신약 발견 시장 규모, 점유율 및 코로나19 영향 분석의 인공 지능(AI), 약물 유형별(소분자 및 거대 분자), 제공 항목별(소프트웨어 및 서비스), 기술별(기계 학습, 자연어 처리 등), 애플리케이션별(내분비학, 심장학, 종양학, 신경학 및 기타), 최종 사용자별(제약 및 생명 공학 회사, 학술 및 연구 기관 등) 2026~2034년 지역 예측

글로벌 신약 발견 시장 규모는 2025년 44억 6천만 달러로 추산됩니다. 시장은 2026년 50억 달러에서 2034년까지 125억 6천만 달러로 성장하여 2026년부터 2034년까지 연평균 성장률(CAGR) 12.20%로 확대될 것으로 예상됩니다. 북미는 2025년 시장 점유율 65.93%로 신약 발견 시장의 인공 지능을 장악했습니다.

인공지능은 제약 부문의 성장을 촉진하는 신약 발견 과정에서 중요한 역할을 합니다. 신약 발견 및 개발 과정은 시간과 비용이 많이 소요됩니다. 하지만 인공지능을 활용하면 이 문제도 해결할 수 있다.인공지능히트 및 리드 화합물을 인식하고 약물 표적에 대한 보다 빠른 검증과 약물 구조 설계 최적화를 제공합니다. 제약회사들은 유전자, 변이체, 수용체 표적, 질병 사건 및 임상 연구에 대한 데이터를 활용하여 약물과 질병 간의 연관성을 확립하기 위해 인공 지능에 초점을 맞춘 시스템을 빠르게 도입하고 있습니다.

만성질환을 앓고 있는 환자 인구가 증가함에 따라 효과적인 의료 개입에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 이는 제조업체가 더 낮은 제조 비용으로 새로운 처리 방법을 도입하는 데 초점을 맞추는 데 영향을 미쳤습니다. 클라우드 기반 서비스와 애플리케이션의 통합은 이 시장의 성장을 위한 새롭고 풍부한 기회를 창출할 것으로 예상됩니다. 신약 발견 프로세스의 시간과 비용을 줄이기 위한 협력과 파트너십의 증가는 예측 기간 동안 이러한 제품과 서비스의 채택을 촉진할 것으로 예상됩니다.

• 예를 들어, 2022년 1월 Sanofi는 영국 스타트업 Exscientia의 인공 지능 플랫폼을 사용하여 대사 질환 치료법에 대한 연구를 수행하는 계약을 체결했습니다. 대부분의 대규모 바이오제약 업체들은 유사한 협력 관계를 맺고 있어 시장 성장을 가속화할 가능성이 높습니다.

코로나19 영향

팬데믹 영향을 받은 시장에서 인공 지능 채택 급증은 긍정적

코로나19 발병은 2020년 신약 발견 시장 성장에 있어서 글로벌 인공 지능에 긍정적인 영향을 미쳤습니다. 제약 산업은 코로나19의 출현을 해결하기 위해 예방 및 치료 개입을 모두 도입하고 개발하는 데 중점을 두었습니다. 몇몇 제약회사는 코로나19 팬데믹에 맞서기 위해 보다 정확한 표적 치료법을 식별하기 위한 수단으로 인공지능 도구를 통합했습니다. 이러한 인공 지능 기반 도구는 약물/펩타이드와 감염된 환자의 표적 서열 간의 친화성을 테스트하여 코로나19에 대한 더 나은 백신이나 약물을 설계하는 데 도움이 되었습니다. 전 세계 연구자들은 인공 지능 기반 접근 방식을 활용하여 다양한 코로나19 백신/약물을 제안했습니다.

• 예를 들어, 2022년 4월 화이자(Pfizer)는 백신 시험을 실행하고 배포를 가속화하기 위해 인공 지능을 성공적으로 채택했습니다. 화이자는 인공지능을 사용해 코로나19 백신이 개인의 필요에 맞는지 확인했습니다. 화이자는 팬데믹이 발생하기 전부터 인공 지능을 작업 시스템에 통합하여 연구 개발 활동을 자동화하기 시작했습니다.

이러한 긍정적인 영향은 제약 산업에 이러한 플랫폼과 서비스를 제공하는 회사의 수익에 미치는 영향이 관찰되었습니다.

