약물 용도 변경 분야의 AI 시장 규모, 점유율 및 산업 분석, 구성 요소별(플랫폼 및 서비스), 배포별(클라우드 기반, 온 프레미스 및 하이브리드), 기술별(자연어 처리(NLP), 기계 학습 및 딥 러닝 등), 유형별(약물 용도 변경, 약물 재배치, 약물 구조 및 조합 치료), 최종 사용자별(제약 및 생명 공학 회사, 학술 및 연구) 연구소, 위탁연구기관(CRO) 등) 및 2034년까지 지역 전망

AI 약물 용도 변경 시장 규모는 2025년 13억 6천만 달러로 평가되었습니다. 시장은 2026년 17억 2천만 달러에서 2034년까지 102억 4천만 달러로 성장하여 예측 기간 동안 CAGR 24.1%를 나타낼 것으로 예상됩니다.

약물 재활용 시장의 글로벌 AI는 예측 기간 동안 꾸준히 확장될 것으로 예상됩니다. 시장은 R&D 일정과 비용을 줄이면서 임상 성공 확률을 향상시켜야 하는 필요성에 의해 주도됩니다. 생의학 문헌, 다중 오믹스 데이터 세트 및 실제 환자 데이터가 계속해서 확장됨에 따라 증거를 신속하게 발굴하고, 약물 표적-질병 관계를 매핑하고, 더 강력한 임상적 근거를 바탕으로 용도 변경 후보의 우선 순위를 지정할 수 있는 AI 플랫폼에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 또한 AI 제공업체와 의료 혁신가 간의 협력이 증가하면서 알고리즘을 용도 변경 파이프라인으로 변환함으로써 시장 모멘텀이 더욱 강화됩니다.

• 예를 들어, 2025년 9월 Predictive Oncology와 Every Cure는 Predictive Oncology의 AI 플랫폼을 사용하여 용도 변경을 위한 약물을 식별하고 우선순위를 지정하는 전략적 협력을 발표했으며, 이는 시장 성장을 촉진하는 데 도움이 되는 AI 기반 용도 변경 워크플로우의 상업적 채택 증가를 강조했습니다.

또한, 파이프라인 확장, 기술 발전, 주요 기업의 주요 합병 및 파트너십은 시장 입지를 강화하고 전반적인 시장 성장을 지원합니다.

약물 재활용 시장의 AI운전사

시장 성장을 지원하기 위해 AI 및 바이오제약 기업 간의 협력 강화

약물 개발 일정을 단축하기 위해 AI와 바이오의약품 협력을 늘리는 것은 시장 성장을 이끄는 주요 요인 중 하나입니다. AI 용도 변경을 검증되고 의사 결정이 가능한 프로그램으로 변환합니다. 다양한 제약 및 생명공학 회사는 화합물 라이브러리, 생물학적 샘플 및 임상 컨텍스트를 보유하고 있으며 AI 공급업체는 가설 생성, 순위 지정 및 바이오마커 중심 우선순위 지정을 위한 확장 가능한 알고리즘을 제공합니다. 이들 기관 간의 전략적 파트너십은 컴퓨터 예측에서 실험실 확인 및 초기 임상 개념 증명으로 이동하는 데 필요한 시간과 비용을 줄여줍니다. 이러한 협력은 채택 장벽도 극복합니다. 결과적으로 파트너십을 통해 실제 배포를 가속화하고 재활용 가능한 자산 풀을 확장하며 플랫폼 및 서비스에 대한 상업적 수요를 강화하는 반복 가능한 파이프라인을 생성합니다.

• 예를 들어, 2026년 2월 머크는 Mayo Clinic과 협력하여 인공 지능(AI), 고급 분석 및 다중 모드 임상 데이터를 적용하여 약물 발견 및 개발을 지원했습니다. 이러한 발전은 시장 성장을 주도하고 있습니다.

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예를 들어, 2025년 10월 국제 과학, 커뮤니케이션 및 기술 고급 연구 저널에는 'AI 기반 약물의 비교 분석'이라는 제목의 기사가 게재되었습니다.

발견 및 약물 용도 변경'. AI를 사용하면 약물 개발 일정이 상당히 단축됩니다.

