Drug Discovery용 AI 시장은 예측 기간(2024-2031년)에 CAGR 40.3%의 비약적인 성장이 전망됩니다. 시장 성장의 배경에는 약물 최적화, 영향력 있는 표적에 대한 강조, 가상 스크리닝에 대한 수요 증가가 있으며, Al은 전 세계에서 다양한 시험을 장려하여 연구를 가속화합니다. 미국 식품의약국(FDA) 의약품평가연구센터(CDER)에 따르면 2023년 미국에서 55개의 신약이 승인 및 출시될 예정이며, 2023년 승인된 신약의 51.0%에 해당하는 55개 품목 중 28개 품목은 신경계 손상 퇴행성 질환, 심각하고 생명을 위협하는 진균성 감염, 심각한 칸디다증, 침습성 칸디다증, 뇌 발달에 영향을 미치는 유전성 신경질환인 레트증후군 등 희귀질환을 대상으로 하고 있으며, 희귀질환치료제로 지정되었습니다.
시장 역학
약물의 유효성 및 독성 예측에서 머신러닝(ML)의 역할 증대
잠재적 치료 분자의 독성과 효능을 예측하는 것은 제약 화학에서 AI의 주요 용도 중 하나입니다. 기존의 의약품 개발 방법은 화합물이 인체에 미칠 수 있는 영향을 평가하기 위해 노동집약적이고 시간이 많이 걸리는 실험에 의존하는 경우가 많았습니다. 이러한 제약은 머신러닝과 같은 AI 기법을 통해 해결할 수 있는데, ML 알고리즘은 방대한 데이터 조사에서 인간 연구자가 놓칠 수 있는 패턴과 추세를 발견할 수 있습니다. 기존 방식에 비해 부작용이 적은 새로운 생리활성물질을 훨씬 빠르게 제안할 수 있습니다.
AI를 신약개발 프로세스에 통합하여 비용 절감의 가능성
특징과 기능을 가진 새로운 분자의 개발은 AI가 신약개발에 활용되는 또 다른 중요한 방법입니다. 기존 기술에서는 기존 분자를 식별하고 변형시키는 노동력과 시간이 많이 소요되는 프로세스에 의존하는 경우가 많았습니다. 반면, AI를 활용한 방법은 원하는 특성이나 활성을 가진 새로운 화합물을 빠르고 효과적으로 구축할 수 있습니다. 예를 들어 최근 딥러닝(DL) 알고리즘은 용해도, 활성 등 바람직한 특성을 가진 새로운 치료제 분자를 제안하기 위해 알려진 약물 화합물과 해당 특성의 데이터세트로 훈련되었습니다. 이는 신약 후보물질을 신속하고 효과적으로 설계할 수 있는 이러한 방법의 가능성을 보여줍니다.
시장 세분화
종양 영역이 가장 큰 부문을 차지할 것으로 전망
시장 세분화에서 종양 분야가 가장 큰 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 성장을 지원하는 주요 요인으로는 방대한 데이터세트를 선별하고 인사이트을 도출하기 위해 만들어진 현재의 AI 시스템의 강화가 있으며, AI를 활용하면 환자에게 맞춤 치료를 제공할 수 있습니다. 환자의 병력 및 유전자 서열을 제공하는 것 외에도 스캔을 통해 종양을 조기에 발견하고 환자 맞춤형 약물 투여 패턴을 확립할 수 있습니다. 예를 들어 2024년 4월 미국 국립보건원(NIH)은 종양내 개별 세포의 데이터를 활용해 해당 사람의 종양이 특정 약물에 반응할지 여부를 예측하는 인공지능(AI) 툴을 개발했습니다. 이 연구는 전이 학습(metastasis learning)이라는 머신러닝 기술을 사용하여 널리 이용 가능한 대량 RNA 시퀀싱 데이터를 사용하여 약물 반응을 예측하는 AI 모델을 훈련시킨 후, 단일 세포의 RNA 시퀀싱 데이터를 사용하여 모델을 미세 조정할 수 있는지 여부를 조사했습니다.
약물의 최적화 및 재사용이 상당한 시장 점유율을 차지합니다.
약물 최적화 및 재사용 분야는 시장에서 상당한 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 약물의 효능과 부작용은 딥러닝(DL) 및 약물 모델링과 같은 혁신적인 AI 시스템을 사용하여 조사할 수 있습니다. 또한 AI 기술의 발전으로 의약품의 연구, 비교, 보다 효율적인 형태로의 재사용이 용이해져 부작용이 감소하고 전반적인 효능이 향상되고 있습니다. 예를 들어 액센츄어는 2024년 1월 클라우드에서 임상시험을 시뮬레이션하여 제약사 및 생명공학 기업이 환자를 위한 치료법을 보다 빠르고 비용 효율적으로 개발할 수 있도록 돕는 AI 기반 임상시험 설계 기업 퀀트헬스(QuantHealth)를 인수했다, QuantHealth의 플랫폼은 임상시험을 대규모로 시뮬레이션하여 리스크를 줄이고 의약품 개발을 가속화하고 최적화할 수 있도록 도와주는 AI 기반 임상시험 설계 기업 QuantHealth에 액센츄어 벤처스를 통해 전략적 투자를 단행했다고 발표했습니다.
