신약 발견 및 개발 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석의 인공 지능, 유형별(하드웨어, 소프트웨어 및 서비스), 다운스트림 산업별(초기 약물 발견, 전임상 단계, 임상 단계 및 규제 승인), 2035년까지 지역 예측

약물 발견 및 개발 시장 개요의 인공 지능

전 세계 신약 발견 및 개발의 인공지능 시장 규모는 2026년 3억7046만3300만 달러로 추정되며, 2035년까지 897억1726만 달러에 도달해 2026년부터 2035년까지 연평균 성장률(CAGR) 34.29%로 성장할 것으로 예상됩니다.

약물 발견 및 개발 시장의 인공 지능은 약물 발견, 개발 및 과학적 실험의 모습을 장식하기 위해 진화하는 인공 지능 기술을 다룹니다. AI 애플리케이션은 막대한 양의 정보를 분석하여 가능한 약물 후보를 이해하고, 성능을 평가하며, 적절한 환자 모집단 선택 및 모니터링을 통해 연구에 필요한 시간과 현금을 줄입니다. 이 기술은 신약 개발 시스템을 가속화하고 비용을 최소화하며 달성 비용을 향상시킵니다. 주요 용도는 목표 식별, 약물 배치 존재 및 개별화된 치료로 구성됩니다. 산업의 동기는 약물 개발의 복잡성과 비용이 저렴한 기술의 필요성으로 인해 최고조에 이릅니다.

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약물 발견 및 개발 시장의 인공 지능에 영향을 미치는 글로벌 위기 러시아-우크라이나 전쟁의 영향

"신약 발견 및 개발 시장의 인공 지능 러시아-우크라이나 전쟁 중 공급망 차질과 불규칙한 지정학적 활동으로 인해 부정적인 영향을 미쳤음"

러시아 우크라이나 전쟁은 약물 발견 및 개발 시장 성장의 인공 지능에 큰 영향을 미쳤습니다. 세계화는 공급망의 중단과 연구 협력 및 정보 교환이 제한되는 불규칙한 지정학적 활동으로 인해 방해를 받았습니다. 더욱이, 전쟁으로 인해 AI 기반 약물 발견 프로그램에 대한 자금 조달 및 투자가 어느 정도 모호해졌습니다. 이러한 간섭은 새로 개발되는 현대 치료법과 백신의 발전에 부정적인 영향을 미쳤습니다. 그럼에도 불구하고 기업들이 파트너와의 새로운 형태의 협업을 모색하고, 위험을 줄이기 위해 AI 역량을 강화하면서 어떤 의미에서는 시장이 부상하고 있습니다. 장기적인 영향에는 혁신 확대와 글로벌 연구 환경 변화도 포함될 수 있습니다.

최신 트렌드

"예측 모델링을 위한 AI 사용 증가 및 AI와 Omics 기록의 통합으로 시장 성장 촉진"

약물 발견 및 개발 시장의 인공 지능은 시스템 학습, 데이터 분석 및 전산 생물학의 개선을 통해 빠른 증가를 경험하고 있습니다. 주요 개발에는 용량 의약품 신청자를 선택하고, 과학적 시험 레이아웃의 정확성을 높이고, 의약품을 맞춤화하기 위한 예측 모델링에 AI의 사용이 증가하는 것이 포함됩니다. 오믹스 기록 및 실제 글로벌 증거와 AI의 통합이 점점 더 널리 받아들여지고 있어 더욱 정확하고 효율적인 약물 개선 전략이 가능해졌습니다.

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약물 발견 및 개발 시장 세분화의 인공 지능

유형별

유형에 따라 글로벌 시장은 하드웨어, 소프트웨어 및 서비스로 분류될 수 있습니다.

• 하드웨어: AI 기반 약물 발견에서 하드웨어는 GPU, TPU 및 전반적으로 높은 성능의 컴퓨팅 시스템과 함께 AI 알고리즘을 강화하는 데 필요한 물리적 인프라를 의미합니다. 이러한 구성 요소는 상당한 양의 생체 의학 기록을 처리하고 복잡한 시뮬레이션을 효율적으로 진행하는 데 필수적입니다.

