人工智能在药物再利用市场中的应用（2025 - 2033）

人工智能在药物再利用市场摘要

全球人工智能在药物再利用市场规模预计到 2024 年将达到 10.2 亿美元，预计到 2033 年将达到 54.8 亿美元，以复合年增长率增长2025 年至 2033 年将增长 20.39%。对具有成本效益的药物开发的需求不断增长、人工智能算法的进步以及罕见和复杂疾病的日益流行是促进市场增长的重要因素。

此外，制药公司、学术机构和人工智能技术提供商之间的合作不断加强，以及计算能力和云基础设施的改进也是推动增长的其他因素。

具有成本效益的药物开发策略极大地推动了人工智能在药物再利用行业的增长。传统的药物发现需要很长的时间，通常超过十年，而且每种药物的成本常常超过 20 亿美元。药物再利用提供了一种绕过策略通过重点关注已批准或在研药物的新适应症进行早期安全性测试。人工智能通过快速分析广泛的生物、化学和临床数据集来识别新的药物与疾病的关联，从而加速了这一过程。这减少了开发时间和成本，为制药公司和医疗保健提供者提供了一种经济上可行的药物从头开发替代方案。将人工智能与药物再利用相结合，可以提高生产力，同时降低相关风险和投资，从而有效解决关键的行业挑战。

人工智能系统将多组学数据（包括基因组学、蛋白质组学和代谢组学）与生物医学文献和真实世界的患者记录相集成，以识别微妙的、以前未被识别的药物-靶点相互作用。这些方法能够识别多药理学候选药物和协同药物组合，克服了限制传统的假设驱动的发现。例如，2025 年 4 月，Plex Research 与 Ginkgo Bioworks 合作，对 GDPx2 数据集使用人工智能分析，这是一项针对化合物诱导的基因表达的大型转录组学调查。此次合作旨在确定新的疾病机制，发现新的治疗应用，并加速药物的再利用，将研究结果与实验数据联系起来进行严格验证。

此外，罕见疾病患病率的上升进一步推动了市场增长。例如，根据《柳叶刀杂志》2024 年 3 月发布的数据，约有 3 亿人患有罕见疾病，约占全球人口的 3.5% - 5.9%。此外，大约 80% 的罕见疾病是由遗传引起的，其中近 70% 是在儿童时期出现的。  人工智能有助于分析罕见疾病群体的有限数据集，从而能够从现有药物中识别候选治疗药物，我们加快了治疗的获取。

少数基于人工智能的药物再利用实例列表

市场集中度及特征

下图说明了这一关系行业集中度、行业特征、行业参与者之间的关系。 x轴代表行业集中度，从低到高。 Y轴代表各种行业特征，包括行业竞争、伙伴关系和协作活动水平、创新程度、法规影响和区域扩张。药物再利用市场的人工智能得到巩固。然而，一些新兴参与者正在进入市场，从而加剧了市场的分散化。创新程度、伙伴关系和协作活动的水平以及法规的影响都很高。此外，行业区域扩张适度。

在先进计算方法与海量生物医学数据集相结合的推动下，药物再利用行业的人工智能创新程度明显较高。生成式人工智能模型假设新的药物-靶标相互作用，而自然所有语言处理 (NLP) 系统都会挖掘生物医学文献、专利和临床试验数据，以获取隐藏的见解。此外，人工智能公司、制药公司和学术机构之间的合作促进了专门平台的创建，以重新调整工作流程的用途。

该行业正在经历由几个主要参与者进行的中等程度的并购活动。这是由于希望获得行业竞争优势、增强技术能力并在快速增长的市场中巩固地位。 例如，2025 年 7 月，Healx 与 SCI Ventures 进行了 200 万美元的合作，利用人工智能驱动的药物发现加速脊髓损伤 (SCI) 的治疗，重点是靶点发现和药物再利用。

药物再利用市场中管理人工智能的全球法规强调确保人工智能辅助治疗开发的安全性、有效性和透明度。监管机构美国 FDA 等机构已发布指南草案，重点关注采用基于风险的方法将人工智能纳入药物开发和监管决策过程。该框架鼓励对人工智能模型进行严格的验证、可解释性和持续监控，以防止偏见和错误。 

该行业正在经历适度的地域扩张。药物再利用行业的人工智能公司寻求地域扩张战略，以维持其在新兴市场的立足点并吸引来自这些地区的客户。

组件洞察

软件和平台细分市场在 2024 年占据最大的收入份额，达到 66.86%。这些解决方案利用大规模数据集（包括基因组学、蛋白质组学和临床试验数据）来确定现有化合物的新治疗适应症。先进的算法支持药物-靶标相互作用图谱和生物标志物发现，加速转化研究。例如，我2025 年 1 月，NVIDIA 和 Innophore 合作推出了人工智能驱动的药物安全筛查平台 CavitOmiX。 Innophore 的 AI 驱动型 CavitOmiX 平台由 NVIDIA 提供支持，可通过分析蛋白质结合位点来识别现有药物和新靶点之间隐藏的治疗机会，从而显着支持药物再利用。

