计算机模拟药物发现市场规模和份额

In-Silico 药物发现市场分析

2025 年，In-Silico 药物发现市场价值为 38.8 亿美元，预计到 2030 年将扩大到 62.2 亿美元，复合年增长率为 9.9%。增长反映了虚拟筛选、预测模型和量子就绪模拟的日益普及，这些技术将发现时间从数年压缩到数月，同时抑制了研发费用的不断上升，目前每种批准疗法的研发费用已超过 26 亿美元。制药公司正在集成云原生高性能计算 (HPC)，以实现小型生物技术公司的民主化，而监管机构正在发布 AI 指南，阐明计算模型的可信度要求^{[1]来源：Nature Communications Medicine，“临床阶段 AI 设计的候选药物”s，“nature.com}。随着现有企业获取人工智能原生平台以确保差异化算法和自动化合成，整合正在加速。对量子增强管道的投资可以解决超越经典极限的分子动力学问题，这标志着模拟精度即将实现飞跃，这将重塑候选者的优先顺序。

全球计算机模拟药物发现市场趋势和见解

在命中识别中逐步采用 AI

生成式 AI 平台现已支持 70 多个临床阶段候选药物，反映出语言模型与分子设计工作流程的快速集成^{[2]来源：美国食品和药物管理局，“使用人工智能支持监管决策的考虑因素”，fda.gov}。 INS018_055，第一个完全由人工智能设计的分子，达到第二阶段，演示评级发现周期为 18 个月，而不是历史上的多年平均水平。 Atomwise 的 318 个靶标研究证实，化学空间的算法探索可大规模产生结构新颖的支架。肿瘤学项目受益最多，因为人工智能可以询问复杂的肿瘤异质性，以揭示不可成药的途径。下一个转折将把量子硬件与人工智能结合起来，以改进结合自由能计算，解锁更精确的亲和力预测，从而加强早期分类。

云原生 HPC 降低进入壁垒

通过超大规模云提供的基于订阅的 HPC 让初创企业无需资本密集型服务器集群即可运行数百万个复合屏幕。 Exscientia 推出了一个由 AWS 驱动的管道，它将生成设计与机器人实验室相结合，压缩设计-制造-测试周期并实现 24/7 无人值守综合。制药专业越来越多地集成 Google Vertex AI 进行联合模型训练，从而允许内部数据集保留在防火墙后面，同时为全球模型提供见解。在亚太地区，云计算的采用绕过了基础设施的不足，引导该地区实现了两位数的采用增长。提供商提供的密集安全和合规工具消除了早期对数据主权的担忧，刺激了企业规模的迁移。

不断上升的研发成本给投资回报率带来压力

到 2024 年，保护一个新分子实体的平均投资将超过 26 亿美元，这增加了对减少后期故障的预测模拟的需求。临床损耗仍然接近 90%，因此在动物研究之前对毒性和药代动力学进行数字化建模可以为每项资产节省数亿美元。量子就绪工作流程已经在计算机中提供了数千种针对癌症蛋白的可行线索，凸显了节省成本的潜力。经济学在患者群体较小的罕见疾病中尤其严重，虚拟方法使利基项目与商业上可行。作为回应，顶级制药公司现在每年指定高达 2500 万美元用于量子计算试点，押注亚埃精度将进一步降低管道风险。

制药公司转向“快速失败”虚拟屏幕

药物开发商越来越多地在投入化学资源之前建立数百万分子虚拟库，在几天内拒绝弱结合剂。数字孪生患者队列模拟疗效和安全性，美国 FDA 扩大了计算机模拟试验的定义，将这些复杂模型包括在内。 Model Medicines 通过将生成式人工智能嵌入迭代筛选验证周期，实现了抗病毒优先排序的完美命中率。随着结构数据库的扩展，人工智能可以探索曾经在计算上难以实现的化学邻域，从而使发现计划能够迅速转向可行的支架。这种心态可以加快决策速度，并符合投资者对资本效率里程碑的偏好

遗留数据集的模型偏差

历史存储库未能充分代表不同的种族群体和罕见疾病表型，从而导致人工智能输出存在偏差，在现实世界中表现不佳。分子库往往偏向于经过充分研究的支架，从而限制了针对被忽视条件的算法创造力，从而促使公司投资于具有包容性的联盟。达塔集。如果不采取补救措施，有偏见的预测可能会使患者面临风险，并使赞助商面临监管挫折，从而降低谨慎的利益相关者的采用率。

计算化学家短缺

行业对具有人工智能知识的化学家的需求超过了毕业生的产出，导致项目时间紧张并导致人才成本上涨。加州大学旧金山分校人工智能驱动的药物发现理学硕士等专业项目招生人数有限，不足以满足全球需求。公司正在通过薛定谔和内部学院的在线认证来应对，这些认证提高了科学家的编码技能，但进展是渐进的。亚太地区的人才缺口很明显，该地区的市场增长超过了当地的培训能力，导致公司将任务外包给 CRO。持续的短缺可能会减慢算法部署速度，并扩大资源丰富的跨国公司与规模较小的进入者之间的性能差距。