• 소프트웨어: 신약 발굴 분야의 AI 소프트웨어 프로그램은 기록을 분석하고, 약물 효능을 예측하고, 역량 있는 약물 후보를 인식하는 특화된 알고리즘, 구조, 장비로 구성됩니다. 이 소프트웨어 프로그램에는 정기적으로 기계 마스터링, 심화 학습 및 제약 연구에 맞춤화된 약초 언어 처리 기술이 포함됩니다.

• 서비스: 신약 발견 분야의 AI 서비스에는 제약회사가 R&D 전략 내에서 AI 도구를 통합하고 최적화할 수 있도록 기관에서 제공하는 컨설팅, 구현 및 지원 서비스가 포함됩니다. 이러한 서비스를 통해 AI 기술이 효과적으로 수행되어 약물 개선 일정을 단축할 수 있습니다.

다운스트림 산업별

글로벌 시장은 다운스트림 산업을 기반으로 초기 신약 발견, 전임상 단계, 임상 단계 및 규제 승인으로 분류될 수 있습니다.

• 조기 약물 발견: AI 기반 약물 발견에서는 AI 알고리즘을 적용하여 유기적 기록을 조사하고 용량 약물 후보를 인식합니다. 다운스트림 기업은 선도 화합물의 식별을 가속화하고 발견 부문 내에서 시간을 단축함으로써 이점을 얻습니다.

• 전임상 단계: AI 패션은 유기적 상호작용을 시뮬레이션하고 과학적 실험 이전에 약물 효능과 독성을 예상합니다. 이를 통해 다운스트림 산업에서는 의약품 신청자를 정제하고, 대형 동물 실험의 필요성을 줄이고, 전임상 기술을 가속화할 수 있습니다.

• 임상 단계: AI는 임상 시험을 계획 및 최적화하고, 환자 반응을 예상하고, 결과를 실시간으로 표시하는 데 사용됩니다. 이는 다운스트림 산업을 위한 의료 시험 기술의 성능을 보완하여 성공률을 높이고 시험 간격을 낮춥니다.

• 규제 승인: AI는 규제 제출에 필요한 정보를 수집하고 분석하여 표준 준수를 보장합니다. 다운스트림 산업은 승인 기술을 간소화하고 새로운 태블릿의 출시 시간을 단축하는 AI 기능의 이점을 누리고 있습니다.

시장 역학

시장 역학에는 시장 상황을 나타내는 추진 및 제한 요인, 기회 및 과제가 포함됩니다.

추진 요인

"시장 채택 촉진을 위한 바이오제약 산업 확대"

혁신적인 치료 계획을 추구하면서 확대되는 바이오제약 산업은 신약 발견 및 개발에 AI의 채택을 대폭 촉진합니다. 바이오제약 기업이 새로운 치료법과 맞춤형 치료법 개발에 관심을 갖고 있는 만큼, AI는 연구 절차 간소화, 복잡한 유기적 정보 분석, 임상 시험 최적화를 통해 중요한 지침을 제공합니다. 약물 상호작용을 예상하고, 역량 후보를 식별하고, 임상시험 성과를 장식하는 AI의 능력은 개선되고 비용 효율적인 약물 개선에 대한 업계의 요구와 일치합니다. 바이오제약의 혁신 목표와 AI 기술 간의 이러한 시너지 효과는 획기적인 치유 절차의 발견을 가속화하고 일반적인 약물 개발 결과를 향상시킵니다.

"시장 성장을 촉진하기 위해 AI 패키지에 대한 규제 지원 증가"

신약 발견 및 개발에서 AI 패키지에 대한 규제 지원을 늘리는 것은 지역 성장을 이끄는 주요 문제입니다. 유리한 정책과 제안은 AI를 약물 연구에 통합하고 투자자의 자신감을 높이고 혁신을 장려하기 위한 명확한 요구 사항과 프레임워크를 확립하는 데 도움이 됩니다. 규제 기관은 신약 발견 성과를 장식하고 과학적 실험 결과를 개선하는 AI의 역량을 단계적으로 인식하고 있습니다. 이러한 지원 환경은 AI 기술과 관련된 불확실성과 위험을 완화하는 것이 아니라 세대 구축업체와 제약 그룹 간의 협력을 촉진합니다. 결과적으로 우수한 규제 지원은 AI 기반 약물 개선 솔루션에 대한 대규모 발전과 투자를 촉진합니다.

