药物发现市场中的人工智能（2024 - 2030）

人工智能在药物发现市场概述

全球人工智能在药物发现市场规模预计在2023年为15亿美元，预计到2030年将达到203亿美元，2024年至2030年复合年增长率为29.7%。由于对新型药物疗法的需求、生命科学行业制造能力的提高以及技术进步，人工智能驱动的药物发现解决方案正在兴起。

机器学习、深度学习等人工智能技术正在得到应用药物发现的各个阶段，包括初始化合物筛选和预测临床试验的成功率。此外，投资、资金的增加以及开发人工智能解决方案的初创公司的崛起预计将推动市场增长。例如，2024 年 4 月，Xaira Therapeutics 宣布获得 100 万美元资金用于药物发现开发。

此外，在临床试验过程中采用人工智能解决方案通过解决潜在障碍、提高生产力和准确性以及缩短周期时间，彻底改变了该领域。这种先进的方法越来越受到生命科学行业利益相关者的欢迎，反映出人们越来越认识到其好处。 2021 年临床试验竞技场的数据表明，人工智能驱动的药物发现公司和制药公司之间的战略合作和伙伴关系显着增加，这些联盟从 2015 年的 4 个增加到 2020 年的 27 个。这一趋势凸显了人工智能在简化药物发现和开发流程中不断扩大的作用。

生物医学和临床研究的数字化正在为实施人工智能解决方案铺平道路。药物发现过程生成的大量数据集，例如分子筛选阶段和临床前研究正在推动人工智能解决方案的采用。这些巨大的数据集使研究人员很难准确地分析研究。人工智能解决方案可以加速筛选过程并缩短周转时间。

在药物发现过程中采用人工智能解决方案时，市场增长是由无数选项的可用性推动的，例如数据挖掘和个性化功能。通过将深度学习和机器学习算法集成到人工智能平台中，可以提高准确性，这有助于识别药物的分子结合特性。此外，结合电子数据采集 (EDC) 等先进技术可支持制造商改进患者数据管理并降低监测成本。通过将电子临床结果评估 (e-COA) 集成到人工智能解决方案中，可以最大限度地减少流程错误。最近，高级分析已集成到这些人工智能解决方案中，帮助利益相关者进行数据挖掘、帕蒂招募、医疗和临床记录管理。

在临床试验研究的不同阶段中，临床前测试的收入损失最高，回报率也较低。采用人工智能解决方案可以优化临床前测试阶段，从而最大限度地降低成本。基于人工智能的模型可以准确分析人体生理反应，从而消除实验成本。全球监管机构制定的与临床试验研究相关的严格法规预计将推动药物发现过程中对人工智能解决方案的需求。另一方面，各个发达经济体和新兴经济体的政府当局正在采取有利举措，以提高人工智能解决方案的渗透率和临床试验的数量。

COVID-19对药物发现市场人工智能的影响

COVID-19大流行显着加速了人工智能在药物发现中的采用，特别是从2020年到2022年。AI tec技术对于加快治疗方法和疫苗的开发至关重要，突显了它们在快速识别候选治疗药物和优化临床试验方面的潜力。 2021 年，英国公司 Exscientia 实现了一个值得注意的里程碑，该公司开始了其第二种人工智能设计分子的 I 期试验，这是世界上第一个用于免疫肿瘤学的分子。这一成功导致了 2021 年 3 月的 1 亿美元 C 轮融资。

这一时期的主要趋势包括多组学数据的整合、人工智能驱动的靶标选择、药物筛选以及人工智能创新实验室的建立。人工智能快速、准确地分析大量数据集的能力在肿瘤学领域尤其具有影响力，可增强早期疾病检测并实现个性化治疗方法。

行业动态

该市场的特点是在复杂算法、机器学习和数据分析集成的推动下实现重大创新。创新专注于提高药物发现过程的效率和准确性，从靶点识别到先导化合物优化和临床试验设计。这些进步大大减少了将新药推向市场的时间和成本，从而改变了制药行业。例如，默克于 2023 年 12 月推出了 ADDISON 药物发现软件，这是第一个通过 SynthiaTM 逆合成软件应用编程接口 (API) 将虚拟分子设计与现实可制造性集成的软件即服务平台。该平台结合了机器学习、生成式人工智能和计算机辅助药物设计，以加速药物开发。

“数百万人等待新药批准，将一种药物推向市场平均仍需要 10 多年时间，成本超过 190 万欧元1，我们的平台使任何实验室都可以依靠生成式人工智能来识别最合适的类药念珠菌在广阔的化学空间中进行测试。这有助于确保以最可持续的方式开发目标分子的最佳化学合成路线。”

           - Karen Madden，默克生命科学业务部门首席技术官。

市场上的并购活动显着增加。大型制药公司和科技巨头正在积极收购人工智能初创公司和小型公司例如，2023 年 7 月，BioNTech 收购了全球人工智能和机器学习技术公司 InstaDeep，该收购符合 BioNTech 推进人工智能驱动的药物发现和开发下一代免疫疗法和疫苗的战略，InstaDeep 将作为一家位于英国的全球子公司运营，为全球客户提供服务。g 开发更有效、更高效的药物发现解决方案。

