創薬における人工知能市場-世界の産業規模、シェア、動向、機会、および予測、2018～2028年、コンポーネントタイプ別、薬剤タイプ別、用途タイプ別、治療領域別、地域別、競合

世界の創薬における人工知能市場は、2022年に7億5,004万米ドルと評価され、予測期間を通じて大幅な成長が見込まれ、年間平均成長率（CAGR）は10.18％、2028年には13億2,765万米ドルに達すると予測されています。

コンピュータサイエンスの一分野である人工知能（AI）は、知的行動のエミュレートに焦点を当てています。コンピュータに人間や動物のような思考やタスク実行をシミュレートさせ、失敗から学習させる。AIは主に、最小限のエラーで効率的にタスクを完了するように設計されたアルゴリズムを採用しています。ディープラーニングと機械学習アルゴリズムを活用することで、AIはパーソナライズされた知識を適用し、幅広いタスクを実行します。AIを創薬に応用する意義は非常に大きく、疾病の追跡、治療法の開発の促進、さらには変異した動物ウイルスの出現予測にまで貢献します。AIは創薬の研究開発に革命をもたらし、慢性疾患の治療に画期的な進歩をもたらしました。

市場促進要因

投薬調査の時間短縮

創薬プロセスの加速化により、製薬研究における人工知能（AI）の需要が高まり、市場成長が加速しています。従来の方法では、化合物をヒトに評価させるために最適化するのに何年もかかることが多いが、AIを活用した新興企業であれば、数日から数カ月で同じことを達成できる可能性があります。医療予算の増加と医療インフラの進歩は、市場拡大にさらに貢献しています。効率的な薬剤活性探索のためのAIの統合も、医薬品開発分野での需要を促進しています。AI主導のアプローチは創薬段階を合理化し、コストと時間のかかる失敗を最小限に抑えます。AIアルゴリズムは、化合物ライブラリーの迅速な分析、正確な候補の優先順位付け、正確な特性予測を可能にし、最終的に効果的な医薬品開発を促進します。

技術大手と製薬会社のコラボレーション

マイクロソフトのような技術大手とノバルティスのような製薬会社との戦略的合意は、製薬業界へのAIアルゴリズム統合の道を開いた。分子予測における予測能力を強化するためのNvidiaとSchrodingerの協業のようなパートナーシップは、創薬における人工知能市場に大きな影響を与えています。Exscientiaのような新興企業はAIベースの手法に注力し、多額の投資を集めています。Recursion Pharmaceuticalsのような企業は、AIを使って潜在的な医薬品候補の特定を加速するツールを開発しています。さらに、IBM、マイクロソフト、グーグルなどのIT企業は、創薬における人工知能市場の発展を推進するために、製薬会社に投資し提携しています。

慢性疾患の増加

糖尿病、COPD、冠動脈疾患、関節炎、喘息、肝炎、がんなどの慢性疾患の有病率は世界的に急増しています。この背景には、高齢者人口の増加、ライフスタイルの進化、都市化があります。国際糖尿病連合は、2021年には糖尿病が世界で5億3,700万人に影響を及ぼすと報告しています。予測では、2030年までに年間約6億4,300万人が新たにがんに罹患するとされています。例えば中国は、アジア太平洋の肺がん患者の50％以上を占めています。AIは、患者データの統合を通じて個別化医療を変革し、プレシジョン・医療を可能にし、治療成果を高めています。AIは病気の診断、モニタリング、治療に革命をもたらし、より効果的でオーダーメイドの治療介入を可能にします。

技術の進歩

機械学習、深層学習、自然言語処理などのAI技術の進歩により、複雑な生物学的データを分析するAIの能力が大幅に向上しました。これらの進歩により、ゲノム、プロテオミクス、臨床データなど多様なデータソースの統合が可能になり、創薬における包括的な洞察と迅速な意思決定につながります。ゲノム配列、タンパク質構造、薬剤-標的相互作用など、生物学的データの急激な成長機会は、AI主導の解析とモデリングに十分な機会を提供しています。大規模なデータセットは、AIアルゴリズムにパターンを特定し、化合物の特性を予測し、革新的な仮説を生み出す力を与え、創薬において情報に基づいたデータ主導の意思決定を可能にします。

