Artificial Intelligence (AI) in Drug Discovery Market Size, Share & COVID-19 Impact Analysis, By Drug Type (Small Molecule and Large Molecule), By Offering (Software and Services), By Technology (Machine Learning, Natural Language Processing, and Others), By Application (Endocrinology, Cardiology, Oncology, Neurology, and Others), By End-user (Pharmaceutical & Biotechnological Companies, Academic & Research Institutes, and Others), and区域预测，2023-2030

药物发现市场规模的全球人工智能（AI）在2022年的价值为300亿美元，预计将从2023年的35.4亿美元增长到2030年的79.4亿美元，从2023-2030发出了12.2％的复合年增长率。北美在药物发现市场中占据了人工智能（AI）的统治，2022年的市场份额为69.33％。

人工智能在药物发现过程中起着至关重要的作用，这正在增加药物的生长。药物发现和开发过程既耗时又昂贵。但是，借助人工智能，可以解决这一点。人工智能识别命中率和铅化合物，并更快地验证药物靶标和药物结构设计的优化。制药公司正在迅速引入关注人工智能的系统，以利用有关基因，变体，受体靶标，疾病事件和临床研究的数据，以建立药物与疾病之间的关联。

慢性疾病患者人群增加正在激增对有效的医疗干预措施的需求。这影响了制造商对以较低的制造成本引入新型治疗方法的关注。预计基于云的服务和应用程序的集成将为这个市场的增长创造新的机会。预计在预测期内，越来越多的合作和合作伙伴关系减少了药物发现过程的时间和成本。

• 例如，在2022年1月，赛诺菲签署了一项协议，使用英国启动Exscientia的人工智能平台进行代谢疾病疗法的研究。大多数相当大的生物制药参与者都有类似的合作，这可能会加快市场增长。

COVID-19影响

大流行期间采用人工智能的激增对市场产生了积极影响

1920年，COVID-19 -19疫情对药物发现市场增长的全球人工智能产生了积极影响。制药行业的重点是引入和发展预防和治疗干预措施，以解决Covid-19的出现。几家制药公司将人工智能工具纳入了识别更精确的靶向治疗方法以对抗COVID-19-19的大流行。这些基于人工智能的工具有助于测试药物/肽与受感染患者的目标序列之间的亲和力，以针对Covid-19设计更好的疫苗或药物。全世界的研究人员提出了几种使用基于人工智能的方法的疫苗/药物，用于1900疫苗。

• 例如，在2022年4月，辉瑞公司成功地使用了人工智能来进行疫苗试验并加速分布。辉瑞使用人工智能来确保Covid-19疫苗与个人的需求相匹配。辉瑞（Pfizer）甚至在大流行之前就将人工智能纳入其工作系统来自动化其研发活动。

观察到对为制药行业提供这些平台和服务的公司收入的积极影响。

• Schrödinger，Inc。在其软件细分市场销售中见证了2020年的同比增长85.6％，该销售提供了一个基于物理的平台生物制药公司减少开发新疗法的时间。
• 这种增长在2021年持续，其软件细分市场同比增长82.1％。在2022财政年度，从软件业务领域产生的收入表现出与流行前一年相似的增长。

由于市场参与者正在其药物开发过程中采用基于人工智能的工具和服务，因此预计在制药行业中人工智能在制药行业中的使用有望提高，以便在短时间内降低制造成本。在预测期间，市场参与者之间越来越多的合作介绍了各种疾病的潜在治疗方法或治疗方法。

药物发现市场趋势中的人工智能

支持人工智能的生物学建模和目标发现以推动市场增长

制药部门在研究，临床和业务水平上运作。通过引入人工智能和数据技术，新颖的计算工具和基础设施解决方案，这些操作领域正在重新定义。

在药物发现研究中，识别新型药物靶标是开发新型第一类治疗药物的关键步骤。传统上，通过使用影响特定蛋白质的配体分子来创建合适的靶标识别口袋来实现药物发现的这一步骤。基于AI技术的新型计算方法会大规模鉴定新的可药蛋白质口袋，有时提供全蛋白质组的虚拟筛选。

受人工智能驱动的市场参与者正在向其他组织提供目标 - 避免。这些服务专注于验证，设计和发现新颖的目标。市场参与者正在积极建立战略联盟，以共同为这些平台和服务提供的杠杆欢欣鼓舞。

