市场展望:
计算机辅助药物发现市场在 2023 年超过 37.2 亿美元,预计到 2032 年底将超过 104 亿美元,2024 年至 2032 年间复合年增长率约为 12.1%。
Base Year Value (2023)
USD 3.72 Billion
19-23
x.x %
24-32
x.x %
CAGR (2024-2032)
12.1%
19-23
x.x %
24-32
x.x %
Forecast Year Value (2032)
USD 10.4 Billion
19-23
x.x %
24-32
x.x %
Historical Data Period
2019-2023
Largest Region
North America
Forecast Period
2024-2032
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市场动态:
增长动力和机遇:
推动计算机辅助药物发现市场增长的一个重要因素是对个性化医疗的需求不断增长,导致药物发现计算工具的采用率上升。这些工具可以设计适合个体患者的药物,改善治疗结果并减少副作用。此外,癌症和心血管疾病等慢性疾病的日益流行正在推动对计算机辅助技术提供的高效且具有成本效益的药物发现解决方案的需求。
此外,市场增长的一个主要贡献者是人工智能和机器学习算法的进步,这提高了药物发现过程的准确性和效率。这些技术使研究人员能够分析大量数据并以更高的成功率预测潜在的候选药物。人工智能驱动的工具在药物发现中的集成预计将通过加快药物开发时间并显着降低成本来彻底改变该行业。
最后,制药公司和学术机构对研发活动的投资不断增加,正在推动计算机辅助药物发现市场的增长。这些组织正在利用计算工具来简化药物发现过程,优化药物与靶标的相互作用,并更有效地识别新的候选药物。计算机辅助技术的不断发展和增强预计将在未来几年推动创新并推动市场增长。
行业限制:
计算机辅助药物发现市场的一个主要限制是实施先进计算工具和技术所需的高额初始投资。获取和维护这些系统的成本,以及需要熟练的专业人员来操作它们,可能会对小型制药公司和研究机构构成重大的进入障碍。这可能会限制计算机辅助药物发现解决方案的广泛采用,并阻碍某些地区的市场增长。
市场的另一个限制是缺乏规范药物发现中计算工具使用的标准化和监管指南。不同研究人员使用的算法、数据源和方法的可变性可能导致结果不一致并阻碍研究结果的可重复性。缺乏用于验证和批准计算机辅助药物发现方法的明确监管框架可能会阻碍市场的进步并限制制药行业对这些技术的接受。
区域预报:
Largest Region
North America
XX% Market Share in 2023
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北美:
由于该地区先进的医疗基础设施的存在以及技术先进解决方案的日益采用,预计北美的计算机辅助药物发现市场将出现显着增长。美国和加拿大是推动北美市场增长的关键国家。对精准医疗和个性化医疗保健的日益关注正在推动该地区对计算机辅助药物发现解决方案的需求。
亚太地区:
在亚太地区,中国、日本和韩国等国家的计算机辅助药物发现市场预计将快速增长。慢性病患病率的不断上升以及对研发活动的日益关注正在推动该地区对先进药物发现解决方案的需求。由于患者人数众多以及医疗基础设施投资不断增加,中国正在成为计算机辅助药物发现的主要市场。
欧洲:
在欧洲,英国、德国和法国等国家的计算机辅助药物发现市场预计将出现显着增长。这些国家领先的制药公司和研究机构的存在正在推动对先进药物发现解决方案的需求。对药物开发的日益关注以及对研发活动的投资不断增加进一步推动了欧洲市场的增长。
Report Coverage & Deliverables
Historical Statistics
Growth Forecasts
Latest Trends & Innovations