主な市場課題

データの質と入手可能性

AIはモデル開発において、高品質で多様かつ包括的なデータに大きく依存しています。創薬においては、データのプライバシー、知的財産、規制への配慮が重要な課題です。特に、多様な患者集団や疾患タイプを代表する、信頼性が高く、十分にキュレーションされたデータセットの入手は、AI主導の創薬にとって障害となります。AIモデル、特にディープラーニングモデルの不透明性に起因する透明性への懸念に対処することは極めて重要です。規制当局、臨床医、患者は透明性のある意思決定を求めており、解釈可能性が不可欠です。AIモデルの検証と規制遵守の確保は課題です。AIモデルが規制当局の承認を得るためには、厳しい基準を満たし、堅牢な性能を実証する必要があります。創薬におけるAI特有の考慮事項に対応した規制の枠組みを開発することは、広く採用されるために不可欠です。

技術的課題

AIは大きな進歩を遂げたが、創薬にAI手法を用いる上で、データの質は依然として大きな障害となっています。データの所有権や機密性に関する課題に対処することが不可欠です。現在、創薬における現在のAI技術の最適化を目指した取り組みが進められています。

主な市場動向

研究開発の拡大

研究開発活動の活発化とクラウドベースのサービスの利用が、創薬における人工知能市場の成長を後押ししています。新興経済諸国とバイオテクノロジーの進歩が市場開拓をさらに加速。COVID-19の大流行は、医薬品開発におけるAIの利用、特にCOVID-19治療用の既存薬の特定とスクリーニングを大幅に後押ししました。様々な疾患に対する活性物質の特定におけるAIの有効性は、パンデミック時の成長に貢献しました。

個別化医療と精密医療

遺伝子や臨床情報を含む患者データのAIによる統合は、個別化医療に革命をもたらす可能性を秘めています。治療に対する個人の反応を予測し、治療戦略を最適化することで、より効果的な病気の診断、モニタリング、治療につながります。

セグメント別洞察

コンポーネントタイプ

コンポーネントの種類別では、サービスが2022年の創薬における人工知能市場を独占し、2028年まで最も高いCAGRを示すと予想されます。サービスの成長は、その利点とエンドユーザーの強い需要によってもたらされます。ソフトウェアも重要な役割を果たしており、新興企業はディープラーニングソリューションとジェネレーティブモデルに注力し、革新的な分子設計を促進しています。

治療領域

がん領域は、がん治療薬の発見におけるAIの採用や、製薬会社とAIプロバイダーとの協業により、予測期間中にCAGRが最も高くなると予測されます。

地域別洞察

北米

北米は、AIの高い導入率、先進的な医療インフラ、AIと創薬に関する活発な臨床研究により、市場をリードするとみられます。注目すべき研究機関と主な発展が、AI主導の創薬における同地域の優位性をさらに高めています。

目次

第1章 サービスタイプ概要

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 顧客の声

第5章 創薬における人工知能の世界市場展望

• 市場規模・予測
  • 金額別
• 市場シェアと予測
  • コンポーネントタイプ別（ソフトウェア、サービス）
  • 薬剤タイプ別（低分子、高分子）
  • 用途タイプ別（前臨床試験、薬剤最適化、再利用、標的同定、候補化合物スクリーニング、その他）
  • 治療領域別（腫瘍、神経変性疾患、心血管疾患、希少疾患、その他）
  • 地域別
  • 企業別（2022年）
• 市場マップ

第6章 北米の創薬における人工知能市場展望

• 市場規模・予測
  • 金額別
• 市場シェア・予測
  • コンポーネントタイプ別
  • 薬剤タイプ別
  • 用途タイプ別
  • 治療領域別
  • 国別
• 北米：国別分析
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ

第7章 欧州の創薬における人工知能市場展望

• 市場規模・予測
  • 金額別
• 市場シェアと予測
  • コンポーネントタイプ別
  • 薬剤タイプ別
  • 用途タイプ別
  • 治療領域別
• 欧州：国別分析
  • ドイツ
  • 英国
  • イタリア
  • フランス
  • スペイン

