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Drug Discovery용 인공지능(AI) 시장 분석과 예측(-2034년) : 유형, 제품, 서비스, 기술, 컴포넌트, 용도, 배포, 최종사용자, 단계
Artificial Intelligence for Drug Discovery Market Analysis and Forecast to 2034: Type, Product, Services, Technology, Component, Application, Deployment, End User, Stage
상품코드 : 1699185
리서치사 : Global Insight Services
발행일 : 2025년 04월
페이지 정보 : 영문 417 Pages
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한글목차

Drug Discovery용 인공지능(AI) 시장은 2024년 63억 달러에서 2034년에는 165억 달러로 확대하며, CAGR 약 10.1%로 성장할 것으로 예측됩니다. 이 시장은 의약품 개발 프로세스를 간소화하기 위해 의약품 연구에 AI 기술을 통합하는 것을 포함합니다. 이 시장은 머신러닝, 딥러닝, 데이터 분석을 활용하여 표적 식별, 분자 스크리닝, 예측 모델링을 강화하는 데 초점을 맞추었습니다. 비용 효율적이고 효율적인 신약개발 솔루션에 대한 수요가 증가함에 따라 AI 기반 플랫폼의 발전이 촉진되고 있으며, 하이테크 기업과 제약사 간의 협업을 촉진하고, AI 도입을 위한 규제 프레임워크가 마련되고 있습니다.

시장 개요

신약개발의 인공지능 시장은 빠르게 발전하고 있으며, 주로 약물 최적화 및 재사용, 전임상 검사, 임상 검사 설계로 구분됩니다. 이 중 약물 최적화 및 재사용은 비용 효율적이고 시간 효율적인 약물 개발 프로세스의 필요성에 의해 시장을 주도하고 있습니다. 이 부문의 우위는 약효 예측의 정확성을 높이고 새로운 치료법 시장 출시 시간을 단축하기 위해 업계가 AI에 대한 의존도를 높이고 있기 때문입니다. 머신러닝 알고리즘과 신경망과 같은 기술의 발전은 방대한 데이터세트의 분석을 용이하게 하고, 정확한 약물-표적 상호작용을 가능하게 합니다. 맞춤형 의료 및 AI 기반 바이오마커 탐색과 같은 새로운 하위 부문이 인기를 끌고 있습니다. 이러한 하위 분야는 환자 맞춤형 치료에 혁명을 일으키고 치료 개입의 정확성을 향상시킬 것으로 기대됩니다. 이러한 기술이 성숙해짐에 따라 신약 개발 성공률이 향상되고 맞춤형 의료 솔루션의 혁신이 촉진되어 시장에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

시장 세분화
유형 저분자, 생물제제, 백신, 펩티드, 항체, 항체, 핵산
제품소개 소프트웨어, 플랫폼, 툴, 데이터베이스, 데이터베이스
서비스 컨설팅, 구현, 통합, 유지보수, 교육, 지원, 컨설팅, 구현, 통합, 유지보수, 교육, 지원
기술 머신러닝,딥러닝,자연 언어 처리,컴퓨터 비전,컴퓨터 비전
구성 요소 하드웨어, 소프트웨어, 서비스
용도 타깃 발굴, 분자 스크리닝, 리드 최적화, 전임상, 임상 검사, 임상 검사
전개 클라우드 기반, 온프레미스, 하이브리드
최종사용자 제약회사, 생명공학기업, 연구기관, 개발업무 수탁기관
단계 신약개발,전임상,임상,승인

머신러닝 플랫폼과 소프트웨어 솔루션은 보다 효율적인 의약품 개발 프로세스에 대한 수요 증가에 힘입어 신약 개발 분야의 인공지능 시장을 주도하고 있습니다. 의약품의 효능을 높이고 시장 출시 시간을 단축하기 위해 제약 부문이 AI 기술에 대한 의존도를 높이고 있는 것도 이러한 추세를 더욱 부추기고 있습니다. 지역별로는 북미가 신약 개발에 AI를 도입하는 데 있으며, 선두를 달리고 있으며, 유럽과 아시아태평양은 AI 기반 의료 혁신에 대한 상당한 발전과 투자를 목격하고 있습니다. 경쟁 환경은 구글, 마이크로소프트, IBM과 같은 주요 시장 진출기업이 존재하고 있으며, 이들은 경쟁 우위를 유지하기 위해 지속적인 기술 혁신을 진행하고 있습니다. 북미와 유럽 등 지역의 규제 프레임워크는 특히 환자 안전을 보장하면서 혁신을 장려하는 조치를 통해 시장 역학을 형성하는 데 있으며, 매우 중요합니다. 신약 개발에서 AI의 미래는 유망하며, AI 알고리즘과 컴퓨팅 성능의 발전으로 인해 성장이 가속화될 것으로 예상됩니다. 그러나 데이터 프라이버시에 대한 우려와 AI 모델에 대한 강력한 검증의 필요성은 여전히 남아 있습니다. 이러한 장애물에도 불구하고 AI와 양자 컴퓨팅과 같은 신기술의 통합은 신약개발의 새로운 지평을 열고 시장 확대의 기회를 제공할 것으로 기대됩니다.

