AIは、ターゲットの発見と開発市場の規模、シェア、成長、産業分析、タイプ（ターゲット識別、分子スクリーニング、de novo薬物設計と薬物最適化、前臨床および臨床検査、その他）、アプリケーション（腫瘍学、感染症、神経学など）、および2033年までの地域予測

米国AIのための米国AIは、高度なヘルスケアインフラストラクチャ、高いRD投資、および大手AIバイオテクノロジー企業と製薬会社の強い存在により、急速な成長を目撃しています。

重要な調査結果

• 市場規模 - 2025年に1,327.39百万米ドルと評価され、2033年までに6,952.09百万米ドルに達すると予想され、18.2％のCAGRで成長しました。
• 成長ドライバー - 前臨床研究および薬物ターゲットの識別におけるAIの採用の増加、バイオテクノロジー企業の使用量は42％増加しました。
• トレンド - 分子スクリーニングにおける生成AIの統合は55％急増し、製薬研究での自動化の採用は48％増加しました。
• キープレーヤー - Alphabet、Microsoft、Insilico Medicine、Atomwise、Excientiaなど。
• 地域の洞察 - 北米は38％のシェアでリードしています。アジア太平洋地域では、Pharma R＆Dセクター全体でAIの採用が62％増加していると考えています。
• 課題 - データ統合の複雑さと規制上の懸念は、AIファーマプロジェクトの37％に影響を及ぼし、創薬プロセスを遅らせます。
• 業界の影響 - AI駆動型の発見は、初期段階の開発時間を60％短縮し、製薬会社の51％にわたってR＆Dの生産性を向上させました。
• 最近の開発 - 新しいAIプラットフォームは、ターゲットの識別を45％加速し、2023〜2024年に自動化された実験室使用量が58％増加しました。

薬物発見と開発市場のAIは、より速く、より正確で、費用効率の高い薬物研究を可能にすることにより、製薬景観を急速に変化させています。 AIテクノロジーは、データ分析を自動化し、薬物ターゲットを特定し、薬物行動を予測することにより、従来の医薬品開発のタイムラインを大幅に短縮します。複雑な疾患の症例が急増し、RDコストが上昇しているため、製薬会社はAIを活用してプロセスを合理化し、臨床試験の失敗を減らしています。市場は、高度なアルゴリズムベースのプラットフォームに焦点を当てた大規模なバイオファーマ企業とスタートアップの両方から大きな関心を持っています。

薬物の発見と開発市場の動向のためのAI

発見と開発市場のAIは、進化する技術能力と薬物パイプラインの効率を改善するための差し迫ったニーズによって駆動される強力な勢いの変化を目撃しています。最も重要な傾向の1つは、ゲノミクス、プロテオミクス、および臨床試験に由来する大規模なデータセットを分析するための機械学習およびディープラーニングモデルへの依存度の高まりです。薬物の発見と発達のためのAIは、疾患経路をモデル化し、臨床転帰を予測し、試験で成功する可能性が高い有望な分子を特定するためにますます使用されています。企業は、AI駆動型プラットフォームを展開して、場合によっては医薬品開発サイクルを10年から6年未満に削減しています。

薬物の発見と開発のためのAIは、個別化医療の中心になっています。アルゴリズムは、患者固有の遺伝的プロファイルに基づいて治療を設計するのに役立ち、万能のアプローチからのシフトをマークしています。さらに、Pharmaceutical Giantsは、AIスタートアップと数百万ドルのコラボレーションを行って、新しいTherapeuticsを共同開発しています。薬物の発見と開発市場のAIのもう1つの重要な傾向は、科学文献と特許を採掘するための自然言語加工（NLP）の統合と、隠された治療的洞察を発見することです。さらに、クラウドベースのAIプラットフォームは、リアルタイムの薬物モデリングと共同研究のための牽引力を獲得しています。北米は、その強力なデジタルインフラストラクチャと初期の投資文化により、薬物の発見と開発の採用のためにAIをリードしています。一方、アジア太平洋地域は、新たなバイオテクノロジーハブ、支援的な政府政策、およびヘルスケアインフラの拡大により、大幅な成長を示しています。薬物の発見と開発のためのAIは、ビッグデータ、計算生物学、および実際の証拠の収束とともに進化し続けており、Pharma Innovation Ecosystemの重要な資産となっています。