第8章 アジア太平洋の創薬における人工知能市場展望

• 市場規模・予測
  • 金額別
• 市場シェアと予測
  • コンポーネントタイプ別
  • 薬剤タイプ別
  • 用途タイプ別
  • 治療領域別
• アジア太平洋：国別分析
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • 韓国
  • オーストラリア

第9章 南米の創薬における人工知能市場展望

• 市場規模・予測
  • 金額別
• 市場シェアと予測
  • コンポーネントタイプ別
  • 薬剤タイプ別
  • 用途タイプ別
  • 治療領域別
• 南米：国別分析
  • ブラジル
  • アルゼンチン
  • コロンビア

第10章 中東・アフリカの創薬における人工知能市場展望

• 市場規模・予測
  • 金額別
• 市場シェアと予測
  • コンポーネントタイプ別
  • 薬剤タイプ別
  • 用途タイプ別
  • 治療領域別
• 中東・アフリカ：国別分析
  • 南アフリカ
  • サウジアラビア
  • アラブ首長国連邦

第11章 市場力学

第12章 市場動向と発展

第13章 世界の創薬における人工知能市場のSWOT分析

第14章 競合情勢

• GNS Healthcare
• BioSymetrics
• BPGbio, Inc.
• Atomwise Inc.
• Owkin Inc.
• NVIDIA Corporation
• IBM Corporation
• Microsoft Corporation
• Aria Pharmaceuticals, Inc.
• Insilico Medicine Inc.

第15章 戦略的提言

第16章 調査会社・免責事項

The Global AI in Drug Discovery Market was valued at USD 750.04 Million in 2022 and is expected to experience substantial growth throughout the forecast period, projecting a Compound Annual Growth Rate (CAGR) of 10.18% and expected to reach USD 1327.65 Million through 2028. Artificial intelligence (AI), a discipline within computer science, is focused on emulating intelligent behavior. It empowers computers to simulate human and animal-like thinking and task execution, while learning from mistakes. AI predominantly employs algorithms designed for efficient task completion with minimal errors. By harnessing deep learning and machine learning algorithms, AI applies personalized knowledge to perform a wide array of tasks. The application of AI in drug discovery holds immense significance, contributing to disease tracking, facilitating the development of treatments, and even predicting the emergence of mutated animal viruses. AI has revolutionized research and development in drug discovery, leading to breakthroughs in treating chronic diseases.

Key Market Drivers

Reduced Time in Medication Research

The drive to accelerate the drug discovery process has spurred demand for artificial intelligence (AI) in pharmaceutical research, consequently propelling market growth. Traditional methods often take years to optimize compounds for human evaluation, while AI-powered startups could potentially accomplish the same in a matter of days or months. Increased healthcare budgets and advancements in healthcare infrastructure further contribute to market expansion. The integration of AI for efficient drug activity exploration is also driving demand in the drug development sector. AI-driven approaches streamline drug discovery stages, minimizing costs and time-consuming failures. AI algorithms enable rapid analysis of compound libraries, precise candidate prioritization, and accurate property predictions, ultimately expediting effective drug development.

Collaboration between Tech Giants and Pharma

Strategic agreements between technology giants like Microsoft and pharmaceutical companies like Novartis have paved the way for AI algorithm integration into the pharmaceutical landscape. Partnerships such as Nvidia's collaboration with Schrodinger to enhance predictive capabilities in molecular forecasting have significantly influenced the AI in Drug Discovery Market. Emerging enterprises like Exscientia focus on AI-based methodologies, attracting substantial investments. Companies such as Recursion Pharmaceuticals are developing tools to accelerate the identification of potential drug candidates using AI. Moreover, IT firms like IBM, Microsoft, and Google are investing and partnering with pharmaceutical companies to propel the advancement of AI in Drug Discovery Market.

Rise in Chronic Diseases

The prevalence of chronic diseases like diabetes, COPD, coronary artery disease, arthritis, asthma, hepatitis, and cancer has surged globally. This is attributed to the growing geriatric population, evolving lifestyles, and urbanization. The International Diabetes Federation reports that diabetes affected 537 million individuals globally in 2021. Predictions estimate around 643 million new cancer cases annually by 2030. China, for instance, accounts for over 50% of all lung cancer cases in the Asia Pacific region. AI is transforming personalized medicine through patient data integration, enabling precision healthcare, and enhancing treatment outcomes. It revolutionizes disease diagnosis, monitoring, and treatment, leading to more effective and tailored therapeutic interventions.