세계 신약개발 AI 시장은 북미(미국, 캐나다), 유럽(영국, 이탈리아, 스페인, 독일, 프랑스, 기타 유럽), 아시아태평양(인도, 중국, 일본, 한국, 기타 아시아태평양), 기타 지역(중동 및 아프리카, 라틴아메리카)으로 세분화됩니다.
아시아태평양 연구 및 제약-바이오 기업의 성장
북미가 큰 시장 점유율을 차지합니다.
북미는 NuMedii, Inc, NVIDIA Corp, Recursion Pharmaceuticals Inc, Schrodinger, Inc, XtalPi Inc 등 다수의 유명한 신약개발 AI 기업 및 프로바이더가 존재하므로 큰 점유율을 차지하고 있습니다. 시장 성장의 배경에는 약물의 연구, 설계 및 재사용이 증가하고 미국의 주요 IT 기업이 유명한 연구 기관과 제휴하고 있으며, AI는 질병을 분석하고 질병 관리에 도움이 되는 적절한 결론을 도출하는 데에도 사용되고 있습니다. 미국 식품의약국(US FDA)에 따르면 2024년 3월, AI/ML 성분을 사용한 의약품 및 생물학적 제제 신청 건수가 최근 수년간 크게 증가하여 2021년에는 100건 이상의 신청이 보고되었습니다. 의약품 개발 분야의 헬스케어 조직은 의사, 제약사 및 병원에 새로운 비즈니스 가능성을 열어주기 위해 생성형 AI를 도입하고 있습니다. 여기에는 더 똑똑한 디지털 비서 개발, 조기 질병 식별을 지원하기 위한 더 나은 환자 데이터 수집, 의료 발전을 위한 수십억 개의 약리학적 분자 검색 등이 포함됩니다. 예를 들어 2024년 3월 엔비디아웰빙은 신약개발, 의료기술, 디지털 헬스 발전을 위한 생성형 AI 마이크로서비스를 발표했습니다. 또한 Parabricks(R), MONAI, NeMo(TM), Riva 및 Metropolis를 포함한 엔비디아 가속 소프트웨어 개발 키트 및 툴은 신약 개발, 의료 영상 및 유전체 분석을 위한 헬스케어 워크플로우를 가속화합니다. CUDA-X(TM) 마이크로서비스로 이용할 수 있습니다.
Drug Discovery용 AI 시장에 참여하고 있는 주요 기업에는 Merck KGaA, NVIDIA Corp., Recursion Pharmaceuticals Inc., Schrodinger, Inc., Tencent Holdings Ltd. 등이 있습니다. 시장 경쟁력을 유지하기 위해 시장 기업은 제휴, 합병, 인수 등의 전략을 적용하여 사업 확대 및 제품 개발에 더욱 더 주력하고 있습니다.
AI in Drug Discovery Market Size, Share & Trends Analysis Report by Component (Software and Services), by Therapeutic Area (Oncology, Infectious Diseases, Neurology, Metabolic Diseases, Cardiovascular Diseases, Immunology, and others), by Application (Drug Optimization and Repurposing, Preclinical Testing and Drug Screening) and by End-Users (Pharmaceutical & Biotechnology Companies, Contract Research Organizations (CROs) and Research Centers and Academic & Government Institutes), Forecast Period (2024-2031)
AI in drug discovery market is anticipated to grow at an exponential CAGR of 40.3% during the forecast period (2024-2031). The market growth is attributed to the increased demand for drug optimization, impactful target emphasis, and virtual screening, Al speeds up research by encouraging more diverse testing globally. According to the US Food and Drug Administration (FDA) Center for Drug Evaluation and Research (CDER), in 2023, 55 novel drugs were approved and marketed in the US. In 2023, 28 of 55, or 51.0% of novel drug approvals received orphan drug designation as they target rare diseases, including degenerative disease that damages the nervous system, Candidemia, and invasive candidiasis, which are serious and life-threatening fungal infections, Rett syndrome, a genetic, neurological disorder that affects brain development.
