الذكاء الاصطناعي في حجم سوق إعادة استخدام الأدوية، وحصتها، وتحليل الصناعة، حسب المكونات (المنصات والخدمات)، حسب النشر (القائم على السحابة، والمحلي، والهجين)، حسب التكنولوجيا (معالجة اللغات الطبيعية (NLP)، والتعلم الآلي والتعلم العميق، وغيرها)، حسب النوع (إعادة استخدام الأدوية، وإعادة تحديد موضع الأدوية، وإنقاذ الأدوية، والعلاجات المركبة)، حسب المستخدم النهائي (شركات الأدوية والتكنولوجيا الحيوية، والأكاديمية والبحثية) المعاهد ومنظمات البحوث التعاقدية (CROs) وغيرها)، والتوقعات الإقليمية حتى عام 2034

رؤى السوق الرئيسية

بلغت قيمة الذكاء الاصطناعي في حجم سوق إعادة استخدام الأدوية 1.36 مليار دولار أمريكي في عام 2025. ومن المتوقع أن ينمو السوق من 1.72 مليار دولار أمريكي في عام 2026 إلى 10.24 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2034، مما يُظهر معدل نمو سنوي مركب قدره 24.1٪ خلال الفترة المتوقعة.

من المتوقع أن يتوسع الذكاء الاصطناعي العالمي في سوق إعادة استخدام الأدوية بشكل مطرد خلال الفترة المتوقعة. السوق مدفوع بالحاجة إلى تقليل الجداول الزمنية وتكاليف البحث والتطوير مع تحسين احتمالية النجاح السريري. مع استمرار توسع الأدبيات الطبية الحيوية، ومجموعات البيانات متعددة الأوميات، وبيانات المرضى في العالم الحقيقي، يزداد الطلب على منصات الذكاء الاصطناعي التي يمكنها التنقيب بسرعة عن الأدلة، ورسم خريطة للعلاقات بين استهداف الأدوية والأمراض، وتحديد أولويات المرشحين لإعادة توظيفهم مع مبررات سريرية أقوى. كما أن زيادة التعاون بين مقدمي خدمات الذكاء الاصطناعي ومبتكري الرعاية الصحية يعزز زخم السوق من خلال تحويل الخوارزميات إلى خطوط أنابيب لإعادة الاستخدام.

• على سبيل المثال، في سبتمبر 2025، أعلنت Predictive Oncology وEvery Cure عن تعاون استراتيجي لاستخدام منصة الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ Predictive Oncology لتحديد الأدوية وترتيب أولوياتها لإعادة استخدامها، مما يسلط الضوء على الاعتماد التجاري المتزايد لسير عمل إعادة الاستخدام القائم على الذكاء الاصطناعي، مما ساعد على دفع نمو السوق.

علاوة على ذلك، فإن توسيع خطوط الأنابيب والتقدم التكنولوجي وعمليات الدمج والشراكات الرئيسية من قبل الشركات الكبرى يعزز مكانتها في السوق ويدعم نمو السوق بشكل عام.

الذكاء الاصطناعي في سوق إعادة استخدام الأدويةسائق

زيادة التعاون بين شركات الذكاء الاصطناعي والمستحضرات الصيدلانية الحيوية لدعم نمو السوق

تعد زيادة التعاون في مجال الذكاء الاصطناعي والمستحضرات الصيدلانية الحيوية لتقليل الجداول الزمنية لتطوير الأدوية أحد العوامل الرئيسية التي تدفع نمو السوق. إنهم يحولون إعادة استخدام الذكاء الاصطناعي إلى برامج معتمدة وجاهزة لاتخاذ القرار. تمتلك العديد من شركات الأدوية والتكنولوجيا الحيوية مكتبات مركبة، وعينات بيولوجية، وسياقًا سريريًا، في حين يقدم بائعو الذكاء الاصطناعي خوارزميات قابلة للتطوير لتوليد الفرضيات، والتصنيف، وتحديد الأولويات التي تعتمد على العلامات الحيوية. تعمل الشراكة الإستراتيجية بين هذه الكيانات على تقليل الوقت والتكلفة اللازمين للانتقال من التنبؤ الحسابي إلى التأكيد المختبري والإثبات السريري المبكر للمفهوم. تتغلب عمليات التعاون هذه أيضًا على حاجز التبني. ونتيجة لذلك، تعمل الشراكات على تسريع النشر الحقيقي، وتوسيع مجموعة الأصول القابلة لإعادة الاستخدام، وإنشاء خطوط أنابيب قابلة للتكرار تعمل على تعزيز الطلب التجاري على المنصات والخدمات.

