약물 발견 시장 규모, 공유 및 Covid-19 영향 분석, 약물 유형 (소규모 분자 및 대형 분자), 기술 (소프트웨어 및 서비스), 기술 (기계 학습, 자연 언어 처리 및 기타), 적용 (내분비학, 심장학, 종양학, 신경학 및 기타), End-User (Vararmaceutical & Biotechnical Company, Academic & Instit, Institcon, Institcon, Academic & Instit)의 제공 (소프트웨어 및 서비스)에 의한 인공 지능 (AI). 및 지역 예측, 2023-2030

약물 발견 시장 규모의 글로벌 인공 지능 (AI)은 2022 년에 300 억 달러로 평가되었으며 2023 년까지 204 억 달러에서 2030 억 달러로 증가 할 것으로 예상되며, 2023-2030 년에 CAGR 12.2%를 나타 냈습니다. 북미는 2022 년에 시장 점유율이 69.33%로 약물 발견 시장에서 인공 지능 (AI)을 지배했습니다.

인공 지능은 약물 발견 과정에서 중요한 역할을하며, 이는 제약 부문의 성장을 강화하고 있습니다. 약물 발견 및 개발 과정은 시간이 많이 걸리고 비싸다. 그러나 인공 지능의 도움으로이를 해결할 수 있습니다.인공 지능히트 및 납 화합물을 인식하고 약물 표적을 더 빠르게 검증하고 약물 구조 설계의 최적화를 제공합니다. 제약 회사는 유전자, 변이체, 수용체 표적, 질병 사건 및 임상 연구에 대한 데이터를 활용하여 약물과 질병 사이의 연관성을 확립하기 위해 인공 지능에 중점을 둔 시스템을 빠르게 도입하고 있습니다.

만성 질환이있는 환자 집단이 증가하면 효과적인 의학적 개입에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 이는 제조업체가 제조 비용이 낮아서 새로운 처리 접근법을 도입하는 데 중점을 두었습니다. 클라우드 기반 서비스 및 응용 프로그램의 통합은이 시장의 성장을위한 새롭고 충분한 기회를 창출 할 것으로 예상됩니다. 약물 발견 프로세스의 시간과 비용을 줄이기위한 협업 및 파트너십 증가는 예측 기간 동안 이러한 제품 및 서비스의 채택을 주도 할 것으로 예상됩니다.

• 예를 들어, 2022 년 1 월, Sanofi는 영국 스타트 업 Exscientia의 인공 지능 플랫폼을 사용하여 대사성 치료법을위한 연구 연구를 수행하는 계약에 서명했습니다. 대부분의 상당한 규모의 바이오 제약 업체는 비슷한 협업을 통해 시장 성장을 촉진 할 가능성이 높습니다.

Covid-19 영향

전염병에 영향을받는 시장 동안 인공 지능의 채택 급증

COVID-19 발병은 2020 년의 약물 발견 시장 성장에서 세계 인공 지능에 긍정적 인 영향을 미쳤습니다. 제약 산업은 CovID-19의 출현을 해결하기 위해 예방 및 치료 중재를 도입하고 개발하는 데 중점을 두었습니다. 몇몇 제약 회사는 인공 지능 도구를 COVID-19 Pandemic과 싸우기 위해보다 정확한 표적 처리를 식별하기위한 수단으로 통합했습니다. 이 인공 지능 기반 도구는 약물/펩티드와 감염된 환자의 표적 서열 사이의 친화력을 테스트하여 COVID-19에 대한 더 나은 백신 또는 약물을 설계하는 데 도움이되었습니다. 전 세계의 연구원들은 인공 지능 기반 접근법을 사용하여 Covid-19를위한 몇 가지 백신/약물을 제안했습니다.

• 예를 들어, 2022 년 4 월, 화이자는 인공 지능을 성공적으로 사용하여 백신 시험을 실행하고 분포를 가속화했습니다. 화이자는 인공 지능을 사용하여 Covid-19 백신이 개인의 요구와 일치하도록 보장했습니다. 화이자는 전염병 이전에도 인공 지능을 작업 시스템에 통합하여 연구 개발 활동을 자동화했습니다.

