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단백질 폴딩을 위한 AI 시장 : 시장 분석 및 예측-유형별, 제품별, 서비스별, 기술별, 컴포넌트별, 용도별, 전개별, 최종 사용자별, 기능별, 솔루션별(-2033년)
AI for Protein Folding Market Analysis and Forecast to 2033: Type, Product, Services, Technology, Component, Application, Deployment, End User, Functionality, Solutions
상품코드 : 1632762
리서치사 : Global Insight Services
발행일 : 2025년 01월
페이지 정보 : 영문 388 Pages
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한글목차

단백질 폴딩을 위한 AI 시장은 CAGR 25.7%로 전망되며, 2024년 15억 달러에서 2034년 153억 달러로 확대될 것으로 예측됩니다.

단백질 폴딩을 위한 AI 시장에는 단백질 구조를 예측 및 모델링하기 위한 AI 기술의 개발과 용도가 포함됩니다. 이 시장은 신약, 맞춤형 의료, 생명 공학 연구를 추진하는 데 매우 중요합니다. 머신러닝 알고리즘과 컴퓨팅 능력을 활용함으로써, 이 분야는 복잡한 단백질 구성을 해명하고 질병 이해와 신규 치료제의 창출에 있어서의 돌파구를 촉진하는 것을 목표로 하고 있으며, 그 결과 기술 혁신과 투자의 큰 기회를 제공합니다.

단백질 폴딩을 위한 AI 시장은 주로 계산 생물학과 생명공학의 발전으로 현저한 성장을 이루고 있습니다. 구조 생물학 부문은 의약품 및 개인화 의학에서 중요한 역할을 뒷받침하고 최고 성과를 높이는 하위 부문입니다. 머신 러닝 알고리즘, 특히 딥러닝은 전례 없는 정확도로 단백질 구조를 예측하는 능력을 반영하여 두 번째로 높은 성과를 거두었습니다. 북미는 견고한 연구 인프라와 AI 기술에 대한 엄청난 투자로 지역 시장을 선도하고 있습니다. 유럽은 연구 기관과 생명 공학 기업 간의 공동 이니셔티브에 의해 지원되며, 약간의 차이로 이어지고 있습니다. 국가별로는 미국이 최첨단을 달리고 있으며 하이테크 대기업과 혁신적 신흥기업의 존재감이 큽니다. 독일은 정부의 지원과 정밀의료에 대한 주력에 견인되어 두 번째로 높은 실적을 올리고 있습니다. 시장 확대는 효율적인 의약품 개발 과정을 필요로 하는 만성 질환 증가에 의해 더욱 가속화되고 있습니다.

2023년 단백질 폴딩을 위한 AI 시장은 계산 생물학의 현저한 진보가 성장을 견인하고 역동적인 상황을 보여주었습니다. 시장 규모는 계산 능력으로 200페타플롭스로 추정되며, 2033년에는 500페타플롭스에 이를 전망입니다. 머신 러닝 알고리즘은 시장 점유율의 45%를 차지하고, 딥러닝 기술이 30%, 하이브리드 접근법이 25%가 되었습니다. 머신러닝 부문은 단백질 폴딩의 다양한 문제를 처리하는 다양성이 장점이 있습니다. DeepMind, IBM, Schrodinger 등 주요 기업이 최전선에 있으며, 독자적인 기술을 활용하여 단백질의 폴딩 정밀도와 효율을 높이고 있습니다.

경쟁력은 기술 혁신과 전략적 파트너십에 의해 형성되며, DeepMind의 AlphaFold는 정밀 벤치마크로 선도하고 있습니다. 미국 FDA의 계산 모델에 대한 지침과 같은 규제 프레임워크는 시장 운영과 컴플라이언스 비용에 영향을 미칩니다. 향후 예측에서는 연구개발 투자 증가와 정밀의료에 대한 수요에 견인되고 CAGR은 15%로 전망됩니다. AI와 양자 컴퓨팅의 통합은 전례없는 진보를 기대할 수 있습니다. 과제는 데이터 프라이버시에 대한 우려와 표준화된 검증 프로토콜의 필요성을 포함합니다. 시장이 발전함에 따라 이러한 장애물을 극복하고 잠재적인 기회를 얻으려면 학계와 산업계의 협력이 필수적입니다.

단백질 폴딩을 위한 AI 시장은 계산 생물학과 생명공학의 발전에 견인되어 다양한 지역에서 큰 성장을 이루고 있습니다. 북미는 최전선에 있으며 미국은 강력한 연구 인프라와 인공지능 및 생명 공학에 대한 엄청난 자금 지원을 통해 주도하고 있습니다. 유명한 연구기관과 생명공학 기업의 존재는 이 지역 시장 성장을 더욱 가속화하고 있습니다.