주요 동향 및 촉진요인

신약개발 분야의 인공지능 시장은 몇 가지 주요 동향과 촉진요인에 의해 큰 성장을 달성하고 있습니다. 가장 중요한 동향은 AI와 빅데이터 분석의 통합이 진행되어 보다 정확한 신약 개발 프로세스가 가능해졌습니다는 점입니다. 이러한 통합은 복잡한 생물학적 데이터세트에 대한 분석 능력을 강화하여 잠재적인 의약품 후보물질의 식별을 가속화하고 있습니다. 또 다른 추세는 제약회사와 AI 기술 기업 간의 협력 관계의 확대입니다. 이러한 파트너십은 혁신을 촉진하고 의약품 개발 파이프라인을 가속화하고 있습니다. 또한 맞춤형 의료에 대한 수요가 증가하고 있으며, AI는 개인의 유전자 프로파일에 맞게 치료를 조정함으로써 이를 지원할 수 있는 독보적인 입지를 구축하고 있습니다. 이러한 시장 성장 촉진요인 중 하나는 기존 신약 개발에 소요되는 시간과 비용 절감에 대한 절실한 필요성이 대두되고 있으며, AI는 프로세스를 간소화하고 효율성을 향상시킴으로써 그 해결책을 제시하고 있습니다. 또한 만성질환 증가로 인해 새롭고 효과적인 치료법 개발이 필요해지면서 신약개발에 AI의 도입이 더욱 촉진되고 있습니다. 또한 각 기관들이 AI가 의약품 개발을 변화시킬 수 있는 가능성을 인식하고 규제 환경도 개선되고 있습니다.

억제와 과제

인공지능 신약개발 시장에는 몇 가지 중요한 제약요인과 과제가 있습니다. 주요 과제는 AI 기술을 기존 제약 워크플로우에 통합하는 것인데, 이를 위해서는 많은 시간과 리소스를 투자해야 하는 경우가 많습니다. 또한 AI를 활용한 신약개발 툴의 승인 절차가 길고 복잡하므로 규제적 장애물도 큰 장벽이 될 수 있습니다. 또한 AI 솔루션 개발 및 도입과 관련된 높은 비용은 중소기업 시장 진입을 주저하게 만들 수 있습니다. 엄격한 규제로 인해 강력한 보안 조치가 필요하고, 특히 환자 데이터와 관련된 데이터 프라이버시 문제도 장애물이 될 수 있습니다. 마지막으로 AI 기술과 제약 응용의 간극을 효과적으로 메울 수 있는 숙련된 전문가가 부족하여 기술 혁신의 속도를 제한하고 있습니다. 이러한 요인들은 산업을 변화시킬 수 있는 유망한 잠재력에도 불구하고 신약개발에서 인공지능의 급속한 채택과 확장을 가로막고 있습니다.

목차

제1장 Drug Discovery용 인공지능(AI) 시장 개요

제2장 개요

제3장 시장에 관한 주요 인사이트

제4장 Drug Discovery용 인공지능(AI) 전망

제5장 Drug Discovery용 인공지능(AI) 전략

제6장 Drug Discovery용 인공지능(AI) 시장 규모

제7장 Drug Discovery용 인공지능(AI) 시장 : 유형별

제8장 Drug Discovery용 인공지능(AI) 시장 : 제품별

제9장 Drug Discovery용 인공지능(AI) 시장 : 서비스별

제10장 Drug Discovery용 인공지능(AI) 시장 : 기술별

제11장 Drug Discovery용 인공지능(AI) 시장 : 컴포넌트별

제12장 Drug Discovery용 인공지능(AI) 시장 : 용도별

제13장 Drug Discovery용 인공지능(AI) 시장 : 배포별

제14장 Drug Discovery용 인공지능(AI) 시장 : 최종사용자별

제15장 Drug Discovery용 인공지능(AI) 시장 : 단계별

제16장 Drug Discovery용 인공지능(AI) 시장 : 지역별

제17장 경쟁 구도

제18장 기업 개요

KSA
영문 목차

영문목차

Artificial Intelligence for Drug Discovery Market is anticipated to expand from $6.3 billion in 2024 to $16.5 billion by 2034, growing at a CAGR of approximately 10.1%. The market encompasses the integration of AI technologies in pharmaceutical research, aiming to streamline drug development processes. This market focuses on leveraging machine learning, deep learning, and data analytics to enhance target identification, molecular screening, and predictive modeling. The growing need for cost-effective and efficient drug discovery solutions is propelling advancements in AI-driven platforms, fostering collaborations between tech firms and pharmaceutical companies, and encouraging regulatory frameworks for AI adoption.