薬物発見および開発市場のダイナミクスのためのAI

機会

個別化医療と精密治療の成長

個別化医療の台頭は、AIが創薬と開発市場のための大きな機会を提供します。パーソナライズされた医療は、遺伝的プロファイル、ライフスタイル、バイオマーカーなど、個々の患者データに依存しています。個別化医療連合の報告によると、過去5年間に承認された新薬の40％以上が個別化された薬として分類されました。 AIは、リアルタイムの患者の層別化を可能にし、患者固有の薬物反応の特定を加速し、治療をより効果的にし、副作用を減らします。これは、AIツールが腫瘍ゲノミクスに基づいた最適な治療法で患者を一致させるのに役立つ腫瘍学で特に有益です。さらに、ウェアラブルデバイスとデジタルヘルスプラットフォームの採用の増加により、患者データの連続的な流れが生成され、個別の治療におけるAIの役割がさらにサポートされています。製薬会社がより個別化されたケアモデルに移行するにつれて、AIはこの変革の最前線にいます。

ドライバー

医薬品に対する需要の高まり

斬新で効果的な医薬品に対する世界的な需要の高まりは、創薬と開発市場のAIの重要な推進力です。癌、糖尿病、心血管障害などの慢性疾患が増加しており、より速く、より標的を絞った薬物開発の必要性を促しています。 WHOによると、全世界的な死亡の71％以上が非感染性疾患によって引き起こされており、高度な治療オプションの緊急の必要性を生み出しています。薬物の発見と開発のためのAIは、製薬会社がR＆Dの試行錯誤の側面を減らしながら、増加するワークロードを管理するのに役立ちます。さらに、FDAが承認した治療法なしには7,000を超える希少疾患が残っており、AI技術を適用して潜在的な治療法を特定できる広大な領域を提供します。 AIアルゴリズムの速度と精度は、薬物を市場に投入するために必要なリスクと時間を大幅に低下させ、タイムリーなイノベーションが重要な業界で重要なソリューションとなっています。

拘束

"データの品質と規制の複雑さ"

薬物発見と開発市場のAIの主要な制約の1つは、AIモデルのトレーニングに使用される生物医学データの矛盾と複雑さです。高品質のラベル付きデータセットは、正確な予測モデルを構築するために不可欠ですが、データはさまざまなソースと形式で断片化されることがよくあります。デロイトによる調査では、Pharmaの幹部の60％以上が、AIの採用の障壁としてデータ品質の低下を引用しました。さらに、ヘルスケアのAIを取り巻く規制環境はまだ進化しており、不確実性が生じています。 FDAのような規制機関は積極的にガイドラインを開発していますが、これらのフレームワークがグローバルに標準化されるまで、製薬会社はAIをフルスケールで展開することに慎重です。 HIPAAやGDPRなどのデータプライバシー規制により、特に多地域の臨床試験におけるAIソリューションの統合がさらに複雑になります。これらの要因は、医薬品開発のすべての段階にわたるシームレスなAI採用に対する課題を集合的に引き起こします。

チャレンジ

"AIモデルにおける解釈可能性と臨床信頼の欠如"

薬物の発見と開発市場のAIにおける主要な課題は、研究者、臨床医、規制当局の信頼に影響を与えるAI生成結果の制限された解釈可能性です。ブラックボックスアルゴリズム、特にディープラーニングモデルは、根本的な推論の明確な説明なしに正確な予測を提供することがよくあります。 PWCの調査によると、医療専門家の62％以上が透明性なしにAIの決定に依存することについて懐疑論を表明しています。この不透明度は、規制当局の承認プロセス中に障壁になり、各開発ステップの詳細な文書が必須です。さらに、臨床医は、モデルのロジックが透明で再現可能でない限り、治療上の意思決定におけるAI支援の洞察を採用することをためらいます。グローバル市場全体の標準化された検証プロトコルの欠如は、AIの統合も複雑にします。説明可能なAI（XAI）がより一般的になるまで、創薬パイプラインにおけるこれらのモデルの信頼と使いやすさは限られたままであり、医薬品開発のすべての段階でAIの拡大において重要な障壁になります。

