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세계의 예측 독성학 분야 인공지능 시장
Artificial Intelligence in Predictive Toxicology
상품코드 : 1643511
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 01월
페이지 정보 : 영문 206 Pages
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한글목차

예측 독성학 분야 인공지능 세계 시장, 2030년까지 22억 달러에 달할 전망

2024년에 5억 8,800만 달러로 추정되는 예측 독성학 분야 인공지능 세계 시장은 2024-2030년 분석 기간 동안 27.5%의 CAGR로 성장하여 2030년에는 22억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 예측 독성학 솔루션의 AI는 CAGR 24.8%, 분석 기간 동안 14억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 예측 독성학 서비스의 AI 부문은 분석 기간 동안 CAGR 33.2%로 성장할 것으로 추정됩니다.

미국 시장 1억 3,370만 달러로 추정, 중국은 CAGR 26.2%로 성장 전망

미국의 예측 독성학 분야 인공지능 시장은 2024년에 1억 3,370만 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 세계 2위의 경제 대국인 중국은 2024-2030년 분석 기간 동안 26.2%의 CAGR로 2030년까지 3억 3,330만 달러의 시장 규모에 도달할 것으로 예측됩니다. 다른 주목할 만한 지역 시장으로는 일본과 캐나다가 분석 기간 동안 각각 24.7% 및 24.0%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 유럽에서는 독일이 약 19.3%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.

세계 예측 독성학 분야 인공지능 시장 - 주요 동향 및 촉진요인 정리

AI는 독극물 검사에 어떤 혁명을 가져올 것인가?

인공지능(AI)은 화학제품과 물질의 독성을 보다 빠르고 정확하며 비용 효율적으로 예측할 수 있는 방법을 제공함으로써 독성학에 변화를 일으키고 있습니다. 동물 실험이나 장시간의 실험 절차에 의존하는 전통적인 독성 평가는 대규모 데이터세트를 기반으로 인간의 반응을 시뮬레이션하는 AI 기반 예측 모델로 대체되고 있으며, AI는 기계학습(ML), 딥러닝(DL), 데이터 분석을 활용하여 분자 구조를 분석하고, 잠재적인 독성 효과를 예측할 수 있습니다. 잠재적 독성 작용을 높은 정확도로 예측합니다.

예측 독성학에서 AI의 주요 용도 중 하나는 의약품 개발 및 화학제품 제조의 초기 단계에서 독성 물질을 식별하는 능력입니다. AI 시스템은 화학적 특성, 생물학적 상호작용, 실험 결과에서 얻은 방대한 데이터세트를 분석하여 유해할 가능성이 높은 화합물을 신속하게 식별할 수 있습니다. 이를 통해 개발 프로세스를 가속화하고 안전성 테스트에 소요되는 시간과 비용을 크게 줄일 수 있습니다. 또한 다양한 생물학적 시스템에서 독성을 예측하는 AI의 능력은 동물 실험에 대한 의존도를 낮추고 윤리 및 규제 기준에 부합합니다.

AI 모델은 또한 발암성, 생식독성, 신경독성 등 화학제품 노출로 인한 장기적인 영향을 예측하는 능력을 향상시킵니다. 이러한 능력은 의약품, 화학제품, 환경안전 등의 산업에서 매우 중요하며, 유해물질을 조기에 식별하여 인명을 구하고 규제 위반을 방지할 수 있습니다.

예측 독성학에서 AI의 채택을 촉진하는 요인은 무엇인가?

안전과 규제 준수에 대한 관심이 높아지면서 예측 독성학 분야에서 AI 도입의 중요한 동인이 되고 있습니다. 환경 오염, 화학제품 노출, 동물 실험의 윤리적 의미에 대한 전 세계적인 우려가 높아지는 가운데, AI는 기존의 독성학 기법에 대한 유망한 대안을 제공하고 있으며, AI 시스템은 규제 기관과 업계에 화학제품의 안전성을 평가할 수 있는 보다 신뢰할 수 있고, 확장 가능하며, 정확한 방법을 제공합니다.

