세계의 Drug Discovery 분야 인공지능 시장 : 프로세스별, 사용 사례별, 치료 분야별, 진입 기업 유형별, 도구별, 전개별, 최종사용자별, 지역별 - 예측(-2029년)
Artificial Intelligence in Drug Discovery Market by Process, Use Case, Therapy, Tool (ML:DL ), End User & Region - Global Forecast to 2029
상품코드 : 1596806
리서치사 : MarketsandMarkets
발행일 : 2024년 11월
페이지 정보 : 영문 478 Pages
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한글목차

세계 Drug Discovery 분야 인공지능(AI) 시장 규모는 2024년 18억 6,000만 달러에서 2029년 68억 9,000만 달러에 달할 것으로 예상되며, 2024년부터 2029년까지 연평균 29.9%의 CAGR을 기록할 것으로 전망됩니다.

Drug Discovery 공급망의 다양한 측면에서 전문 지식, 리소스, 기술을 결합함으로써 업계 간 협업과 파트너십이 증가하고 있으며, 이는 Drug Discovery 분야 인공지능(AI) 시장 성장을 촉진하고 있습니다. 예를 들어, 2024년 3월 Cognizant는 BioNeMo 플랫폼을 통해 생성형 AI를 활용하기 위해 NVIDIA와 협력하여 신약 개발을 혁신하고 생명을 구하는 치료법 개발을 가속화하는 것을 목표로 하고 있습니다. 마찬가지로 2024년 8월, Exscientia Recursion과 Exscientia plc는 신약 개발을 강화하기 위해 양사의 기술을 결합하기로 합의했다고 발표했습니다. 통합 Recursion OS는 환자 중심 타겟 탐색, AI 기반 설계, 양자 역학 모델링, 자동 화학 합성 등의 기능을 통해 신약 개발을 강화할 예정입니다. 통합 회사는 18개월 내에 10건의 임상시험을 완료할 예정이며, Exscientia의 주주들은 Recursion의 주식을 받게 되고 Recursion의 주주들은 통합 회사의 74%를 소유하게 됩니다. 이번 거래는 8억 5,000만 달러 상당의 현금으로 2025년 초까지 완료될 예정입니다.

조사 범위
조사 대상 연도 2022-2029년
기준 연도 2023년
예측 기간 2024-2029년
검토 단위 100만/10억(달러)
부문별 프로세스별, 사용 사례별, 치료 분야별, 진입 기업 유형별, 도구별, 전개별, 최종사용자별, 지역별
대상 지역 북미, 유럽, 아시아태평양, 라틴아메리카, 중동 및 아프리카

치료 분야별로 Drug Discovery 분야 인공지능(AI) 시장은 종양학, 감염학, 신경학, 대사성 질환, 심혈관질환, 면역학, 정신건강, 기타(호흡기질환, 신장학, 피부과 질환, 유전성 질환, 염증성 질환, 소화기 질환)로 구분됩니다. 암의 높은 유병률과 종양 생물학의 복잡한 특성으로 인해 암 분야는 인공지능(AI) 신약 개발 시장에서 가장 큰 시장 점유율을 차지하고 있으며, 2022년까지 전 세계적으로 약 2,000만 명의 신규 암 환자와 970만 명의 암 관련 사망자가 발생했습니다. 마찬가지로 2024년에는 미국에서 200만 명의 신규 암환자와 611,720명의 암 사망자가 발생할 것으로 예측됩니다. 암 연구, 환자 기록, 유전체 연구, 멀티오믹스 데이터셋(유전체, 단백질체학, 트랜스스크립믹스), 임상시험에서 얻은 생물의학 데이터의 가용성이 증가함에 따라 패턴 인식과 약물 상호작용 예측에 AI를 활용할 수 있는 기회를 제공하고 있습니다. 암 분야에서 개인화된 의료 및 표적치료에 대한 높은 수요, 높은 상업적 수익, 면역종양학(특히 체크포인트 억제제 및 T세포 치료)에 대한 새로운 관심, 종합적인 데이터 가용성은 AI 기반 솔루션에 대한 투자를 촉진하고 AI를 신약개발의 최전선으로 끌어올릴 것입니다.