이러한 긍정적 인 영향은 이러한 플랫폼과 서비스를 제약 산업에 제공하는 회사의 수익에 관찰되었습니다.

• Schrödinger, Inc.는 2020 년 소프트웨어 부문 판매에서 전년 대비 85.6%의 성장을 목격하여 물리 기반 플랫폼을 제공합니다.생물 제약새로운 요법 개발 시간을 줄이는 회사.
• 이러한 성장은 2021 년 소프트웨어 부문에서 전년 대비 82.1%의 성장으로 계속되었습니다. 2022 년 회계 연도의 소프트웨어 비즈니스 부문에서 생성 된 수익은 전염병 전과 비슷한 성장을 보였습니다.

시장 플레이어가 단기간 내에 제조 비용을 줄이기 위해 약물 개발 프로세스에서 인공 지능 기반 도구와 서비스를 채택함에 따라 제약 산업에서 인공 지능의 사용은 헛간 시대에 늘어날 것으로 예상됩니다. 다양한 질병에 대한 잠재적 치료 또는 치료 접근법을 도입하기 위해 시장 플레이어 간의 협력이 증가함에 따라 예측 기간 동안 시장 성장을 주도 할 것으로 예상됩니다.

약물 발견 시장 동향의 인공 지능

인공 지능 지원 생물학 모델링 및 시장 성장을 주도하기위한 목표 발견

제약 부문은 연구, 임상 및 비즈니스 수준에서 운영됩니다. 이러한 운영 세그먼트는 인공 지능 및 데이터 기술, 새로운 계산 도구 및 인프라 솔루션의 도입으로 재정의되고 있습니다.

약물 발견 연구에서, 새로운 약물 표적을 식별하는 것은 새로운 1 급 치료제를 개발하기위한 중요한 단계이다. 전통적으로, 약물 발견 의이 단계는 특정 단백질에 영향을 미치는 리간드 분자를 사용하여 표적 식별에 적합한 포켓을 생성함으로써 수행된다. AI 기술에 기초한 새로운 계산 접근법은 규모로 새로운 약물 단백질 포켓을 식별하고 때로는 프로테옴 전체 가상 화면을 제공합니다.

인공 지능에 의해 주도 된 시장 플레이어는 다른 조직에 대상이 중단 된 서비스를 제공하고 있습니다. 이러한 서비스는 새로운 목표를 검증, 설계 및 발견하는 데 중점을 둡니다. 시장 플레이어는 이러한 플랫폼과 서비스가 제공하는 레버리지를 함께 기뻐하기 위해 전략적 제휴를 적극적으로 만들고 있습니다.

• 예를 들어, 2022 년 11 월, Insilico Medicine은 Sanofi와 12 억 달러의 거래에 서명하여 Insilico Medicine의 Pharma.ai 플랫폼을 활용하는 최대 6 개의 새로운 목표를 발견했습니다.

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약물 발견 시장 성장 요인의 인공 지능

약물 발견에서 인공 지능의 채택률 (AI)을 주도하기 위해 만성 질환이있는 환자 집단 증가

인플루엔자 및 코비드 -19와 같은 전염병 및 전염병의 출현과 암 및 심장병과 같은 심각한 만성 질환의 유병률은 새로운 약물을 발견해야 할 지속적인 필요성을 급증시킵니다. 만성 질환의 유병률이 증가함에 따라 약물 발견 시장에서 AI 기반 솔루션에 대한 이미 증가하는 수요가 증가하고 있습니다. 만성 질환은 건강 서비스에 상당한 경제적 부담 을가하며 전 세계적으로 주요 공중 보건 문제입니다. 유엔 연대기에 따르면, 전 세계 만성 질환 부담은 2030 년까지 56%로 증가 할 것으로 예상됩니다. 아프리카, 아시아 및 동부 지중해 지역에서 가장 높은 증가가 예상됩니다.