细分分析

按组件：软件平台扩大主导地位

跨学科电子实验室笔记本占据了 2024 年收入的 55.45%，因为实验室将湿台数据、化学信息学和生物信息学融合到统一的工作空间中，从而简化了计算机模拟药物发现市场中的决策流程。这些平台提供模块化订阅层，简化升级并促进量子力学插件，从而提高对接保真度。然而，由于缺乏内部人工智能团队的公司将算法改进和验证外包给专业 CRO，服务预计每年增长 7.01%。

薛定谔和化学计算集团的软件套件嵌入了量子力学和自由能扰动方法，扩大了分子特性预测的准确性。云原生部署消除了硬件限制，吸引风险投资支持的生物技术公司将屏幕从 10,000 个化合物扩展到 1000 万个化合物，而无需资本支出。乘法积分具有语言模型生成功能的 ti-omics 数据流进一步区分了产品，实现了跨分子、细胞和临床领域的整体洞察，并加强了不断扩大的 In-Silico 药物发现市场中的供应商锁定。

按药物发现阶段：先导优化获得战略关注

在人工智能挖掘多组学存储库和揭示非明显治疗节点生物标志物研究的能力的帮助下，靶点识别仍然是 2024 年的收入领先者。在快速枚举新化学型的生成模型的推动下，命中识别预计将实现 7.45% 的年增长率。先导化合物优化现在成为战略重点，因为极性、溶解度或脱靶特征的微小调整可以将原本可行的支架转向临床可行性，直接影响此阶段的计算机模拟药物发现市场规模。

支持量子的自由能计算缩小了预测误差范围，使研究人员能够在合成之前优先考虑同类最佳的候选药物，从而节省宝贵的化学批次。候选验证利用基于生理学的药代动力学模型来预测多种药物治疗方案之间的相互作用，这是随着患者群体老龄化而发挥的关键能力。在一个工作流程中连接对接、ADMET 和合成路线设计的平台可缩短整个 In-Silico 药物发现市场的开发周期并提高资产质量指标。

按治疗领域：肿瘤学仍然是首要焦点

肿瘤学在 2024 年占 In-Silico 药物发现市场份额的 37%，因为该行业的基因组复杂性与人工智能驱动的多组学分析非常一致。神经病学预计每年增长 8.95%，受益于模拟神经元信号传导和与神经退行性疾病有关的蛋白质错误折叠事件的深度学习模型。心血管研究越来越依赖虚拟双胞胎血流动力学，正如预测的那样，已经获得了动力。ve 建模可实现个性化剂量。

传染病项目利用 AI 进行抗原漂移预测和快速疫苗靶标选择，证明了 COVID-19 后的持续相关性。在肥胖流行期间，糖尿病等代谢性疾病重新受到关注，大型表型数据集为机器学习分类器提供目标优先级。因此，跨学科的进步推动了不断增长的计算机模拟药物发现市场的治疗多样化。

按最终用户：CRO 推动外包增长

制药和生物技术公司利用内部平台和定制的人工智能模块控制了 2024 年支出的 46.78%。 CRO 以 8.42% 的复合年增长率增长最快，因为赞助商寻求灵活的能力和专门的算法，而不雇用稀缺的人才。生物技术初创企业严重依赖云生态系统，使研发火力与大型制药公司持平，并扩大了 In-Silico Drug Disc 的参与范围整个行业。

学术中心继续基础研究，提供对接基准和开源模型，提高创新基线，但由于资金限制而保持适度的收入份额。跨越制药、CRO 和学术界的战略三方合作激增，汇集化合物库、虚拟筛选管道和疾病专家，以降低针对一流模式的雄心勃勃的项目的风险。

按部署：云迁移加速

云架构占据了 2024 年收入的 67.92%，并且正在以每年增长 7.92%，因为弹性计算、版本控制环境和全球协作胜过了传统的本地服务器制药技术。 COVID-19 大流行使分布式项目团队正常化，进一步验证了远程工作流程。出于主权原因，混合模式在大型制药公司中持续存在，但逐渐让位于多租户生命科学专用云，满足 GDPR、HIPAA 和 GxP 要求。

包括机密计算和私有 AI 飞地在内的安全进步可以减轻数据泄露的担忧。化合物库、特性预测 API 和合成路线规划器的集成市场可在单一订阅中实现端到端虚拟药物发现，从而为不断扩大的 In-Silico 药物发现市场中的领先供应商放大客户终身价值。

地理分析

北美在 2024 年保留 38.01% 的份额，强大的风险投资、先进的 FDA 指导（支持人工智能支持的提交）以及集中在技术走廊的深度量子计算专业知识为支撑。一系列高价值的合作伙伴关系，包括薛定谔与诺华公司达成的价值 23 亿美元的协议，标志着投资者对该地区算法领导力的信心。

由于强大的公共政策，欧洲保持了巨大的规模。LIC部门的研究和统一的监管框架优先考虑无动物测试替代方案。欧洲药品管理局对模型知情药物开发的持续指导提高了欧盟主要市场对计算机模拟档案的接受度，支持稳定采用并推动区域计算机模拟药物发现市场的增长。

亚太地区是增长最快的地区，复合年增长率为 8.95%，这得益于中国临床试验数倍增长和日本倡导生命科学领域生成人工智能的国家举措。政府对公私合作伙伴关系和云优先政策的支持降低了进入壁垒，邀请新的区域生物创新者参与计算机模拟药物发现市场。在其他地方，拉丁美洲、中东和非洲逐步发展，利用云平台克服高性能计算基础设施缺陷并建立能力建设联盟。