• 例如，在2022年11月，Insilico Medicine与赛诺菲（Sanofi）签署了12亿美元的交易，发现了多达六个新目标，利用Insilico Medicine的Pharma.ai平台。

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药物发现市场增长因素的人工智能

增加患者人群患有慢性疾病以提高药物发现中人工智能（AI）的采用率

流行病和大流行病的出现，例如流感和Covid-19，以及严重的慢性疾病（例如癌症和心脏病）的患病率飙升了发现新药物的持续需求。慢性疾病的患病率不断提高，这增加了已经在药物发现市场中对AI驱动的解决方案的需求增长。慢性疾病对卫生服务造成了相当大的经济负担，在全球范围内是一个主要的公共卫生问题。据《联合国纪事报》报道，到2030年，全球慢性疾病负担预计将增加到56％。预计在非洲，亚洲和东地中海地区的增长最高。

为了满足对新颖和有效治疗的日益增长的需求，行业参与者正在通过纳入人工智能福利来进行战略合作，以加快药物发现和开发过程。

• 2023年7月，Biontech收购了人工智能和机器学习领域的领先公司Instadeep Ltd.。此次收购旨在增强Biontech在AI驱动的药物发现以及下一代免疫疗法和疫苗的发展过程中的能力，以解决具有高未满足医疗需求的疾病。这种战略合作有望推动人工智能产品的采用率，随后推动市场增长。

人工智能在药物发现过程中提供的好处以推动市场增长

药物发现是一个多阶段过程，包括目标识别，高吞吐量筛查，验证，安全性和有效性方案，动物研究，临床试验和法规批准。该过程是昂贵且耗时的，每一步都有很高的故障风险。

• 根据Tufts中心在2019年发表的一项研究，新药的开发大约需要14。6年，平均成本约为26亿美元。

在此过程中，基于人工智能的方法在多个阶段的整合，例如识别新颖的目标，评估药物目标相互作用，检查疾病机制以及改善分子的化合物设计和优化，从而降低了制造成本。人工智能解决了关键行业的挑战，并大大加快了发现过程，以支持公司收回大量成本。人工智能在减少药物发现和开发所需的时间和成本方面提供的这些好处有望推动市场增长。

限制因素

数据质量缺乏标准化可能会阻碍在药物发现过程中实施人工智能

尽管取得了很大的成功，但制药公司仍需要解决某些挑战，以利用人工智能（AI）在药物发现过程中的好处。例如，较小且更复杂的数据集为基于人工智能工具的实施而障碍。制药数据集通常较小，患者较少，每位患者观察较少，这使得有意义的见解更具挑战性，因为大多数人工智能算法都需要大量数据集来学习。

此外，由于疾病和疾病的数量众多以及每种疾病的数量相对较少，因此为每种医疗状况创建大量数据非常具有挑战性。

同样，每个数据集的数据集更少，并且具有多种格式的更多功能。药物开发系统需要支持多样化和复杂数据的能力，例如数字成像和医学通信（DICOM）。在标准格式中缺乏质量数据的可用性可能是在药物发现过程中实施人工智能工具的障碍。因此限制了市场增长。

药物发现市场细分分析中的人工智能

通过药物类型分析

小分子药物发现的成本相对较低，以增强小分子段生长

按药物类型，市场分为小分子和大分子。

小分子段在2022年在药物发现市场份额中拥有主要的人工智能（AI）。该细分市场的增长归因于这些分子的大量临床数据的可用性。分析这些数据集的人工智能的实施加速了药物开发过程并缩短了药物批准过程。这些分子具有可预测的特性，从而使药物发现过程具有成本效益。此外，许多专注于小分子药物发现过程的公司正在飙升对有效实施人工智能解决方案的需求。

• 根据该医学在2021年3月发表的一份研究论文，小分子占当前全球药物市场的90％以上。同样，根据美国FDA数据，在2017 - 2022年批准的293个化学实体中，有182个是小分子。这种主导地位归因于这些分子在制造过程和成本方面所提供的好处，这有望增加该细分市场的增长。

大分子在2022年相比具有较低的全球市场份额。由于该过程中涉及的复杂性，专注于大分子的研究和开发的实验室数量受到限制。这限制了有效实施人工智能解决方案的足够数据的可用性，并且是负责市场份额较低的关键因素之一。但是，增加市场参与者对大分子药物发现和开发的投资增加，以可承受的价格提供更好的治疗作用，预计在预测期内对人工智能解决方案的需求激增。