유럽은 영국, 독일 등의 국가들이 현저한 공헌을 하고 있으며, 그 뒤를 이었습니다. 유럽 시장은 학술계와 산업계의 협력 체제로부터 혜택을 받아 단백질 폴딩 기술의 혁신을 촉진하고 있습니다. AI 연구를 지원하는 정부의 이니셔티브도 중요한 역할을 합니다.

아시아태평양은 생명공학과 인공지능에 대한 투자 증가에 힘입어 유망한 지역으로 부상하고 있습니다. 중국과 일본 등의 국가들은 연구 개발에 많은 투자를 하고 있으며 단백질 폴딩의 능력 강화를 목표로 하고 있습니다. 이 지역에서는 헬스케어 및 의약품에 대한 주목이 높아지고 있어 시장 확대를 더욱 뒷받침하고 있습니다.

라틴아메리카에서는 시장이 점차 견인력을 늘리고 있습니다. 브라질과 멕시코는 최전선이며 국제 연구 기관과의 공동 연구의 혜택을 누리고 있습니다. 이 지역에서는 생명공학과 헬스케어 솔루션에 대한 관심이 높아지고 있으며 시장 성장 기회가 되고 있습니다.

중동 및 아프리카는 이제 막 시작되었지만 향후 성장 가능성을 보여줍니다. 아랍에미리트(UAE)과 같은 국가들은 경제 다양화를 위해 생명공학과 인공지능에 투자하고 있습니다. 세계 연구 기관과의 공동 연구는 이 지역 시장 개척을 가속화할 수 있습니다.

목차

제1장 단백질 폴딩을 위한 AI 시장 개요

제2장 주요 요약

제3장 시장에 관한 중요 인사이트

제4장 단백질 폴딩을 위한 AI 시장 전망

제5장 단백질 폴딩을 위한 AI 시장 전략

제6장 단백질 폴딩을 위한 AI 시장 규모

제7장 단백질 폴딩을 위한 AI 시장 : 유형별

제8장 단백질 폴딩을 위한 AI 시장 : 제품별

제9장 단백질 폴딩을 위한 AI 시장 : 서비스별

제10장 단백질 폴딩을 위한 AI 시장 : 기술별

제11장 단백질 폴딩을 위한 AI 시장 : 컴포넌트별

제12장 단백질 폴딩을 위한 AI 시장 : 용도별

제13장 단백질 폴딩을 위한 AI 시장 : 전개별

제14장 단백질 폴딩을 위한 AI 시장 : 최종 사용자별

제15장 단백질 폴딩을 위한 AI 시장 : 기능별

제16장 단백질 폴딩을 위한 AI 시장 : 솔루션별

제17장 단백질 폴딩을 위한 AI 시장 : 지역별

제18장 경쟁 구도

제19장 기업 프로파일

AJY
영문 목차

영문목차

The AI for Protein Folding market is expected to expand from $1.5 billion in 2024 to $15.3 billion by 2034, reflecting a CAGR of 25.7%.

The AI for Protein Folding Market encompasses the development and application of artificial intelligence technologies to predict and model protein structures. This market is pivotal in advancing drug discovery, personalized medicine, and biotechnology research. By leveraging machine learning algorithms and computational power, the sector aims to unravel complex protein configurations, facilitating breakthroughs in understanding diseases and creating novel therapeutics, thus offering significant opportunities for innovation and investment.

The AI for Protein Folding Market is witnessing remarkable growth, primarily driven by advancements in computational biology and biotechnology. The structural biology segment is the top-performing sub-segment, fueled by its critical role in drug discovery and personalized medicine. Machine learning algorithms, particularly deep learning, represent the second-highest performing sub-segment, reflecting their ability to predict protein structures with unprecedented accuracy. North America leads the regional market, owing to its robust research infrastructure and significant investments in AI technology. Europe follows closely, supported by collaborative initiatives between research institutions and biotech companies. Within countries, the United States is at the forefront, benefiting from a strong presence of tech giants and innovative startups. Germany is the second-highest performer, driven by government support and a focus on precision medicine. The market's expansion is further accelerated by the increasing incidence of chronic diseases, necessitating efficient drug development processes.

In 2023, the AI for Protein Folding Market exhibited a dynamic landscape, with significant advancements in computational biology driving growth. The market volume was estimated at 200 petaflops of computational capacity, with expectations to reach 500 petaflops by 2033. Machine learning algorithms accounted for 45% of market share, followed by deep learning techniques at 30%, and hybrid approaches at 25%. The machine learning segment benefits from its versatility in handling diverse protein folding challenges. Key players such as DeepMind, IBM, and Schr\odinger are at the forefront, leveraging proprietary technologies to enhance protein folding accuracy and efficiency.