Market Overview:

The Artificial Intelligence for Drug Discovery Market is evolving rapidly, segmented primarily into drug optimization and repurposing, preclinical testing, and clinical trial design. Of these, drug optimization and repurposing lead the market, driven by the need for cost-effective and time-efficient drug development processes. This segment's dominance is attributed to the industry's growing reliance on AI to enhance the accuracy of drug efficacy predictions and reduce the time-to-market for new therapies. Technological advancements, such as machine learning algorithms and neural networks, facilitate the analysis of vast datasets, enabling precise drug-target interactions. Emerging sub-segments, like personalized medicine and AI-driven biomarker discovery, are gaining traction. These sub-segments promise to revolutionize patient-specific treatments and enhance the precision of therapeutic interventions. As these technologies mature, they are expected to significantly impact the market by improving the success rates of drug discovery and fostering innovation in personalized healthcare solutions.

Market Segmentation
TypeSmall Molecule, Biologics, Vaccines, Peptides, Antibodies, Nucleic Acids
ProductSoftware, Platform, Tools, Databases
ServicesConsulting, Implementation, Integration, Maintenance, Training, Support
TechnologyMachine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing, Computer Vision
ComponentHardware, Software, Services
ApplicationTarget Identification, Molecule Screening, Lead Optimization, Preclinical Testing, Clinical Trials
DeploymentCloud-Based, On-Premise, Hybrid
End UserPharmaceutical Companies, Biotechnology Firms, Research Institutes, Contract Research Organizations
StageDiscovery, Preclinical, Clinical, Approval

Machine learning platforms and software solutions dominate the artificial intelligence for drug discovery market, propelled by the increasing demand for more efficient drug development processes. The pharmaceutical sector's growing reliance on AI technologies to enhance drug efficacy and reduce time-to-market further bolsters this trend. Geographically, North America leads in AI adoption within drug discovery, while Europe and Asia-Pacific are witnessing significant advancements and investments in AI-driven healthcare innovations. The competitive landscape is marked by the presence of key players such as Google, Microsoft, and IBM, who are continually innovating to maintain their competitive edge. Regulatory frameworks in regions like North America and Europe are pivotal in shaping the market dynamics, particularly through policies that encourage innovation while ensuring patient safety. The future of AI in drug discovery is promising, with projections indicating accelerated growth driven by advancements in AI algorithms and computational power. However, challenges such as data privacy concerns and the need for robust validation of AI models persist. Despite these hurdles, the integration of AI with emerging technologies like quantum computing is expected to unlock new frontiers in drug discovery, presenting lucrative opportunities for market expansion.

Geographical Overview:

The Artificial Intelligence for Drug Discovery market is witnessing robust growth across various regions, each exhibiting unique characteristics. North America leads the charge, buoyed by substantial investments in AI technologies and a strong pharmaceutical sector. The presence of key industry players and academic institutions accelerates innovation, making the region a powerhouse in AI-driven drug discovery. Europe follows as a formidable contender, with its commitment to cutting-edge research and development. The region's stringent regulatory framework ensures high-quality outcomes, fostering trust and reliability in AI applications for drug discovery. Collaborative efforts between public and private sectors further bolster Europe's position. In Asia Pacific, the market is expanding rapidly, propelled by significant technological advancements and a burgeoning healthcare sector. Countries like China and India are investing heavily in AI initiatives, aiming to revolutionize drug discovery processes. This surge is supported by government policies and a growing pool of skilled professionals. Latin America is emerging as a promising market, with increasing investments in AI infrastructure and a focus on innovative healthcare solutions. The region's potential is being unlocked through strategic partnerships and government support, paving the way for future growth. The Middle East & Africa are recognizing the transformative power of AI in drug discovery. Investments in AI technologies are on the rise, driven by the need to enhance healthcare outcomes and foster economic development. These regions are poised to capitalize on AI's capabilities to address local healthcare challenges.