• 例如，在2022年11月，血清生命科学研究所通过将1.5亿美元的贷款转换为股权，从而增加了对Biocon生物制剂的投资。在这些分子的发展中的投资不断增长，可能会推动该细分市场在预测期内的增长。

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通过提供分析

介绍新的平台以推动软件细分市场增长

通过发行，市场被细分为软件和服务。

由于不断引入具有市场参与者高级功能的新颖解决方案，该软件细分市场在2022年占据了市场的主导地位。

• 例如，在2023年2月，Benchsci推出了Ascend。该人工智能软件旨在通过提取生物学见解潜在的疾病来加快药物开发的临床前阶段。

增加市场参与者的投资引入新颖的解决方案，以减少药物发现过程的步骤，并加快候选人的发展过程，这可能会推动该细分市场的增长。

预计在预测期内，该服务部门的复合年增长率相对较低。缺乏接受培训的熟练专业人员提供和安装人工智能解决方案，从而增加了整体支出。此外，一些公司提供服务来处理药物发现的某些步骤，而不是整个过程。这些因素有助于该细分市场的增长。

通过技术分析

对机器学习的偏好不断提高导致细分市场的主导地位

根据技术，市场被细分为机器学习，自然语言处理等。

对机器学习的偏爱越来越多导致其在预测期内的市场优势。机器学习创建了预测模型，这些模型在临床前研究之前的步骤中已获得了重要的重要性。机器学习（ML）方法提供了一组工具，可以改善具有丰富和高质量数据的精心指定问题的发现和决策。

• 根据2023年2月的细胞报告方法发表的一篇研究文章，机器学习发现了许多在药物开发中的应用，包括FDA批准预测，临床试验设计，药物重新使用，甚至是新的治疗靶标。

自然语言处理部分在2022年占有相当大的市场份额。该技术可以从基于文本的文档中提取结构化信息。这项技术从大量信息中获得具体见解所带来的好处正在促进该细分市场的增长。其他技术包括机器视觉，自动化和机器人技术。预计该细分市场在预测期间将以相对较低的复合年增长率增长。这些技术仍处于开发的非常新生的阶段，需要大量数据来处理并提供理想的结果。例如，自然语言处理提取了来自大量非结构化数据的宝贵见解，例如科学文献，临床试验报告和患者记录。

通过应用分析

肿瘤学的临床试验增加正在推动肿瘤学细分

根据应用，市场被细分为内分泌学，心脏病学，肿瘤学，神经病学等。

肿瘤学细分市场在2022年占据了全球市场的主导地位。该细分市场的增长归因于癌症患病率的日益增加，并且越来越需要采取有效的治疗措施来解决它。这增加了该治疗领域的投资和临床试验。此外，还有大量基于人工智能的算法在人工智能辅助的抗癌药物设计中提供强大的工具。这些因素累积地促进了该细分市场的增长。

神经病学领域在2022年占有明显的市场份额。该细分市场包括神经退行性疾病，神经性疼痛和精神病疾病。预计市场参与者对神经病学药物发现的不断增长将激增对人工智能整合的需求，从而导致细分市场的增长。

• 例如，在2022年6月，Biogen向Alectos的临床前口服帕金森氏病AL01811投资了超过7亿美元。

心脏病学领域的份额相对较低，其次是内分泌学。在这些治疗区域的临床试验下，在临床试验下的候选人管道有限，在预测期间的增长较慢。可用的数据集有限，其他疾病的投资负责预测期内其他细分市场的增长较慢。

通过最终用户分析

不断增长的合作导致制药和生物技术公司的主导地位

通过最终用户，市场被细分为制药和生物技术公司，学术与研究机构等。

制药和生物技术公司在2022年占据了主导的份额。该细分市场的增长归因于制药行业的焦点不断增加，这是通过战略联盟通过战略联盟将人工智能产品整合到其药物发现计划中，这是促进对这些解决方案的需求。例如，Exscientia与一家德国生物医学公司Evotec合作，于2021年开发一种新型的癌症治疗。在项目启动后的八个月内，发现了A2A受体拮抗剂候选药物。这种合作降低了制造成本，还可以最大程度地减少完成计划完成所需的持续时间，从而增加了该细分市场的增长。