• 슈뢰딩거(Schrödinger, Inc.)는 2020년 소프트웨어 부문 매출에서 전년 동기 대비 85.6% 성장을 기록했습니다.바이오의약품기업은 새로운 치료법 개발에 소요되는 시간을 단축할 수 있습니다.
• 이러한 성장은 2021년에도 소프트웨어 부문에서 전년 동기 대비 82.1% 성장하면서 계속되었습니다. 2022 회계연도에는 소프트웨어 사업 부문에서 창출된 수익이 팬데믹 이전 연도와 유사한 성장세를 보였습니다.

시장 참여자들이 단기간 내에 제조 비용을 절감하기 위해 의약품 개발 과정에서 인공지능 기반 도구 및 서비스를 채택하고 있기 때문에 포스트 팬데믹 시대에는 제약 산업에서 인공지능의 사용이 더욱 늘어날 것으로 예상됩니다. 다양한 질병에 대한 잠재적인 치료법이나 치료법을 도입하기 위한 시장 참가자 간의 협력이 증가함에 따라 예측 기간 동안 시장 성장이 촉진될 것으로 예상됩니다.

신약 발견 시장 동향의 인공 지능

시장 성장을 촉진하는 인공 지능 기반 생물학 모델링 및 표적 발견

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

약물 발견 연구에서 새로운 약물 표적을 식별하는 것은 새로운 최초의 치료제를 개발하는 데 중요한 단계입니다. 전통적으로 약물 발견의 이 단계는 특정 단백질에 영향을 미치는 리간드 분자를 사용하여 표적 식별에 적합한 포켓을 생성함으로써 수행됩니다. AI 기술을 기반으로 한 새로운 컴퓨터 접근 방식은 대규모로 새로운 약물 가능 단백질 포켓을 식별하고 때로는 프로테옴 전체의 가상 화면을 제공합니다.

인공 지능을 기반으로 하는 시장 참여자들은 다른 조직에 서비스형 표적 발견을 제공하고 있습니다. 이러한 서비스는 새로운 목표를 검증, 설계 및 발견하는 데 중점을 둡니다. 시장 참가자들은 이러한 플랫폼과 서비스가 함께 제공하는 영향력을 활용하기 위해 적극적으로 전략적 제휴를 맺고 있습니다.

• 예를 들어, 2022년 11월 Insilico Medicine은 Insilico Medicine의 Pharma.AI 플랫폼을 활용하여 최대 6개의 새로운 표적을 발견하기 위해 Sanofi와 12억 달러 규모의 계약을 체결했습니다.

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신약 발견 시장 성장 요인의 인공 지능

신약 개발에 인공 지능(AI) 채택률을 높이기 위해 만성 질환 환자 인구 증가

인플루엔자, 코로나19 등 전염병과 대유행의 출현, 암, 심장병 등 중증 만성질환의 유행으로 인해 신약 개발에 대한 지속적인 필요성이 높아지고 있습니다. 만성 질환의 유병률이 증가함에 따라 신약 발견 시장에서 AI 기반 솔루션에 대한 수요가 이미 증가하고 있습니다. 만성 질환은 의료 서비스에 상당한 경제적 부담을 주며 전 세계적으로 주요 공중 보건 문제입니다. 유엔 연대기(United Nations Chronicles)에 따르면 전 세계 만성 질환 부담은 2030년까지 56%로 증가할 것으로 예상됩니다. 아프리카, 아시아 및 동부 지중해 지역에서 가장 높은 증가가 예상됩니다.

새롭고 효과적인 치료법에 대한 증가하는 수요에 부응하기 위해 업계 관계자들은 인공 지능의 이점을 통합하여 약물 발견 및 개발 프로세스를 가속화하기 위한 전략적 협력을 만들고 있습니다.

• 2023년 7월, 바이오엔테크는 인공지능 및 머신러닝 분야의 선도기업인 인스타딥(InstaDeep Ltd.)을 인수했습니다. 이번 인수는 AI 기반 신약 발견과 미충족 의료 수요가 높은 질병을 해결하기 위한 차세대 면역치료제 및 백신 개발 프로세스에서 BioNTech의 역량을 강화하는 것을 목표로 했습니다. 이러한 전략적 협력은 인공 지능 제품의 채택률을 높이고 결과적으로 시장 성장을 이끌 것으로 예상됩니다.

시장 성장을 촉진하기 위해 신약 발견 프로세스에서 인공 지능이 제공하는 이점

약물 발견은 표적 식별, 높은 처리량 스크리닝, 검증, 안전성 및 효능 프로토콜, 동물 연구,임상 시험및 규제 승인. 이 프로세스는 비용과 시간이 많이 소요되며 모든 단계에서 실패할 위험이 높습니다.

