市場調査レポート
商品コード
1466086
創薬における人工知能市場:提供、技術、プロセス、用途、治療領域、エンドユーザー別-2024-2030年の世界予測Artificial Intelligence in Drug Discovery Market by Offering (Services, Software), Technology (Context-Aware Processing, Machine Learning, Natural Language Processing), Process, Application, Therapeutic Area, End User - Global Forecast 2024-2030 |
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創薬における人工知能市場:提供、技術、プロセス、用途、治療領域、エンドユーザー別-2024-2030年の世界予測 |
出版日: 2024年04月17日
発行: 360iResearch
ページ情報: 英文 196 Pages
納期: 即日から翌営業日
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創薬における人工知能市場規模は2023年に10億8,000万米ドルと推計され、2024年には13億5,000万米ドルに達し、CAGR 27.10%で2030年には58億1,000万米ドルに達すると予測されます。
創薬における人工知能は、新薬化合物の発見、設計、最適化のプロセスにおける機械学習アルゴリズムとAIシステムの応用を指します。これらのAIモデルは、従来複雑で時間のかかる創薬プロセスを合理化する上で極めて重要な役割を果たし、医療分野の進歩を促進します。市場の成長を後押ししているのは、世界の慢性疾患の負担増と、創薬の精度、スピード、有効性を高めるためにバイオ医薬品企業全体でAIの採用が増加していることです。さらに、前臨床試験中に生成される膨大なデータを管理する必要性が高まっていることも、市場の成長を後押ししています。ヘルスケアにおけるより熟練したAI専門家の必要性と、AI導入に伴う高コストが成長の限界に影響を与えています。データセットの利用可能性が限られていることは、創薬におけるAIの成長を抑制する極めて重要な課題です。新規創薬メカニズムや個別化医療に関連する分野にはビジネスチャンスがあります。医薬品開発のためのAI研究の急成長分野における技術進歩は、創薬、疾患理解、患者特異的治療の強化の可能性を生み出します。
主な市場の統計 | |
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基準年[2023] | 10億8,000万米ドル |
予測年[2024] | 13億5,000万米ドル |
予測年 [2030] | 58億1,000万米ドル |
CAGR(%) | 27.10% |
提供AIソフトウェアが創薬への革命的アプローチを提案
創薬の分野では、人工知能(AI)がプロセスを迅速化し、精度を高め、最終的に成果を向上させる幅広いサービスを提供しています。これらのサービスには主に、構造解析、薬剤の再配置、薬力学モデリングなどが含まれます。AIソフトウェアは、創薬におけるデジタル革命を促進しました。AIを創薬に取り入れた結果、さまざまなソフトウェア・ソリューションが登場しました。これらのソフトウェアには、予測分析、分子ドッキング、精密医療、患者と最も効果的な薬剤のマッチングを加速させるモデリング・分析ソフトウェアなどが含まれます。
技術:個別化治療におけるコンテキスト認識処理の採用拡大
AIアルゴリズムが遺伝子データ、バイオマーカー、疾患指標を相互参照し、潜在的な創薬ターゲットやオーダーメイド治療法を提案します。機械学習もAIの一分野であり、化合物の特性や患者の反応を予測し、薬剤設計を強化することで、プログラムされていないインテリジェントな意思決定を促進します。一方、自然言語処理は、データマイニングのために人間の言語の力を利用し、学術的なソースからの情報を同化してデータの包括性を強化します。文脈を考慮した処理は、個人に合わせた治療法の提案を行い、機械学習は薬剤設計の最適化を推進します。逆に、自然言語処理は大規模なデータセットを活用し、新薬と疾患の関連を特定します。これらのテクノロジーは、単独で機能するのではなく、収束する可能性があり、正確で迅速な創薬が期待できます。
プロセス計算能力と予測能力による創薬プロセスの大幅な強化
創薬における人工知能(AI)の世界では、候補化合物の選択と検証は、有望な創薬候補化合物の潜在的な成功をしっかりと評価する上で極めて重要なステップです。AIアルゴリズムは分子構造を分析し、その効果を予測し、実行可能性を判断します。次のステップでは、ヒットの特定と優先順位付けが行われ、AIスクリーニングから得られた有望な医薬品候補のリストが準備されます。これらのヒットは、効力、選択性、安全性に基づいて優先順位付けされます。ヒットの同定に続いて、ヒットからリードへの同定またはリードの生成段階では、「ヒット」を「リード」、すなわちさらに最適化できる潜在的な医薬品候補に変えることに焦点を当てる。ここでAIは、医薬品化学者が化合物を試験し最適化することで、リードの評価と最適化を支援します。次の段階はリードの最適化で、潜在的な医薬品候補が活性、特異性、安全性を向上させるために強化されます。この段階では、潜在的な副作用を予測する高度なAI技術と、薬効を高めるための手法が必要となります。創薬プロセスにはターゲットの同定と選択も含まれ、これは薬剤の疾患修飾ターゲットの選択に関与します。最終段階はターゲットの検証で、選択されたターゲットが疾患の進行に果たす役割と、薬剤によって調節される可能性を検証します。人工知能は、計算能力と予測能力によって各ステップを強化することで、創薬に革命を起こし続けています。人工知能は創薬の効率を大幅に高め、命を救う薬をより早く市場に送り出す可能性を高めています。