Technological Advancements

Advancements in AI technologies such as machine learning, deep learning, and natural language processing have significantly enhanced AI's capabilities in analyzing complex biological data. These advancements enable the integration of diverse data sources, including genomics, proteomics, and clinical data, leading to comprehensive insights and rapid decision-making in drug discovery. The exponential growth of biological data, including genomic sequences, protein structures, and drug-target interactions, offers ample opportunities for AI-driven analysis and modeling. Large-scale datasets empower AI algorithms to identify patterns, predict compound properties, and generate innovative hypotheses, enabling informed and data-driven decisions in drug discovery.

Key Market Challenges

Data Quality and Availability

AI relies heavily on high-quality, diverse, and comprehensive data for model development. In drug discovery, data privacy, intellectual property, and regulatory considerations are significant challenges. Obtaining reliable, well-curated datasets, especially those representing diverse patient populations and disease types, poses obstacles for AI-driven drug discovery. Addressing transparency concerns due to the opacity of AI models, especially deep learning models, is crucial. Regulators, clinicians, and patients seek transparent decision-making, making interpretability essential. Validating AI models and ensuring regulatory compliance present challenges. AI models must meet stringent standards and demonstrate robust performance to gain regulatory approval. Developing a regulatory framework catering to AI's unique considerations in drug discovery is vital for widespread adoption.

Technical Challenges

Although AI has made significant progress, data quality remains a substantial obstacle in using AI methods for drug development. Addressing challenges related to data ownership and confidentiality is imperative. Ongoing efforts aim to optimize current AI technologies in drug discovery.

Key Market Trends

R&D Expansion

Increased research and development activities, coupled with the use of cloud-based services, fuel growth in the AI in Drug Discovery Market. Emerging economies and advancements in biotechnology further accelerate the market's development. The COVID-19 pandemic significantly boosted the use of AI in drug development, especially in identifying and screening existing drugs for COVID-19 treatment. AI's effectiveness in identifying active substances for various diseases contributed to its growth during the pandemic.

Personalized Medicine and Precision Healthcare

AI's integration of patient data, including genetic and clinical information, has the potential to revolutionize personalized medicine. It predicts individual responses to therapies and optimizes treatment strategies, leading to more effective disease diagnosis, monitoring, and treatment.

Segmental Insights

Component Types

In terms of component types, Services are expected to dominate the AI in Drug Discovery Market in 2022, exhibiting the highest CAGR until 2028. The growth of services is driven by their advantages and strong demand among end users. Software also plays a significant role, with emerging companies focusing on deep learning solutions and generative models, facilitating innovative molecule design.

Therapeutic Area

The oncology segment is projected to experience the highest CAGR during the forecast period due to AI's adoption in discovering cancer drugs and collaborations between pharmaceutical companies and AI providers.

Regional Insights

North America

North America is set to lead the market due to high AI adoption, advanced healthcare infrastructure, and active clinical research in AI and drug discovery. Noteworthy research institutions and key developments further contribute to the region's dominance in AI-driven drug discovery.

Key Market Players

• GNS Healthcare
• BioSymetrics
• BPGbio, Inc.
• Atomwise Inc.
• Owkin Inc.
• NVIDIA Corporation
• IBM Corporation
• Microsoft Corporation
• Aria Pharmaceuticals, Inc.
• Insilico Medicine Inc.

Report Scope:

In this report, the Global AI in Drug Discovery Market has been segmented into the following categories, in addition to the industry trends which have also been detailed below.