• 2019년 터프츠 센터(Tufts Centers)가 발표한 연구에 따르면 신약 개발에는 약 14.6년이 걸리고 평균 약 26억 달러의 비용이 소요됩니다.

새로운 표적 식별, 약물-표적 상호 작용 평가, 질병 메커니즘 조사, 분자 화합물 설계 및 최적화 개선 등 이 과정의 여러 단계에서 인공 지능 기반 방법을 통합하면 제조 비용이 절감됩니다. 인공 지능은 업계의 주요 과제를 해결하고 발견 프로세스의 속도를 크게 높여 기업이 상당한 비용을 회수할 수 있도록 지원합니다. 약물 발견 및 개발에 필요한 시간과 비용을 줄이는 데 있어 인공지능이 제공하는 이러한 이점은 시장 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다.

제한 요인

데이터 품질의 표준화 부족으로 인해 신약 개발 과정에서 인공 지능 구현이 저해될 수 있음

높은 성공에도 불구하고 제약회사는 신약 발견 과정에서 인공지능(AI)의 이점을 활용하기 위해 특정 과제를 해결해야 합니다. 예를 들어, 더 작고 복잡한 데이터 세트는 인공 지능 기반 도구를 구현하는 데 장애가 됩니다. 제약 데이터 세트는 일반적으로 환자 수가 적고 환자당 관찰 수가 적기 때문에 대부분의 인공 지능 알고리즘이 학습하려면 대규모 데이터 세트가 필요하기 때문에 의미 있는 통찰력을 얻는 것이 더 어렵습니다.

더욱이, 질병의 수는 많고 각각의 발생 건수도 상대적으로 적기 때문에 각 질병 유형에 대한 대규모 데이터를 생성하는 것은 매우 어렵습니다.

마찬가지로, 다양한 형식으로 된 각 데이터 세트에는 데이터 세트 수가 적고 기능이 훨씬 더 많습니다. 신약 개발을 위한 AI 시스템에는 DICOM(Digital Imaging and Communication for Medicine)과 같은 다양하고 복잡한 데이터를 지원하는 능력이 필요합니다. 표준 형식의 고품질 데이터 가용성 부족은 약물 발견 프로세스에서 인공 지능 도구를 구현하는 데 장애가 될 수 있습니다. 따라서 시장 성장을 제한합니다.

세분화 분석

약물 유형별 분석

소분자 세그먼트 성장을 촉진하기 위한 소분자 약물 발견의 비교적 낮은 비용

약물 유형에 따라 시장은 저분자 및 대형 분자로 분류됩니다.

저분자 부문은 2022년 신약 발견 시장 점유율에서 지배적인 인공 지능(AI)을 차지했습니다. 이 부문의 성장은 이러한 분자에 대한 수많은 임상 데이터의 가용성에 기인합니다. 이러한 데이터 세트를 분석하기 위해 인공 지능을 구현하면 약물 개발 프로세스가 가속화되고 약물 승인 프로세스가 단축됩니다. 이러한 분자는 예측 가능한 특성을 갖고 있어 약물 발견 과정을 비용 효율적으로 만듭니다. 또한, 저분자 신약 발굴 프로세스에 중점을 두는 많은 기업에서 인공지능 솔루션의 효과적인 구현에 대한 요구가 급증하고 있습니다.

• 2021년 3월 Medicine in Drug Discovery Journal이 발표한 연구 논문에 따르면, 소분자는 현재 글로벌 제약 시장의 90% 이상을 차지합니다. 마찬가지로 미국 FDA 데이터에 따르면 2017~2022년에 승인된 293개의 화학 물질 중 182개가 저분자 물질이었습니다. 이러한 지배력은 제조 공정 및 비용 측면에서 이러한 분자가 제공하는 이점에 기인하며, 이는 해당 부문의 성장을 증대시킬 것으로 예상됩니다.

대형 분자는 2022년 세계 시장에서 상대적으로 낮은 점유율을 차지했습니다. 대형 분자의 연구 및 개발에 중점을 두는 실험실의 수는 프로세스와 관련된 복잡성으로 인해 제한됩니다. 이는 인공 지능 솔루션의 효과적인 구현을 위한 충분한 데이터의 가용성을 제한하며 시장 점유율을 낮추는 중요한 요소 중 하나입니다. 그러나 저렴한 가격으로 더 나은 치료 효과를 제공하기 위해 고분자 약물 발견 및 개발을 위한 시장 참가자의 투자가 증가하면 예측 기간 동안 인공 지능 솔루션에 대한 수요가 급증할 것으로 예상됩니다.