セグメンテーション分析

薬物の発見と開発市場のAIは、タイプとアプリケーションに基づいてセグメント化されており、さまざまな医薬品開発段階と治療分野でAIテクノロジーがどのように統合されているかを包括的に検討しています。タイプごとに、市場には、ターゲットの識別、分子スクリーニング、de novo薬物の設計と最適化、および前臨床および臨床検査が含まれます。各タイプは、AIが疾患関連のバイオマーカーの特定から、試験での薬物有効性の検証まで、特殊な価値を提供するユニークなフェーズを表しています。応用面では、AIは腫瘍学、感染症、神経学などの治療領域で頻繁に採用されており、治療経路の複雑さと革新の緊急の需要がAI主導のソリューションを必要とします。このセグメント化されたアプローチにより、利害関係者は特定のAI能力と特定の医療および医薬品開発の課題との関連性に焦点を当てることができ、テクノロジーの展開においてより効果的かつ戦略的投資を可能にします。

タイプごとに

• ターゲットの識別：ターゲットの識別は、疾患に関連する遺伝子またはタンパク質の検出を含む、創薬と発達のためのAIの基本的なステップです。 AIプラットフォームは、ゲノミクス、プロテオミクス、臨床データベースのビッグデータを使用して、新しいターゲットを特定します。 Nature Biotechnologyで発表された研究では、AIアルゴリズムがターゲットの発見時間を50％短縮できると報告しました。 BenevolentaiやAtomwiseなどの企業はこの段階を専門としており、ターゲットの検証を合理化し、誤検知を減らすプラットフォームを提供します。疾患関連データの量が増えているため、特に腫瘍学やまれな遺伝的障害などの分野で、AIは正確な標的識別に不可欠です。
• 分子スクリーニング：AI駆動型分子スクリーニングは、何千もの化合物を迅速に分析することにより、薬物候補を特定する効率を大幅に改善します。従来のスクリーニング方法は労働集約的で費用がかかりますが、AIはシリコのターゲットとの複合的な相互作用をシミュレートできます。 exscientiaや再帰医薬品などのプラットフォームは、深い学習モデルを使用して、化合物の有効性、毒性、結合親和性を予測します。あるケーススタディでは、excientiaは候補分子の前臨床タイムラインを4.5年に12ヶ月未満に減らしました。このアプローチは、時間を節約し、臨床試験の失敗のリスクを減らすために、製薬パイプラインでますます採用されています。
• de novo薬の設計と薬物最適化：de novoの薬物設計は、特定の生物学的ターゲットに合わせて調整されたゼロから新しい分子を構築するためにAIを活用します。創薬と開発のためのこのタイプのAIは、望ましい薬物動態特性を持つ最適化された化合物を作成する生成アルゴリズムを使用します。 AI設計された分子は現在、腫瘍学および神経変性疾患で前臨床検査に陥っています。たとえば、Insilico Medicineは、50日未満でAIを使用して線維症の新しい薬物候補を設計することを報告しました。 AIに生成された分子設計の速度と柔軟性により、このセグメントは創薬環境で最も急速に成長しているものの1つになりました。
• 前臨床および臨床検査：薬物の発見と発達のためのAIは、薬物毒性、患者の反応、および試験の成功率を予測することにより、前臨床および臨床検査を変換しています。 AIモデルは、実際のデータと履歴試験結果についてトレーニングされ、結果を予測し、試行設計を提案します。 2023 MITの研究によると、AI統合は、最適な患者グループと投与レジメンを特定することにより、試験の成功率を20％改善しました。これらの洞察は、コストを削減し、タイムラインを短縮し、規制当局の承認の可能性を改善し、後期段階の医薬品開発においてAIが重要になるのに役立ちます。
• その他：このカテゴリには、AI主導の文献マイニング、特許分析、R＆D優先順位付けのための意思決定支援システムなどのアプリケーションが含まれます。 NLPツールは、膨大な科学データベースをスキャンするために使用され、病気と分子の間の隠れたつながりを特定します。 IBM Watson DiscoveryやElsevierのAIベースのプラットフォームなどのツールは、戦略的計画とエビデンスに基づく意思決定において医薬品研究者をサポートしています。この「その他」カテゴリは、医薬品開発における補助AIツールの需要が増加するにつれて成長すると予想されます。