Competitive forces are shaped by technological innovation and strategic partnerships, with DeepMind's AlphaFold leading in accuracy benchmarks. Regulatory frameworks, such as the U.S. FDA's guidelines on computational models, influence market operations and compliance costs. The integration of AI with quantum computing holds promise for unprecedented advancements. Challenges include data privacy concerns and the need for standardized validation protocols. As the market evolves, collaboration between academia and industry will be crucial in overcoming these hurdles and unlocking potential opportunities.

The AI for Protein Folding Market is witnessing significant growth across various regions, driven by advancements in computational biology and biotechnology. North America stands at the forefront, with the United States leading due to its strong research infrastructure and substantial funding in AI and biotechnology. The presence of renowned research institutions and biotechnology firms further accelerates market growth in this region.

Europe follows closely, with countries like the United Kingdom and Germany making notable contributions. The European market benefits from collaborative efforts between academia and industry, fostering innovation in protein folding technologies. Government initiatives supporting AI research also play a crucial role.

Asia Pacific is emerging as a promising region, propelled by increasing investments in biotechnology and AI. Countries such as China and Japan are investing heavily in research and development, aiming to enhance their capabilities in protein folding. The region's growing focus on healthcare and pharmaceuticals further drives market expansion.

In Latin America, the market is gradually gaining traction. Brazil and Mexico are at the forefront, benefiting from collaborations with international research institutions. The region's growing interest in biotechnology and healthcare solutions presents opportunities for market growth.

The Middle East and Africa region is still nascent but shows potential for future growth. Countries like the United Arab Emirates are investing in biotechnology and AI to diversify their economies. Collaborative efforts with global research entities could accelerate market development in this region.

Key Companies

Deep Mind, Atomwise, Insilico Medicine, Schr\odinger, Exscientia, Xtal Pi, Benevolent AI, Cyclica, Peptone, Arzeda, Protein Qure, Bio Symetrics, Lab Genius, Revive Med, Menten AI, Amino.ai, Turbine, Envisagenics, A2 A Pharmaceuticals, Molecular AI

Sources

National Institutes of Health (NIH), European Molecular Biology Laboratory (EMBL), Protein Data Bank (PDB), Human Proteome Organization (HUPO), International Society for Computational Biology (ISCB), World Health Organization (WHO) - Health Research, U.S. Department of Energy - Office of Science, European Commission - Research and Innovation, The Francis Crick Institute, Max Planck Institute for Biophysical Chemistry, The Wellcome Trust, National Science Foundation (NSF), National Center for Biotechnology Information (NCBI), Cambridge University - Department of Biochemistry, Stanford University - Department of Structural Biology, Massachusetts Institute of Technology (MIT) - Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology (ISMB), Conference on Research in Computational Molecular Biology (RECOMB), Cold Spring Harbor Laboratory - Protein Folding & Dynamics Conference, Gordon Research Conferences - Protein Folding Dynamics

Research Scope

Our research scope provides comprehensive market data, insights, and analysis across a variety of critical areas. We cover Local Market Analysis, assessing consumer demographics, purchasing behaviors, and market size within specific regions to identify growth opportunities. Our Local Competition Review offers a detailed evaluation of competitors, including their strengths, weaknesses, and market positioning. We also conduct Local Regulatory Reviews to ensure businesses comply with relevant laws and regulations. Industry Analysis provides an in-depth look at market dynamics, key players, and trends. Additionally, we offer Cross-Segmental Analysis to identify synergies between different market segments, as well as Production-Consumption and Demand-Supply Analysis to optimize supply chain efficiency. Our Import-Export Analysis helps businesses navigate global trade environments by evaluating trade flows and policies. These insights empower clients to make informed strategic decisions, mitigate risks, and capitalize on market opportunities.

TABLE OF CONTENTS

1: AI for Protein Folding Market Overview

2: Executive Summary

3: Premium Insights on the Market

4: AI for Protein Folding Market Outlook

5: AI for Protein Folding Market Strategy

6: AI for Protein Folding Market Size

7: AI for Protein Folding Market, by Type

8: AI for Protein Folding Market, by Product

9: AI for Protein Folding Market, by Services

10: AI for Protein Folding Market, by Technology

11: AI for Protein Folding Market, by Component

12: AI for Protein Folding Market, by Application

13: AI for Protein Folding Market, by Deployment

14: AI for Protein Folding Market, by End User

15: AI for Protein Folding Market, by Functionality

16: AI for Protein Folding Market, by Solutions

17: AI for Protein Folding Market, by Region

18: Competitive Landscape

19: Company Profiles

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