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세계의 화학정보학 시장
Chemoinformatics
상품코드 : 1785968
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2025년 08월
페이지 정보 : 영문 186 Pages
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한글목차

세계의 화학정보학 시장은 2030년까지 90억 달러에 달할 전망

2024년에 38억 달러로 추정되는 세계의 화학정보학 시장은 2024-2030년에 CAGR 15.3%로 성장하며, 2030년에는 90억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 리포트에서 분석한 부문의 하나인 화학분석 애플리케이션은 CAGR 17.5%를 기록하며, 분석 기간 종료까지 39억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. Drug Discovery 애플리케이션 분야의 성장률은 분석 기간 중 CAGR 15.0%로 추정됩니다.

미국 시장은 10억 달러로 추정, 중국은 CAGR 20.7%로 성장 예측

미국의 화학정보학 시장은 2024년에 10억 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 2024-2030년의 분석 기간에 CAGR 20.7%로 추이하며, 2030년까지 20억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측됩니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 11.1%와 13.8%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 12.2%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 화학정보학 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

분자 데이터는 신약 개발의 미래를 바꿀 수 있는가?

화학정보학는 제약 연구를 가속화하는 화학 데이터와 계산 툴의 가교 역할을 하며, 현대의 신약개발에서 매우 중요한 인에이블러로 빠르게 부상하고 있습니다. 분자 데이터세트의 복잡성, 화합물 라이브러리 증가, 신약 시장 출시 시간 단축의 필요성으로 인해 화학정보학은 의약품 연구개발에 필수적인 툴이 되었습니다. 이 기술은 구조-활성 상관관계 모델링, 가상 스크리닝, 정량적 구조-활성 상관관계(QSAR) 분석, 분자 도킹 시뮬레이션 등 중요한 프로세스를 지원하며, 파이프라인 초기 단계에서 실행 가능한 신약 후보물질을 발굴하는 데 중요한 역할을 합니다. 화학정보학와 하이스루풋 스크리닝 및 실험실 자동화와의 통합은 히트-투-리드 최적화 전략을 크게 개선할 수 있습니다. 또한 정밀 의학의 경계가 계속 확장되고 있는 가운데, 특정 분자 표적에 맞춘 화합물 설계를 위한 화학정보학의 능력은 그 어느 때보다 중요해지고 있습니다. 업계에서는 기존의 습식 실험실에서 시행착오를 거치는 방식에서 R&D 비용 절감과 예측 정확도 향상을 위해 인실리콘 모델링으로 전환하는 추세가 두드러지게 나타나고 있습니다. 제약, 농약, 재료과학 각 분야에서 화합물 특성 예측, 리드 화합물 최적화, 독성 분석, 타겟 예측을 위해 화학정보학 플랫폼을 이용하는 기업이 늘고 있습니다.

인공지능은 화학정보학의 전망을 어떻게 바꿀 것인가?

인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 화학정보학과의 융합은 분자 데이터의 해석, 분석, 활용 방법을 근본적으로 재정의하고 있습니다. AI를 탑재한 화학정보학 플랫폼은 과거 화합물 데이터로부터 학습하여 de novo 분자 설계, ADMET 프로파일링, 다목적 최적화를 지원하는 예측 모델을 생성할 수 있습니다. 이러한 기능은 임상 후보물질의 감소율을 낮추고 화합물의 효능을 높이고자 하는 의약품 개발자들에게 필수적인 툴이 되고 있습니다. 자연 언어 처리(NLP)는 화학 문헌과 특허의 마이닝에도 활용되며, 화합물 개발을 위한 풍부하고 실용적인 데이터세트를 제공합니다. 또한 딥러닝 프레임워크는 새로운 화합물의 스캐폴딩과 생체 등방성 치환을 전례 없는 정확도로 식별하는 데 도움을 주고 있습니다. AI로 강화된 화학정보학 툴은 화학합성 계획, 반응 예측, 역합성 분석에도 적용되어 아이디어 도출부터 합성까지 화합물 수명주기을 엔드투엔드(end-to-end) 관리할 수 있습니다. 클라우드 기반 인프라의 채택이 증가함에 따라 특히 중소규모의 생명공학 기업에게 AI를 통합한 화학정보학 솔루션의 확장성과 접근성이 더욱 향상되고 있습니다. 제약 혁신 경쟁의 경쟁이 치열해지면서 기업은 화학정보학, 바이오인포매틱스, AI를 결합한 하이브리드 데이터 플랫폼에 주목하고 있으며, 지금까지 인력으로 분석할 수 없었던 숨겨진 패턴과 상관관계를 밝히기 위해 노력하고 있습니다.

규제 요구와 데이터 표준화가 디지털 케미스트리로의 전환을 촉진하는가?