AI in Drug Discovery Market, By Component Type:

• Software
• Services

AI in Drug Discovery Market, By Drug Type:

• Small Molecule
• Large Molecule

AI in Drug Discovery Market, By Application Type:

• Preclinical Testing
• Drug Optimization
• Repurposing
• Target Identification
• Candidate Screening
• Others

AI in Drug Discovery Market, By Therapeutic Area:

• Oncology
• Neurodegenerative Diseases
• Cardiovascular Diseases
• Rare Diseases
• Others

AI in Drug Discovery Market, By Region:

• North America
• United States
• Canada
• Mexico
• Europe
• France
• United Kingdom
• Italy
• Germany
• Spain
• Asia-Pacific
• China
• India
• Japan
• Australia
• South Korea
• South America
• Brazil
• Argentina
• Colombia
• Middle East & Africa
• South Africa
• Saudi Arabia
• UAE
• Kuwait
• Turkey
• Egypt

Competitive Landscape

• Company Profiles: Detailed analysis of the major companies present in the Global AI in Drug Discovery Market.

Available Customizations:

• Global AI in Drug Discovery market report with the given market data, Tech Sci Research offers customizations according to a company's specific needs. The following customization options are available for the report:

Company Information

• Detailed analysis and profiling of additional market players (up to five).

Table of Contents

1. Service Type Overview

2. Research Methodology

3. Executive Summary

4. Voice of Customer

5. Global AI in Drug Discovery Market Outlook

• 5.1. Market Size & Forecast
  • 5.1.1. By Value
• 5.2. Market Share & Forecast
  • 5.2.1. By Component Type (Software and Services)
  • 5.2.2. By Drug Type (Small Molecule and Large Molecule)
  • 5.2.3. By Application Type (Preclinical Testing, Drug Optimization, and Repurposing, Target Identification, Candidate Screening, and Others)
  • 5.2.4. By Therapeutic Area (Oncology, Neurodegenerative Diseases, Cardiovascular Diseases, Rare Diseases, and Others)
  • 5.2.5. By Region
  • 5.2.6. By Company (2022)
• 5.3. Market Map

6. North America AI in Drug Discovery Market Outlook

• 6.1. Market Size & Forecast
  • 6.1.1. By Value
• 6.2. Market Share & Forecast
  • 6.2.1. By Component Type
  • 6.2.2. By Drug Type
  • 6.2.3. By Application Type
  • 6.2.4. By Therapeutic Area
  • 6.2.5. By Country
• 6.3. North America: Country Analysis
  • 6.3.1. United States AI in Drug Discovery Market Outlook
    • 6.3.1.1. Market Size & Forecast
      • 6.3.1.1.1. By Value
    • 6.3.1.2. Market Share & Forecast
      • 6.3.1.2.1. By Component Type
      • 6.3.1.2.2. By Drug Type
      • 6.3.1.2.3. By Application Type
      • 6.3.1.2.4. By Therapeutic Area
  • 6.3.2. Canada AI in Drug Discovery Market Outlook
    • 6.3.2.1. Market Size & Forecast
      • 6.3.2.1.1. By Value
    • 6.3.2.2. Market Share & Forecast
      • 6.3.2.2.1. By Component Type
      • 6.3.2.2.2. By Drug Type
      • 6.3.2.2.3. By Application Type
      • 6.3.2.2.4. By Therapeutic Area
  • 6.3.3. Mexico AI in Drug Discovery Market Outlook
    • 6.3.3.1. Market Size & Forecast
      • 6.3.3.1.1. By Value
    • 6.3.3.2. Market Share & Forecast
      • 6.3.3.2.1. By Component Type
      • 6.3.3.2.2. By Drug Type
      • 6.3.3.2.3. By Application Type
      • 6.3.3.2.4. By Therapeutic Area

