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CADD(Computer-Aided Drug Discovery) 시장
Computer-Aided Drug Discovery
상품코드 : 1551560
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2024년 09월
페이지 정보 : 영문 375 Pages
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한글목차

CADD(Computer-Aided Drug Discovery) 세계 시장, 2030년까지 71억 달러에 달할 것으로 예상

2023년 36억 달러로 추정되는 CADD(Computer-Aided Drug Discovery) 세계 시장은 2023년부터 2030년까지 연평균 9.9% 성장하여 2030년에는 71억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 리간드 기반 설계는 CAGR 10.7%를 기록하여 분석 기간이 끝날 때까지 32억 달러에 도달할 것으로 예상됩니다. 구조 기반 설계 분야의 성장률은 분석 기간 동안 CAGR 9.5%로 추정됩니다.

미국 시장 9억 9,390만 달러로 추정, 중국은 CAGR 13.7%로 성장 전망

미국의 CADD(Computer-Aided Drug Discovery) 시장은 2023년 9억 9,390만 달러에 달할 것으로 추정됩니다. 세계 2위의 경제 대국인 중국은 2030년까지 15억 달러 규모에 도달할 것으로 예상되며, 2023-2030년의 분석 기간 동안 13.7%의 연평균 복합 성장률(CAGR)을 나타낼 것으로 예상됩니다. 다른 주목할 만한 지역 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 동안 각각 7.3%와 8.5%의 연평균 복합 성장률(CAGR)을 나타낼 것으로 예상됩니다. 유럽에서는 독일이 연평균 7.9%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다.

세계 CADD(Computer-Aided Drug Discovery) 시장 - 주요 동향 및 촉진요인 정리

CADD(Computer-Aided Drug Discovery)의 구조와 핵심기술은?

CADD(Computer-Aided Drug Discovery)(CADD)은 계산적 기법을 활용하여 기존에는 시간과 비용이 많이 소요되는 신약개발 과정을 가속화하고 정교화하는 최첨단 접근법입니다. 단백질, 효소 등 생물학적 표적과의 상호작용을 모델링하는 것입니다. 이 과정은 표적의 식별에서 시작하여 방대한 화합물 라이브러리를 스크리닝하고, 표적과 효과적으로 결합하고 그 활성을 조절할 수 있는 가능성을 분석하는 것으로 시작됩니다. 분자 도킹, 분자 동력학 시뮬레이션, 정량적 구조-활성 상관관계(QSAR) 모델링과 같은 기술은 이 과정에서 매우 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 분자 도킹은 약물 분자가 표적 부위에 어떻게 결합하는지를 예측하고, 분자 동력학 시뮬레이션은 약물과 표적의 복합체의 안정성과 시간 경과에 따른 거동에 대한 통찰력을 제공하며, QSAR 모델링은 화학 구조를 기반으로 화합물의 생물학적 활성을 예측하는 데 도움이 됩니다. 이러한 계산 도구는 신약 개발의 초기 단계를 효율화할 뿐만 아니라 약동학 및 독성 프로파일을 예측하여 리드 화합물의 최적화를 가능하게 하고, 궁극적으로 더 효과적이고 안전한 의약품을 생산할 수 있도록 돕습니다.

CADD(Computer-Aided Drug Discovery)의 혜택을 누리고 있는 사람은 누구이며, 어떻게 제약연구를 혁신하고 있는가?

