: がん、心血管疾患、代謝障害の世界的な発生率増加により、より迅速でコスト効率の高い治療ソリューションの必要性が高まっています。
- AI の予測機能: AI は、生物学的プロセスをモデル化し、薬物標的を特定し、潜在的な治療法を高い精度で検証する能力を強化します。
- コラボレーションとパートナーシップ: 大手製薬会社は、研究開発コストと市場投入までの時間を削減するために AI スタートアップと提携しています。
- COVID-19 の加速: パンデミックは、ワクチン試験の加速と治療化合物の特定における AI の可能性を示しました。
市場の制約
- 高い実装コスト: AI を既存の R&D フレームワークに統合するには、多額の資本投資が必要です。
- データの品質と統合: 断片化された一貫性のないデータセットは、モデルの精度に影響を与え、検出のタイムラインを遅らせる可能性があります。
- 規制の不確実性: ヘルスケアにおける AI の進化により、規制の承認とコンプライアンスに課題が生じます。
市場カバレッジ
市場は、医薬品の種類、提供内容、技術、用途、エンドユーザー、地域に基づいて広範囲にセグメント化されています。レポートは、業界の動向を詳細に把握し、バリュー チェーン全体の関係者に実用的な洞察を提供します。
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市場競争環境
大手テクノロジー企業や製薬会社が AI 研究開発に投資するにつれて、業界の競争は激化しています。戦略的提携やライセンス契約が増加しています。
- 2022年1月、サノフィはExscientiaと提携し、代謝性疾患の研究にAIを活用しました。
- 2022年11月、Insilico Medicineは、AIプラットフォームPharma.AIを使用して最大6つの新しい治療ターゲットを発見するために、Sanofiと12億ドルの契約を締結すると発表しました。
こうした進展は、医薬品発見の未来を変革する AI プラットフォームへの信頼を強調しています。
市場セグメント
薬の種類別
- 小分子: 合成の容易さと小さな化合物を効率的にモデル化する AI の能力により、市場を支配しています。
- 巨大分子: 腫瘍学や自己免疫疾患などの生物製剤や複雑な治療領域での採用が拡大しています。
提供することで
- ソフトウェア: 分子モデリング、ターゲット識別、スクリーニングのための AI ベースのプラットフォームとツールが含まれます。
- サービス: AI を導入する製薬会社のクライアントに対するコンサルティング、統合、研究サポートで構成されます。
テクノロジー別
- 機械学習
- 自然言語処理
- その他(例:ニューラルネットワーク、ディープラーニング)
地域別インサイト
北米は 、高度な医療インフラ、AI企業の強力な存在、活発な研究開発投資により、2022年に69.33%の市場シェアを占めました。欧州とアジア太平洋地域も、医療意識の高まりとAIイニシアチブに対する政府の支援により、堅調な成長が見込まれています。
将来の市場範囲
技術の進歩により研究環境が再定義され続けていることから、創薬における AI の将来は有望に見えます。将来を形作る主要なトレンドは次のとおりです。
- AI を活用したターゲットの発見: プロテオーム全体の仮想スクリーニングが可能なツールが、初期段階の研究開発を変革しています。
- クラウド統合: クラウド コンピューティングにより、国境を越えた大規模なシミュレーションと共同研究が可能になります。
- パーソナライズ医療: AI は、遺伝子、エピジェネティック、表現型のデータを分析することで、より正確で個別化された医薬品の発見を可能にします。
AI が進化し続けるにつれ、AI と創薬の統合によりイノベーションの加速、開発コストの削減、患者の転帰の改善がもたらされます。関係者は、競争力を維持し、将来の医療需要を満たすために、この技術革命を受け入れなければなりません。
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