Market Segmentation
Regional Opportunities
Competitive Landscape
细分分析:
""
在细分方面,全球计算机辅助药物发现市场根据类型、治疗领域、最终用户进行分析。
基于结构的药物设计:
基于结构的药物设计领域由于能够准确预测小分子与靶蛋白的结合而在计算机辅助药物发现市场占据主导地位。这种方法涉及蛋白质结构分析,以识别潜在的结合位点并设计可以有效与靶标相互作用的分子。制药公司和研究实验室严重依赖基于结构的药物设计来识别先导化合物并优化其药理特性。
基于配体的药物设计:
基于配体的药物设计利用与靶蛋白结合的小分子的知识来设计具有相似特性的新候选药物。当目标蛋白的三维结构未知时,这种方法特别有用。在计算机辅助药物发现市场中,基于配体的药物设计在识别结构多样的化合物方面发挥着重要作用,这些化合物可以调节与癌症、神经系统疾病和心血管疾病等各种疾病有关的关键蛋白质的活性。
基于序列的方法:
基于序列的方法涉及分析氨基酸序列以预测蛋白质的功能和结构,这有助于药物发现。通过比较不同物种的蛋白质序列并识别保守区域,研究人员可以发现潜在的药物靶点并设计选择性结合这些靶点的分子。基于序列的方法通常用于识别肿瘤学等领域的新药物靶点,其中蛋白质序列的特定突变会驱动癌症进展。
治疗领域分析:
计算机辅助药物发现市场根据肿瘤学、神经病学、心血管疾病、呼吸系统疾病和糖尿病等治疗领域进行细分。由于全球癌症患病率不断上升以及对个性化癌症治疗的需求,肿瘤学仍然是最大的细分市场。由于神经系统疾病和心脏相关疾病的发病率不断上升,神经病学和心血管疾病也是重要的领域。呼吸系统疾病和糖尿病是新兴领域,越来越多的研究集中在开发针对这些疾病的创新疗法。
最终用户分析:
制药公司、生物技术公司和研究实验室是计算机辅助药物发现工具的主要最终用户。鉴于制药公司专注于药物开发和商业化,因此在这些技术的采用和利用方面处于市场领先地位。生物技术公司也是重要的用户,利用计算机辅助药物发现来加速新疗法的发现。研究实验室在推进科学知识和探索新药物靶点方面发挥着至关重要的作用,为市场的增长做出了贡献。
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竞争格局:
计算机辅助药物发现 (CADD) 市场的特点是,几家主要参与者开发先进技术以加快药物开发流程,竞争激烈。对个性化医疗的需求不断增长以及疾病日益复杂,导致公司大力投资人工智能和机器学习,以增强其发现能力。生物制药公司和科技公司之间的合作变得越来越普遍,使得计算方法与实验技术的整合成为可能。此外,向基于云的解决方案的转变和大数据分析的结合正在改变传统的药物发现方法,使公司能够提高效率、降低成本并缩短新疗法的上市时间。
顶级市场参与者
——薛定谔
- 化学轴突
- 塞塔拉
- 摩尔软件
- 生物信息学解决方案
——克雷塞特
- 模拟加
- 英科医疗
- Astex 制药公司
- NVIDIA 公司
章 次 页 次 1. 方法
章 次 页 次 2. 执行摘要
第三章 计算机辅助药物发现市场 透视
- 市场概况
- 市场驱动和机会
- 市场限制和挑战
- 规范景观
- 生态系统分析
- 技术和创新 展望
- 主要工业发展
- 供应链分析
- 波特的"五力量分析"
- 新因素的威胁
- 威胁代用品
- 工业竞争
- 供应商的谈判权
- 买方的谈判权
- COVID-19 影响
- PESTLE 分析
- 政治风景区
- 经济景观
- 社会景观
- 技术景观
- 法律景观
- 环境景观
- 竞争性景观
第四章 计算机辅助药物发现市场 按分部分列的统计数据
* 按照报告范围/要求列出的部分
第五章 计算机辅助药物发现市场 按地区分列的统计数据
*列表不穷
章 次 页 次 6. 公司数据
- 业务概览
- 财务
- 产品提供
- 战略绘图
- 最近的发展
- 区域统治
- SWOT 分析
* 按照报告范围/要求列出的公司清单