또한, 정밀의료와 맞춤의료의 부상으로 독성학에서 고급 예측 도구의 필요성이 가속화되고 있습니다. 보다 개인화된 의약품이 개발됨에 따라 특정 화합물이 다양한 유전자 프로파일에 어떤 영향을 미치는지 이해하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 복잡한 생물학적 데이터를 분석하고 개인의 유전적 구성에 따라 독성학적 영향을 예측하는 AI의 능력은 의약품의 안전성과 효능을 향상시키고 특정 환자 그룹에 맞춤화된 치료를 보장합니다.

보다 효율적이고 지속가능한 연구 방법론으로의 전환은 예측 독성학 분야에서 AI의 채택을 촉진하고 있습니다. 기존의 독성 연구는 시간과 비용이 많이 소요되는 반면, AI 시스템은 높은 처리량 스크리닝과 빠른 독성 예측을 가능하게 합니다. 이는 특히 안전성 테스트가 시장 진입에 필수적인 제약, 화학, 소비재 산업에서 제품 개발의 전반적인 비용을 절감할 수 있습니다.

AI가 독성 예측의 정확성과 효율성을 향상시킬 수 있을까?

AI는 독성 예측의 정확성과 효율성을 크게 향상시켜 기존 방법의 한계를 극복하고 있습니다. 기존의 독성 테스트는 종종 비용과 시간이 많이 소요되는 대규모 생체 내 시험을 수작업으로 수행해야 하지만, AI 알고리즘은 화학적 특성과 생물학적 결과의 대규모 데이터세트를 분석하여 수작업보다 훨씬 더 정확하고 빠른 속도로 독성을 예측할 수 있습니다. 이러한 AI 기반 모델은 수백만 개의 화합물을 신속하게 분석하고 추가 조사가 필요한 화합물의 우선순위를 정할 수 있습니다.

또한, AI 시스템은 대사 과정과 유전적 변이 등 독성에 영향을 미치는 복잡한 변수를 고려하여 예측 정확도를 향상시킵니다. 유전체학, 단백질학 및 기타 분야의 데이터를 통합함으로써 AI는 독성 모델의 예측 능력을 향상시켜 보다 견고하고 신뢰할 수 있는 독성 모델을 만들 수 있습니다. 이를 통해 잠재적인 안전 문제를 조기에 발견하여 보다 안전한 화학제품과 의약품이 시장에 출시될 수 있도록 돕습니다.

예측 독성학에서 AI의 또 다른 큰 장점은 새로운 데이터로부터 지속적으로 학습하는 능력입니다. 더 많은 독성 데이터를 사용할 수 있게 되면 기계 학습 알고리즘은 예측을 개선하고 시간이 지남에 따라 개선됩니다. 이러한 반복 학습 과정을 통해 AI 시스템은 정확성을 최첨단을 유지하고, 더 나은 위험 평가를 가능하게 하며, 화학제품과 의약품의 안전성 프로파일을 개선할 수 있습니다.

예측 독성학 분야의 AI 시장 성장을 주도하는 요인은 무엇일까?

예측 독성학 분야 인공지능 시장의 성장은 몇 가지 주요 요인에 의해 주도되고 있으며, 이는 보다 안전하고 효율적인 검사 방법에 대한 수요 증가를 반영하고 있습니다. 제약 및 화학제품에 대한 세계 수요 증가와 엄격한 안전 규제는 첨단 예측 독성학 도구에 대한 수요를 증가시키고 있으며, AI는 이러한 수요를 충족시킬 수 있는 효율적이고 확장 가능한 솔루션을 제공하여 독성 테스트에 소요되는 비용과 시간을 크게 줄일 수 있습니다.

지속가능하고 윤리적인 시험 방법으로의 전환이 가속화되고 있는 것도 AI의 채택을 촉진하고 있습니다. 동물실험을 줄여야 한다는 사회적, 규제적 압력이 높아지는 가운데, AI를 활용한 모델은 동물실험에 따른 윤리적 우려 없이 화학제품의 안전성을 평가할 수 있는 실행 가능한 대안을 제시합니다.