• على سبيل المثال، في فبراير 2026، تعاونت شركة Merck مع Mayo Clinic لتطبيق الذكاء الاصطناعي (AI)، والتحليلات المتقدمة، والبيانات السريرية متعددة الوسائط لدعم اكتشاف الأدوية وتطويرها. مثل هذه التطورات تقود نمو السوق.

[أويكرججيكسا]

على سبيل المثال، في أكتوبر 2025، نشرت المجلة الدولية للأبحاث المتقدمة في العلوم والاتصالات والتكنولوجيا مقالًا بعنوان "التحليل المقارن للأدوية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي".

الاكتشاف وإعادة استخدام الأدوية. عند استخدام الذكاء الاصطناعي، يتم تقليل الجداول الزمنية لتطوير الأدوية بشكل كبير.

الذكاء الاصطناعي في سوق إعادة استخدام الأدويةضبط النفس

المخاطر المرتبطة بالأمن السيبراني وبرامج الفدية تعيق نمو السوق

تعد مشكلات توفر البيانات والحوكمة من القيود الرئيسية أمام الذكاء الاصطناعي في سوق إعادة استخدام الأدوية. تعتمد النماذج المُعاد توجيهها بشكل كبير على توفر البيانات وتكون قوية بقدر الأدلة السريرية والجزيئية والأدبية التي يمكنها التعلم منها والتحقق من صحتها. مجموعات البيانات المجزأة عبر المناطق الجغرافية والأنظمة، والأذونات المحدودة لاستخدام البيانات على مستوى المريض، ومعايير الترميز والوجود غير المتسقة، ومتطلبات الأمان الصارمة تعيق كفاءتها. يؤدي هذا إلى إبطاء تدريب النموذج والتحقق من صحته ويقلل الثقة في المخرجات، مما يؤدي في النهاية إلى تأخير اعتماد المنصات.

• على سبيل المثال، في فبراير 2025، حذرت TriNetX في استطلاع للرأي من أنه على الرغم من أن RWD والذكاء الاصطناعي هما من الأولويات، إلا أن توافق البيانات والعقبات التنظيمية والمخاوف الأمنية هي حواجز تلوح في الأفق يمكن أن تعيق الزخم - مما يعكس بشكل مباشر قيود الحوكمة وقابلية التشغيل البيني التي تعيق اعتمادها. ومثل هذه العوامل تعيق النمو.

الذكاء الاصطناعي في سوق إعادة استخدام الأدويةفرصة

التوسع في التطبيقات في الوقت الحقيقي من قبل شركات الأدوية يخلق فرصة نمو كبيرة

تتوسع فرص نمو السوق في الذكاء الاصطناعي في إعادة استخدام الأدوية مع تحول الصناعة من التدريبات الأكاديمية لمرة واحدة إلى منصات قابلة للتكرار وقابلة للتطوير يمكنها باستمرار استخراج الأدلة الجديدة وتحويلها إلى مرشحين ذوي أولوية وجاهزين للتحقق من الصحة. بينما تتطلع شركات الأدوية والتكنولوجيا الحيوية إلى تحسين إنتاجية خطوط الأنابيب، هناك مساحة بيضاء قوية للحلول التي (1) تقوم بتصنيع إعادة الاستخدام على مستوى المحفظة عبر الأصول المعتمدة والمعلقة على الرفوف، (2) دمج بيانات العالم الحقيقي ومتعددة الوسائط لتعزيز الأهمية السريرية، و (3) دعم التنفيذ الأسرع لإثبات المفهوم من خلال اكتشاف المجموعة، واستراتيجية العلامات الحيوية، وتمكين تصميم التجارب. وهذا يخلق مسارًا واضحًا للسبب والنتيجة: يؤدي تحسين تكامل البيانات والمنصات القابلة للتطوير إلى زيادة الثقة في اتخاذ القرار، وهو ما يؤدي إلى اعتماد أوسع، وعقود مؤسسية أكبر، والمزيد من برامج إعادة الاستخدام التي تقودها الشراكة.

• على سبيل المثال، في سبتمبر 2025، أطلقت شركة Eli Lilly شركة Lilly TuneLab، وهي منصة للذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي تتيح لشركات التكنولوجيا الحيوية الوصول إلى نماذج اكتشاف الأدوية المدربة على بيانات أبحاث شركة Lilly.

