Генерирующий ИИ в Drug Discovery Размер и доля рынка, по технологиям (машинное обучение, обучение с подкреплением, глубокое обучение, молекулярная стыковка, квантовые вычисления), конечный пользователь (фармацевтическая и биотехнологическая компания, академическое и исследовательское учреждение, организации контрактных исследований, другие), региональный прогноз, отраслевые игроки, отчет по статистике роста 2024-2032

Перспективы рынка:

Генерирующий ИИ в Drug Discovery Рынок превысил 155,22 миллиона долларов США в 2023 году и, по оценкам, превысит 1,35 миллиарда долларов США к концу 2032 года, наблюдая около 27,3% CAGR между 2024 и 2032 годами.

• Base Year Value (2023): USD 155.22 million
• CAGR (2024-2032): 27.3%
• Forecast Year Value (2032): USD 1.35 billion
• Historical Data Period: 2019-2023
• Largest Region: North America
• Forecast Period: 2024-2032

Динамика рынка:

Драйверы роста и возможности:

Одним из основных факторов роста генерирующего ИИ на рынке лекарств является растущий спрос на более быстрые процессы разработки лекарств. Традиционные методы обнаружения лекарств часто отнимают много времени и стоят дорого, что приводит к задержкам в выводе новых терапевтических средств на рынок. Генеративные технологии ИИ помогают упорядочить процесс обнаружения, анализируя обширные наборы данных для выявления потенциальных кандидатов на лекарства и быстрого прогнозирования их эффективности. Это ускорение не только снижает затраты на разработку, но и более эффективно решает неотложные медицинские потребности, тем самым способствуя внедрению среди фармацевтических компаний, стремящихся расширить свои возможности RandD.

Другим важным фактором роста является рост персонализированной медицины, которая фокусируется на адаптации методов лечения к индивидуальным профилям пациентов. Генеративный ИИ может играть ключевую роль в этой области, позволяя проектировать молекулярные структуры, которые специально ориентированы на генетические и биологические маркеры, уникальные для популяции пациентов. Используя алгоритмы ИИ, исследователи могут моделировать и анализировать, как различные соединения могут взаимодействовать с конкретными мишенями в организме, что приводит к более эффективным и индивидуальным решениям для лекарств. Эта тенденция к персонализированной терапии способствует росту интереса и инвестиций в генеративные технологии ИИ, поскольку компании стремятся оставаться конкурентоспособными на развивающемся рынке.

Третьим основным драйвером роста является интеграция технологий ИИ с существующими биотехнологическими достижениями. По мере появления инноваций в таких областях, как геномика и протеомика, сочетание этих дисциплин с генеративным ИИ создает новые возможности для открытия новых терапевтических средств. Подходы, основанные на искусственном интеллекте, могут помочь исследователям разобраться в сложностях биологических данных, позволяя идентифицировать новые цели лекарств и терапевтические методы. Эта синергия не только повышает потенциал для прорывных открытий, но и поощряет сотрудничество между компаниями ИИ и биотехнологическими фирмами, что способствует дальнейшему росту рынка.

Report Scope

Report Coverage	Details
Segments Covered	Generative AI in Drug Discovery Technology, End User
Regions Covered	• North America (United States, Canada, Mexico) • Europe (Germany, United Kingdom, France, Italy, Spain, Rest of Europe) • Asia Pacific (China, Japan, South Korea, Singapore, India, Australia, Rest of APAC) • Latin America (Argentina, Brazil, Rest of South America) • Middle East & Africa (GCC, South Africa, Rest of MEA)
Company Profiled	Insilico Medicine, Atomwise Inc, BenevolentAI, XtalPi Inc, Numerate Inc, Cyclica Inc, BioSymetrics, Variational AI Inc, Merck KGaA, NVIDIA and others.