応用AIが設計した低分子医薬品のヒト臨床試験への利用が拡大しています。
生物製剤の分子標的薬は、より迅速で正確な最適化のためにAIを活用しており、AlphaFoldはかなりのタンパク質予測能力を実証し、創薬を迅速化しています。AIアルゴリズムは、より正確にパターンを解読することで疾患の特定と評価を強化し、早期介入を可能にします。医薬品開発における安全性、毒性、コンプライアンスチェックは、AIを活用して毒性を予見し、安全性を高めてコストを削減します。COVID-19の中で、効率的なワクチン設計と最適化は非常に重要であり、AIを活用したウイルス病原領域の特定によって促進されます。このように、AIは医薬品の革新にとって極めて重要であり、疾患の特定、治療薬の設計、安全性遵守の確保に役立っています。
治療領域:個別化されたがん治療のための創薬におけるAIの採用増加。
人工知能(AI)は、早期発見から個別化された投薬製造に至るまで、心血管疾患管理における変革ツールとして台頭してきています。AIアプリケーションは免疫腫瘍学での利用が増加しており、治療反応の分類と予測に役立っています。企業や調査は、糖尿病から肥満まで、代謝性疾患の理解と治療に革命を起こすためにAIを利用しています。神経変性疾患の診断と治療法の開発に役立つAIの可能性は、この分野全体で認識されています。
エンドユーザー:製薬会社やバイオテクノロジー企業による創薬プロセス加速のためのAI活用の増加
医薬品開発業務受託機関(CRO)はAIを活用して創薬サービスを大幅に強化し、高品質で効率的な成果を提供しています。AIを活用した創薬に取り組むCROは一般的に、ワークフローを合理化し、創薬スピードを加速し、人的ミスを最小限に抑えるように設計されたソリューションを好みます。創薬の牽引役である製薬会社やバイオテクノロジー企業は、AIにかなりの親和性を示しています。AIは、創薬プロセスを迅速化し、薬剤反応を予測し、薬剤の失敗に関連するコストを削減することで、これらの業界を支援しています。
研究センターや学術・政府機関は、創薬におけるAIの可能性をますます活用するようになっています。ここでの嗜好は、潜在的な薬剤候補を予測し、試行錯誤の事例を最小限に抑え、正確な研究のために膨大なデータを吸収するAIの力にあります。AIの活用度合いはエンドユーザーによって異なるが、そのポジティブな影響は疑いようがないです。その精度、スピード、費用対効果を通じて創薬に革命をもたらすAIの可能性は、この分野全体でますます認識されるようになっています。
地域別の洞察
米国は、活発なスタートアップ環境と政府からの強力な資金提供により、AIを創薬に統合する最前線に立っています。カナダは、AI主導の創薬プラットフォームに多額の投資を行っており、この献身的な姿勢に共鳴しています。英国、フランス、ドイツなどの欧州諸国は、AIとデータサイエンスを活用して創薬手順に革命をもたらしつつあり、その背景には学術機関と製薬業界の戦略的協力関係があります。中国、日本、インドを筆頭に、アジア太平洋は説得力のあるダイナミクスを提供しています。中国の大規模なAI投資は、日本の卓越した製薬研究と相まって、創薬におけるAIの採用を促進しています。インドでは、政府の支援と拡大するIT部門が創薬のAI化を進めています。米国、中国、EUはAI創薬に関する特許請求でリードしており、それぞれの製薬業界における一貫したイノベーションを象徴しています。
FPNVポジショニング・マトリックス
FPNVポジショニングマトリックスは、創薬における人工知能市場の評価において極めて重要です。事業戦略と製品満足度に関連する主要指標を調査し、ベンダーの包括的な評価を提供します。この綿密な分析により、ユーザーは各自の要件に沿った十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。評価に基づき、ベンダーは成功の度合いが異なる4つの象限に分類されます:フォアフロント(F)、パスファインダー(P)、ニッチ(N)、バイタル(V)です。
市場シェア分析
市場シェア分析は、創薬における人工知能市場におけるベンダーの現状について、洞察に満ちた詳細な調査を提供する包括的なツールです。全体的な収益、顧客基盤、その他の主要指標についてベンダーの貢献度を綿密に比較・分析することで、企業の業績や市場シェア争いの際に直面する課題について理解を深めることができます。さらに、この分析により、調査対象基準年に観察された累積、断片化の優位性、合併の特徴などの要因を含む、この分野の競合特性に関する貴重な考察が得られます。このような詳細レベルの拡大により、ベンダーはより多くの情報に基づいた意思決定を行い、市場で競争優位に立つための効果的な戦略を考案することができます。
1.市場の浸透度:主要企業が提供する市場に関する包括的な情報を提示しています。
2.市場の開拓度:有利な新興市場を深く掘り下げ、成熟市場セグメントにおける浸透度を分析しています。
3.市場の多様化:新製品の発売、未開拓の地域、最近の開発、投資に関する詳細な情報を提供します。
4.競合の評価と情報:市場シェア、戦略、製品、認証、規制状況、特許状況、主要企業の製造能力などを網羅的に評価します。
5.製品開発およびイノベーション:将来の技術、研究開発活動、画期的な製品開発に関する知的洞察を提供します。
1.創薬における人工知能市場の市場規模および予測は?
2.創薬における人工知能市場の予測期間中に投資を検討すべき製品、セグメント、用途、分野は何か?