التقسيم

حسب المكون	عن طريق النشر	بواسطة التكنولوجيا	حسب النوع	بواسطة المستخدم النهائي	حسب المنطقة
·      المنصات · خدمات	·      المستندة إلى السحابة ·      في مقر العمل · هجين	·      معالجة اللغات الطبيعية (NLP)  ·      التعلم الآلي والتعلم العميق · آحرون	·      إعادة استخدام الأدوية ·      إعادة ضبط موضع الدواء ·      إنقاذ المخدرات  ·      العلاجات المركبة	·      شركات الأدوية والتكنولوجيا الحيوية ·      المعاهد الأكاديمية والبحثية ·      منظمات الأبحاث التعاقدية (CROs) · آحرون	·      أمريكا الشمالية (الولايات المتحدة وكندا) ·      أوروبا (المملكة المتحدة وألمانيا وفرنسا وإسبانيا وإيطاليا والدول الاسكندنافية وبقية أوروبا) ·      آسيا والمحيط الهادئ (اليابان والصين والهند وأستراليا وجنوب شرق آسيا وبقية دول آسيا والمحيط الهادئ) ·      أمريكا اللاتينية (البرازيل والمكسيك وبقية أمريكا اللاتينية) ·      الشرق الأوسط وأفريقيا (جنوب أفريقيا ودول مجلس التعاون الخليجي وبقية دول الشرق الأوسط وأفريقيا)

رؤى رئيسية

ويغطي التقرير الأفكار الرئيسية التالية:

• التقدم التكنولوجي في الذكاء الاصطناعي في إعادة استخدام الأدوية
• تطورات الصناعة الرئيسية (الشراكات الإستراتيجية والتعاون والاستحواذ والاندماج)
• إطلاق منتجات جديدة، من قبل اللاعبين الرئيسيين
• الشركات الناشئة الرئيسية، حسب المناطق الرئيسية

التحليل حسب المكون

بناءً على المكون، يتم تقسيم السوق إلى منصات وخدمات.

من المتوقع أن يستحوذ قطاع المنصات على حصة سوقية رائدة. ومن المتوقع أن ترتفع الحصة بسبب التطبيقات المتكررة والقابلة للتطوير لهذه المنصات لإعادة توظيفها عبر العديد من الأصول. تقوم هذه المنصات بدمج استيعاب البيانات، وتوليد الفرضيات، والتسجيل، وتجميع الأدلة في سير عمل واحد، وبالتالي تقليل وقت الدورة وتوحيد القرارات عبر المجالات العلاجية. وبينما تعمل المجموعات الصيدلانية والبحثية على زيادة الإنتاجية من خلال التعاون الاستراتيجي، فمن المتوقع أن ينمو هذا القطاع.  

• على سبيل المثال، في أبريل 2025، دخلت BioPhy في شراكة مع Every Cure لإطلاق العنان لإمكانات الأدوية الموجودة لعلاج كل مرض وكل مريض ممكن. ركزت الشراكة على محاكاة التجارب السريرية وتحسينها ونقاطها النهائية، بهدف زيادة معدلات نجاح التجارب والاستخدام الفعال لرأس المال. ومن المتوقع أن تؤدي مثل هذه التطورات إلى نمو قطاعي.

التحليل عن طريق النشر

بناءً على النشر، يتم تقسيم السوق إلى سحابي ومحلي ومختلط.

ومن المتوقع أن يحتفظ القطاع القائم على السحابة بحصة سوقية رائدة. تُعزى الحصة الكبيرة إلى هذا القطاع حيث أن أعباء عمل إعادة استخدام الذكاء الاصطناعي تتطلب حوسبة مرنة وتكرارًا سريعًا عبر مجموعات البيانات الكبيرة التي يتم تحديثها بشكل متكرر. يعمل التسليم السحابي أيضًا على تحسين التعاون عبر المواقع، وتسريع تحديثات النماذج، وتقليل عبء البنية التحتية المسبق. تسهل هذه العوامل على المؤسسات التوسع من البرامج التجريبية إلى برامج المؤسسات. تطلق الشركات الرئيسية منتجات جديدة لتوسيع عروضها في هذا القطاع. 

• على سبيل المثال، في يناير 2023، أطلقت شركة Revvity, Inc. مجموعة Signals Research Suite. تعمل منصة SaaS الموحدة السحابية على تحفيز التعاون العلمي عبر تخصصات البحث والتطوير بدءًا من اكتشاف الأدوية وحتى تطوير المواد الكيميائية المتخصصة. ومن المتوقع أن تؤدي مثل هذه التطورات إلى نمو قطاعي.

التحليل بالتكنولوجيا

حسب التكنولوجيا، ينقسم السوق إلى معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، والتعلم الآلي والتعلم العميق، وغيرها.