法规对市场产生重大影响。美国 FDA 和欧洲 EMA 等监管机构正在越来越多地制定指导方针，以确保人工智能在医疗保健领域的安全和道德使用。这些法规解决了数据隐私、算法透明度以及人工智能模型的验证和可重复性等关键问题。遵守这些标准对于获得市场认可和维持公众信任至关重要。虽然严格的监管可能会带来挑战，但它可以确保药物发现中的人工智能应用安全、可靠且有益于患者。

人工智能驱动的医疗保健行业的区域扩张程度从中等到高，公司战略性地扩展其全球业务。此次扩张旨在满足不断增长的需求，进军新兴医疗保健市场，并促进人工智能在行业中的采用。例如，2023 年 11 月，Brainomix 专门开发用于中风、肺纤维化和癌症精准医疗的人工智能软件，现已扩展到美国市场。 Brainomix 在其 Brainomix 360 平台上推出了 FDA 批准的模块，提供全面的中风成像解决方案。此举凸显了利用人工智能改善医疗保健结果和简化医疗流程的趋势。

应用洞察

根据应用，药物优化和再利用细分市场在 2023 年占据最高市场份额，达到 53.7%。这种主导地位主要归因于与这些流程相关的效率和成本效益。药物优化涉及改进和改进现有候选药物，以提高其功效和安全性，从而加快上市速度并降低总体研发成本。将现有药物重新用于新的治疗用途，利用之前收集的安全性和有效性数据，显着缩短开发时间梅线并降低财务风险。这些策略对旨在最大化投资回报并迅速解决未满足的医疗需求的制药公司越来越有吸引力。因此，对药物优化和再利用的日益重视使该细分市场引领了市场。

临床前测试细分市场是人工智能在药物开发中增长最快的另一个应用。这种快速扩张是由人工智能增强临床前测试各个方面的能力推动的，例如预测药物毒性、优化候选药物选择和建模生物相互作用。人工智能技术可以分析临床前实验中的大量数据集，识别传统方法可能错过的模式和见解。这些功能显着减少了与临床前测试相关的时间和成本。通过快速识别有前途的候选药物并消除对于那些可能在后期阶段失败的问题，人工智能简化了开发流程并提高了研发工作的整体效率。因此，制药公司越来越多地在临床前测试中采用人工智能驱动的方法，推动了该细分市场的快速增长。

治疗领域洞察

肿瘤学细分市场在 2023 年占据最大的收入份额，达到 22.4%。这种突出地位归因于多个因素。癌症仍然是全球最重大的健康挑战之一，推动了对有效治疗方法研发的大量投资。据世界卫生组织估计，2022年，全球将报告新增癌症病例2000万例，死亡人数970万人。人工智能技术在肿瘤学领域提供了相当大的优势，包括分析复杂数据集、识别新药物靶点以及预测患者对治疗反应的能力。人工智能与肿瘤学的融合加速了新疗法的发现和开发癌症治疗、个性化医疗方法和改进的临床试验设计。

预计传染病领域在预测期内将以 32.0% 的最快复合年增长率增长。目前正在部署人工智能和物联网（IoT）等相关平台来了解传染病、其传播和感染机制，并改进疫苗设计。这些平台使用智能手机和其他医疗设备等互联设备网络，从这些设备收集的数据可用于了解生活方式模式和异常情况，以研究疾病。

区域见解

在医疗保健技术的大量投资以及制药公司与科技巨头之间的强有力合作的推动下，北美人工智能在药物发现市场中于 2023 年占据了 57.7% 的最大市场份额。该地区著名的研究机构和支持性的监管环境进一步激发创新活力。公司越来越多地利用人工智能来简化药物发现流程、降低成本并加快将新疗法推向市场。

美国人工智能在药物发现市场趋势

美国在药物发现市场中的人工智能在 2023 年占据最大的市场份额。美国是药物发现领域人工智能的全球中心，大型制药公司和科技公司在人工智能技术上投入巨资。 FDA 对医疗保健中人工智能应用的监管指南采取渐进式方法，在确保安全性和有效性的同时促进创新。美国市场的特点是并购活动活跃，企业寻求整合人工智能能力，以获得药物开发的竞争优势。例如，2024 年 2 月，Ginkgo Bioworks 收购了 Reverie Labs 的 AI/ML 工具和基础设施大规模人工智能基础模型的结构，旨在加强人工智能/机器学习驱动的发现服务，并加速下一代生物基础模型的开发。