약물 재활용 시장의 AI제지

시장 성장을 방해하는 사이버 보안 및 랜섬웨어와 관련된 위험

데이터 가용성 및 거버넌스 문제는 약물 용도 변경 시장에서 AI의 주요 제약 요소입니다. 용도 변경 모델은 데이터 가용성에 크게 의존하며 학습하고 검증할 수 있는 임상, 분자 및 문헌 증거만큼만 강력합니다. 지역과 시스템 전반에 분산된 데이터 세트, 환자 수준 데이터 사용에 대한 제한된 권한, 일관되지 않은 코딩 및 온톨로지 표준, 엄격한 보안 요구 사항으로 인해 효율성이 저하됩니다. 이로 인해 모델 훈련 및 검증 속도가 느려지고 출력에 대한 신뢰도가 감소하여 궁극적으로 플랫폼 채택이 지연됩니다.

• 예를 들어, 2025년 2월 TriNetX는 설문조사에서 RWD와 AI가 우선순위이지만 데이터 호환성, 규제 장애물, 보안 문제가 모멘텀을 지연시킬 수 있는 장벽이 다가오고 있다고 경고했습니다. 이는 채택을 방해하는 거버넌스 및 상호 운용성 제약을 직접적으로 반영합니다. 이러한 요인은 성장을 방해합니다.

약물 재활용 시장의 AI기회

제약회사의 실시간 애플리케이션 확장으로 주요 성장 기회 창출

업계가 일회성 학술 활동에서 지속적으로 새로운 증거를 발굴하고 이를 우선순위에 따라 검증 가능한 후보로 변환할 수 있는 반복 가능하고 확장 가능한 플랫폼으로 전환함에 따라 약물 용도 변경에서 AI의 시장 성장 기회가 확대되고 있습니다. 제약 및 생명공학 기업이 파이프라인 생산성 향상을 모색함에 따라 (i) 승인 및 보류된 자산 전반에 걸쳐 포트폴리오 전반의 용도 변경을 산업화하고, (ii) 실제 및 다중 모드 데이터를 통합하여 임상 관련성을 강화하고, (iii) 코호트 발견, 바이오마커 전략 및 시험 설계 지원을 통해 보다 빠른 개념 증명 실행을 지원하는 솔루션에 대한 강력한 공백이 있습니다. 이를 통해 명확한 원인과 결과 경로가 생성됩니다. 더 나은 데이터 통합과 확장 가능한 플랫폼은 의사결정 신뢰도를 높여 더 폭넓은 채택, 대규모 기업 계약, 더 많은 파트너십 주도의 용도 변경 프로그램을 촉진합니다.

• 예를 들어, 2025년 9월 Eli Lilly는 생명공학 기업이 Lilly의 연구 데이터를 기반으로 훈련된 약물 발견 모델에 액세스할 수 있도록 하는 AI/ML 플랫폼인 Lilly TuneLab을 출시했습니다.

분할

주요 통찰력

이 보고서는 다음과 같은 주요 통찰력을 다룹니다.

• 약물 용도 변경 분야 AI의 기술 발전
• 주요 산업 발전(전략적 파트너십, 협업, 인수 및 합병)
• 주요 업체별 신제품 출시
• 주요 지역별 주요 스타트업

구성요소별 분석

구성 요소를 기반으로 시장은 플랫폼과 서비스로 분류됩니다.

플랫폼 부문은 선도적인 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 많은 자산에 걸쳐 용도 변경을 위한 이러한 플랫폼의 반복 가능하고 확장 가능한 애플리케이션으로 인해 높은 점유율이 예상됩니다. 이러한 플랫폼은 데이터 수집, 가설 생성, 채점 및 증거 패키징을 단일 워크플로우로 통합하여 치료 영역 전반에 걸쳐 주기 시간을 단축하고 결정을 표준화합니다. 제약 및 연구 그룹이 전략적 협업을 통해 생산성을 추구함에 따라 이 부문은 성장할 것으로 예상됩니다.  

• 예를 들어, 2025년 4월 BioPhy는 Every Cure와 제휴하여 가능한 모든 질병과 환자를 치료할 수 있는 기존 의약품의 잠재력을 활용했습니다. 이번 파트너십은 임상시험과 그 종료점의 시뮬레이션과 최적화에 중점을 두어 임상시험 성공률을 극대화하고 자본을 효율적으로 사용하는 것을 목표로 했습니다. 이러한 발전은 부문별 성장으로 이어질 것으로 예상됩니다.

배포별 분석

배포에 따라 시장은 클라우드 기반, 온프레미스 및 하이브리드로 분류됩니다.