من المتوقع أن يهيمن قطاع التعلم الآلي والتعلم العميق على السوق حيث أن إعادة الاستخدام تحتاج إلى التعرف على الأنماط عبر الإشارات غير المتجانسة مثل النص والبيولوجيا المنظمة والشبكات والبيانات على مستوى المريض. يمكن لهذه النماذج تحسين دقة التصنيف مع وصول بيانات جديدة، ودعم حلقات التعلم المستمر حيث يتم إرجاع نتائج التحقق إلى النظام. تعطي التكنولوجيا الأولوية للمرشحين وتتنبأ بالنتائج. تركز العديد من الشركات الرئيسية على الشراكات الإستراتيجية للاستفادة من إمكانات نمو السوق.

• على سبيل المثال، في مايو 2024، تعاونت شركات Sanofi وFormation Bio وOpenAI لبناء برامج مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتسريع تطوير الأدوية وتقديم أدوية جديدة للمرضى بشكل أكثر كفاءة. ومن المتوقع أن تؤدي مثل هذه التطورات إلى دفع النمو القطاعي.

التحليل حسب النوع

حسب النوع، ينقسم السوق إلى إعادة استخدام الأدوية، وإعادة تنظيم الأدوية، وإنقاذ الأدوية، والعلاجات المركبة.

تشير التقديرات إلى أن إعادة استخدام الأدوية هي المهيمنة لأنها الأكثر استخدامًا تجاريًا. العثور على مؤشرات جديدة للأدوية الموجودة ذات عائد استثمار أكثر وضوحًا وإمكانات أسرع لإثبات المفهوم. يبدأ العديد من المستخدمين النهائيين هنا لإثبات القيمة بسرعة، حيث تعمل المركبات المعتمدة/المعروفة على تقليل عدم اليقين المبكر، ويمكن أن تترجم الإشارات الإيجابية إلى تحقق سريري أسرع ومحادثات شراكة.

• على سبيل المثال، في أغسطس 2024، دخلت SAS في شراكة مع Rejuvenate Biomed لبناء أداة اكتشاف لإعادة استخدام الأدوية على SAS Viya، وهي مصممة لمساعدة الباحثين في الكشف بشكل منهجي عن رؤى حول أمراض المخدرات. ومن المتوقع أن تؤدي مثل هذه التطورات إلى دفع النمو القطاعي.

التحليل من قبل المستخدم النهائي

حسب المستخدم النهائي، ينقسم السوق إلى شركات الأدوية والتكنولوجيا الحيوية، والمعاهد الأكاديمية والبحثية، ومنظمات البحوث التعاقدية (CROs)، وغيرها.

من المتوقع أن يهيمن قطاع شركات الأدوية والتكنولوجيا الحيوية على السوق. وتعزى هيمنة هذا القطاع إلى ارتفاع الإنفاق حيث أنهم يسيطرون على أكبر محافظ الأصول مع أقوى الحوافز التجارية. لديهم أيضًا البنية التحتية للتحقق من الصحة وعمليات التطوير السريري التي تنقل مخرجات الذكاء الاصطناعي إلى التجارب والتجارب. مثل هذه العوامل تزيد بشكل مباشر من استثماراتهم وتعزز نمو السوق.   

• على سبيل المثال، في سبتمبر 2023، تعاونت شركة Merck مع BenevolentAI وExscientia لتسريع اكتشاف الأدوية مع احتمالية نجاح أكبر. تهدف الشراكة إلى توليد مرشحين جدد للتطوير في علم الأورام، وعلم الأعصاب، وعلم المناعة. ومن المتوقع أن تؤدي مثل هذه التطورات إلى دفع النمو القطاعي.

التحليل الإقليمي

حسب المنطقة، يتم تصنيف السوق إلى أوروبا وأمريكا الشمالية وآسيا والمحيط الهادئ وأمريكا اللاتينية والشرق الأوسط وأفريقيا.

استحوذت أمريكا الشمالية على ما يقرب من 45.0% من سوق الذكاء الاصطناعي لإعادة استخدام الأدوية في عام 2025. ومن المتوقع أن تنمو المنطقة بسبب الميزانيات الكبيرة وتوسيع خطوط الأنابيب. تعمل ميزانيات الأدوية الحيوية الكبيرة مع التوافر العميق للمواهب الحسابية على تسهيل تشغيل الذكاء الاصطناعي. يدعم نظام الشراكة الناضج بين بائعي الذكاء الاصطناعي وشركات الأدوية الحيوية نمو السوق.