欧洲人工智能在药物发现市场的趋势

欧洲人工智能在药物发现市场预计将在预测期内显着增长。欧洲是人工智能药物发现市场的关键参与者，德国和英国等国家做出了巨大贡献。该地区拥有强大的研究基础设施和有利的监管框架，支持人工智能在医疗保健领域的整合。欧洲公司处于采用人工智能进行药物发现的前沿，专注于个性化医疗和先进的数据分析以增强药物开发流程。学术界、工业界和政府机构之间的合作正在推动这一领域的重大进步。

人工智能英国药物发现市场的智能预计在预测期内将显着增长。英国拥有众多旨在彻底改变药物发现的人工智能驱动举措。通过工业战略挑战基金等举措提供的政府支持以及工业界和学术界之间的合作是推动人工智能技术在英国采用的关键因素。

亚太地区人工智能在药物发现市场的趋势

预计到 2030 年底，亚太地区人工智能在药物发现市场将以最快的复合年增长率增长。在中国和印度等国家的推动下，该地区正在见证人工智能在药物发现市场的快速增长。亚太地区的公司正在开发人工智能技术来加速药物发现和开发，旨在提高临床试验效率并解决未满足的医疗需求。例如，2023年10月，富士通与RIKEN合作开发AI-drive药物发现技术，利用生成式人工智能来预测蛋白质的结构变化。这项创新将人工智能算法与电子显微镜图像相结合，旨在加速药物开发流程，同时优化成本。

日本药物发现市场中的人工智能正在成为专注于集成的著名参与者。日本公司正在投资人工智能，以增强药物发现过程并开发个性化疗法。政府推动数字健康转型以及行业和研究机构之间的强有力合作正在推动日本人工智能驱动的药物发现的进步。此外，日本其他市场参与者的进入预计也将推动市场增长。例如，2021年9月，以色列初创公司CytoReason通过与Summit Pharmaceuticals International合作进入全球第三大医药市场日本是全球贸易公司住友商事株式会社的药物研发部门。

中国药物发现市场中的人工智能处于亚太地区人工智能应用的前沿，在医疗保健人工智能和生物技术方面投入了大量资金。中国的许多制药公司越来越多地与人工智能驱动的公司合作，旨在加速药物开发工作。这些合作被认为对于提升中国制药行业的发展至关重要，该行业的增长速度一直在放缓。中国的合同研究组织已经收获了人工智能技术的回报，人工智能技术正在激发全球对新型分子的兴趣。据《经济学人报》有限公司 2024 年 3 月发表的一篇文章称，2021 年中国在人工智能辅助药物发现方面的投资超过 126 万美元，凸显了中国致力于利用先进技术进行医疗创新。

关键人工智能智能药物发现中的智能公司见解

更快地开发更好的药物的需求正在推动制药行业采用人工智能来研究整个疾病和药物设计。主要科技巨头正在采取举措加速药物发现领域。全球市场的大部分份额由 IBM、微软、Atomwise Inc.、云制药、Benevolent AI、BIOAGE 等公司占据。科技公司与学术和研究机构之间的合作正在为整个制药行业扩大人工智能的使用提供必要的推动力。借助人工智能和相关平台，可以配制出副作用最小的更好药物，并且可以更快更好地研究疾病，从而找到必要的治疗方法。

近期动态

• 7 月2024 年，Exscientia 宣布扩大与 Amazon Web Services (AWS) 的合作，利用 AWS 的 AI 和机器学习 (ML) 服务来增强其端到端药物发现和自动化平台。

“将我们与 AWS 的合作扩展到 DesignStudio 之外，包括合成和测试的机器人自动化我们的分子设计是 Exscientia 合乎逻辑的下一步。我们正在寻找一种具有灵活性和可扩展性，并结合高性能和生成人工智能功能的解决方案。我们还需要一位对生命科学富有创造力和热情的合作者。 AWS 满足了所有这些要求。”

-Exscientia 首席技术官

• 2024 年 5 月，Google DeepMind 发布了第三版基于 AlphaFold AI 的模型，旨在推进药物设计和疾病靶向。这一最新版本使 DeepMind 和 Isomorphic Labs 的研究人员能够绘制包括人类 DNA 在内的所有分子的行为图。

• 4 月2024 年，人工智能药物发现和开发公司 Xaira Therapeutics 在与 ARCH Venture Partners 和 Foresite Labs 的联合融资中筹集了超过 100 万美元，该公司利用机器学习、数据生成模型和治疗产品开发来瞄准传统上具有挑战性的药物目标。ts

• 2023 年 12 月，默克生命科学部门 MilliporeSigma 推出了创新药物发现软件 AIDDISON。该工具旨在将虚拟分子的设计与实际可制造性无缝连接。它利用 Synthia 逆合成软件 API 来提高药物开发流程的效率和可行性

• 2023 年 5 月，Google 推出了两款新的人工智能驱动解决方案，旨在帮助生物技术和制药公司加快药物发现和推进精准医疗。这些工具旨在简化将新疗法引入美国市场的漫长且昂贵的过程。 Cerevel Therapeutics、辉瑞和 Colossal Biosciences 是这些解决方案的早期采用者。

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