의약품의 안전성, 데이터 투명성, 품질 컴플라이언스에 대한 규제 당국의 감시가 강화되는 가운데, 화학정보학는 단순한 조사 툴이 아닌 규제 당국의 인텔리전스 및 의사결정의 중요한 요소로 여겨지고 있습니다. 조직은 화합물 개발 파이프라인의 재현성, 일관성, 데이터 추적성을 입증해야 합니다. SMILES(Simplified Molecular Input Line Entry System), InChI, SD 파일 등 표준화된 데이터 포맷을 채택하여 플랫폼 간 상호운용성과 규제 당국에 대한 신청이 용이합니다. 독성학 모델링 및 예측 안전성 평가에서 화학정보학 툴의 사용은 REACH, OECD 가이드라인, ICH 안전성 평가 등의 규제 프레임워크에도 부합합니다. 화장품, 건강기능식품, 농약 등 동물실험이 점점 더 제한되고 있는 분야에서 화학정보학를 활용하면 in silico를 통한 독성 예측 및 대체 시험 전략이 가능해집니다. 또한 공동개발 및 오픈 이노베이션 생태계의 부상으로 연구 파트너와 CRO 간의 안전한 실시간 데이터 공유를 지원하는 중앙 집중식 클라우드 기반 케미인포매틱스 플랫폼에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 또한 화학정보학 및 전자실험노트(ELN), 실험실 정보관리시스템(LIMS), 데이터 시각화 툴와의 통합을 통해 화합물 설계부터 분석까지 완벽한 추적성을 보장하고, 컴플라이언스 대응 및 프로세스 무결성을 강화합니다.

화학정보학 솔루션의 보급을 촉진하는 요인은 무엇인가?

화학정보학 시장의 성장은 기술 발전, 산업 관행의 변화, 최종사용자의 기대치 변화와 밀접한 관련이 있는 몇 가지 요인에 의해 주도되고 있습니다. 보다 신속하고 비용 효율적인 신약 개발 프로세스에 대한 요구가 증가함에 따라 제약 및 생명공학 기업은 데이터베이스 R&D 인프라에 많은 투자를 하고 있으며, 화학정보학 플랫폼은 그 중 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 화합물 스크리닝 라이브러리 및 분자 타겟 랜드스케이프가 복잡해짐에 따라 화합물 선택, 설계, 최적화를 효율화할 수 있는 강력한 계산 툴이 요구되고 있습니다. 과학 연구 분야에서 AI와 머신러닝의 확산은 화학정보학 플랫폼의 예측력과 자동화 기능을 강화하여 차세대 R&D 실험실에 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 또한 화학 연구에서 예측 독성학, 친환경 화학, 지속가능성에 대한 관심이 높아지면서 환경 영향 모델링 및 안전성 프로파일링에 대한 화학정보학 툴의 새로운 이용 사례가 생겨나고 있습니다. 분산형, 공동 연구 환경으로의 전환은 클라우드 지원, 상호 운용 가능한 화학정보학 솔루션에 대한 의존도를 높이고 있습니다. 또한 의약품 개발 파이프라인에서 데이터 표준화와 규제 준수에 대한 중요성이 높아짐에 따라 기업은 엔드투엔드 화합물 데이터 관리를 위해 통합된 화학정보학 시스템을 도입할 수밖에 없습니다. R&D 팀은 깊은 인사이트와 운영의 민첩성을 겸비한 툴을 찾고 있으며, 화학정보학 플랫폼은 빠르게 최신 화학 및 제약 연구 생태계의 기반이 되고 있습니다.

부문

애플리케이션(화학분석 애플리케이션, Drug Discovery 애플리케이션, 의약품 밸리데이션 애플리케이션, 기타 애플리케이션)

조사 대상 기업의 예

AI 통합

검증된 전문가 컨텐츠와 AI 툴에 의해 시장 정보와 경쟁 정보를 변혁합니다.

Global Industry Analysts는 LLM나 업계 고유 SLM를 조회하는 일반적인 규범에 따르는 대신에, 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 방대한 양 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등, 전 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사 소재지, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기준으로 기업의 경쟁력 변화를 예측했습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 수입원가(COGS) 증가, 수익성 하락, 공급망 재편 등 미시적, 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예측됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 개요

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSA
영문 목차

영문목차

Global Chemoinformatics Market to Reach US$9.0 Billion by 2030

The global market for Chemoinformatics estimated at US$3.8 Billion in the year 2024, is expected to reach US$9.0 Billion by 2030, growing at a CAGR of 15.3% over the analysis period 2024-2030. Chemical Analysis Application, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 17.5% CAGR and reach US$3.9 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Drug Discovery Application segment is estimated at 15.0% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$1.0 Billion While China is Forecast to Grow at 20.7% CAGR

The Chemoinformatics market in the U.S. is estimated at US$1.0 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$2.0 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 20.7% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 11.1% and 13.8% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 12.2% CAGR.

Global Chemoinformatics Market - Key Trends & Drivers Summarized

Can Molecular Data Shape the Future of Drug Discovery?