• على سبيل المثال، في سبتمبر 2025، تعاونت شركة Predictive Oncology Inc. مع Every Cure لتحديد الأدوية وترتيب أولوياتها لإعادة استخدام الأغراض وتحسين نتائج المرضى. مثل هذه التطورات تدفع نمو السوق في المنطقة.

ومن المتوقع أن تنمو أوروبا بمعدل نمو سنوي مركب كبير خلال الفترة المتوقعة. ويدعم نمو المنطقة شبكات بحثية قوية بين القطاعين العام والخاص ونماذج تعاونية تساعد في التغلب على مجموعات البيانات المجزأة وعوائق الاعتماد عبر الحدود. كما تساعد الاتحادات والبرامج المنظمة لعموم أوروبا في توحيد مسارات توليد الأدلة والتحقق من صحتها، وزيادة الثقة في إعادة توجيه القرارات وتحفيز استيعاب المنصات. كما أن زيادة الاستثمار في المنطقة والميزانيات الحكومية المتزايدة تعزز إمكانات النمو في المنطقة.

• على سبيل المثال، في أبريل 2025، تعاونت LifeArc مع مشروع REMEDi4ALL الممول من الاتحاد الأوروبي لتسريع وتحويل عملية إعادة استخدام الأدوية في أوروبا. تعكس هذه الاتفاقية الاهتمام المتزايد بإعادة تحديد موضع الأدوية وإعادة استخدامها كاستراتيجية أسرع وأكثر فعالية من حيث التكلفة لاستكمال تطوير الأدوية الجديدة. مثل هذه التطورات تدعم النمو الإقليمي.

ومن المتوقع أن تنمو منطقة آسيا والمحيط الهادئ بمعدل نمو سنوي مركب مستقر خلال الفترة المتوقعة. على نحو متزايد، تستخدم الشركات الرئيسية الذكاء الاصطناعي لتسريع الاكتشاف وتعظيم الإنتاج من خطوط الأنابيب المتنامية، مما يدفع النمو الإقليمي. إن الصفقات العابرة للحدود التي تربط قدرات الذكاء الاصطناعي في منطقة آسيا والمحيط الهادئ مع التطوير والتسويق العالميين تعمل على تضخيم النمو.

إن التعاون الاستراتيجي بين الشركات الرئيسية لتعزيز قدراتها البحثية يدعم النمو الإقليمي.

• على سبيل المثال، في يونيو 2025، تعاونت AstraZeneca مع مجموعة CSPC Pharmaceuticals Group Limited ومقرها مدينة شيجياتشوانغ. ويهدف التعاون إلى تعزيز اكتشاف وتطوير مرشحات شفوية جديدة، مع إمكانية علاج الأمراض عبر مؤشرات متعددة. ومثل هذه التطورات تدفع عجلة النمو في المنطقة.

تغطية اللاعبين الرئيسيين

تم توحيد الذكاء الاصطناعي في سوق إعادة استخدام الأدوية، مع استحواذ عدد قليل من اللاعبين على حصة كبيرة في السوق. يتضمن التقرير الملفات الشخصية للاعبين الرئيسيين التاليين.

• BenevolentAI (المملكة المتحدة)
• شركة Recursion Pharmaceuticals, Inc. (الولايات المتحدة)
• هيلكس المحدودة (المملكة المتحدة)
• شركة أتوموايز (الولايات المتحدة)
• شركة إنسيليكو ميديسين كندا (كندا)
• شركة سيرتارا (الولايات المتحدة)
• TriNetX, LLC (الولايات المتحدة)
• ايتيون (الولايات المتحدة)
• شرودنغر، ذ.م.م. (نحن.)

تطورات الصناعة الرئيسية

• أبريل 2025: تعاونت Sonrai Analytics مع Paige لتمكين الباحثين في مجال الأدوية الحيوية وأخصائيي الأمراض والأطباء بشكل أفضل من تسخير إمكانات الذكاء الاصطناعي المتطورة لأبحاث الطب الدقيق وتطويره. وساعد التعاون في تقديم مجموعة من الحلول لتسريع اكتشاف الأدوية وتحديد العلامات الحيوية والعلاجات المستهدفة وتطبيقات الطب الدقيق.
• يناير 2025: تعاونت Every Cure مع Google Cloud لتعزيز إعادة استخدام الأدوية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي من خلال الاستفادة من أدوات الذكاء الاصطناعي في Google Cloud، بما في ذلك نموذج اللغة الكبير Gemini 2.0، لتشغيل منصة MATRIX الخاصة بالشركة. ويهدف التعاون إلى تسريع اكتشاف علاجات الأمراض التي تفتقر إلى علاجات فعالة والتحقق من صحتها ونشرها عالميًا.