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약물 재창출(DR)용 AI 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : 구성요소별, 기술별, 적응별, 최종 용도별, 지역별, 부문별 예측(2026-2033년)
Artificial Intelligence In Drug Repurposing Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component, By Technology, By Application, By End Use, By Region, And Segment Forecasts, 2026 - 2033
상품코드 : 1908133
리서치사 : Grand View Research
발행일 : 2025년 12월
페이지 정보 : 영문 100 Pages
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한글목차

약물 재창출(DR)용 AI 시장 요약

세계의 약물 재창출(DR)용 AI 시장 규모는 2025년에 12억 3,000만 달러로 추정되며, 2033년까지 57억 1,000만 달러에 달할 것으로 예측됩니다.

2026년부터 2033년까지 CAGR 21.18%로 성장할 것으로 예상됩니다. 비용 효율적인 의약품 개발에 대한 수요 증가, 약물 재창출(DR)의 임상시험 증가, 희귀 및 복합 질환의 유병률 증가는 시장 성장에 기여하는 중요한 요인입니다.

또한, 정밀의료와 표적 치료제 개발에 대한 관심 증가, 컴퓨팅 능력과 클라우드 인프라의 개선도 시장 성장을 촉진하는 요인입니다.

비용 효율적인 의약품 개발 전략에 대한 수요가 증가하면서 약물 재창출(DR)용 AI 시장의 성장을 주도하고 있습니다. 기존 신약개발 프로세스는 10년 이상의 장기화가 일상화되어 있으며, 품목당 개발비용이 20억 달러가 넘는 경우도 흔합니다. 약물 재창출(DR)은 승인되었거나 임상시험 중인 약물을 새로운 적응증에 집중함으로써 초기 단계의 안전성 시험을 피하는 전략을 제공합니다. AI는 방대한 생물학적, 화학적, 임상적 데이터를 신속하게 분석하여 새로운 약물-질병 연관성을 찾아냄으로써 이 과정을 가속화합니다. 이를 통해 개발 기간과 비용을 절감할 수 있으며, 제약사 및 의료 서비스 제공자에게 신약 개발의 대안으로 경제적으로 실현 가능한 대안이 될 수 있습니다. AI를 약물 재창출(DR)에 통합하면 생산성을 향상시키는 동시에 관련 위험과 투자를 줄임으로써 업계의 주요 과제를 효과적으로 해결할 수 있습니다.

AI 시스템은 유전체학, 단백질체학, 대사체학 등 멀티오믹스 데이터를 생의학 문헌 및 실제 임상 환자 기록과 통합하여 지금까지 인식하지 못했던 미묘한 약물-표적 상호작용을 식별합니다. 이러한 방법을 통해 기존의 가설 기반 발견의 한계를 극복하고, 다약제 약리학적 후보물질과 시너지 효과가 있는 약물 조합의 발굴이 가능해집니다. 예를 들어, 2025년 4월 Plex Research는 Ginkgo Bioworks와 제휴하여 화합물 유도성 유전자 발현의 대규모 전사체 조사 데이터인 GDPx2 데이터세트에 대해 AI를 활용한 분석을 진행했습니다. 이번 공동 연구는 신규 질환 기전 규명, 새로운 치료 응용 발견, 약물 재창출(DR) 가속화를 목표로 하고 있으며, 실험 데이터와의 연계를 통한 엄격한 검증이 이루어지고 있습니다.

또한, 희귀질환의 유병률 증가는 시장 성장을 더욱 촉진하고 있습니다. 예를 들어, 2024년 3월 란셋지가 발표한 자료에 따르면, 약 3억 명이 희귀질환을 앓고 있으며, 이는 전 세계 인구의 약 3.5%-5.9%에 해당합니다. 또한, 희귀질환의 약 80%는 유전적 요인에 의한 것이며, 그 중 약 70%는 소아기에 발병합니다. AI는 희귀질환 코호트의 제한된 데이터세트 분석을 촉진하고, 기존 약물에서 치료 후보물질을 식별할 수 있게함으로써 치료 접근을 가속화할 수 있습니다.