딥러닝, 빅데이터 분석, 고성능 컴퓨팅과 같은 AI의 기술 발전은 독성학 모델의 예측 능력을 향상시키고 있습니다. 이러한 기술 혁신으로 AI 시스템은 다양한 출처의 방대한 데이터를 처리할 수 있게 되어 독성 예측의 정확도가 향상되고 있습니다.

마지막으로, 환경 안전과 규제 준수에 있어 AI의 통합과 규제 준수에 대한 중요성이 높아지면서 여러 산업 분야에서 AI 기반 예측 독성학 도구의 채택이 증가하고 있습니다. 이러한 요인들은 AI 연구에 대한 투자 증가와 함께 시장의 급격한 성장을 촉진하고 AI를 독성 시험의 미래에서 중요한 역할을 할 수 있는 중요한 요소로 자리매김하고 있습니다.

부문

컴포넌트(솔루션 컴포넌트, 서비스 컴포넌트), 기술(머신러닝 기술, 자연어 처리 기술, 컴퓨터 비전 기술, 기타 기술), 독성 엔드포인트(유전자 독성 엔드포인트, 간독성 엔드포인트, 신경독성 엔드포인트, 심장독성 엔드포인트, 기타 독성 엔드포인트), 최종 용도(제약/바이오 기업 최종 용도, 화학/화장품 최종 용도, 위탁연구기관 최종 용도, 기타 최종 용도)

조사 대상 기업 사례(주목 36개사)

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

ksm
영문 목차

영문목차

Global Artificial Intelligence in Predictive Toxicology Market to Reach US$2.2 Billion by 2030

The global market for Artificial Intelligence in Predictive Toxicology estimated at US$508.8 Million in the year 2024, is expected to reach US$2.2 Billion by 2030, growing at a CAGR of 27.5% over the analysis period 2024-2030. AI in Predictive Toxicology Solutions, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 24.8% CAGR and reach US$1.4 Billion by the end of the analysis period. Growth in the AI in Predictive Toxicology Services segment is estimated at 33.2% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$133.7 Million While China is Forecast to Grow at 26.2% CAGR

The Artificial Intelligence in Predictive Toxicology market in the U.S. is estimated at US$133.7 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$333.3 Million by the year 2030 trailing a CAGR of 26.2% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 24.7% and 24.0% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 19.3% CAGR.

Global Artificial Intelligence in Predictive Toxicology Market - Key Trends & Drivers Summarized

How Is AI Revolutionizing Toxicology Testing?

Artificial Intelligence (AI) is transforming toxicology by enabling faster, more accurate, and cost-effective methods for predicting the toxicity of chemicals and substances. Traditional toxicological assessments, which often rely on animal testing and lengthy experimental procedures, are being replaced by AI-powered predictive models that simulate human responses based on large datasets. AI leverages machine learning (ML), deep learning (DL), and data analytics to analyze molecular structures and predict potential toxic effects with high precision.

One of the key applications of AI in predictive toxicology is its ability to identify toxic substances at an early stage of drug development or chemical manufacturing. By analyzing vast datasets from chemical properties, biological interactions, and experimental results, AI systems can quickly identify compounds that are likely to be harmful. This accelerates the development process and significantly reduces the time and cost associated with safety testing. AI’s ability to predict toxicity in various biological systems also reduces the reliance on animal testing, aligning with ethical and regulatory standards.

AI models also enhance the ability to predict the long-term effects of exposure to chemicals, such as carcinogenicity, reproductive toxicity, and neurotoxicity. These capabilities are crucial for industries such as pharmaceuticals, chemicals, and environmental safety, where early identification of harmful substances can save lives and prevent regulatory violations.

What Drives the Adoption of AI in Predictive Toxicology?