• 예를 들어, 2022년 11월 Serum Institute of Life Sciences는 1억 5천만 달러의 대출을 자본으로 전환하여 Biocon Biologics에 대한 투자를 늘렸습니다. 이러한 분자 개발에 대한 투자 증가는 예측 기간 동안 해당 부문의 성장을 촉진할 가능성이 높습니다.

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제공 분석을 통해

소프트웨어 부문 성장을 촉진하는 새로운 플랫폼 도입

제공을 통해 시장은 소프트웨어와 서비스로 분류됩니다.

소프트웨어 부문은 시장 참여자들의 고급 기능을 갖춘 새로운 솔루션의 지속적인 도입으로 인해 2022년 시장을 지배했습니다.

• 예를 들어, 2023년 2월 BenchSci는 ASCEND를 출시했습니다. 이 인공지능 소프트웨어는 질병의 근본적인 생물학적 통찰력을 추출하여 약물 개발의 전임상 단계를 가속화하는 것을 목표로 합니다.

신약 발견 과정의 단계를 줄이고 후보 물질의 개발 과정을 가속화하기 위한 새로운 솔루션을 도입하기 위해 시장 참여자들의 투자 증가는 해당 분야의 성장을 촉진할 가능성이 높습니다.

서비스 부문은 예측 기간 동안 비교적 낮은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 인공지능 솔루션을 제공하고 설치하도록 훈련받은 숙련된 전문가가 부족하여 전체 지출이 증가합니다. 또한 일부 회사는 전체 프로세스가 아닌 특정 단계의 약물 발견을 처리하는 서비스를 제공합니다. 이러한 요인들은 해당 부문의 성장을 둔화시키는 데 기여하고 있습니다.

기술 분석별

머신러닝에 대한 선호도가 높아지면서 세그먼트의 지배력이 커졌습니다.

기술을 기반으로 시장은 기계 학습, 자연어 처리 등으로 분류됩니다.

기계 학습에 대한 선호도가 높아지면서 예측 기간 동안 기계 학습이 시장을 지배하게 되었습니다. 기계 학습은 전임상 연구 이전 단계에서 상당한 중요성을 얻은 예측 모델을 생성합니다.기계 학습(ML)접근 방식은 풍부한 고품질 데이터를 통해 잘 지정된 질문에 대한 발견 및 의사 결정을 개선하는 일련의 도구를 제공합니다.

• 2023년 2월 Cell Reports Methods에서 발표한 연구 기사에 따르면, 기계 학습은 FDA 승인 예측, 임상 시험 설계, 약물 용도 변경, 심지어 새로운 치료 목표 생성을 포함하여 약물 개발에서 많은 응용 분야를 발견했습니다.

자연어 처리 부문은 2022년에 상당한 시장 점유율을 차지했습니다. 이 기술은 텍스트 기반 문서에서 구조화된 정보를 추출할 수 있습니다. 방대한 양의 정보에서 구체적인 통찰력을 도출할 때 이 기술이 제공하는 이점은 해당 부문의 성장에 기여하고 있습니다. 다른 기술로는 머신 비전, 자동화, 로봇공학 등이 있습니다. 이 부문은 예측 기간 동안 비교적 낮은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 이러한 기술은 아직 개발 초기 단계에 있으며 바람직한 결과를 처리하고 제공하기 위해서는 많은 양의 데이터가 필요합니다. 예를 들어 자연어 처리는 과학 문헌, 임상 시험 보고서, 환자 기록과 같은 대량의 구조화되지 않은 데이터에서 귀중한 통찰력을 추출합니다.

애플리케이션 분석별

종양학에 대한 임상 시험의 증가가 종양학 부문 성장을 주도하고 있습니다.

응용 분야에 따라 시장은 내분비학, 심장학, 종양학, 신경학 등으로 분류됩니다.

종양학 부문은 2022년 세계 시장을 장악했습니다. 이 부문의 성장은 암 발병률이 증가하고 이를 해결하기 위한 효과적인 치료 방법을 도입해야 할 필요성이 증가했기 때문입니다. 이로 인해 이 치료 분야에 대한 투자와 임상 시험이 증가했습니다. 게다가 인공지능을 이용한 항암제 설계에 강력한 도구를 제공하는 인공지능 기반 알고리즘도 많이 존재한다. 이러한 요소는 세그먼트의 성장에 누적적으로 기여하고 있습니다.