服务领域预计在预测期内将以最快的复合年增长率增长。服务部门包括支持药物再利用的人工智能解决方案的部署、定制和优化的专业产品。其中包括数据管理、注释、算法训练、模型验证以及将人工智能工具集成到现有的研究工作流程中。服务提供商还协助遵守法规，确保人工智能驱动的预测符合不断发展的药物开发指南。此外，服务越来越注重将生物学领域的专业知识与先进的合作相结合的合作项目。计算能力，进一步推动市场增长。

技术洞察

机器学习/深度学习领域在 2024 年占据了最大的收入份额，达到 46.01%。这些技术分析基因组数据、临床试验结果、分子结构和真实世界的患者记录，以识别未识别的相关性。深度学习模型，尤其是神经网络，通过捕获复杂生物系统内的非线性关系来提高预测准确性。这些方法能够快速筛选针对多种疾病靶点的数千种化合物，从而显着加快发现时间。

生成人工智能和大语言模型 (LLM) 领域预计将在 2025 年至 2033 年实现最快增长。生成人工智能和 LLM 领域正在通过先进的自然语言和生成建模功能实现快速假设生成和分子设计，从而改变药物的重新利用。es.法学硕士能够分析大量生物医学文献、临床试验记录和组学数据，以确定现有药物和新疾病适应症之间的联系。生成式人工智能通过设计新的分子变异或高精度预测药物与疾病的相互作用来增强这一过程。这些工具减少了手动管理所花费的时间，为发现再利用机会创建了一个可扩展的框架。

应用洞察

到 2024 年，肿瘤学领域的收入份额最大，达到 36.81%。人工智能通过分析大量分子数据集、临床记录和治疗反应来识别新型癌症治疗候选药物，从而加速肿瘤药物的再利用。机器学习模型揭示了隐藏的药物-靶点相互作用和潜在的协同药物组合，促进精准肿瘤学的发展。人工智能算法的最新进展提高了肿瘤适应症的预测准确性，支持发现具有改进功效和安全性的重新利用药物。

预计从 2025 年到 2033 年，罕见病和孤儿疾病领域将以最快的复合年增长率增长。罕见疾病的传统药物发现遇到了一些挑战，包括患者群体小、开发成本高和商业激励有限。人工智能驱动的再利用通过分析多组学数据、文献和患者登记，加速识别具有潜在治疗效果的现有药物。这减少了对冗长的发现渠道的依赖，并为服务不足的患者群体提供了更快的治疗机会。 

最终用途洞察

制药和生物技术公司细分市场在药物再利用市场中引领人工智能，到 2024 年将占据最大份额，达到 59.80%。这些组织利用人工智能驱动的工具来挖掘临床试验数据、分子概况和生物医学文献，以识别新的治疗方法用于现有化合物。通过降低传统上与新药发现相关的成本和时间表，重新调整策略使公司能够最大限度地提高其药物管道的投资回报率。人工智能进一步支持优先考虑具有较高转化潜力的候选人，从而改善决策和投资组合管理。例如，2024 年 12 月，Conduit Pharmaceuticals 与 SARBORG Limited 合作，利用先进的人工智能和控制论技术来优化药物再利用、发现和临床试验监测。

学术和研究机构部门预计从 2025 年到 2033 年将以最快的复合年增长率增长。这些机构利用广泛的生物医学数据和计算专业知识开发新的人工智能方法，加速药物再利用工作。他们的重点包括算法开发、预测建模和多组学数据集成，促进 iden高精度地确定潜在的治疗候选者。此外，学术和研究机构是制药公司和人工智能初创公司的重要合作者，弥合了科学发现和商业化之间的差距。

区域见解

北美人工智能在药物再利用市场中的收入份额最大，到2024年将达到40.47%。该市场由制药和生物技术公司的大量研发投资以及人工智能驱动的药物发现的强劲风险投资资金推动。初创公司。此外，先进的医疗保健 IT 基础设施的存在可以实现大规模基因组和临床数据集的高效集成。学术界、制药公司和人工智能公司之间的战略合作加速了再利用研究向临床应用的转化。

美国药物再利用市场趋势中的人工智能

2024年美国人工智能在药物再利用行业占据最大份额。美国市场受益于领先人工智能的主导地位以及积极部署人工智能用于药物再利用的制药公司。该国拥有广泛的生物医学数据存储库，包括电子病历、基因组数据库和临床试验注册中心，这加强了人工智能模型的训练。监管灵活性，包括加速孤儿药的审批途径，鼓励对人工智能支持的再利用进行投资。