预计在预测期内，学术与研究机构细分市场将持有第二大主要份额。预计在学术和研究所一级为进行试点研究的研究项目的资金增加将在预测期内推动该细分市场的增长。其他部门包括合同药物制造商，医院和诊所，由于成本限制，这些解决方案的整合可能很困难，因此限制了该细分市场的增长。

区域见解

从地理上讲，药物发现市场中的全球人工智能被细分为北美，欧洲，亚太地区，拉丁美洲和中东和非洲。

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北美市场规模在2022年的价值为20.8亿美元，预计在预测期内将成为全球市场的领先地区。该地区的增长归因于制药公司的强大存在及其与提供人工智能解决方案的公司的战略联盟。控制药物发现和开发成本的日益增长的需求正在激发整个地区对人工智能解决方案的需求。此外，慢性病的患病率不断增长，加上对药物发现过程的投资不断增长，随后推动了整个地区的市场增长。根据Cushman＆Wakefield于2023年1月发表的一篇文章，药物发现和生物技术在美国2022年的资金中占2022年资金的72％，预计这将推动该地区的市场增长。

欧洲人工智能市场在药物发现中占2022年的第二大份额。制造商越来越重点是通过降低制造过程以负担得起的成本引入新颖的治疗干预措施，这又激增了对人工智能整合的需求。在整个地区，人工智能在药物发现和开发中的采用越来越多，正在促进市场增长。

在预测期内，在药物发现中的亚太人工智能市场预计将以最高的复合年增长率增长。慢性疾病的越来越流行和该地区的药物制造商的强大存在是导致该地区在预测期内增长的一些因素。

预计中东，非洲和拉丁美洲预计在预测期内，由于医疗保健支出有限，并且在这些地区缺乏制造商的存在，预计将看到相对较慢的增长。

药物发现市场中人工智能的关键公司清单

主要参与者发起的战略联盟以加强其市场地位推动市场增长

就竞争格局而言，市场具有很高的竞争力，有几位市场参与者提供的强大产品。 Microsoft，Exscientia，Genalvolent AI等主要参与者都致力于与制药公司建立战略性联盟，以加速候选管道的发展。例如，在2023年9月，Exscientia与默克KGAA进行了多年合作。在这项合作中，默克KGAA将利用Exscientia的人工智能驱动的精确药物设计和发现能力，以发现各种肿瘤学，神经炎症和神经炎症的新型小分子候选者免疫学。

其他一些杰出参与者，例如Atomwise Inc.，Schrödinger，Inc。，Insilico Medicine，Alphabet Inc.和IBM Watson Health等，正在积极专注于加强其投资组合以增加其市场的业务。 2021年，Alphabet Inc.与DeepMind一起推出了同构实验室，将人工智能应用于药物发现和基本生物学。

关键公司列表：

• 微软（我们。）
• Schrödinger，Inc。（我们。）
• 克雷斯（英国）
• IBM（美国）
• Atomwise Inc.（美国）
• Insilico医学（我们。）
• EXSCIENTIA（英国）
• Benevolentai（英国。）
• Aria Pharmaceuticals，Inc。（美国）
• 整体生物科学（美国）
• Alphabet Inc.（美国）

关键行业发展：

• 2022年11月：Cyclica从Bill＆Melinda Gates基金会获得了180万美元的赠款，以应用其支持人工智能的药物发现平台，以发现新的非荷尔蒙合同，利用多个低DATA生物学目标。
• 2022年10月：Ginkgo Bioworks是一个用于细胞编程的水平平台提供商，已收购了Zymergen。预计此次收购将通过整合强大的自动化和软件功能以及各种生物工程方法的丰富经验来增强银杏的平台。
• 2022年9月：总部位于以色列的生物学建模公司Cytoreason与辉瑞公司的合作价值为1.1亿美元。辉瑞开始在研究中使用细胞季节的生物学模型开发用于免疫介导的疾病和癌症免疫疗法的新药。
• 2022年8月：Sanofi与Atomwise合作，进行了价值12亿美元的毒品设计协议。根据这笔交易，赛诺菲（Sanofi）向美国公司的Atomnet平台支付了2000万美元，以研究小分子以最多五个药物靶标进行研究。
• 2022年5月：阿斯利康与Benevolentai合作，从Benevolentai的人工智能驱动的药物发现平台收集了第二个肺纤维化靶标。

报告覆盖范围

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