アプリケーションによって

• 腫瘍学：腫瘍学は、がん治療の複雑さと緊急性のために、薬物発見と開発市場のAIの主要な用途分野です。 AI技術は、腫瘍固有の標的を特定し、薬物反応を予測し、個別化された治療法を設計するために広く使用されています。アメリカ癌協会によると、2023年だけで米国で190万件以上の新しい癌症例が診断され、迅速なイノベーションの必要性が強化されています。 PathaiやTempusなどのAIプラットフォームは、バイオマーカーの発見とリアルタイムの意思決定支援を支援する腫瘍学に焦点を当てたソリューションを提供しています。このセグメントは、癌療法の満たされていないニーズのために、引き続き多額の投資を受けています。
• 感染症：薬物の発見と発達のためのAIは、感染症管理、特にパンデミック後の牽引力を獲得しています。 AIモデルは、研究者が新しい抗ウイルス剤、抗生物質、およびワクチンの特定を支援しています。 Covid-19に応えて、Deepmindのような企業はAIを使用してウイルスタンパク質の3D構造を予測し、ワクチン開発を促進しました。抗生物質耐性株の上昇は、新しい微生物標的を特定するためにさらにAIを必要とします。結核やマラリアなどの疾患の世界的な復活は、ヘルスケアの利害関係者にAI支援の治療ソリューションを探求して、アウトブレイクをより効率的に管理するよう求めています。
• 神経学：神経学では、薬物の発見と発達のためのAIが使用されており、アルツハイマー病、パーキンソン病、てんかんなどの複雑な障害に対処しています。これらの条件には、AIが多様なデータセットから迅速に分析できる神経生物学とバイオマーカーの深い理解が必要です。アルツハイマー病協会によると、600万人以上のアメリカ人がアルツハイマー病と一緒に暮らしていますが、効果的な治療はまだ限られています。 AIプラットフォームは、脳のイメージングデータ、ゲノミクス、患者の行動について訓練されており、新しい薬物ターゲットを特定し、治療反応を予測しています。 NeuroInitiativeのような企業は、CNS療法の次の波をもたらすことを目指して、AI駆動の神経学研究に専念しています。
• その他：これら3つの支配的なカテゴリを超えて、AIは心臓病、呼吸器疾患、自己免疫障害などの分野にも適用されています。 AIツールの適応性により、実質的にすべての治療ドメインに合わせて調整できます。たとえば、糖尿病では、AIは有効性が改善されたインスリン類似体の設計に役立ちます。データが不足しているまれな疾患では、AIモデルは疾患の進行と治療反応をシミュレートし、研究者が試験を優先するのに役立ちます。この「その他」カテゴリは、複数の治療フロンティアを再構築する際の創薬と発達のためのAIの幅広い可能性を反映しています。

地域の見通し

薬物の発見と開発市場のAIは、技術インフラストラクチャ、投資能力、ヘルスケア規制、およびR＆Dエコシステムの違いに駆られ、地域全体で多様な成長軌跡を示しています。北米は、成熟した製薬業界と強力なAI能力を備えたグローバル市場をリードしています。ヨーロッパは、堅牢な学術および臨床研究の協力により、密接に続きます。アジア太平洋地域は、特に中国、インド、日本で、医療費の増加と技術主導のバイオテクノロジー生態系の増加により、急速に成長するハブとして浮上しています。一方、中東とアフリカ地域は、国民の健康改革と研究投資の拡大に支えられて、徐々に創薬においてAI技術を採用しています。各地域は、進化するAI主導の製薬革新的環境に独自に貢献しています。