Industry Restraints:

Одним из существенных ограничений в генеративном ИИ на рынке лекарств являются проблемы регулирования, связанные с внедрением технологий ИИ в здравоохранении. Регулирующие органы все еще находятся в процессе разработки руководящих принципов и рамок для утверждения методов обнаружения лекарств, основанных на ИИ. Эта неопределенность может создать нерешительность среди фармацевтических компаний, чтобы полностью интегрировать генеративный ИИ в свои рабочие процессы, поскольку задержки в получении одобрения регулирующих органов могут привести к финансовым потерям и упущенным рыночным возможностям. Навигация по этому сложному регуляторному ландшафту представляет собой проблему, которая может помешать широкому внедрению генеративных решений ИИ.

Еще одним серьезным сдерживающим фактором является вопрос о качестве и доступности данных в процессе обнаружения наркотиков. Генеративный ИИ в значительной степени полагается на большие и высококачественные наборы данных для эффективной тренировки алгоритмов. Во многих случаях отсутствие доступа к всеобъемлющим наборам данных или опасения относительно конфиденциальности данных могут ограничить потенциал технологий искусственного интеллекта в открытии лекарств. Некачественные данные могут привести к неточным прогнозам и помешать процессу разработки модели, что может отбить у компаний желание инвестировать в генеративные инициативы ИИ. Решение этих проблем, связанных с данными, имеет решающее значение для реализации полного потенциала ИИ в преобразовании открытия лекарств.

Региональный прогноз:

Северная Америка

Североамериканский генеративный ИИ на рынке лекарств характеризуется быстрыми технологическими достижениями и сильным акцентом на исследования и разработки. США лидируют на рынке благодаря своей надежной фармацевтической промышленности, обширным инвестициям в технологии искусственного интеллекта и сотрудничеству между биотехнологическими фирмами и технологическими компаниями. Крупные игроки, такие как IBM Watson, Microsoft и NVIDIA, расширяют свои платформы для поддержки процессов обнаружения лекарств. Кроме того, поддержка регулирующих органов и финансирование правительственных инициатив способствуют дальнейшему росту рынка. Канада также делает успехи с увеличением инвестиций в решения для здравоохранения на основе искусственного интеллекта, хотя по масштабам она отстает от США.

Азиатско-Тихоокеанский регион

В Азиатско-Тихоокеанском регионе наблюдается значительный рост генеративного ИИ на рынке лекарств, в первую очередь благодаря обширному биотехнологическому сектору Китая и передовым фармацевтическим исследовательским возможностям Японии. Китай быстро внедряет технологии искусственного интеллекта в различных отраслях, включая здравоохранение, что значительно улучшает процессы разработки лекарств. Поддержка правительством инноваций в области здравоохранения и инвестиций в биотехнологии имеют решающее значение для этого роста. Япония со стареющим населением и значительными проблемами в области здравоохранения фокусируется на ИИ для оптимизации процессов разработки лекарств. Южная Корея становится ключевым игроком, используя свою мощную техническую инфраструктуру для внедрения ИИ в фармацевтику, хотя она сталкивается с жесткой конкуренцией со стороны Китая и Японии.

Европа

В Европе генеративный ИИ на рынке лекарств развивается с большим вкладом Великобритании, Германии и Франции. Великобритания остается лидером в области биотехнологических инноваций, с многочисленными стартапами и известными компаниями, использующими ИИ для повышения эффективности разработки лекарств. Государственная поддержка и стимулирующая нормативная среда еще больше укрепляют рынок. Германия также имеет большое значение, имея передовые исследовательские институты и прочную промышленную базу, которая способствует применению ИИ в фармацевтике. Франция сосредоточена на интеграции ИИ в свой сектор здравоохранения, что обусловлено партнерскими отношениями между государственным и частным секторами, направленными на расширение открытия лекарств. Ожидается, что совместные усилия по всему континенту, наряду с повышением осведомленности о потенциале ИИ, будут способствовать росту рынка в Европе.