업계 플레이어들은 참신하고 효과적인 치료에 대한 이러한 수요를 충족시키기 위해 인공 지능 혜택을 통합하여 약물 발견 및 개발 프로세스를 가속화하기위한 전략적 협력을하고 있습니다.

• 2023 년 7 월, Biontech는 인공 지능 및 기계 학습 분야의 주요 회사 인 Instadeep Ltd.를 인수했습니다. 이 획득은 AI 중심 약물 발견에서 Biontech의 능력을 강화하고 차세대 면역 요법 및 백신의 발달 과정을 강화하여 충족되지 않은 의학적 요구가 높은 질병을 해결하기위한 것입니다. 이러한 전략적 협력은 인공 지능 제공의 채택률을 주도하여 시장 성장을 주도 할 것으로 예상됩니다.

시장 성장을 추진하기 위해 약물 발견 프로세스에서 인공 지능이 제공하는 이점

약물 발견은 대상 식별, 높은 처리량 스크리닝, 검증, 안전 및 효능 프로토콜, 동물 연구를 포함하는 다단계 프로세스입니다.임상 시험및 규제 승인. 프로세스는 비싸고 시간이 많이 걸리며 모든 단계에서 실패 위험이 높습니다.

• 신약의 개발은 2019 년 Tufts Centers에서 발표 한 연구에 따르면 약 14.6 년이 걸리고 평균 약 26 억 달러가 소요됩니다.

이 과정의 여러 단계에서 인공 지능 기반 방법의 통합, 예를 들어, 새로운 표적 식별, 약물-표적 상호 작용 평가, 질병 메커니즘 검사 및 분자의 화합물 설계 및 최적화 개선과 같은 과정에서 제조 비용이 줄어 듭니다. 인공 지능은 주요 산업 문제를 해결하고 발견 프로세스의 속도를 크게 높여 기업이 상당한 양의 비용을 회수 할 수 있도록 지원합니다. 약물 발견 및 개발에 필요한 시간과 비용을 줄이는 데 인공 지능이 제공하는 이러한 이점은 시장 성장을 주도 할 것으로 예상됩니다.

구속 요인

데이터 품질의 표준화 부족은 약물 발견 과정에서 인공 지능의 구현을 방해 할 수 있습니다.

많은 성공에도 불구하고 제약 회사는 약물 발견 과정에서 인공 지능 (AI)의 이점을 활용하기 위해 특정 과제를 해결해야합니다. 예를 들어, 작고 더 복잡한 데이터 세트는 인공 지능 기반 도구의 구현에 장애가되는 역할을합니다. 제약 데이터 세트는 일반적으로 더 작으며 환자 당 환자가 적고 관찰이 적으므로 대부분의 인공 지능 알고리즘이 학습하기 위해 큰 데이터 세트가 필요하기 때문에 의미있는 통찰력을 달성 할 수 있습니다.

더욱이, 많은 수의 질병과 질병과 각각의 상대적으로 적은 수의 발생으로 인해 각 유형의 의학적 상태에 대해 큰 데이터를 생성하는 것은 매우 어려운 일입니다.

마찬가지로 여러 형식의 각 데이터 세트에 대한 데이터 세트와 훨씬 더 많은 기능이 있습니다. 약물 개발을위한 AI 시스템은 디지털 이미징 및 의학 통신 (DICOM)과 같은 다양하고 복잡한 데이터를 지원할 수있는 능력이 필요합니다. 이러한 표준 형식의 품질 데이터 가용성 부족은 약물 발견 프로세스에서 인공 지능 도구를 구현하는 데 방해가 될 수 있습니다. 따라서 시장 성장을 제한합니다.

약물 발견 시장 세분화 분석의 인공 지능

약물 유형 분석에 의해

소분자 세그먼트 성장을 촉진하기위한 소분자 약물 발견의 상대적으로 저렴한 비용

약물 유형에 따라 시장은 소분자와 큰 분자로 분류됩니다.