클라우드 기반 부문은 선도적인 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 워크로드를 용도 변경하는 AI에는 탄력적인 컴퓨팅과 자주 업데이트되는 대규모 데이터 세트에 대한 빠른 반복이 필요하기 때문에 이 부문이 높은 점유율을 차지했습니다. 클라우드 제공은 또한 사이트 간 협업을 개선하고 모델 업데이트 속도를 높이며 초기 인프라 부담을 줄여줍니다. 이러한 요소를 통해 조직은 파일럿 프로그램에서 엔터프라이즈 프로그램으로 더 쉽게 확장할 수 있습니다. 주요 회사는 해당 부문의 제품을 확장하기 위해 신제품을 출시합니다. 

• 예를 들어, 2023년 1월 Revvity, Inc.는 Signals Research Suite를 출시했습니다. 이 통합된 클라우드 기반 SaaS 플랫폼은 신약 발견부터 특수 화학 소재 개발까지 R&D 분야 전반에 걸쳐 과학적 협업을 촉진합니다. 이러한 발전은 부문별 성장으로 이어질 것으로 예상됩니다.

기술별 분석

기술별로는 자연어 처리(NLP), 머신러닝&딥러닝 등으로 시장이 나뉜다.

텍스트, 구조화된 생물학, 네트워크 및 환자 수준 데이터와 같은 이질적인 신호에 대한 패턴 인식이 필요하기 때문에 기계 학습 및 딥 러닝 부문이 시장을 지배할 것으로 예상됩니다. 이러한 모델은 새로운 데이터가 도착할 때 순위 정확도를 향상시키고 검증 결과가 시스템에 다시 피드백될 때 지속적인 학습 루프를 지원할 수 있습니다. 이 기술은 후보자의 우선순위를 정하고 결과를 예측합니다. 많은 주요 기업들이 시장 성장 잠재력을 활용하기 위해 전략적 파트너십에 집중하고 있습니다.

• 예를 들어, 2024년 5월 Sanofi, Formation Bio 및 OpenAI는 약물 개발을 가속화하고 환자에게 더 효율적으로 신약을 제공하기 위해 AI 기반 소프트웨어를 구축하기 위해 협력했습니다. 이러한 발전은 부문별 성장을 견인할 것으로 예상됩니다.

유형별 분석

유형별로 시장은 약물 용도 변경, 약물 재배치, 약물 구조 및 병용 요법으로 구분됩니다.

약물 용도 변경은 상업적으로 가장 일반적으로 사용되기 때문에 지배적인 것으로 추정됩니다. 더 명확한 ROI와 더 빠른 개념 증명 잠재력을 통해 기존 약물에 대한 새로운 적응증을 찾습니다. 승인된/알려진 화합물이 초기 불확실성을 줄이고 긍정적인 신호가 더 빠른 임상 검증 및 파트너십 대화로 전환될 수 있으므로 많은 최종 사용자가 여기에서 신속하게 가치를 입증하기 시작합니다.

• 예를 들어, 2024년 8월 SAS는 Rejuvenate Biomed와 파트너십을 맺고 SAS Viya에 약물 용도 변경 발견 도구를 구축했습니다. 이 도구는 연구자들이 약물-질병 통찰력을 체계적으로 발견할 수 있도록 설계되었습니다. 이러한 발전은 부문별 성장을 견인할 것으로 예상됩니다.

최종 사용자별 분석

최종 사용자에 따라 시장은 제약 및 생명공학 회사, 학술 및 연구 기관, 계약 연구 기관(CRO) 등으로 구분됩니다.

제약 및 생명공학 기업 부문이 시장을 지배할 것으로 추정됩니다. 이 부문의 지배력은 가장 강력한 상업적 인센티브로 가장 큰 자산 포트폴리오를 통제하기 때문에 높은 지출에 기인합니다. 또한 AI 결과물을 실험과 시험으로 전환하는 검증 인프라와 임상 개발 운영도 갖추고 있습니다. 이러한 요인은 직접적으로 투자를 늘리고 시장 성장을 강화합니다.   

• 예를 들어, 2023년 9월 Merck는 BenevolentAI 및 Exscientia와 협력하여 더 높은 성공 확률로 신약 발견을 가속화했습니다. 이번 파트너십은 종양학, 신경학, 면역학 분야에서 새로운 개발 후보를 창출하는 것을 목표로 했습니다. 이러한 발전은 부문별 성장을 견인할 것으로 예상됩니다.

지역분석

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지역별로 시장은 유럽, 북미, 아시아 태평양, 라틴 아메리카, 중동 및 아프리카로 분류됩니다.