Recent Development:

The Artificial Intelligence for Drug Discovery Market has witnessed significant developments over the past three months. Firstly, Pfizer announced a strategic partnership with a leading AI firm to accelerate its drug discovery processes, highlighting the growing trend of pharmaceutical companies integrating AI technologies. Secondly, Roche entered into a joint venture with an AI start-up, focusing on leveraging machine learning to identify novel drug candidates, aiming to streamline and enhance their R&D efforts. Thirdly, AstraZeneca reported a major breakthrough using AI algorithms in identifying potential treatments for rare diseases, underscoring the transformative potential of AI in addressing unmet medical needs. Fourthly, a significant merger was announced between two AI-driven biotech firms, creating a powerhouse poised to innovate in the drug discovery space. Lastly, regulatory bodies in the European Union introduced new guidelines to ensure ethical AI use in drug discovery, emphasizing the importance of transparency and accountability in this burgeoning field. These developments underscore the dynamic and rapidly evolving nature of the AI for Drug Discovery Market.

Key Trends and Drivers:

The Artificial Intelligence for Drug Discovery Market is experiencing substantial growth due to several key trends and drivers. A significant trend is the increasing integration of AI with big data analytics, enabling more precise drug discovery processes. This integration is enhancing the ability to analyze complex biological data sets, thereby accelerating the identification of potential drug candidates. Another trend is the growing collaboration between pharmaceutical companies and AI technology firms. These partnerships are fostering innovation and speeding up the drug development pipeline. Additionally, there is a rising demand for personalized medicine, which AI is uniquely positioned to support by tailoring treatments to individual genetic profiles. Drivers of this market include the urgent need to reduce the time and cost associated with traditional drug discovery methods. AI offers a solution by streamlining processes and improving efficiency. Furthermore, the increasing prevalence of chronic diseases necessitates the development of new and effective therapies, further propelling the adoption of AI in drug discovery. The regulatory environment is also becoming more favorable, with agencies recognizing the potential of AI to transform drug development.

Restraints and Challenges:

The Artificial Intelligence for Drug Discovery Market encounters several critical restraints and challenges. A primary challenge is the integration of AI technologies into existing pharmaceutical workflows, which often requires substantial time and resource investment. Regulatory hurdles also pose significant barriers, as the approval processes for AI-driven drug discovery tools can be lengthy and complex. Furthermore, the high costs associated with developing and implementing AI solutions may deter smaller companies from entering the market. Data privacy concerns, particularly regarding patient data, present another obstacle, as stringent regulations necessitate robust security measures. Lastly, there is a shortage of skilled professionals who can effectively bridge the gap between AI technology and pharmaceutical applications, limiting the pace of innovation. These factors collectively impede the rapid adoption and expansion of AI in drug discovery, despite its promising potential to revolutionize the industry.

Key Companies:

Insilico Medicine, Exscientia, Benevolent AI, Atomwise, Recursion Pharmaceuticals, Schrodinger, Cyclica, Bio Symetrics, Verge Genomics, Xtal Pi, Deep Genomics, Valo Health, Two XAR, Numerate, Cloud Pharmaceuticals, Aria Pharmaceuticals, Path AI, Peptone, Healx, Inveni AI

Sources:

National Institutes of Health (NIH), U.S. Food and Drug Administration (FDA), European Medicines Agency (EMA), World Health Organization (WHO), National Center for Biotechnology Information (NCBI), European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI), National Science Foundation (NSF), U.S. Department of Health and Human Services (HHS), Health Canada, Biotechnology and Biological Sciences Research Council (BBSRC), The Francis Crick Institute, Massachusetts Institute of Technology (MIT) - Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL), Stanford University - Institute for Computational and Mathematical Engineering, University of Oxford - Department of Statistics, Harvard University - Department of Biomedical Informatics, International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology (ISMB), Conference on Artificial Intelligence in Medicine (AIME), American Association for Cancer Research (AACR) Annual Meeting, Society for Laboratory Automation and Screening (SLAS) International Conference and Exhibition, Bio-IT World Conference & Expo

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: Artificial Intelligence for Drug Discovery Overview

2: Executive Summary

3: Premium Insights on the Market

4: Artificial Intelligence for Drug Discovery Outlook

5: Artificial Intelligence for Drug Discovery Strategy

6: Artificial Intelligence for Drug Discovery Size

7: Artificial Intelligence for Drug Discovery, by Type

8: Artificial Intelligence for Drug Discovery, by Product

9: Artificial Intelligence for Drug Discovery, by Services

10: Artificial Intelligence for Drug Discovery, by Technology

11: Artificial Intelligence for Drug Discovery, by Component

12: Artificial Intelligence for Drug Discovery, by Application

13: Artificial Intelligence for Drug Discovery, by Deployment

14: Artificial Intelligence for Drug Discovery, by End User

15: Artificial Intelligence for Drug Discovery, by Stage

16: Artificial Intelligence for Drug Discovery, by Region

17: Competitive Landscape

18: Company Profiles

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