3.創薬における人工知能市場の技術動向と規制枠組みは?
4.創薬における人工知能市場における主要ベンダーの市場シェアは?
5.創薬における人工知能市場への参入に適した形態や戦略的手段は?
[196 Pages Report] The Artificial Intelligence in Drug Discovery Market size was estimated at USD 1.08 billion in 2023 and expected to reach USD 1.35 billion in 2024, at a CAGR 27.10% to reach USD 5.81 billion by 2030.
Artificial Intelligence in drug discovery refers to the application of machine learning algorithms and AI systems in the process of discovering, designing, and optimizing new drug compounds. These AI models play a pivotal role in streamlining the traditionally complex and time-consuming drug discovery process, thus facilitating advancements in the field of medicine. The market growth is propelled by the growing burden of chronic diseases worldwide and the rising adoption of AI across biopharmaceutical companies for heightened precision, speed, and effectiveness in drug discovery. Moreover, the increasing need to manage the large data generated during preclinical studies drives market growth. The need for more skilled AI professionals in healthcare and the high costs associated with implementing AI is influencing growth limitation. The limited availability of data sets is a pivotal challenge curtailing the growth of AI in drug discovery. The opportunities are poised in fields related to novel drug discovery mechanisms and personalized medicine. Technological advancement in the burgeoning areas of AI research for drug development creates a potentiality for enhanced drug discovery, disease understanding, and patient-specific treatments.
KEY MARKET STATISTICS | |
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Base Year [2023] | USD 1.08 billion |
Estimated Year [2024] | USD 1.35 billion |
Forecast Year [2030] | USD 5.81 billion |
CAGR (%) | 27.10% |
Offering: AI Software propose a revolutionary approach to drug discovery
Within the field of drug discovery, Artificial Intelligence (AI) offers a robust range of services that expedite the process, enhance accuracy, and ultimately improve outcomes. These services majorly include structural analysis, drug repositioning, and pharmacodynamics modeling. AI software has catalyzed a digital revolution in drug discovery. Distinct software solutions have surfaced as a product of integrating AI into drug discovery. These software include predictive analytics, molecular docking, precision medicine, and modeling and analysis software to speed up matching a patient to the most effective.