Анализ сегментации:

С точки зрения сегментации глобальный генеративный ИИ на рынке Drug Discovery анализируется на основе Generative AI in Drug Discovery Technology, End User.

Технология

Генеративный ИИ в открытии наркотиков Рынок в основном сегментируется технологиями, которые включают машинное обучение, обучение с подкреплением, глубокое обучение, молекулярную стыковку и квантовые вычисления. Машинное обучение является доминирующей силой в этом сегменте, поскольку оно позволяет обрабатывать и анализировать обширные наборы данных, облегчая идентификацию потенциальных кандидатов на лекарства с повышенной точностью и скоростью. Обучение с подкреплением, хотя и появляется, предлагает значительные преимущества в оптимизации процессов принятия решений в разработке лекарств, что делает его областью повышенного интереса. Глубокое обучение приобрело популярность благодаря своей способности моделировать сложные биологические системы и прогнозировать молекулярные взаимодействия, тем самым оптимизируя процесс открытия. Молекулярная стыковка остается критическим компонентом, позволяя исследователям визуализировать, как соединения связываются с конкретными целями, тем самым повышая эффективность препаратов-кандидатов. Квантовые вычисления, все еще находящиеся на начальных стадиях, обещают революционизировать открытие лекарств, позволяя моделировать молекулярные взаимодействия с беспрецедентной скоростью и точностью.

Конечный пользователь

Сегмент конечного пользователя генерирующего ИИ на рынке лекарственных средств включает фармацевтические и биотехнологические компании, академические и исследовательские учреждения, организации контрактных исследований и другие. Наибольшую долю составляют фармацевтические и биотехнологические компании, что обусловлено необходимостью инновационных решений для ускорения разработки лекарств и снижения затрат. Их обширные ресурсы позволяют им инвестировать в передовые технологии генеративного ИИ для преодоления традиционных проблем с открытием лекарств. Академические и исследовательские институты играют решающую роль в продвижении генеративных приложений ИИ, поскольку они часто фокусируются на новых методологиях и фундаментальных исследованиях. Контрактные исследовательские организации также являются важными игроками, поскольку они предоставляют аутсорсинговые исследовательские услуги фармацевтическим компаниям, используя генеративный ИИ для повышения эффективности проектов по открытию лекарств. Категория «Другие» охватывает множество дополнительных заинтересованных сторон, включая правительственные и некоммерческие организации, которые поддерживают исследовательские инициативы и сотрудничество, что способствует дальнейшему внедрению генеративных технологий искусственного интеллекта в открытие лекарств.

Конкурентная среда:

Конкурентный ландшафт в генеративном ИИ на рынке лекарств быстро развивается, поскольку компании используют передовые алгоритмы машинного обучения и аналитику данных для ускорения процесса разработки лекарств. Ведущие фармацевтические и биотехнологические компании все чаще внедряют технологии генеративного ИИ для повышения эффективности открытия лекарств, снижения затрат на разработку и повышения точности прогнозирования молекулярных взаимодействий и фармакокинетических свойств. Стартапы и известные технологические компании также входят в пространство, предлагая инновационные решения, которые позволяют проводить высокопроизводительный скрининг и генерировать новые соединения. Сотрудничество между компаниями, ориентированными на ИИ, и исследовательскими институтами способствует созданию богатой экосистемы талантов и опыта, стимулируя исследование новых терапевтических целей и механизмов доставки. Эта динамичная среда характеризуется интенсивной конкуренцией, поскольку игроки стремятся утвердиться в качестве лидеров на рынке, который, как ожидается, значительно вырастет в ближайшие годы.

Лучшие игроки рынка

1. Медицина инсилико

2. Атомный

3. Рекурсионные фармацевтические препараты

4. Доброжелательный ИИ

5. Циклика

6. Эвотек

7. DeepMind

8. Exscientia

9.WuXi AppTec

10. CureMetrix