Chemoinformatics has rapidly emerged as a pivotal enabler in modern drug discovery, acting as a bridge between chemical data and computational tools to accelerate pharmaceutical research. The increasing complexity of molecular datasets, growing volumes of compound libraries, and the need to reduce time-to-market for new drugs have made chemoinformatics an indispensable tool in pharmaceutical R&D. This technology supports key processes such as structure-activity relationship modeling, virtual screening, quantitative structure-activity relationship (QSAR) analysis, and molecular docking simulations, all of which play a vital role in identifying viable drug candidates early in the pipeline. The integration of chemoinformatics with high-throughput screening and laboratory automation is significantly improving hit-to-lead optimization strategies. Furthermore, as the boundaries of precision medicine continue to expand, the ability of chemoinformatics to tailor compound design for specific molecular targets is becoming more relevant than ever. The industry is witnessing a marked shift from traditional wet-lab trial-and-error approaches to in silico modeling, which reduces R&D costs and enhances prediction accuracy. Organizations across pharmaceuticals, agrochemicals, and material sciences are increasingly relying on chemoinformatics platforms for compound property prediction, lead optimization, toxicity analysis, and target prediction, thereby transforming the overall research workflow and decision-making process.

How Is Artificial Intelligence Transforming the Chemoinformatics Landscape?

The fusion of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) with chemoinformatics is fundamentally redefining how molecular data is interpreted, analyzed, and utilized. AI-powered chemoinformatics platforms are capable of learning from historical compound data and generating predictive models that aid in de novo molecular design, ADMET profiling, and multi-objective optimization. These capabilities are becoming essential tools for drug developers aiming to reduce the attrition rate of clinical candidates and enhance compound efficacy. Natural language processing (NLP) is also being used to mine chemical literature and patents, providing richer, more actionable datasets for compound development. In addition, deep learning frameworks are helping identify novel compound scaffolds and bioisosteric replacements with unprecedented accuracy. AI-enhanced chemoinformatics tools are also being adopted in chemical synthesis planning, reaction prediction, and retrosynthesis analysis-enabling end-to-end compound lifecycle management from ideation to synthesis. The growing adoption of cloud-based infrastructure has further amplified the scalability and accessibility of AI-integrated chemoinformatics solutions, especially for small and mid-sized biotech firms. As competition in the pharmaceutical innovation race intensifies, organizations are turning toward hybrid data platforms that combine chemoinformatics, bioinformatics, and AI to uncover hidden patterns and correlations that were previously beyond human analysis.

Are Regulatory Demands and Data Standardization Fueling the Shift to Digital Chemistry?

With growing regulatory scrutiny on drug safety, data transparency, and quality compliance, chemoinformatics is increasingly viewed not just as a research tool but as a critical component of regulatory intelligence and decision-making. Organizations must now demonstrate reproducibility, consistency, and data traceability across compound development pipelines-capabilities that are inherently built into modern chemoinformatics platforms. The adoption of standardized data formats such as SMILES (Simplified Molecular Input Line Entry System), InChI, and SD files facilitates cross-platform interoperability and regulatory submissions. The use of chemoinformatics tools in toxicological modeling and predictive safety assessments also aligns with regulatory frameworks such as REACH, OECD guidelines, and ICH safety evaluations. In sectors such as cosmetics, nutraceuticals, and agrochemicals, where animal testing is increasingly restricted, chemoinformatics enables in silico toxicity prediction and alternative testing strategies. The rise in collaborative drug discovery and open innovation ecosystems is also driving demand for centralized, cloud-compatible chemoinformatics platforms that support secure, real-time data sharing across research partners and CROs. Moreover, the integration of chemoinformatics with electronic lab notebooks (ELNs), laboratory information management systems (LIMS), and data visualization tools ensures full traceability from compound design to assay analysis, thereby reinforcing compliance-readiness and process integrity.

What Forces Are Driving the Rising Adoption of Chemoinformatics Solutions?

The growth in the chemoinformatics market is driven by several factors closely tied to technological advancement, shifting industry practices, and changing end-user expectations. The increasing demand for faster and more cost-efficient drug discovery processes is leading pharmaceutical and biotech companies to invest heavily in data-driven R&D infrastructure, where chemoinformatics platforms serve as a critical pillar. The rising complexity of compound screening libraries and molecular target landscapes necessitates robust computational tools that can streamline compound selection, design, and optimization. The proliferation of AI and machine learning in scientific research is enhancing the predictive power and automation capabilities of chemoinformatics platforms, making them indispensable in next-generation R&D labs. Additionally, the growing emphasis on predictive toxicology, green chemistry, and sustainability in chemical research is creating new use cases for chemoinformatics tools in environmental impact modeling and safety profiling. The shift toward decentralized and collaborative research environments is increasing reliance on cloud-enabled, interoperable chemoinformatics solutions. Furthermore, the rising importance of data standardization and regulatory compliance across drug development pipelines is compelling organizations to adopt integrated chemoinformatics systems for end-to-end compound data management. As R&D teams seek tools that offer both depth of insight and operational agility, chemoinformatics platforms are rapidly becoming the foundation of modern chemical and pharmaceutical research ecosystems.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Chemoinformatics market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Application (Chemical Analysis Application, Drug Discovery Application, Drug Validation Application, Other Applications)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; Spain; Russia; and Rest of Europe); Asia-Pacific (Australia; India; South Korea; and Rest of Asia-Pacific); Latin America (Argentina; Brazil; Mexico; and Rest of Latin America); Middle East (Iran; Israel; Saudi Arabia; United Arab Emirates; and Rest of Middle East); and Africa.

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II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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