7. Europe AI in Drug Discovery Market Outlook

• 7.1. Market Size & Forecast
  • 7.1.1. By Value
• 7.2. Market Share & Forecast
  • 7.2.1. By Component Type
  • 7.2.2. By Drug Type
  • 7.2.3. By Application Type
  • 7.2.4. By Therapeutic Area
• 7.3. Europe: Country Analysis
  • 7.3.1. Germany AI in Drug Discovery Market Outlook
    • 7.3.1.1. Market Size & Forecast
      • 7.3.1.1.1. By Value
    • 7.3.1.2. Market Share & Forecast
      • 7.3.1.2.1. By Component Type
      • 7.3.1.2.2. By Drug Type
      • 7.3.1.2.3. By Application Type
      • 7.3.1.2.4. By Therapeutic Area
  • 7.3.2. United Kingdom AI in Drug Discovery Market Outlook
    • 7.3.2.1. Market Size & Forecast
      • 7.3.2.1.1. By Value
    • 7.3.2.2. Market Share & Forecast
      • 7.3.2.2.1. By Component Type
      • 7.3.2.2.2. By Drug Type
      • 7.3.2.2.3. By Application Type
      • 7.3.2.2.4. By Therapeutic Area
  • 7.3.3. Italy AI in Drug Discovery Market Outlook
    • 7.3.3.1. Market Size & Forecast
      • 7.3.3.1.1. By Value
    • 7.3.3.2. Market Share & Forecasty
      • 7.3.3.2.1. By Component Type
      • 7.3.3.2.2. By Drug Type
      • 7.3.3.2.3. By Application Type
      • 7.3.3.2.4. By Therapeutic Area
  • 7.3.4. France AI in Drug Discovery Market Outlook
    • 7.3.4.1. Market Size & Forecast
      • 7.3.4.1.1. By Value
    • 7.3.4.2. Market Share & Forecast
      • 7.3.4.2.1. By Component Type
      • 7.3.4.2.2. By Drug Type
      • 7.3.4.2.3. By Application Type
      • 7.3.4.2.4. By Therapeutic Area
  • 7.3.5. Spain AI in Drug Discovery Market Outlook
    • 7.3.5.1. Market Size & Forecast
      • 7.3.5.1.1. By Value
    • 7.3.5.2. Market Share & Forecast
      • 7.3.5.2.1. By Component Type
      • 7.3.5.2.2. By Drug Type
      • 7.3.5.2.3. By Application Type
      • 7.3.5.2.4. By Therapeutic Area

8. Asia-Pacific AI in Drug Discovery Market Outlook

• 8.1. Market Size & Forecast
  • 8.1.1. By Value
• 8.2. Market Share & Forecast
  • 8.2.1. By Component Type
  • 8.2.2. By Drug Type
  • 8.2.3. By Application Type
  • 8.2.4. By Therapeutic Area
• 8.3. Asia-Pacific: Country Analysis
  • 8.3.1. China AI in Drug Discovery Market Outlook
    • 8.3.1.1. Market Size & Forecast
      • 8.3.1.1.1. By Value
    • 8.3.1.2. Market Share & Forecast
      • 8.3.1.2.1. By Component Type
      • 8.3.1.2.2. By Drug Type
      • 8.3.1.2.3. By Application Type
      • 8.3.1.2.4. By Therapeutic Area
  • 8.3.2. India AI in Drug Discovery Market Outlook
    • 8.3.2.1. Market Size & Forecast
      • 8.3.2.1.1. By Value
    • 8.3.2.2. Market Share & Forecast
      • 8.3.2.2.1. By Component Type
      • 8.3.2.2.2. By Drug Type
      • 8.3.2.2.3. By Application Type
      • 8.3.2.2.4. By Therapeutic Area
  • 8.3.3. Japan AI in Drug Discovery Market Outlook
    • 8.3.3.1. Market Size & Forecast
      • 8.3.3.1.1. By Value
    • 8.3.3.2. Market Share & Forecast
      • 8.3.3.2.1. By Component Type
      • 8.3.3.2.2. By Drug Type
      • 8.3.3.2.3. By Application Type
      • 8.3.3.2.4. By Therapeutic Area
  • 8.3.4. South Korea AI in Drug Discovery Market Outlook
    • 8.3.4.1. Market Size & Forecast
      • 8.3.4.1.1. By Value
    • 8.3.4.2. Market Share & Forecast
      • 8.3.4.2.1. By Component Type
      • 8.3.4.2.2. By Drug Type
      • 8.3.4.2.3. By Application Type
      • 8.3.4.2.4. By Therapeutic Area
  • 8.3.5. Australia AI in Drug Discovery Market Outlook
    • 8.3.5.1. Market Size & Forecast
      • 8.3.5.1.1. By Value
    • 8.3.5.2. Market Share & Forecast
      • 8.3.5.2.1. By Component Type
      • 8.3.5.2.2. By Drug Type
      • 8.3.5.2.3. By Application Type
      • 8.3.5.2.4. By Therapeutic Area