억제 요인

"시장 성장을 방해하는 데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제"

약물 발견 및 개발의 AI 구조는 민감한 환자 정보가 포함된 적절한 규모의 데이터 세트에 크게 의존합니다. 이 통계를 위반하거나 오용하면 심각한 중범죄 및 도덕적 결과를 초래할 수 있으므로 기록의 개인 정보 보호 및 보안을 보장하는 것이 필수적입니다. AI가 제공하는 통찰력을 얻기 위해 정보를 활용하더라도 환자의 기밀을 보호하려면 프로젝트가 복잡해야 합니다. 강력한 암호화, 익명화, 엄격한 통제 승인은 정보 보호에 매우 중요합니다. 또한 GDPR 및 HIPAA와 같은 규칙을 준수하는 것은 계속해서 동의하고 규정을 준수하는 데 필수적입니다. 환자 사실을 방어하지 못하면 대중의 자신감이 약화되고 경제적 불이익이 발생하며 AI 애플리케이션의 개선이 저해될 수 있습니다.

기회

"우수한 알고리즘과 시스템 학습을 활용하여 시장 확장 기회 창출"

AI는 불리한 사례 리뷰와 실제 글로벌 기록을 읽어 안전 신호를 식별하고 성능 측면 결과를 조기에 예측함으로써 약물 안전 모니터링을 강화합니다. AI는 뛰어난 알고리즘과 시스템 학습을 활용하여 전체 크기 데이터세트를 통해 보호 문제를 암시할 수 있는 스타일과 경향을 찾아낼 수 있습니다. 이 사전 예방적 기술을 사용하면 잠재적인 문제가 널리 퍼지기 전에 이를 파악할 수 있으므로 결과적으로 약물 보호가 향상되고 약물 개선 전반에 걸쳐 그리고 이후에 손상 결과가 발생할 가능성이 줄어듭니다.

도전

"AI 기반 발견을 검증하고 재현성을 보장하는 것은 상당한 과제입니다."

AI 기반 발견을 검증하고 재현성을 보장하는 것은 상당한 과제입니다. AI로 생성된 약물 신청자의 효능과 보호를 검증하려면 강력한 검증 프로토콜이 중요합니다. 여기에는 AI 모델이 안정적이고 일관된 결과를 생성하는지 확인하기 위한 엄격한 확인 및 통과 검증이 포함됩니다. AI 기반 약물 발견에 대한 자신감을 구축하고 규제 표준을 충족하여 결국 AI 기반 치료법이 환자에게 강력하고 안전한지 확인하려면 이러한 문제를 해결하는 것이 필수적입니다.

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약물 발견 및 개발 시장 지역 통찰력의 인공 지능

북아메리카

북미는 의료 시대에 대한 막대한 투자와 제약 기업과 거대 기술 기업 간의 강력한 협력에 힘입어 2023년에 57.7%의 비율로 신약 발견 시장에서 AI를 지배했습니다. 미국의 신약 발견 및 개발 인공 지능 시장은 의료 분야 AI에 대한 FDA의 진보적인 규제 입장에 힘입어 이 지역을 주도했습니다. 2023년 2월 Reverie Labs의 AI/ML 도구를 받은 Ginkgo Bio Works와 같은 에이전시와 함께 지역의 유명한 연구 기관과 활발한 M&A 환경 혁신을 통해 AI 기반 약물 발견을 강화하고 차세대 유기 기반 모델의 개선을 촉진하는 것을 목표로 하고 있습니다.

유럽

유럽의 신약 발견 및 개발 인공 지능 시장 점유율은 독일, 영국 및 기타 주요 국가의 강력한 기여로 인해 크게 증가할 준비가 되어 있습니다. 이 지역은 강력한 연구 인프라와 지원 규제 프레임워크를 통해 의료 분야에서 AI의 결합을 촉진합니다. 유럽 ​​기업들은 특히 맞춤형 의약품 및 고급 정보 분석 분야에서 신약 발견을 위해 AI를 채택하는 방식을 선도하고 있습니다. 학계, 기업 및 정부 조직 간의 협력 노력은 이 분야의 발전을 촉진하여 약물 개선 전술을 개선하고 유럽을 약물 발견 시장에서 글로벌 AI의 핵심 플레이어로 자리매김하고 있습니다.