소분자 세그먼트는 2022 년 약물 발견 시장 점유율에서 지배적 인 인공 지능 (AI)을 보유하고 있습니다.이 세그먼트의 성장은 이들 분자에 대한 많은 수의 임상 데이터의 이용 가능성에 기인합니다. 이러한 데이터 세트를 분석하기위한 인공 지능의 구현은 약물 개발 과정을 가속화하고 약물 승인 프로세스를 단축시킵니다. 이 분자들은 예측 가능한 특성을 가지므로 약물 발견 과정을 비용 효율적으로 만듭니다. 또한 소분자 약물 발견 과정에 중점을 둔 많은 회사들이 인공 지능 솔루션의 효과적인 구현에 대한 수요를 급증하고 있습니다.

• 2021 년 3 월 Medicine in Drug Discovery Journal에서 발표 한 연구 논문에 따르면, 소분자는 현재 글로벌 제약 시장의 90% 이상을 구성합니다. 마찬가지로, 미국 FDA 데이터에 따르면, 2017-2022 년 동안 승인 된 293 개 화학 기관 중 182 개는 소분자였습니다. 이러한 지배력은 제조 공정 및 비용 측면에서 이러한 분자가 제공하는 이점에 기인하며, 이는 세그먼트의 성장을 강화할 것으로 예상됩니다.

대형 분자는 2022 년에 세계 시장의 더 낮은 점유율을 보유하고 있습니다. 대규모 분자의 연구 개발에 중점을 둔 실험실의 수는 그 과정과 관련된 복잡성으로 인해 제한됩니다. 이는 인공 지능 솔루션의 효과적인 구현을위한 충분한 데이터의 가용성을 제한하며 시장의 낮은 점유율을 담당하는 중요한 요소 중 하나입니다. 그러나 저렴한 가격으로 더 나은 치료 효과를 제공하기 위해 대규모 분자 약물 발견 및 개발에 대한 시장 플레이어의 투자 증가는 예측 기간 동안 인공 지능 솔루션에 대한 수요가 급증 할 것으로 예상됩니다.

• 예를 들어, 2022 년 11 월, Serum Institute of Life Sciences는 1 억 5 천만 달러의 대출을 자본으로 전환함으로써 Biocon Biologics에 대한 투자를 늘 렸습니다. 이러한 분자 개발에 대한 투자 증가는 예측 기간 동안 세그먼트의 성장을 추진할 것입니다.

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분석을 제공하여

소프트웨어 세그먼트 성장을 주도하기위한 새로운 플랫폼의 도입

제공함으로써 시장은 소프트웨어 및 서비스로 분류됩니다.

소프트웨어 부문은 2022 년에 시장을 지배했으며, 시장 플레이어의 고급 기능을 갖춘 새로운 솔루션의 지속적인 도입으로 인해 시장을 지배했습니다.

• 예를 들어, 2023 년 2 월 Benchsci는 Ascend를 시작했습니다. 이 인공 지능 소프트웨어는 생물학적 통찰력을 추출하여 약물 개발의 전임상 단계를 신속하게하는 것을 목표로합니다.

시장 플레이어가 약물 발견 프로세스의 단계를 줄이고 후보자의 개발 프로세스를 신속하게하기 위해 새로운 솔루션을 도입하기 위해 시장 플레이어의 투자를 늘리면 부문의 성장이 이루어질 수 있습니다.

서비스 부문은 예측 기간 동안 비교적 낮은 CAGR에서 성장할 것으로 예상됩니다. 인공 지능 솔루션을 제공하고 설치하도록 훈련 된 숙련 된 전문가가 부족하여 전체 지출이 증가합니다. 또한 일부 회사는 전체 프로세스가 아니라 특정 단계의 약물 발견을 처리하기위한 서비스를 제공합니다. 이러한 요인들은 세그먼트의 성장이 느려지는 데 기여하고 있습니다.