北米

北米は、高度なヘルスケアインフラストラクチャ、広範なAIの採用、および高いR＆D支出のおかげで、創薬と開発市場のAIを支配しています。米国には、Atomwise、Recursion Pharmaceuticals、Insilico Medicineなどの主要なAIバイオテクノロジー企業があり、ファイザー、ノバルティス、ジョンソン＆ジョンソンなどの大手ファーマの巨人と積極的に協力しています。 PHRMAによると、米国のバイオファーマ企業は2022年だけで1,000億ドル以上のR＆Dを投資しました。さらに、Digital HealthおよびAI InnovationsのFDAからのサポートは、医薬品開発パイプラインにおけるAIツールの承認と統合を加速します。カナダは、ヘルスケアの革新をサポートするVector InstituteのようなAIの研究センターで、成長する役割も果たしています。臨床試験と疾患モデリングのための機械学習の採用が増えているため、北米は薬物開発におけるAIの震源地のままです。

ヨーロッパ

ヨーロッパは、コラボレーションリサーチネットワーク、堅牢な資金、およびデジタルヘルスの政策支援によって推進された、薬物発見と開発市場のAIの強力なプレーヤーです。ドイツ、英国、フランスなどの国々がAI主導のバイオテクノロジーの革新をリードしています。英国政府は、薬物発見におけるAIアプリケーションに重点を置いて、AIに2億5,000万ポンド以上を保健セクターに投資しました。欧州の大学と製薬会社は、AIを活用して薬物パイプラインを加速する官民パートナーシップに深く関与しています。 European Medicines Agency（EMA）は、規制プロセスにおけるAI統合のためのフレームワークも開発しています。 Benevolentai（UK）やBioxcel（Switzerland）などの企業は、ターゲットの発見と複合スクリーニングに使用されるAIプラットフォームを開発しています。イノベーションと透明性への規制上の推進により、ヨーロッパはAI主導の医薬品のブレークスルーの肥沃な基盤として浮上しています。

アジア太平洋

アジア太平洋地域は、生物の発見と開発市場のAIの急速な成長を目撃しており、バイオテクノロジーセクターの拡大、医療投資の増加、デジタルインフラストラクチャの拡大によって推進されています。中国は、「次世代AI開発計画」などの国家政策に支えられて、AIヘルスケアのスタートアップに多額の投資を行って地域を率いています。 HuaweiやIcarbonxなどの中国企業は、研究機関と協力して、ゲノミクスと薬物スクリーニングのためのAIプラットフォームを作成しています。日本はまた、医療省と高田や富士通などの大手企業からの支援を受けて、薬学研究のためにAIに投資しています。インドは、その強力なITと製薬基地を備えており、AIを活用して、希少性および感染性疾患の低コストの創薬を高めています。この地域での臨床試験の数が増えており、個別化医療に重点を置いているため、AI主導の医薬品開発の進化する世界的景観の重要なプレーヤーになります。

中東とアフリカ

中東とアフリカ地域は、AIを徐々に創薬に統合しており、UAE、サウジアラビア、南アフリカなどの国々が養子縁組の初期の兆候を示しています。政府は、国家戦略でAIを優先しています。たとえば、UAEは人工知能の献身的な大臣を任命し、モハメッドビンラシッドイノベーション基金を通じてAI主導の健康イニシアチブを開始しました。サウジアラビアのビジョン2030には、ヘルスケアAIへの主要な投資が含まれています。南アフリカは、グローバルな組織とのパートナーシップによってサポートされている健康データサイエンスの地域リーダーとして浮上しています。ただし、この地域は、クリーンデータへのアクセスの制限、R＆D予算の低下、インフラストラクチャのギャップなどの課題に直面しています。これらのハードルにもかかわらず、医学研究のコラボレーションと公衆衛生のイニシアチブの増加は、中東とアフリカ全体の創薬と開発のためのAIに機会を開いています。慢性疾患の有病率の高まりと遠隔医療への関心は、この地域のAI拡大の可能性をさらに強化します。