신경학 부문은 2022년에 주목할만한 시장 점유율을 차지했습니다. 이 부문은 신경퇴행성 질환, 신경병증성 통증 및 정신 질환을 포함합니다. 시장 참여자들의 신경학 약물 발견에 대한 투자 증가는 인공 지능 통합에 대한 수요를 급증시켜 부문 성장으로 이어질 것으로 예상됩니다.

• 예를 들어, 2022년 6월 바이오젠은 알렉토스의 전임상 경구용 파킨슨병 후보물질 AL01811에 7억 달러 이상을 투자했습니다.

심장학 부문은 상대적으로 낮은 점유율을 차지했으며 내분비학이 그 뒤를 이었습니다. 이러한 치료 분야에 대한 임상 시험 중인 후보 파이프라인이 제한되어 있어 예측 기간 동안 성장이 둔화되고 있습니다. 제한된 데이터 세트와 다른 질병에 대한 투자로 인해 예측 기간 동안 다른 부문의 성장이 둔화되었습니다.

최종 사용자 분석별

협력 증가로 인해 제약 및 생명공학 기업 부문이 지배하게 되었습니다.

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

제약 및 생명공학 기업 부문은 2022년에 지배적인 점유율을 차지했습니다. 이 부문의 성장은 전략적 제휴를 통해 신약 발견 프로그램에 인공 지능 제품을 통합하는 방향으로 제약 산업이 점점 더 초점을 맞추고 있으며, 이는 이러한 솔루션에 대한 수요를 주도하고 있기 때문입니다. 예를 들어, Exscientia는 독일의 생명의학 회사인 Evotec과 제휴하여 2021년에 새로운 암 치료제를 개발했습니다. A2a 수용체 길항제 후보 약물은 프로젝트 시작 후 8개월 이내에 발견되었습니다. 이러한 협업은 제조 비용을 절감하고 프로그램 완료에 필요한 기간을 최소화하여 결과적으로 해당 부문의 성장을 촉진합니다.

학술 및 연구 기관 부문은 예측 기간 동안 두 번째로 지배적인 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 파일럿 연구를 수행하기 위해 학계 및 연구 기관 수준의 연구 프로젝트에 대한 자금 지원이 증가하면 예측 기간 동안 해당 부문의 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다. 기타 부문에는 비용 제약으로 인해 이러한 솔루션의 통합이 어려울 수 있는 계약 의약품 제조업체, 병원 및 진료소가 포함되어 있어 부문의 성장이 제한됩니다.

지역 분석

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

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북아메리카

북미 시장 규모는 2025년 29억 4천만 달러로 평가되었으며, 예측 기간 동안 글로벌 시장의 선두 지역으로 부상할 것으로 예상됩니다. 이 지역의 성장은 제약회사의 강력한 존재감과 인공지능 솔루션을 제공하는 회사와의 전략적 제휴에 기인합니다. 신약 발견 및 개발 비용을 통제해야 할 필요성이 커지면서 이 지역 전역에서 인공 지능 솔루션에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 더욱이, 신약 발견 프로세스에 대한 투자 증가와 함께 만성 질환의 유병률 증가는 결과적으로 이 지역 전체의 시장 성장을 주도하고 있습니다. 2023년 1월 Cushman & Wakefield가 발표한 기사에 따르면, 약물 발견과 생명공학은 미국에서 2022년 자금 조달의 72%를 차지했습니다. 이는 이 지역 전체의 시장 성장을 이끌 것으로 예상됩니다.

유럽

유럽의 신약 발견 인공 지능 시장은 2022년에 두 번째로 큰 점유율을 차지했습니다. 제조 공정을 줄여 저렴한 비용으로 새로운 치료법을 도입하려는 제조업체의 초점이 높아지면서 인공 지능 통합의 필요성이 급증하고 있습니다. 지역 전반에 걸쳐 신약 발견 및 개발에 인공지능 채택이 증가하면서 시장 성장에 기여하고 있습니다.

아시아 태평양

아시아 태평양 지역의 신약 발견 인공 지능 시장은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 이 지역의 만성 질환 유병률 증가와 의약품 제조업체의 강력한 존재는 예측 기간 동안 이 지역의 성장에 기여하는 요인 중 일부입니다.