기술 분석에 의해

머신 러닝에 대한 선호도가 커지면 세그먼트의 지배력이 발생했습니다

기술에 따라 시장은 기계 학습, 자연어 처리 및 기타로 분류됩니다.

머신 러닝에 대한 선호도가 커지면서 예측 기간 동안 시장 지배력이 발생했습니다. 머신 러닝은 전임상 연구 이전 단계에서 상당한 중요성을 얻은 예측 모델을 만듭니다.머신 러닝 (ML)접근 방식은 풍부하고 고품질 데이터를 통해 잘 지정된 질문에 대한 발견 및 의사 결정을 향상시키는 일련의 도구를 제공합니다.

• 2023 년 2 월 Cell Reports Methods에서 발표 한 연구 기사에 따르면, 기계 학습은 FDA 승인 예측, 임상 시험 설계, 약물 재생 및 새로운 치료 목표의 생성을 포함하여 약물 개발의 많은 응용을 발견했습니다.

자연어 처리 부문은 2022 년에 상당한 시장 점유율을 차지했습니다.이 기술은 텍스트 기반 문서에서 구조화 된 정보를 추출 할 수 있습니다. 방대한 양의 정보에서 구체적인 통찰력을 도출 할 때이 기술이 제공하는 이점은 세그먼트의 성장에 기여하고 있습니다. 다른 기술로는 기계 비전, 자동화 및 로봇 공학이 포함됩니다. 이 세그먼트는 예측 기간 동안 비교적 낮은 CAGR에서 성장할 것으로 예상됩니다. 이러한 기술은 여전히 ​​매우 초기 개발 단계에 있으며 바람직한 결과를 처리하고 제공하기 위해 큰 데이터 세트가 필요합니다. 예를 들어, 자연 언어 처리는 과학 문헌, 임상 시험 보고서 및 환자 기록과 같은 대량의 구조화되지 않은 데이터에서 귀중한 통찰력을 추출합니다.

응용 프로그램 분석에 의해

종양학에 대한 임상 시험의 증가는 종양학 부문 성장을 주도하고 있습니다.

적용에 기초하여, 시장은 내분비학, 심장학, 종양학, 신경학 및 기타로 분류됩니다.

종양학 부문은 2022 년에 세계 시장을 지배했습니다.이 부문의 성장은 암의 유병률이 증가하고 있으며이를 해결하기 위해 효과적인 치료 조치를 도입해야 할 필요성에 기인합니다. 이것은이 치료 영역에서 투자 및 임상 시험을 증가시켰다. 또한 인공 지능 보조 방지제 약물 설계에 강력한 도구를 제공하는 많은 인공 지능 기반 알고리즘이 있습니다. 이러한 요소는 부문의 성장에 누적으로 기여하고 있습니다.

신경학 부문은 2022 년에 주목할만한 시장 점유율을 보유하고 있습니다.이 세그먼트는 신경 퇴행성 질환, 신경 병증 통증 및 정신적 상태를 포함합니다. 시장 플레이어의 신경학 약물 발견에 대한 투자가 증가함에 따라 인공 지능 통합에 대한 수요가 급증하여 세그먼트 성장으로 이어질 것으로 예상됩니다.

• 예를 들어, 2022 년 6 월 Biogen은 Alectos의 전임상 구강 파킨슨 병 후보 AL01811에 7 억 달러 이상을 투자했습니다.

심장학 부문은 비교적 낮은 점유율을 보유하고 있으며 내분비학이 뒤 따랐다. 이들 치료 영역에 대한 임상 시험에서 후보자의 제한된 파이프 라인은 예측 기간 동안 성장률이 느려지고있다. 제한된 데이터 세트와 다른 질병에 대한 투자는 예측 기간 동안 다른 부문의 성장이 느려지는 데 책임이 있습니다.

최종 사용자 분석으로

협력이 커지면서 제약 및 생명 공학 회사 부문의 지배력

최종 사용자에 의해 시장은 제약 및 생명 공학 회사, 학술 및 연구 기관 등으로 분류됩니다.