사용 사례별로 Drug Discovery 분야 인공지능(AI) 시장은 질병 이해, 약물 재사용, 새로운 약물 설계, 약물 최적화, 안전성 및 독성 등으로 구분됩니다. 질병 이해는 예측 기간 동안 가장 빠르게 성장하는 사용 사례가 될 것으로 예상됩니다. AI가 복잡한 생물학적 데이터를 평가하고 질병 메커니즘을 식별하는 능력은 초기 단계의 의약품 개발에서 매우 중요하며, AI는 연구자들이 질병 경로, 유전적 요인, 바이오마커를 더 잘 이해할 수 있도록 도와주며, 이는 모두 표적 치료제를 개발하는 데 필요한 것입니다. 질병에 대한 이해는 잠재적인 신약 개발 표적을 식별하는 데 필요하며, 신약 설계 및 시험과 같은 후속 단계의 효율성을 높입니다. 표현형 스크리닝, 이미지 분석, 세포 및 조직 형태 관련 유전자 이상 검출, 바이오마커 식별, 오믹스 데이터 마이닝을 위한 AI의 활용 확대가 시장 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다.

이 보고서는 세계 Drug Discovery 분야 인공지능 시장을 조사하여 프로세스별, 사용 사례별, 치료 분야별, 진입 기업 유형별, 도구별, 전개별, 최종사용자별, 지역별 동향, 시장 진입 기업 개요 등을 정리했습니다.

목차

제1장 소개

제2장 조사 방법

제3장 주요 요약

제4장 주요 인사이트

제5장 시장 개요

제6장 Drug Discovery 분야 인공지능 시장(프로세스별)

제7장 Drug Discovery 분야 인공지능 시장(사용 사례별)

제8장 Drug Discovery 분야 인공지능 시장(치료 분야별)

제9장 Drug Discovery 분야 인공지능 시장(진출 기업 유형별)

제10장 Drug Discovery 분야 인공지능 시장(툴별)

제11장 Drug Discovery 분야 인공지능 시장(전개별)

제12장 Drug Discovery 분야 인공지능 시장(최종사용자별)

제13장 Drug Discovery 분야 인공지능 시장(지역별)

제14장 경쟁 상황

제15장 기업 개요

제16장 부록

ksm
영문 목차

영문목차

The global artificial intelligence (AI) in drug discovery market is projected to reach 6.89 billion by 2029 from 1.86 billion in 2024, at a CAGR of 29.9% from 2024 to 2029. Increasing cross-industry collaborations and partnerships drive the growth of the artificial intelligence (AI) in drug discovery market by combining expertise, resources, and technology from various aspects of the drug discovery supply chain. For instance, in March 2024, Cognizant collaborated with NVIDIA to use generative AI through the BioNeMo platform, with the goal of transforming drug discovery and accelerating the development of life-saving therapies. Similarly, in August 2024, Exscientia Recursion and Exscientia plc announced a agreement, combining their technologies to enhance drug discovery. The integrated Recursion OS will enhance drug discovery through patient-centric target discovery, AI-driven design, quantum mechanics modeling, automated chemical synthesis, and other features. The combined company plans to complete 10 clinical trials within 18 months. Exscientia shareholders will receive Recursion stock, with Recursion shareholders owning 74% of the combined company. The deal is worth USD 850M in cash and is expected to close by early 2025.

Scope of the Report
Years Considered for the Study2022-2029
Base Year2023
Forecast Period2024-2029
Units ConsideredMillion/Billion (USD)
SegmentsBy Process, use case, therapeutic area, player type, AI tools, deployment, end user, and region
Regions coveredNorth America, Europe, Asia Pacific, Latin America, and Middle East & Africa.

"Oncology held the largest market share in the artificial intelligence (AI) in drug discovery market, by therapeutic area in 2023."

Based on therapeutic areas, the artificial intelligence (AI) in drug discovery market is segmented into oncology, infectious diseases, neurology, metabolic diseases, cardiovascular diseases, immunology, mental health, and others (respiratory diseases, nephrology, dermatological diseases, genetic disorders, inflammatory diseases, and gastrointestinal). The oncology segment held the largest market share in the artificial intelligence (AI) in drug discovery market due to high prevalence of cancer and the complex nature of tumor biology, which necessitates innovative approaches for drug development. There were approximately 20 million new cancer cases and 9.7 million cancer-related deaths worldwide in 2022. Similarly, in 2024, 2.0 million new cancer cases and 611,720 cancer deaths are projected to occur in the US. The growing availability of biomedical data from cancer research, patient records, genomic studies, multi-omics datasets (genomics, proteomics, transcriptomics), and clinical trials provides an opportunity to leverage AI for pattern recognition and predicting drug interactions. The high demand for personalized medicine and targeted therapies in oncology, large commercial returns, emerging focus on immuno-oncology (especially checkpoint inhibitors and T-cell therapies), and exhaustive data availability drive investment in AI-driven solutions, elevating it to the forefront of the drug discovery landscape.

"Understanding disease use case to witness the fastest growth during the forecast period."