중동 및 아프리카 및 라틴 아메리카

중동 및 아프리카와 라틴 아메리카는 제한된 의료 지출과 해당 지역의 제조업체 부족으로 인해 예측 기간 동안 상대적으로 느린 성장을 보일 것으로 예상됩니다.

신약 발견 시장의 인공 지능 주요 회사 목록

시장 지위를 강화하기 위해 주요 플레이어가 시작한 전략적 제휴가 시장 성장을 촉진합니다.

경쟁 환경 측면에서 볼 때, 시장은 경쟁이 매우 치열하며 여러 시장 참여자가 강력한 제품을 제공합니다. Microsoft, Exscientia, Benevolent AI 등과 같은 주요 업체들은 파이프라인 후보 개발을 가속화하기 위해 제약회사와 전략적 제휴를 맺는 데 주력하고 있습니다. 예를 들어, 2023년 9월 Exscientia는 Merck KGaA와 다년간의 협력을 체결했습니다. 이번 협력에서 머크 KGaA는 종양학, 신경염증 및 기타 분야 전반에 걸쳐 새로운 소분자 약물 후보를 발견하기 위해 엑사이언티아의 인공지능 기반 정밀 약물 설계 및 발견 역량을 활용할 예정이다.면역학.

Atomwise Inc., Schrödinger, Inc., Insilico Medicine, Alphabet Inc. 및 IBM Watson Health와 같은 다른 유명 기업들은 시장 입지를 높이기 위해 포트폴리오 강화에 적극적으로 주력하고 있습니다. 2021년 Alphabet Inc.는 DeepMind와 함께 신약 발견 및 기초 생물학에 인공 지능을 적용하기 위해 Isomorphic Labs를 시작했습니다.

프로파일링된 주요 회사 목록:

• 마이크로소프트(우리를.)
• 슈뢰딩거, Inc.(우리를.)
• 크레셋(영국)
• IBM (미국)
• Atomwise Inc. (미국)
• 인실리코의학(우리를.)
• 엑스사이언티아(영국)
• 자비로운 AI(영국)
• Aria Pharmaceuticals, Inc.(미국)
• 통합 생명과학(미국)
• 알파벳 주식회사(미국)

주요 산업 발전:

• 2022년 11월:Cyclica는 Bill & Melinda Gates 재단으로부터 180만 달러의 보조금을 받아 인공 지능 기반 약물 발견 플랫폼을 적용하여 여러 개의 낮은 데이터 생물학적 표적을 활용하여 새로운 비호르몬 계약을 발견했습니다.
• 2022년 10월:세포 프로그래밍을 위한 수평적 플랫폼 제공업체인 Ginkgo Bioworks가 Zymergen을 인수했습니다. 이번 인수를 통해 강력한 자동화 및 소프트웨어 기능은 물론 다양한 생물 공학 접근 방식에 걸친 풍부한 경험을 통합하여 Ginkgo의 플랫폼이 강화될 것으로 예상됩니다.
• 2022년 9월:이스라엘에 본사를 둔 생물학 모델링 회사인 CytoReason은 1억 1천만 달러 규모의 화이자(Pfizer)와 협력했습니다. 화이자는 면역 매개 질환 및 암 면역 치료법에 대한 신약 개발을 위한 연구에 CytoReason의 생물학적 모델을 사용하기 시작했습니다.
• 2022년 8월: Sanofi는 Atomwise와 12억 달러 규모의 의약품 설계 계약을 체결했습니다. 거래에 따라 Sanofi는 미국 회사의 AtomNet 플랫폼을 활용하여 최대 5개의 약물 표적에 대한 소분자를 연구하기 위해 선불로 2천만 달러를 지불했습니다.
• 2022년 5월:AstraZeneca는 BenevolentAI와 협력하여 BenevolentAI의 인공지능 기반 약물 발견 플랫폼에서 두 번째 폐섬유화 표적을 수집했습니다.

보고서 범위

연구 보고서는 시장에 대한 자세한 분석을 제공합니다. 선도 기업, 제품, 기술, 애플리케이션, 최종 사용자 등 주요 측면에 중점을 두고 있습니다. 이 외에도 시장 동향, 코로나19의 영향, 주요 만성 질환의 유병률 등에 대한 통찰력을 제공합니다. 위에서 언급한 요소 외에도 보고서에는 최근 몇 년간 시장 성장에 기여한 여러 요소가 포함되어 있습니다.

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보고서 범위 및 세분화