CADD(Computer-Aided Drug Discovery)의 혜택은 제약업계, 학계, 연구기관, 그리고 궁극적으로 새로운 효과적인 치료법에 대한 신속한 접근을 통해 혜택을 받는 환자들에게까지 확대될 수 있습니다. 제약회사는 신약 출시에 막대한 자금과 시간적 압박을 받고 있지만, CADD가 제공하는 효율성을 통해 큰 이익을 얻을 수 있습니다. CADD는 대규모 실험실 실험의 필요성을 줄이고 수백만 개의 화합물을 신속하게 스크리닝할 수 있게 함으로써 유망한 신약 후보물질의 발굴을 가속화하고, 신약개발과 관련된 시간과 비용을 절감할 수 있습니다. 또한, 학계 연구자들은 CADD를 활용하여 새로운 치료 표적과 작용기전을 탐색하고, 기존 방법으로는 치료하기 어려웠던 질병에 대한 혁신적인 약물을 발견하고 있습니다. 환자들에게 CADD의 효과는 부작용이 적고 보다 표적화된 치료법의 형태로 나타납니다. 계산 모델링의 정확성은 건강한 세포와의 상호작용을 최소화하면서 질병을 유발하는 분자와 특이적으로 상호작용하도록 조정된 약물을 설계할 수 있기 때문입니다. 그 결과, CADD(Computer-Aided Drug Discovery)은 제약 산업을 변화시킬 뿐만 아니라, 보다 개인화되고 효과적인 헬스케어의 길을 열어가고 있습니다.

CADD(Computer-Aided Drug Discovery)의 최신 기술 혁신과 동향은?

CADD(Computer-Aided Drug Discovery) 분야는 빠르게 진화하고 있으며, 몇 가지 새로운 트렌드와 혁신이 제약 연구의 미래를 형성하고 있습니다. 가장 중요한 발전 중 하나는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 CADD 프로세스에 통합하는 것으로, AI 기반 알고리즘은 방대한 데이터 세트를 분석하고, 패턴을 식별하고, 전례 없는 정확도로 신약 후보물질의 활성을 예측할 수 있습니다. 이에 따라 신규 화합물 생성, 기존 화합물 최적화, 임상 결과 예측까지 자율적으로 수행하는 AI 기반 신약개발 플랫폼이 등장하고 있습니다. 또 다른 트렌드는 클라우드 컴퓨팅과 빅데이터 분석의 활용 확대입니다. 클라우드 컴퓨팅과 빅데이터 분석을 통해 연구자들은 분산 컴퓨팅의 힘을 활용하여 복잡한 시뮬레이션과 대규모 데이터 세트를 보다 효율적으로 분석할 수 있습니다. 양자컴퓨팅의 등장은 아직 초기 단계이지만, 원자 수준에서 분자 간 상호작용을 시뮬레이션할 수 있게 함으로써 CADD에 혁명을 일으키고 약물의 효능과 안전성을 보다 정확하게 예측할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 또한, 유전체학, 단백질체학, 대사체학 등 멀티오믹스 데이터의 활용은 CADD에서 점점 더 중요해지고 있으며, 질병 메커니즘에 대한 보다 종합적인 이해와 신약 타겟을 식별할 수 있게 해줍니다. 이러한 기술 혁신은 신약 개발의 가능성을 넓히고, 보다 신속하고 비용 효율적이며 정확한 치료법을 개발할 수 있도록 돕고 있습니다.

CADD(Computer-Aided Drug Discovery) 시장의 성장 원동력은?

CADD(Computer-Aided Drug Discovery) 시장의 성장은 제약 및 생명공학 산업의 지속적인 변화를 반영하는 몇 가지 요인에 의해 주도되고 있습니다. 주요 요인 중 하나는 질병 생물학의 복잡성으로 인해 신약개발에 더 정교한 도구가 필요하게 되었습니다는 점입니다. 암, 신경질환, 희귀 유전질환과 같은 질병에 대한 이해가 높아짐에 따라 이러한 복잡한 질병에 효과적으로 대응할 수 있는 표적치료제의 필요성이 증가하고 있습니다. 특히 AI, 머신러닝, 양자 컴퓨팅과 같은 기술 발전은 CADD를 더욱 강력하고 쉽게 사용할 수 있게 함으로써 업계 전반에서 CADD의 채택을 더욱 촉진하고 있으며, CADD는 신약 개발 프로세스를 간소화하고 그에 따른 재정적 위험을 완화하는 솔루션을 제공함으로써 의약품 개발 비용의 상승과 새로운 치료제 시장 출시 시간을 단축해야 한다는 압박도 큰 요인으로 작용하고 있습니다. 또한, 환자 개개인의 유전자 프로파일에 따라 맞춤형 치료법을 개발해야 하는 맞춤의료에 대한 관심이 높아지면서 특이성과 효능이 높은 의약품을 설계할 수 있는 CADD 기술에 대한 수요도 증가하고 있습니다. 제약사, 학계, 기술 제공업체 간의 협력 강화는 혁신을 촉진하고 CADD의 역량을 확대하는 데에도 기여하고 있습니다. 이러한 요인들이 복합적으로 작용하여 CADD(Computer-Aided Drug Discovery) 시장의 성장을 가속하고 미래 의료 발전의 중요한 원동력으로 자리매김하고 있습니다.