북미는 2025년 약물 용도 변경을 위한 AI 시장의 약 45.0%를 차지했다. 이 지역은 대규모 예산과 파이프라인 확장으로 성장이 예상된다. 풍부한 컴퓨팅 능력을 갖춘 대규모 바이오제약 예산으로 인해 AI 운용이 더 쉬워졌습니다. AI 공급업체와 바이오제약 회사 간의 성숙한 파트너십 생태계는 시장의 성장을 지원합니다.

• 예를 들어, 2025년 9월 Predictive Oncology Inc.는 Every Cure와 협력하여 용도 변경 및 환자 결과 개선을 위한 약물을 식별하고 우선순위를 지정했습니다. 이러한 발전은 이 지역의 시장 성장을 주도합니다.

유럽은 예측 기간 동안 상당한 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 이 지역의 성장은 단편화된 데이터 세트와 국경 간 채택 장벽을 극복하는 데 도움이 되는 강력한 공공-민간 연구 네트워크와 협업 모델에 의해 뒷받침됩니다. 범유럽 컨소시엄과 구조화된 프로그램은 증거 생성 및 검증 경로를 표준화하는 데 도움을 주어 의사 결정 용도 변경 및 플랫폼 활용 촉진에 대한 자신감을 높입니다. 또한, 지역에 대한 투자 증가와 정부 예산 증가는 지역의 성장 잠재력을 강화합니다.

• 예를 들어, 2025년 4월 LifeArc는 EU가 자금을 지원하는 REMEDi4ALL 프로젝트와 협력하여 유럽에서 의약품의 용도 변경을 가속화하고 변화시켰습니다. 이 계약은 새로운 약물 개발을 보완하기 위한 더 빠르고 비용 효율적인 전략으로 약물 재배치 및 용도 변경에 대한 관심이 높아지고 있음을 반영했습니다. 이러한 발전은 지역 성장을 지원합니다.

아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 안정적인 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 점점 더 많은 주요 기업들이 AI를 사용하여 발견을 가속화하고 성장하는 파이프라인의 결과를 극대화하여 지역 성장을 주도하고 있습니다. 아시아 태평양 AI 역량과 글로벌 개발 및 상용화를 연결하는 국경 간 거래는 성장을 더욱 증폭시킵니다.

연구 역량을 향상시키기 위한 주요 기업 간의 전략적 협력은 지역 성장을 지원합니다.

• 예를 들어, 2025년 6월 AstraZeneca는 스자좡시에 본사를 둔 CSPC Pharmaceuticals Group Limited와 협력했습니다. 이번 협력은 다양한 적응증에 걸쳐 질병을 치료할 수 있는 잠재력을 지닌 새로운 경구 후보 물질의 발견과 개발을 진전시키는 것을 목표로 했습니다. 이러한 발전은 지역의 성장을 주도하고 있습니다.

다루는 주요 플레이어

약물 용도 변경 시장의 AI가 통합되어 소수의 플레이어가 상당한 시장 점유율을 차지하고 있습니다. 보고서에는 다음 주요 플레이어의 프로필이 포함됩니다.

• BenevolentAI (영국)
• Recursion Pharmaceuticals, Inc.(미국)
• HEALX LIMITED(영국)
• Atomwise Inc.(미국)
• InSilico Medicine Canada Inc.(캐나다)
• Certara, Inc.(미국)
• TriNetX, LLC (미국)
• 에이션(미국)
• 슈뢰딩거, L.L.C. (우리를.)

주요 산업 발전

• 2025년 4월: Sonrai Analytics는 Paige와 협력하여 바이오제약 연구자, 병리학자 및 임상의가 정밀 의학 연구 및 개발을 위해 최첨단 AI 기능을 활용할 수 있도록 지원합니다. 이번 협력은 약물 발견, 바이오마커 식별, 표적 치료제 및 정밀 의학 적용을 가속화하기 위한 일련의 솔루션을 제공하는 데 도움이 되었습니다.
• 2025년 1월: Every Cure는 Google Cloud와 협력하여 Gemini 2.0 대규모 언어 모델을 포함한 Google Cloud의 AI 도구를 활용하여 회사의 MATRIX 플랫폼을 지원함으로써 AI 기반 약물 용도 변경을 발전시켰습니다. 이번 협력의 목표는 효과적인 치료법이 부족한 질병 치료법의 발견, 검증 및 전 세계적 보급을 가속화하는 것이었습니다.