Based on the use case, artificial intelligence (AI) in drug discovery market is segmented into understanding the disease, drug repurposing, de novo drug design, drug optimization, and safety & toxicity. The understanding disease is poised to be the fastest-growing use case over the forecast period. AI's capacity to assess complex biological data and identify disease mechanisms is critical in early-stage drug development. AI helps researchers better understand disease pathways, genetic factors, and biomarkers, all of which are necessary for developing targeted therapies. Understanding diseases is required to identify potential drug targets, which enhances the efficiency of subsequent stages such as drug design and testing. The growth use of AI for phenotypic screening, image analysis, detecting anomalies in genetic perturbations on cellular or tissue morphology, biomarker identification, (-omics) data mining is expected to fuel the market growth.

"North America to dominate the market over the forecast period."

Based on the region, the artificial intelligence (AI) in drug discovery market is segmented into five major regional segments: North America, Europe, Asia Pacific, Latin America, and Middle East & Africa. The North American region dominated the artificial intelligence (AI) in drug discovery market in 2023. Several factors contribute to this dominance, including significant investment in healthcare technology, strong cross-sector collaborations, the presence of large pharmaceutical and biotechnology companies, and a favorable regulatory environment. The total investments in AI in Drug Development companies are USD 60.2 billion as of March 2023. A large wave of proof-of-concept studies and substantial advances in democratizing AI technology are also propelling the growth of the market. For example, in January 2023, AbSci created and validated de novo antibodies in silico with generative AI. Furthermore, in February 2023, the FDA granted an Orphan Drug Designation to a drug discovered and designed with AI. Insilico Medicine and began a global Phase I trial for the drug.

In-depth interviews have been conducted with chief executive officers (CEOs), Directors, and other executives from various key organizations operating in the authentication and brand protection marketplace.

Breakdown of supply-side primary interviews by company type, designation, and region:

List of Companies Profiled in the Report

The study includes an in-depth competitive analysis of these key players in the artificial intelligence (AI) in drug discovery market, with their company profiles, recent developments, and key market strategies.

Research Coverage

This research report categorizes the artificial intelligence (AI) in drug discovery market by process (target identification & selection, target validation, hit identification & prioritization, hit-to-lead identification/lead generation, lead optimization, and candidate selection & validation), by use case (understanding disease, drug repurposing, de novo drug design [small molecule design, vaccines design, antibody & other biologics design], drug optimization [small molecule optimization, vaccines optimization, antibody & other biologics optimization], and safety and toxicity), by therapeutic area (oncology, infectious diseases, neurology, metabolic diseases, cardiovascular diseases, immunology, mental health, others), by player type (end-to-end solution providers, niche/point solutions providers, AI technology providers, business process service providers), by tools (machine learning, natural language processing, context-aware process and computing, computer vision, image analysis (including optical character recognition)), by deployment (on-premise, cloud-based, SaaS-based), by end user (pharmaceutical & biotechnology companies, contract research organizations (CROs), and research centers, academic institutes, & government organizations) and by region (North America, Europe, Asia Pacific, Latin America, and Middle East & Africa). The scope of the report covers detailed information regarding the major factors, such as drivers, restraints, challenges, and opportunities, influencing the growth of the artificial intelligence (AI) in drug discovery market. A detailed analysis of the key industry players has been done to provide insights into their business overview, solutions, and services, key strategies such as product launches and enhancements, investments, partnerships, collaborations, agreements, joint ventures, funding, acquisitions, expansions, conferences, FDA clearances, sales contracts, alliances, and other recent developments associated with the artificial intelligence (AI) in drug discovery market. Competitive analysis of upcoming startups in the artificial intelligence (AI) in drug discovery market ecosystem is covered in this report.

Reasons to buy this report

The report will help the market leaders/new entrants in this market with information on the closest approximations of the revenue numbers for the artificial intelligence (AI) in drug discovery market and the subsegments. This report will help stakeholders understand the competitive landscape and gain more insights to position their businesses better and to plan suitable go-to-market strategies. The report also helps stakeholders understand the pulse of the market and provides them with information on key market drivers, restraints, challenges, and opportunities.

The report provides insights on the following pointers:

TABLE OF CONTENTS

1 INTRODUCTION

2 RESEARCH METHODOLOGY

3 EXECUTIVE SUMMARY

4 PREMIUM INSIGHTS

5 MARKET OVERVIEW

6 ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY PROCESS

7 ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY USE CASE

8 ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY THERAPEUTIC AREA

9 ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY PLAYER TYPE

10 ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY AI TOOL

11 ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY DEPLOYMENT

12 ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY END USER

13 ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION

14 COMPETITIVE LANDSCAPE

15 COMPANY PROFILES

16 APPENDIX

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