조사 대상 기업 예시(총 36건)

  • Bayer AG
  • Charles River Laboratories International, Inc.
  • ChemDiv, Inc.
  • Pharmaron Beijing Co.
  • BOC Sciences
  • Chemical Computing Group ULC
  • Curia Global, Inc.
  • Bioduro-Sundia
  • Aaranya Biosciences Pvt.
  • Aris Pharmaceuticals, Inc.

    목차

    제1장 조사 방법

    제2장 주요 요약

    • 시장 개요
    • 주요 기업
    • 시장 동향과 촉진요인
    • 세계 시장 전망

    제3장 시장 분석

    • 미국
    • 캐나다
    • 일본
    • 중국
    • 유럽
    • 프랑스
    • 독일
    • 이탈리아
    • 영국
    • 스페인
    • 러시아
    • 기타 유럽
    • 아시아태평양
    • 호주
    • 인도
    • 한국
    • 기타 아시아태평양
    • 라틴아메리카
    • 아르헨티나
    • 브라질
    • 멕시코
    • 기타 라틴아메리카
    • 중동
    • 이란
    • 이스라엘
    • 사우디아라비아
    • 아랍에미리트(UAE)
    • 기타 중동
    • 아프리카

    제4장 경쟁

    LSH
    • 영문 목차

    영문목차

    Global Computer-Aided Drug Discovery Market to Reach US$7.1 Billion by 2030

    The global market for Computer-Aided Drug Discovery estimated at US$3.6 Billion in the year 2023, is expected to reach US$7.1 Billion by 2030, growing at a CAGR of 9.9% over the analysis period 2023-2030. Ligand-based Design, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 10.7% CAGR and reach US$3.2 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Structure-based Design segment is estimated at 9.5% CAGR over the analysis period.

    The U.S. Market is Estimated at US$993.9 Million While China is Forecast to Grow at 13.7% CAGR

    The Computer-Aided Drug Discovery market in the U.S. is estimated at US$993.9 Million in the year 2023. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$1.5 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 13.7% over the analysis period 2023-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 7.3% and 8.5% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 7.9% CAGR.

    Global Computer-Aided Drug Discovery Market - Key Trends and Drivers Summarized

    How Does Computer-Aided Drug Discovery Work and What Are Its Core Technologies?

    Computer-aided drug discovery (CADD) is a cutting-edge approach that leverages computational methods to accelerate and refine the drug discovery process, traditionally a time-consuming and costly endeavor. At its core, CADD involves the use of sophisticated algorithms and simulations to model the interactions between potential drug candidates and biological targets, such as proteins or enzymes. The process begins with the identification of a target, followed by the screening of vast libraries of chemical compounds, which are analyzed for their potential to bind effectively with the target and modulate its activity. Technologies such as molecular docking, molecular dynamics simulations, and quantitative structure-activity relationship (QSAR) modeling play pivotal roles in this process. Molecular docking, for instance, predicts how a drug molecule will fit into a target site, while molecular dynamics simulations provide insights into the stability and behavior of the drug-target complex over time. QSAR modeling helps in predicting the biological activity of compounds based on their chemical structure. These computational tools not only streamline the early stages of drug discovery but also allow for the optimization of lead compounds by predicting their pharmacokinetic and toxicity profiles, ultimately leading to more effective and safer drugs.