목차

제1장 조사 방법과 범위

제2장 주요 요약

제3장 약물 재창출(DR)용 AI 시장 변수, 동향, 범위

제4장 약물 재창출(DR)용 AI 시장 : 구성요소별 추정·동향 분석

제5장 약물 재창출(DR)용 AI 시장 : 기술별 추정·동향 분석

제6장 약물 재창출(DR)용 AI 시장 : 적응별 추정·동향 분석

제7장 약물 재창출(DR)용 AI 시장 : 최종 용도별 추정·동향 분석

제8장 약물 재창출(DR)용 AI 시장 : 지역별 추정·동향 분석

제9장 경쟁 구도

KSM
영문 목차

영문목차

Artificial Intelligence In Drug Repurposing Market Summary

The global artificial intelligence in drug repurposing market size was estimated at USD 1.23 billion in 2025 and is projected to reach USD 5.71 billion by 2033, growing at a CAGR of 21.18% from 2026 to 2033. Rising demand for cost-effective drug development, increasing clinical trials in drug repurposing, and growing prevalence of rare and complex diseases are significant factors contributing to market growth.

In addition, growing focus on precision medicine and targeted drug development and improvements in computing power and cloud infrastructure are some other factors fueling market growth.

The rising demand for cost-effective drug development strategies substantially drives the AI in drug repurposing market. Traditional drug discovery involves lengthy timelines, often exceeding a decade, and costs frequently exceed USD 2 billion per drug. Drug repurposing offers a strategy to bypass early-stage safety testing by focusing on approved or investigational drugs for new indications. AI accelerates this process by rapidly analyzing extensive biological, chemical, and clinical datasets to identify novel drug-disease associations. This reduces development timelines and costs, offering pharmaceutical companies and healthcare providers an economically viable alternative to de novo drug development. Integrating artificial intelligence with drug repurposing effectively addresses key industry challenges by enhancing productivity while reducing associated risks and investments.

AI systems integrate multi-omics data, including genomics, proteomics, and metabolomics, with biomedical literature and real-world patient records to identify subtle and previously unrecognized drug-target interactions. These methods enable the identification of polypharmacology candidates and synergistic drug combinations, overcoming limitations of traditional hypothesis-driven discovery. For instance, in April 2025, Plex Research partnered with Ginkgo Bioworks to use AI-powered analysis on the GDPx2 dataset, a large transcriptomics survey of compound-induced gene expression. This collaboration aims to identify novel disease mechanisms, discover new therapeutic applications, and accelerate drug repurposing, linking findings with experimental data for rigorous validation.

Furthermore, the rising prevalence of rare diseases propels market growth further. For instance, according to the data published by The Lancet Journal in March 2024, around 300 million people live with rare diseases, affecting around 3.5% - 5.9% of the global population. Moreover, around 80% of rare diseases are genetically caused, almost 70% of which are present in childhood. AI facilitates the analysis of limited datasets from rare disease cohorts, enabling the identification of therapeutic candidates from existing drugs, thus expediting treatment access.

Global Artificial Intelligence In Drug Repurposing Market Report Segmentation

This report forecasts, revenue growth at global, regional, and country levels and provides an analysis of the latest industry trends in each of the sub-segments from 2021 to 2033. For this study, Grand View Research has segmented global artificial intelligence in drug repurposing market report based on component, technology, application, end use, and region.

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope

Chapter 2. Executive Summary

Chapter 3. Artificial Intelligence in Drug Repurposing Market Variables, Trends & Scope

Chapter 4. Artificial Intelligence in Drug Repurposing Market: Component Estimates & Trend Analysis

Chapter 5. Artificial Intelligence in Drug Repurposing Market: Technology Estimates & Trend Analysis

Chapter 6. Artificial Intelligence in Drug Repurposing Market: Application Estimates & Trend Analysis

Chapter 7. Artificial Intelligence in Drug Repurposing Market: End Use Estimates & Trend Analysis

Chapter 8. Artificial Intelligence in Drug Repurposing Market: Regional Estimates & Trend Analysis

Chapter 9. Competitive Landscape

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