Technology: Growing adoption of context-aware processing in personalized therapeutic
Context-aware processing is personalized, with AI algorithms cross-referencing genetic data, biomarkers, and disease indicators to suggest potential drug targets or bespoke treatments. Machine learning, another AI subfield, facilitates intelligent, unprogrammed decisions, predicting compound traits, patient reactions, and enhancing drug design. Natural language processing, meanwhile, harnesses the power of human language for data mining, assimilating information from academic sources to fortify data inclusivity. Context-aware processing offers personalized therapeutic recommendations, whereas machine learning drives the optimization of drug design. Conversely, natural language processing leverages large datasets to identify novel drug-disease associations. Rather than working in isolation, these technologies have convergent potentials, promising precise, expedited drug discovery.
Process: Significant augmentation in the drug discovery process with computational prowess and predictive capabilities
In the Artificial Intelligence (AI) world in drug discovery, candidate selection and validation is a crucial step in robustly assessing the potential success of prospective drug candidates. AI algorithms analyze molecular structures, predict their effect, and determine their viability. The next step involves hit identification and prioritization, prepping a list of promising drug candidates derived from AI screening. These hits are prioritized based on potency, selectivity, and safety. Following hit identification, the hit-to-lead identification or lead generation stage focuses on transforming the 'hits' into 'leads,' i.e., potential drug candidates that can be further optimized. Here, AI helps to evaluate and optimize leads with medicinal chemists testing and optimizing compounds. The next segment represents lead optimization, where potential drug candidates are enhanced for improved activity, specificity, and safety. This stage necessitates advanced AI technology to predict potential side effects and methodology to enhance drug efficacy. The drug discovery process also encompasses target identification and selection, which involves the choice of disease-modifying targets for the drug. The final stage is target validation, which verifies the selected target's role in the progression of the disease and its potential to be modulated by a drug. Artificial Intelligence continues revolutionizing drug discovery by augmenting each step with computational power and predictive capabilities. It significantly enhances drug discovery's efficiency and potential to deliver life-saving drugs to the market faster.
Application: Growing usage of AI-designed small molecule drugs for human clinical trials.
Biologics molecular-targeted drugs leverage AI for speedier and more accurate optimization, with AlphaFold demonstrating considerable protein prediction capabilities, expediting drug discovery. AI algorithms enhance disease identification and assessment by decoding patterns more accurately, allowing earlier interventions. Safety, toxicity, and compliance checks during drug development leverage AI to foresee toxicities, augmenting safety and decreasing costs/ Small molecule drug discovery, usually time-consuming, is being revolutionized by AI. Amidst COVID-19, efficient vaccine design and optimization are critical and facilitated by AI-enabled identification of viral pathogenic regions. Thus, AI is pivotal for pharmaceutical innovations, aiding in identifying diseases, designing therapeutics, and ensuring safety compliance.
Therapeutic Area: Rising adoption of AI in the drug discovery for personalized cancer treatment.
Artificial intelligence(AI) has been emerging as a transformative tool in cardiovascular disease management, ranging from early detection to personalized medication production. AI applications are seeing increased use in immuno-oncology, where they help classify and predict treatment responses. Companies and researchers are using AI to revolutionize the understanding and treatment of metabolic diseases, from diabetes to obesity. AI's potential to aid in diagnosing and developing treatments for neurodegenerative diseases has been recognized across the sector.
End User: Increasing use of AI in the drug discovery by pharmaceutical and biotechnology companies to accelerate their drug discovery process
Contract research organizations(CROs) leverage AI to significantly augment their drug discovery services, offering high-quality and efficient outcomes. CROs dealing with AI-powered drug discovery generally prefer solutions designed to streamline their workflow, accelerate the speed of discovery, and minimize human errors. Pharmaceutical and biotechnology companies, leading drug discovery drivers, show considerable affinity towards AI. AI facilitates these industries in expediting the drug discovery process, predicting drug response, and reducing costs associated with drug failure.