欧洲人工智能在药物再利用市场趋势

由于泛欧倡议促进数字健康和人工智能融入药物发现，预计欧洲人工智能在药物再利用行业将在预测期内出现显着增长。具有结构化 EHR 的先进医疗保健系统的存在支持大规模数据利用。此外，该地区在生物学研究和开发方面的强劲支出也有助于o 市场进一步增长。

英国人工智能在药物再利用市场预计将在预测期内增长。英国市场受益于 NHS 的集中式数据基础设施，该基础设施使人工智能模型能够访问高质量的全人口健康记录。人工智能初创公司、大学和全球制药公司之间的合作正在迅速加速临床转化。例如，2025 年 7 月，总部位于英国的 Healx 与 SCI Ventures 合作，利用 Healx 的 AI 平台应用人工智能驱动的药物发现来开发脊髓损伤 (SCI) 的疗法。此次合作旨在通过人工智能驱动的靶标发现和药物再利用来加速治疗，对 ALS、MS 和阿尔茨海默氏症等神经系统疾病产生更广泛的影响。

德国药物再利用市场的人工智能在 2024 年占据欧洲市场最大的收入份额。这一增长得益于其强大的制药业和在数字健康创新领域的领导地位。 F例如，德国 Merck KGaA 通过与 BenevolentAI 和 Exscientia 建立战略合作伙伴关系，专注于人工智能驱动的药物设计，以加速肿瘤学、神经学和免疫学的发现。 此外，政府的《数字医疗法案》鼓励将人工智能融入临床和研究工作流程，促进药物再利用计划。

亚太地区人工智能在药物再利用市场趋势

在中国、印度和韩国等国家政府主导的数字健康计划的支持下，亚太地区人工智能在药物再利用行业的发展受到医疗保健领域人工智能采用的扩大的推动。该地区临床试验活动的快速增长为重新利用应用程序创建了多样化的数据集。制药公司越来越多地与区域人工智能初创公司合作，以加速药物开发。慢性病和罕见病的负担不断增加，刺激了对负担得起的、重新调整用途的治疗方法的需求。不断增长的投资基于云的医疗保健基础设施的完善增强了人工智能平台的可扩展性。

在慢性病和罕见病的高患病率、政府健康举措和技术创新的推动下，印度药物再利用市场中的人工智能正在迅速扩张。此外，日本生物研究机构越来越多地采用人工智能技术。

日本药物再利用市场中的人工智能受到人口老龄化以及慢性和罕见疾病发病率上升的推动，需要经济高效的治疗选择。此外，药品和医疗器械局 (PMDA) 的监管改革有助于加快创新疗法的发展，包括重新利用药物。日本对精准医疗的重视进一步支持基于人工智能的再利用战略。

拉丁美洲人工智能在药物再利用市场趋势

拉丁美洲人工智能在药物再利用行业的发展预计将在预测期内以显着的复合年增长率增长。拉丁美洲市场的推动因素是人工智能技术在医疗保健研究中的日益采用以及对具有成本效益的药物开发策略的日益关注。此外，该地区受益于其庞大的患者库和快速增长的临床试验生态系统，为基于人工智能的再利用生成了强大的数据集。

中东和非洲药物再利用市场趋势中的人工智能

中东和非洲药物再利用行业中的人工智能预计在预测期内将以显着的复合年增长率增长。该地区由政府主导的医疗保健系统现代化举措和采用人工智能驱动的解决方案推动。阿联酋和沙特阿拉伯等国家正在积极投资数字健康和精准医疗，促进基于人工智能的药物再利用研究。国际制药公司和区域研究中心之间的合作正在获得关注。此外，癌症、心血管和代谢疾病发病率的不断上升创造了对创新疗法的需求。此外，对基因组和临床数据基础设施的投资支持人工智能驱动的再利用模型的开发。

药物再利用公司的关键人工智能见解

在药物再利用市场的人工智能中运营的主要参与者正在采取各种举措来加强其市场占有率并扩大其产品和服务的覆盖范围。新产品发布和合作伙伴关系等策略在推动市场增长方面发挥着关键作用。

最新进展

• 2025 年 8 月，Fifty1 Labs 和 BioSpark AI 合作，将 10,000 多个非结构化临床病例报告转化为结构化、可查询的数据库包含 2,000 多个真实世界的患者治疗结果路径。这种人工智能驱动的合作通过优先选择慢性疲劳、神经炎症和睡眠障碍的候选药物，加速了药物的重新利用和功能医学创新。 

• 2025 年 5 月，Verbit 前首席执行官 Tom Livne 创办了初创公司 Grace，利用先进的人工智能重新利用废弃药物。 Grace 的目标是提供 10-2000 万美元的资金，以加速候选药物的重新发现并解决临床阶段的高损耗问题。

• 2024 年 5 月，Every Cure 和 BioPhy 合作，使用 BioPhy 的人工智能平台 BioLogicAI 转变药物的再利用，该平台识别有前途的药物与疾病相匹配并优化临床试验，以提高成功率并降低成本。 

药物中的人工智能重新利用市场