제약 및 생명 공학 기업 부문은 2022 년에 지배적 인 점유율을 차지했습니다.이 부문의 성장은 전략적 제휴를 통해 약물 발견 프로그램에 인공 지능 제공을 통합하는 것에 대한 제약 산업의 초점이 증가함에 따라 이러한 해결책에 대한 수요를 주도하고 있습니다. 예를 들어, Exscientia는 2021 년에 새로운 암 치료를 개발하기 위해 독일 생물 의학 회사 인 Evotec과 제휴했습니다. A2A 수용체 길항제 후보 약물은 프로젝트 출시 후 8 개월 이내에 발견되었습니다. 이러한 협력은 제조 비용을 줄이고 프로그램 완료에 필요한 기간을 최소화하여 세그먼트의 성장을 확대합니다.

Academic & Research Institutes 부문은 예측 기간 동안 두 번째로 지배적 인 점유율을 보유 할 것으로 예상됩니다. 파일럿 연구를 수행하기 위해 학업 및 연구소 수준에서 연구 프로젝트에 대한 자금 지원을 늘리는 것은 예측 기간 동안 부문의 성장을 주도 할 것으로 예상됩니다. 다른 부문에는 비용 제약으로 인해 이러한 솔루션의 통합이 어려울 수있는 계약 의약품 제조업체, 병원 및 클리닉이 포함되어있어 세그먼트의 성장을 제한합니다.

지역 통찰력

지리적으로, 약물 발견 시장의 글로벌 인공 지능은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 라틴 아메리카 및 중동 및 아프리카로 분류됩니다.

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북아메리카 시장 규모는 2022 년에 2,08 억 달러로 평가되었으며 예측 기간 동안 세계 시장에서 주요 지역으로 등장 할 것으로 예상됩니다. 이 지역의 성장은 제약 회사의 강력한 존재와 인공 지능 솔루션을 제공하는 회사와의 전략적 동맹에 기인합니다. 약물 발견 및 개발 비용을 통제해야 할 필요성이 증가함에 따라 지역 전체의 인공 지능 솔루션에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 더욱이, 약물 발견 과정에 대한 투자 증가와 함께 만성 질환의 유병률이 증가함에 따라 이후이 지역의 시장 성장을 주도하고 있습니다. 2023 년 1 월 Cushman & Wakefield가 발표 한 기사에 따르면, 약물 발견 및 생명 공학은 미국에서 2022 년 자금의 72%를 차지했습니다. 이는이 지역의 시장 성장을 주도 할 것으로 예상됩니다.

약물 발견에서 인공 지능을위한 유럽 시장은 2022 년에 두 번째로 큰 점유율을 차지했습니다. 제조 공정을 줄임으로써 저렴한 비용으로 새로운 처리 중재를 도입하는 데있어 제조업체의 초점이 증가함에 따라 인공 지능 통합의 필요성이 급증하고 있습니다. 이 지역의 약물 발견 및 개발에서 인공 지능의 채택이 증가함에 따라 시장 성장에 기여하고 있습니다.

약물 발견에서 인공 지능을위한 아시아 태평양 시장은 예측 기간 동안 CAGR이 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 만성 질환의 유병률 증가 와이 지역의 약물 제조업체의 강력한 존재는 예측 기간 동안이 지역의 성장에 기여하는 요인 중 일부입니다.

중동 및 아프리카 및 라틴 아메리카는 제한된 의료 지출과이 지역의 제조업체의 존재 부족으로 인해 예측 기간 동안 비교적 느리게 성장을 목격 할 것으로 예상됩니다.