Research centers and academic & government institutes are increasingly capitalizing on AI's potential in drug discovery. The preference here lies in AI's power to predict potential drug candidates, minimize trial and error instances, and absorb vast data for precise research. Although the degree of AI utilization varies among end users, its positive impact is unmistakable. AI's potential to revolutionize drug discovery through its precision, speed, and cost-effectiveness is increasingly recognized across the field.
Regional Insights
The U.S. stands at the forefront of integrating AI into drug discoveries, fuelled by an active start-up environment and robust governmental funding. Canada echoes this dedication with considerable investment in AI-driven discovery platforms. European countries, such as the UK, France, and Germany, are leveraging AI and data science to revolutionize drug discovery procedures, attributed to strategic collaboration between academic institutions and the pharmaceutical industry. With China, Japan, and India at the helm, Asia-Pacific offers compelling dynamics. China's massive AI investment, paired with Japan's excellence in pharmaceutical research, is fostering the adoption of AI in drug discovery. In India, governmental support and an expanding IT sector are moving towards AI in drug discoveries. The U.S., China, and EU lead in patent claims for AI drug discoveries, representing consistent innovation in their pharmaceutical industries.
FPNV Positioning Matrix
The FPNV Positioning Matrix is pivotal in evaluating the Artificial Intelligence in Drug Discovery Market. It offers a comprehensive assessment of vendors, examining key metrics related to Business Strategy and Product Satisfaction. This in-depth analysis empowers users to make well-informed decisions aligned with their requirements. Based on the evaluation, the vendors are then categorized into four distinct quadrants representing varying levels of success: Forefront (F), Pathfinder (P), Niche (N), or Vital (V).
Market Share Analysis
The Market Share Analysis is a comprehensive tool that provides an insightful and in-depth examination of the current state of vendors in the Artificial Intelligence in Drug Discovery Market. By meticulously comparing and analyzing vendor contributions in terms of overall revenue, customer base, and other key metrics, we can offer companies a greater understanding of their performance and the challenges they face when competing for market share. Additionally, this analysis provides valuable insights into the competitive nature of the sector, including factors such as accumulation, fragmentation dominance, and amalgamation traits observed over the base year period studied. With this expanded level of detail, vendors can make more informed decisions and devise effective strategies to gain a competitive edge in the market.
Key Company Profiles
The report delves into recent significant developments in the Artificial Intelligence in Drug Discovery Market, highlighting leading vendors and their innovative profiles. These include Aria Pharmaceuticals, Inc., Atomwise, Inc., BenevolentAI Limited, BenevolentAI SA, BioSymetrics Inc., BPGbio Inc., Butterfly Network, Inc., Cloud Pharmaceuticals, Inc., Cyclica Inc., Deargen Inc., Deep Genomics Incorporated, Envisagenics, Inc., Euretos Services BV, Exscientia PLC, Insilico Medicine, Insitro, Inc., International Business Machines Corporation, InveniAI LLC, Microsoft Corporation, Novartis AG, NVIDIA Corporation, Oracle Corporation, Owkin, Inc., Verge Genomics Inc., and XtalPi Inc..
Market Segmentation & Coverage
1. Market Penetration: It presents comprehensive information on the market provided by key players.
2. Market Development: It delves deep into lucrative emerging markets and analyzes the penetration across mature market segments.
3. Market Diversification: It provides detailed information on new product launches, untapped geographic regions, recent developments, and investments.
4. Competitive Assessment & Intelligence: It conducts an exhaustive assessment of market shares, strategies, products, certifications, regulatory approvals, patent landscape, and manufacturing capabilities of the leading players.
5. Product Development & Innovation: It offers intelligent insights on future technologies, R&D activities, and breakthrough product developments.
1. What is the market size and forecast of the Artificial Intelligence in Drug Discovery Market?
2. Which products, segments, applications, and areas should one consider investing in over the forecast period in the Artificial Intelligence in Drug Discovery Market?
3. What are the technology trends and regulatory frameworks in the Artificial Intelligence in Drug Discovery Market?
4. What is the market share of the leading vendors in the Artificial Intelligence in Drug Discovery Market?
5. Which modes and strategic moves are suitable for entering the Artificial Intelligence in Drug Discovery Market?