創薬および開発市場企業のための重要なAIのリストプロファイリング

投資分析と機会

薬物発見と開発市場のAIは、製薬会社、ベンチャーキャピタリスト、政府のイニシアチブによって推進された、世界的な投資の急激な増加を経験しています。 2020年から2023年の間に、AI駆動型の創薬スタートアップのベンチャーキャピタル資金は80億ドルを超え、投資家の信頼の高まりを反映しています。 2023年だけでも、Insilico Medicineのような企業はシリーズDの資金調達で3億ドル以上を調達しましたが、Excientiaは数百万ドルのアップフロントとマイルストーンの支払いを含むSanofiやBayerなどの主要なPharmaプレーヤーとの複数のAI主導のパートナーシップを確保しました。政府も成長を促進しています。Chinaは20億ドル以上を割り当ててBiotechのAIインフラストラクチャを開発しており、米国NIHはAI研究を支援するためにBridge2AIなどのイニシアチブを開始しました。

投資家は、従来のR＆Dが需要を満たしていない希少疾患、腫瘍学、神経障害の機会を特に目指しています。生成的なAIおよび機械学習ベースのプラットフォームを提供する初期段階のバイオテクノロジースタートアップは、パイプラインを近代化しようとしている大手製薬会社の主要な買収目標になりつつあります。さらに、NVIDIAやMicrosoftのようなAIハイテク大手間の産業を横断するコラボレーションは、バイオテクノロジー企業とのコンピューティングパワーと医薬品開発の相乗効果を生み出しています。精密医療とパーソナライズされた治療法への移行により、薬物発見と開発市場のAIは、近い将来の魅力的で高ポテンシャルの投資環境を提示します。

新製品開発

新しいAIを搭載した製品の開発は、創薬エコシステムで加速し、より速く、より正確で、費用効率の高い製薬革新を可能にします。企業は、ターゲットの識別から臨床検査まで、すべてを合理化する専門のプラットフォームを立ち上げています。たとえば、Exscientiaは、完全に自動化されたAI薬物設計プラットフォーム「Centaur Chemist」を発表しました。これは、世界の製薬プレーヤーと協力して30人以上の薬物候補を開発するために使用されています。同様に、Insilico Medicineは、1つのパイプラインで疾患モデリング、ターゲット発見、および分子生成を統合する包括的なエンドツーエンドの創薬プラットフォームである「Pharma.ai」を導入しました。

2023年、Deep Genomicsは、遺伝的変異への影響を予測し、RNAベースの薬物候補を高い精度で提案する新しいAIシステムを発表しました。この革新は、まれな遺伝的障害ですでにテストされています。一方、IBM Watson Healthは精密医療ツールに進化し、研究者が癌患者の治療反応を予測するのに役立ちました。現在、新しいAIモデルは、シリコで数十億個の化合物をスクリーニングできるようになり、前臨床研究時間を60％以上削減できます。 AIはまた、既存の薬物を新興疾患のために再利用するために使用されており、製薬会社に新しい収益源を提供しています。

XTALPIやAtomWiseなどのスタートアップは、ディープラーニングアーキテクチャと複合ライブラリが改善されたプラットフォームを継続的に更新し、ユーザーエクスペリエンスとR＆D生産性を向上させるための新しいAPIとインターフェイスを起動しています。 AIを搭載した製品イノベーションのこの波は、速度と成功率の両方の観点から製薬開発プロセスを変換するために設定されています。

薬物発見と開発市場のためのAIのメーカーによる最近の開発

• Insilico Medicineの第II相の進歩（2023年）：Insilico Medicineは、第II相臨床試験に、線維症治療候補であるAI発見された薬物INS018_055を第II相臨床試験に進めることにより、2023年に見出しを作りました。これは、この段階に到達する最初のAI生成薬の1つをマークし、AIが発見時間を4年以上からわずか18ヶ月まで大幅に短縮する方法を示しています。