아시아

신약 발견 시장의 아시아 태평양 AI는 중국 및 인도와 같은 국제 지역의 빠른 발전을 통해 2032년까지 가장 빠른 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 지역 기업에서는 신약 발견을 강화하고, 의료 실험 성과를 향상하며, 충족되지 않은 임상 요구 사항을 해결하기 위해 AI를 점점 더 많이 채택하고 있습니다. 2023년 10월, Fujitsu와 RIKEN은 단백질 구조 변경을 예상하기 위해 생성 AI를 사용하는 신약 발견을 위한 AI 기반 기술을 개발하기 위해 협력했습니다. 이 혁신은 AI 알고리즘과 전자 현미경 이미지를 통합하여 약물 개선을 촉진하고 가격을 최적화하여 아시아 태평양 지역을 전 세계 AI 기반 약물 발견 시장의 주요 참여자로 자리매김하는 것을 목표로 합니다.

주요 산업 플레이어

"AI 기술의 개선을 통해 시장을 혁신하는 주요 산업 플레이어"

신약 발견 및 개발 시장의 인공 지능에는 혁신을 주도하는 여러 주요 업계 게이머가 있습니다. Exscientia는 AI와 딥 마스터링을 결합하여 새로운 약물 후보를 만듭니다. Insilico Medicine은 AI 기반 약물 레이아웃 및 바이오마커 발견을 전문으로 합니다. BenevolentAI는 AI를 통합하여 신약과 치료법을 찾아냅니다. Atomwise는 주로 모양 기반의 약물 설계에 AI를 사용합니다. 이들 그룹은 AI 기술 개선을 주도하고, 신약 발견 효율성을 높이고 시장 출시 시간을 단축하여 제약 산업에 혁명을 일으키고 있습니다.

신약 발견 및 개발 회사의 최고 인공 지능 목록

• 오킨(프랑스)
• 엑스사이언티아(영국)
• BenevolentAI (영국)
• Evaxion Biotech (덴마크)
• 익토스(프랑스)
• 시클리카(캐나다)
• 아톰와이즈(미국)
• 인실리코메디슨(중국)
• Deep Genomics(캐나다)

주요 산업 발전

2023년 7월: Exscientia는 AWS의 AI 및 머신 마스터링(ML) 제품을 활용하여 스톱-투-엔드 약물 발견 및 자동화 플랫폼을 개선하기 위해 Amazon Web Services(AWS)와의 다양한 협업을 도입했습니다. 이 파트너십의 목표는 AWS의 탁월한 컴퓨팅 능력을 통합하여 약물 발견을 촉진하고 Exscientia가 AI 기반 연구를 확장하고 기록 처리 효율성을 향상시키며 복잡한 워크플로우를 자동화하여 궁극적으로 최근 치료법의 개선을 가속화할 수 있도록 하는 것입니다.

보고서 범위

이 보고서는 전 세계 약물 발견 및 개발의 인공 지능 시장에 대한 포괄적인 평가를 제공하며 제품 종류, 다운스트림 산업 및 장소를 기준으로 여러 부문에 걸쳐 연구합니다. 이는 판매, 판매 및 견적 증가로 구성된 주요 사실 포인트를 제공하여 시장과 하위 세그먼트의 현재 평판과 미래 특성에 대한 통찰력을 제시합니다. 이 파일은 AI 시스템 및 서비스와 같은 제품 종류를 조사하고 제약 및 생명 공학을 포함한 다양한 다운스트림 산업 전반에 걸쳐 해당 응용 프로그램을 탐색합니다. 지역 분석은 북미, 유럽, 아시아 태평양 및 기타 주요 지역의 시장 역학을 강조하고 각 주변 지역의 붐 동인, 과제 및 기회를 강조합니다. 이 문서는 정량적 통계와 상세한 추세 분석을 결합하여 AI가 약물 발견 및 개선을 어떻게 재작업하고 있는지 직관적으로 설명하고, 빠르게 진화하는 시장을 탐색하고 활용하려는 이해관계자에게 귀중한 관점을 제공합니다.