Der globale Markt für computergestützte Wirkstoffforschung hatte im Jahr 2025 einen Wert von 3,55 Milliarden US-Dollar und soll von 3,92 Milliarden US-Dollar im Jahr 2026 auf 8,67 Milliarden US-Dollar im Jahr 2034 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 10,45 % im Prognosezeitraum 2026-2034 anwachsen.
In-silico-Wirkstoffdesign, auch bekannt als computergestütztes Wirkstoffdesign, ist eine Methode, bei der Wirkstoffe mithilfe von Computerverfahren entworfen oder entdeckt werden. Im Rahmen des Wirkstofffindungsprozesses werden neue Wirkstoffmoleküle identifiziert, die an ein spezifisches Zielmolekül binden können. Diese Methode zur Wirkstoffidentifizierung basiert auf Berechnungen, und der gesamte Prozess verläuft linear und sequenziell. Mehrere Faktoren machen die In-silico-Wirkstofffindung effektiver und zielführender als frühere Methoden der Wirkstofffindung im Entwicklungsprozess. In-silico-Wirkstoffdesign kann in allen Phasen der Arzneimittelentwicklung, vom ersten Leitstrukturdesign bis zur finalen klinischen Phase, eine entscheidende Rolle spielen.
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Die computergestützte Wirkstoffforschung wird durch den zunehmenden Einsatz von Cloud-Anwendungen vorangetrieben. Cloud Computing bietet Zugriff auf nahezu unbegrenzte Rechenressourcen und ermöglicht es Pharmaforschern, ihre IT-Umgebung bedarfsgerecht zu skalieren. Unternehmen können Lösungen leichter an ihre individuellen Bedürfnisse anpassen. Die Life-Sciences-Plattform Cloud Compute von BT beispielsweise stellt spezifische pharmazeutische Anwendungen entlang der gesamten Wertschöpfungskette bereit – von der Wirkstoffforschung bis hin zur Vermarktung. So wird sichergestellt, dass die benötigten Anwendungen in allen Phasen des Entwicklungsprozesses reibungslos funktionieren, anstatt alle Teams zur Nutzung derselben Anwendung zu zwingen.
Diese Anwendungen steigern die Gesamtproduktivität und verringern die Wahrscheinlichkeit eines klinischen Misserfolgs, indem sie es Arzneimittelentwicklern ermöglichen, historische Daten im Rahmen ihrer jeweiligen klinischen Forschungsaktivitäten zu analysieren.
Im Jahr 2021 hielt künstliche Intelligenz (KI) mit über 40 % den größten Marktanteil. Angesichts der zunehmenden Digitalisierung von Daten im Gesundheitswesen wird KI eingesetzt, um Herausforderungen wie die Gewinnung, Analyse und Anwendung von Wissen zur Lösung komplexer klinischer Probleme zu bewältigen. KI ahmt menschliche Intelligenz nach und kann zwischen vielversprechenden und vielversprechenden Wirkstoffkandidaten unterscheiden, was eine schnellere Validierung therapeutischer Ziele und eine optimierte Struktur ermöglicht. Daher wird sie in verschiedenen Phasen der Wirkstoffforschung effektiv eingesetzt, beispielsweise im Wirkstoffdesign, der chemischen Synthese, dem Wirkstoffscreening und der Polypharmakologie.Arzneimittel-RepurposingDie
Rasante technologische Fortschritte im Bereich der Computerbiologie treiben auch die globale computergestützte Wirkstoffforschung voran. Die Entwicklung neuer pharmazeutischer Moleküle wird durch computergestützte Methoden unterstützt. Die Datenverarbeitung und -analyse bei Sequenzierungen wurden durch Fortschritte in der Computerbiologie weiter vereinfacht, was zu kürzeren Bearbeitungszeiten und höherer Präzision führt.
Diese Fortschritte haben zu einer branchenweiten Nachfrage nach stärker integrierten Speicher- und Rechenknotennutzungsstrategien geführt. Es wird erwartet, dass diese Integration die Kosten für den Datentransfer senkt und Engpässe in der nachgelagerten Analyse und Kommunikation innerhalb der Community für computergestützte Analytik beseitigt. Virtuelles Screening ist eine gängige computergestützte Methode zur Identifizierung von Treffern in den frühesten Phasen der Arzneimittelentwicklung.
Die einzige Einschränkung des Marktes für computergestützte Wirkstoffforschung ist die begrenzte Analysedauer. Diese Methode ist rechenintensiv und von der Größe der simulierten Systeme abhängig, wobei die Analysezeiten zwischen einigen zehn und einigen hundert Nanosekunden liegen. Das Problem dabei ist, dass die Analysedauer, die von Millisekunden bis zu Sekunden reichen kann, häufig zu kurz ist, um die Proteinfaltung zu bestimmen. Folglich kann dies zu einer unzureichenden Erfassung von Proteinkonformationen führen.
Im Markt für computergestützte Wirkstoffforschung wird SaaS im Prognosezeitraum voraussichtlich das höchste jährliche Wachstum von rund 11 % verzeichnen. Dies liegt vor allem daran, dass diese Lösungen Anwender bei Data Mining, Datenanalyse und Entscheidungsfindung unterstützen, indem sie Dezentralisierung, Echtzeitdatenmanagement und zahlreiche weitere Funktionen bieten. Darüber hinaus tragen diese Lösungen dazu bei, die Gesamtkosten und -dauer des Wirkstoffforschungsprozesses zu reduzieren. Sie werden zudem zunehmend eingesetzt in der …WirkstoffforschungVerfahren für virtuelles Screening und gezieltes Angeln.
Der globale Markt lässt sich nach Technologie, Arbeitsablauf, Endnutzern und geografischen Regionen segmentieren. Künstliche Intelligenz ist die dominierende Technologie und Software-as-a-Service (SaaS) der am weitesten verbreitete Produkttyp im Bereich der computergestützten Wirkstoffforschung.
Der Markt ist unterteilt in HIV, Infektionskrankheiten, Stoffwechselstörungen, psychische Störungen, Erkrankungen des Bewegungsapparates, neurologische Störungen, onkologische Störungen, Atemwegserkrankungen, Hauterkrankungen, urogenitale Störungen, Autoimmunerkrankungen, Blutkrankheiten, Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Magen-Darm- und Verdauungsstörungen, Hormonstörungen und Sonstiges.
Der globale Markt für computergestützte Wirkstoffforschung lässt sich regional in Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik, Lateinamerika sowie den Nahen Osten und Afrika unterteilen. Es wird erwartet, dass Nordamerika im Prognosezeitraum den globalen Markt für computergestützte Wirkstoffforschung dominieren wird. Technologische Fortschritte, die Präsenz starker Anbieter, eine große Patientengruppe mit chronischen und Infektionskrankheiten wie COVID-19 und chronischer Nierenerkrankung sowie der zunehmende Fokus der Regierungen auf die Verbesserung der Gesundheitsinfrastruktur dürften den Markt in dieser Region im Prognosezeitraum maßgeblich beeinflussen.
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Details des Autors
Research Associate
Mitiksha Koul is a Research Associate with 2 years of experience in market research. She focuses on analyzing industry trends, competitive landscapes, and growth opportunities to support strategic decision-making. Mitiksha’s strong analytical skills and research expertise enable her to deliver actionable insights that help businesses adapt to evolving market dynamics and achieve sustainable growth.
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