Market Dynamics
Increasing Role of Machine Learning (ML) in Predicting Drug Efficacy and Toxicity
Predicting the toxicity and efficacy of possible therapeutic molecules is one of the main uses of AI in medicinal chemistry. Traditional drug development methods frequently depend on labor-intensive and time-consuming experiments to evaluate a compound's possible effects on the human body. These restrictions can be solved by AI methods such as machine learning. ML algorithms can spot patterns and trends that human researchers would miss based on the examination of copious amounts of data. In comparison to employing traditional techniques, this can allow the proposal of new bioactive substances with minimal side effects in a significantly faster manner.
Integration of AI in Drug Discovery Process and Potential Cost Savings
Developing new molecules with characteristics and functions is another important way that AI is being used in medication discovery. Conventional techniques frequently rely on the labor- and slow-intensive process of identifying and modifying already-existing molecules. On the other hand, AI-based methods can make it possible to build new compounds quickly and effectively with desired characteristics and activities. For instance, to propose new therapeutic drug molecules with desirable properties such as solubility and activity, a deep learning (DL) algorithm was recently trained on a dataset of known drug compounds and their corresponding properties. This shows the potential of these methods for the quick and effective design of new drug candidates.
Market Segmentation
Oncology is Projected to Hold the Largest Segment
The oncology segment is expected to hold the largest share of the market. The primary factors supporting the growth include enhancing current AI systems that are made to sift through massive data sets and derive insight. AI can be leveraged to provide patients with individualized treatments. In addition to providing patient histories and genetic sequences, scans can be used to establish a pattern for early cancer detection and patient-specific medication delivery. For instance, in April 2024, the National Institutes of Health (NIH) developed an artificial intelligence (AI) tool that uses data from individual cells inside tumors to predict whether a person's cancer will respond to a specific drug. In the new study, the researchers investigated whether they could use a machine learning technique called transfer learning to train an AI model to predict drug responses using widely available bulk RNA sequencing data, but then fine-tune that model using single-cell RNA sequencing data.
Drug Optimization and Repurposing Segment to Hold a Considerable Market Share
The drug optimization and repurposing segment is expected to hold a considerable share of the market. Drug efficacy, as well as side effects, can be researched using innovative AI systems such as Deep Learning (DL) and drug modeling. The development of AI technology has also facilitated the study, comparison, and repurposing of medications into more efficient forms, reducing adverse effects and increasing overall efficacy. For instance, in January 2024, Accenture announced it has made a strategic investment, through Accenture Ventures, in QuantHealth, an AI-powered clinical trial design company that simulates clinical trials in the cloud, allowing pharmaceutical and biotech companies to more quickly and cost-effectively develop treatments for patients. By simulating trials at scale, QuantHealth's platform can lower risks, and expedite, and optimize drug development.
Global AI in drug discovery market is further segmented based on geography including North America (the US, and Canada), Europe (UK, Italy, Spain, Germany, France, and the Rest of Europe), Asia-Pacific (India, China, Japan, South Korea, and Rest of Asia-Pacific), and the Rest of the World (the Middle East & Africa, and Latin America).
Growing Research and Pharmaceutical & Biotechnology Companies in Asia-Pacific
North America Holds Major Market Share
North America holds a significant share owing to numerous prominent AI in drug discovery companies and providers such as NuMedii, Inc., NVIDIA Corp., Recursion Pharmaceuticals Inc., Schrodinger, Inc., and XtalPi Inc. in the region. The market growth is attributed to increasing medication research, design, and repurposing, major US IT corporations have collaborated with esteemed institutes. AI is also being used to analyze diseases and draw relevant conclusions that can help with disease management. According to the US Food and Drug Administration (US FDA), in March 2024, a significant increase in the number of drug and biologic application submissions using AI/ML components over the past few years, with more than 100 submissions reported in 2021. Healthcare organizations in the drug development area are implementing generative AI to open up new business potential for physicians, pharmaceutical companies, and hospitals. These include developing smarter digital assistants, collecting better patient data to support early disease identification, and searching for billions of pharmacological molecules to advance medicine. For instance, in March 2024, NVIDIA Healthcare introduced generative AI Microservices to advance drug discovery, MedTech, and Digital Health. Additionally, NVIDIA accelerated software development kits and tools, including Parabricks(R), MONAI, NeMo(TM), Riva, and Metropolis, can now be accessed as NVIDIA CUDA-X(TM) microservices to accelerate healthcare workflows for drug discovery, medical imaging, and genomics analysis.
The major companies serving the AI in drug discovery market include Merck KGaA, NVIDIA Corp., Recursion Pharmaceuticals Inc., Schrodinger, Inc., and Tencent Holdings Ltd., among others. The market players are increasingly focusing on business expansion and product development by applying strategies such as collaborations, mergers, and acquisitions to stay competitive in the market.
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