    Who Benefits from Computer-Aided Drug Discovery and How Is It Transforming Pharmaceutical Research?

    The benefits of computer-aided drug discovery extend across the pharmaceutical industry, academic research institutions, and ultimately, patients who stand to gain from faster access to new and effective treatments. Pharmaceutical companies, faced with the immense financial and time pressures of bringing new drugs to market, benefit significantly from the efficiency gains offered by CADD. By reducing the need for extensive laboratory experimentation and enabling the rapid screening of millions of compounds, CADD accelerates the identification of promising drug candidates, reducing both the time and cost associated with drug development. Academic researchers also leverage CADD to explore novel therapeutic targets and mechanisms of action, often leading to the discovery of innovative drugs for conditions that have been challenging to treat with conventional methods. For patients, the impact of CADD is seen in the form of more targeted therapies with fewer side effects, as the precision of computational modeling allows for the design of drugs that are tailored to interact specifically with disease-causing molecules while minimizing interactions with healthy cells. As a result, computer-aided drug discovery is not only transforming the pharmaceutical landscape but also paving the way for more personalized and effective healthcare.

    What Are the Latest Innovations and Trends in Computer-Aided Drug Discovery?

    The field of computer-aided drug discovery is rapidly evolving, with several emerging trends and innovations shaping the future of pharmaceutical research. One of the most significant developments is the integration of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) into the CADD process. AI-driven algorithms are capable of analyzing vast datasets, identifying patterns, and predicting the activity of drug candidates with unprecedented accuracy. This has led to the emergence of AI-based drug discovery platforms that can autonomously generate novel compounds, optimize existing ones, and even predict clinical outcomes. Another trend is the increasing use of cloud computing and big data analytics, which allow researchers to harness the power of distributed computing to perform complex simulations and analyze large datasets more efficiently. The rise of quantum computing, though still in its early stages, holds the potential to revolutionize CADD by enabling the simulation of molecular interactions at an atomic level, leading to more accurate predictions of drug efficacy and safety. Additionally, the use of multi-omics data, including genomics, proteomics, and metabolomics, is becoming increasingly important in CADD, enabling a more comprehensive understanding of disease mechanisms and the identification of new drug targets. These innovations are pushing the boundaries of what is possible in drug discovery, leading to faster, more cost-effective, and more precise therapeutic development.

    What Is Driving the Growth of the Computer-Aided Drug Discovery Market?

    The growth in the computer-aided drug discovery market is driven by several factors that reflect the ongoing transformation of the pharmaceutical and biotechnology industries. One of the primary drivers is the increasing complexity of disease biology, which demands more sophisticated tools for drug discovery. As diseases like cancer, neurological disorders, and rare genetic conditions become better understood, there is a growing need for targeted therapies that can address these complex conditions effectively. Technological advancements, particularly in AI, machine learning, and quantum computing, are making CADD more powerful and accessible, further driving its adoption across the industry. The rising cost of drug development and the pressure to reduce time-to-market for new therapies are also significant factors, as CADD offers a solution that can streamline the drug discovery process and reduce the financial risks associated with it. Additionally, the growing focus on personalized medicine, which requires the development of therapies tailored to individual patients based on their genetic profiles, is fueling demand for CADD technologies that can design drugs with high specificity and efficacy. The increasing collaboration between pharmaceutical companies, academic institutions, and technology providers is also fostering innovation and expanding the capabilities of CADD. Together, these factors are propelling the growth of the computer-aided drug discovery market, positioning it as a key driver of future advancements in medicine.

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    TABLE OF CONTENTS

    I. METHODOLOGY

    II. EXECUTIVE SUMMARY

    III. MARKET ANALYSIS

    IV. COMPETITION

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