• Exscientia and Merck Collaboration（2023）：2023年半ば、Exscientiaは、腫瘍学と免疫学に焦点を当てたMerck KgaaとのマルチターゲットAI創薬コラボレーションに参加しました。この取引には、2,000万ドルの前払いが含まれており、パフォーマンスベースのマイルストーンの支払いは6億7000万ドルを超えると予想されており、過去1年間で最大のAI-Pharmaパートナーシップの1つとなっています。

• AtomWiseはAtomNet®2.0（2024）を発射します：2024年初頭、AtomWiseは、超大型化合物スクリーニング用に設計されたアップグレードされたディープラーニングプラットフォームであるAtomNet®2.0を発売しました。毎週160億個以上の分子を分析することができ、複数の治療領域で劇的に高速なヒット識別とターゲットエンゲージメント予測を提供します。

• XtalpiのAI駆動型ラボ拡張（2023）：Xtalpiは、2023年後半に上海に新しいスマートラボを開設し、自動化された合成、ロボット処理システム、およびAIソフトウェアを備えています。このラボにより、ハイスループット分子テストとAI誘導鉛最適化が可能になり、従来のセットアップと比較して1日あたり10倍の化合物を処理できます。

• Microsoft and Novartis Co-Inovation Lab（2024）：2024年、MicrosoftはNovartisとのコラボレーションを拡大して、スイスに共同INVation AI Labを構築しました。ラボは、Azure AIと機械学習を使用して、自己免疫疾患の新しい薬物標的を特定することに焦点を当てています。このパートナーシップは、クラウドインフラストラクチャ、リアルタイム分析、ディープラーニングモデルをNovartisのR＆Dオペレーションに統合し、プロジェクトサイクルを40％加速します。

報告報告

薬物の発見と開発市場のAIに関するレポートは、技術の進歩、地域の傾向、競争の激しい状況、およびタイプと用途別のセグメンテーションをカバーする業界の主要なコンポーネントの詳細な分析を提供します。 2020年から2024年までの包括的なデータと2030年までの予測が含まれており、世界中の市場行動、投資動向、製品革新、戦略的コラボレーションを詳細に検討しています。このレポートは、Alphabet、Microsoft、Insilico Medicine、Atomwise、Excientia、Xtalpiなどの主要なプレーヤーを評価し、製品の提供、AIプラットフォーム、R＆Dイニシアチブ、最近の開発を強調しています。たとえば、ExscientiaのパートナーシップとInsilicoの臨床試験の進行は、市場の影響について特に分析されています。

また、この研究は、標的識別、分子スクリーニング、de novo薬物設計、薬物最適化、臨床検査など、腫瘍学、神経学、感染症などを含む用途など、ソリューションの種類によって市場を分解します。それは、技術的な採用率、投資の流れ、および創薬ライフサイクルにおける機械学習、深い学習、および生成AIの役割の増大を評価します。

さらに、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、および中東とアフリカに地域の洞察が提供されており、それぞれが独自の市場ドライバーとAI採用パターンを備えています。このレポートは、事実、リアルタイムのデータ分析、および専門家の予測に基づいた実用的な洞察を提供することにより、利害関係者の意思決定をサポートしています。

薬物の発見と開発市場レポートのためのAI詳細範囲とセグメンテーション

報告報告	詳細を報告します
カバーされているアプリケーションによって	腫瘍学、感染症、神経学、その他
カバーされているタイプごとに	ターゲットの識別、分子スクリーニング、de novo薬物設計と薬物最適化、前臨床および臨床検査など
カバーされているページの数	91
カバーされている予測期間	2025〜2033
カバーされた成長率	予測期間中の18.2％のCAGR
カバーされている値投影	2033年までに6952.09百万米ドル
利用可能な履歴データ	2019年から2022年
カバーされている地域	北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、南アメリカ、中東、アフリカ
カバーされた国	米国、カナダ、ドイツ、英国、フランス、日本、中国、インド、GCC、南アフリカ、ブラジル