9. South America AI in Drug Discovery Market Outlook

• 9.1. Market Size & Forecast
  • 9.1.1. By Value
• 9.2. Market Share & Forecast
  • 9.2.1. By Component Type
  • 9.2.2. By Drug Type
  • 9.2.3. By Application Type
  • 9.2.4. By Therapeutic Area
• 9.3. South America: Country Analysis
  • 9.3.1. Brazil AI in Drug Discovery Market Outlook
    • 9.3.1.1. Market Size & Forecast
      • 9.3.1.1.1. By Value
    • 9.3.1.2. Market Share & Forecast
      • 9.3.1.2.1. By Component Type
      • 9.3.1.2.2. By Drug Type
      • 9.3.1.2.3. By Application Type
      • 9.3.1.2.4. By Therapeutic Area
  • 9.3.2. Argentina AI in Drug Discovery Market Outlook
    • 9.3.2.1. Market Size & Forecast
      • 9.3.2.1.1. By Value
    • 9.3.2.2. Market Share & Forecast
      • 9.3.2.2.1. By Component Type
      • 9.3.2.2.2. By Drug Type
      • 9.3.2.2.3. By Application Type
      • 9.3.2.2.4. By Therapeutic Area
  • 9.3.3. Colombia AI in Drug Discovery Market Outlook
    • 9.3.3.1. Market Size & Forecast
      • 9.3.3.1.1. By Value
    • 9.3.3.2. Market Share & Forecast
      • 9.3.3.2.1. By Component Type
      • 9.3.3.2.2. By Drug Type
      • 9.3.3.2.3. By Application Type
      • 9.3.3.2.4. By Therapeutic Area

10. Middle East and Africa AI in Drug Discovery Market Outlook

• 10.1. Market Size & Forecast
  • 10.1.1. By Value
• 10.2. Market Share & Forecast
  • 10.2.1. By Component Type
  • 10.2.2. By Drug Type
  • 10.2.3. By Application Type
  • 10.2.4. By Therapeutic Area
• 10.3. MEA: Country Analysis
  • 10.3.1. South Africa AI in Drug Discovery Market Outlook
    • 10.3.1.1. Market Size & Forecast
      • 10.3.1.1.1. By Value
    • 10.3.1.2. Market Share & Forecast
      • 10.3.1.2.1. By Component Type
      • 10.3.1.2.2. By Drug Type
      • 10.3.1.2.3. By Application Type
      • 10.3.1.2.4. By Therapeutic Area
  • 10.3.2. Saudi Arabia AI in Drug Discovery Market Outlook
    • 10.3.2.1. Market Size & Forecast
      • 10.3.2.1.1. By Value
    • 10.3.2.2. Market Share & Forecast
      • 10.3.2.2.1. By Component Type
      • 10.3.2.2.2. By Drug Type
      • 10.3.2.2.3. By Application Type
      • 10.3.2.2.4. By Therapeutic Area
  • 10.3.3. UAE AI in Drug Discovery Market Outlook
    • 10.3.3.1. Market Size & Forecast
      • 10.3.3.1.1. By Value
    • 10.3.3.2. Market Share & Forecast
      • 10.3.3.2.1. By Component Type
      • 10.3.3.2.2. By Drug Type
      • 10.3.3.2.3. By Application Type
      • 10.3.3.2.4. By Therapeutic Area

11. Market Dynamics

12. Market Trends & Developments

13. Global AI in Drug Discovery Market: SWOT Analysis

14. Competitive Landscape

• 14.1. Business Overview
• 14.2. Services Offerings
• 14.3. Recent Developments
• 14.4. Key Personnel
• 14.5. SWOT Analysis
  • 14.5.1. GNS Healthcare
  • 14.5.2. BioSymetrics
  • 14.5.3. BPGbio, Inc.
  • 14.5.4. Atomwise Inc.
  • 14.5.5. Owkin Inc.
  • 14.5.6. NVIDIA Corporation
  • 14.5.7. IBM Corporation
  • 14.5.8. Microsoft Corporation
  • 14.5.9. Aria Pharmaceuticals, Inc.
  • 14.5.10. Insilico Medicine Inc.

15. Strategic Recommendations

16. About Us & Disclaimer