약물 발견 시장에서 인공 지능에 주요 회사 목록

시장 포지션을 강화하기 위해 주요 업체가 시작한 전략적 동맹국 시장 성장

경쟁 환경과 관련하여 시장은 여러 시장 플레이어의 강력한 제품과 함께 경쟁이 치열합니다. Microsoft, Exscientia, Benevolent AI 등과 같은 주요 업체는 Pipeline 후보의 개발을 가속화하기 위해 제약 회사와 전략적 제휴를 만드는 데 중점을두고 있습니다. 예를 들어, 2023 년 9 월, Exscientia는 Merck KGAA와 다년간의 협력을 시작했습니다. 이 협력에서 Merck KGAA는 종양학, 신경 염증 및 신경 염증 및 새로운 소규모 분자 약물 후보의 발견을 위해 Exscientia의 인공 지능 중심 정밀 약물 설계 및 발견 기능을 활용합니다.면역학.

Atomwise Inc., Schrödinger, Inc., Insilico Medicine, Alphabet Inc. 및 IBM Watson Health와 같은 다른 저명한 선수들은 포트폴리오를 강화하여 시장의 존재를 높이는 데 적극적으로 중점을두고 있습니다. 2021 년에 Alphabet Inc.는 DeepMind와 함께 아이 한성 실험실을 시작하여 약물 발견 및 기본 생물학에 인공 지능을 적용했습니다.

프로파일 링 된 주요 회사 목록 :

• 마이크로 소프트(우리를.)
• Schrödinger, Inc.(우리를.)
• Cresset (영국)
• IBM (미국)
• Atomwise Inc. (미국)
• 실리코 의학(우리를.)
• exscientia (영국)
• Benevolentai(영국)
• Aria Pharmaceuticals, Inc. (미국)
• 통합 생명 과학 (미국)
• Alphabet Inc. (미국)

주요 산업 개발 :

• 2022 년 11 월 :Cyclica는 Bill & Melinda Gates Foundation으로부터 18 백만 달러의 보조금을 받았으며 인공 지능 지원 약물 발견 플랫폼을 적용하여 새로운 비 호르몬 계약을 발견하여 여러 저 데이터 생물학적 목표를 활용했습니다.
• 2022 년 10 월 :셀 프로그래밍을위한 수평 플랫폼 제공 업체 인 Ginkgo Bioworks는 Zymergen을 인수했습니다. 이번 인수는 강력한 자동화 및 소프트웨어 기능을 통합하고 다양한 생물 공학적 접근 방식의 풍부한 경험을 통합하여 Ginkgo의 플랫폼을 향상시킬 것으로 예상됩니다.
• 2022 년 9 월 :이스라엘에 기반을 둔 생물학 모델링 회사 인 Cytoreason은 1 억 1 천만 달러의 가격으로 화이자와 협력했습니다. 화이자는 면역-매개 질환 및 암 면역 요법을위한 새로운 약물을 개발하기 위해 Cytoreason의 생물학적 모델을 연구하기 시작했습니다.
• 2022 년 8 월: Sanofi는 약물 디자인 거래에서 Atomwise와 파트너 관계를 맺었습니다. 이번 계약에 따라 Sanofi는 2 천만 달러의 선불을 지불하여 미국 회사의 Atomnet 플랫폼을 활용하여 최대 5 개의 약물 목표에 대한 소분자를 조사했습니다.
• 2022 년 5 월 :Astrazeneca는 Benevolentai와 협력하여 Benevolentai의 인공 지능 중심 약물 발견 플랫폼에서 두 번째 폐 섬유증 목표를 수집했습니다.

보고서 적용 범위

An Infographic Representation of Artificial Intelligence in Drug Discovery Market

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연구 보고서는 시장에 대한 자세한 분석을 제공합니다. 주요 회사, 오퍼링, 기술, 응용 프로그램 및 최종 사용자와 같은 주요 측면에 중점을 둡니다. 이 외에도 시장 동향, Covid-19의 영향 및 주요 만성 질환의 유병률에 대한 통찰력을 제공합니다. 위에서 언급 한 요소 외에도이 보고서는 최근 몇 년 동안 시장의 성장에 기여한 몇 가지 요소를 포함합니다.

보고 범위 및 세분화