The growing emphasis on safety and regulatory compliance is a significant driver of AI adoption in predictive toxicology. With increasing global concerns about environmental pollution, chemical exposure, and the ethical implications of animal testing, AI offers a promising alternative to traditional toxicology practices. AI systems provide regulatory bodies and industries with more reliable, scalable, and accurate methods for assessing chemical safety.

Additionally, the rise of precision medicine and personalized health care is accelerating the need for advanced predictive tools in toxicology. As more individualized drugs are developed, understanding how specific compounds affect different genetic profiles becomes increasingly important. AI’s ability to analyze complex biological data and predict toxicological effects based on an individual’s genetic makeup enhances drug safety and efficacy, ensuring that treatments are tailored to specific patient groups.

The shift toward more efficient and sustainable research practices is also driving the adoption of AI in predictive toxicology. Traditional toxicological studies can be time-consuming and expensive, while AI systems enable high-throughput screening and rapid toxicity predictions. This reduces the overall cost of product development, particularly in the pharmaceutical, chemical, and consumer goods industries, where safety testing is critical to market entry.

Can AI Improve the Accuracy and Efficiency of Toxicity Prediction?

AI is significantly improving the accuracy and efficiency of toxicity prediction, addressing the limitations of conventional methods. Traditional toxicology testing often involves extensive in vivo studies, which can be costly and time-consuming. AI algorithms, by analyzing large datasets of chemical properties and biological outcomes, can predict toxicity with a level of accuracy and speed that is far superior to manual methods. These AI-driven models can rapidly analyze millions of compounds, prioritizing those that need further investigation.

Furthermore, AI systems improve prediction accuracy by accounting for complex variables that influence toxicity, such as metabolic processes and genetic variations. By integrating data from genomics, proteomics, and other disciplines, AI enhances the predictive capabilities of toxicology models, making them more robust and reliable. This enables early-stage detection of potential safety concerns, leading to safer chemicals and drugs entering the market.

Another major advantage of AI in predictive toxicology is its ability to continuously learn from new data. As more toxicological data becomes available, machine learning algorithms refine their predictions, improving over time. This iterative learning process ensures that AI systems remain at the forefront of accuracy, enabling better risk assessments and improving safety profiles for chemicals and pharmaceuticals.

What’s Driving the Growth of the AI in Predictive Toxicology Market?

The growth in the Artificial Intelligence in Predictive Toxicology market is driven by several key factors, reflecting the increasing demand for safer and more efficient testing methods. The rising global demand for pharmaceutical and chemical products, coupled with stringent safety regulations, is fueling the need for advanced predictive toxicology tools. AI offers an efficient, scalable solution to meet these demands, significantly reducing the cost and time required for toxicity testing.

The growing shift toward sustainable and ethical testing methods is also propelling AI adoption. As public and regulatory pressure to reduce animal testing increases, AI-powered models offer a viable alternative for assessing chemical safety without the ethical concerns associated with animal studies.

Technological advancements in AI, such as deep learning, big data analytics, and high-performance computing, are enhancing the predictive capabilities of toxicology models. These innovations are enabling AI systems to process vast amounts of data from various sources, improving the accuracy of toxicity predictions.

Finally, the integration of AI in environmental safety and the growing importance of regulatory compliance are supporting the adoption of AI-driven predictive toxicology tools across multiple industries. These factors, combined with increasing investments in AI research, are fueling the rapid growth of the market and establishing AI as a key player in the future of toxicology testing.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Artificial Intelligence in Predictive Toxicology market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Component (Solutions Component, Services Component); Technology (Machine Learning Technology, Natural Language Processing Technology, Computer Vision Technology, Other Technologies); Toxicity Endpoint (Genotoxicity Endpoint, Hepatotoxicity Endpoint, Neurotoxicity Endpoint, Cardiotoxicity Endpoint, Other Toxicity Endpoints); End-Use (Pharma & Biotech Companies End-Use, Chemical & Cosmetics End-Use, Contract Research Organizations End-Use, Other End-Uses)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; and Rest of Europe); Asia-Pacific; Rest of World.

Select Competitors (Total 36 Featured) -

TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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