創薬および開発用人工知能市場規模、シェアおよび傾向分析レポート（ターゲット特定、分子スクリーニング、デノボ医薬品設計および薬物最適化、前臨床および臨床試験）、適応症別、タイプ別

市場概況

世界の創薬および開発用人工知能の市場規模は、2021年に7億1,000万米ドルと評価され、 2030年までに期待値8億5,200万米ドルに達すると推定されており、予測期間（2022年から2030年）中に31.8％のCAGRを記録します。

AI は、インテリジェントなマシン、特にインテリジェントなコンピューター プログラムを生成するために採用された科学と工学です。人工知能 (AI) とは、推論、学習、問題解決能力などの人間の知能に基づくさまざまな機能を、生物学、コンピューターサイエンス、心理学、数学、言語学、工学などの複数の分野に接続するスマート システムを指します。 AI は、医療分野で投薬管理、治療プログラムの作成、新薬の発見などに役立ちます。

新薬の発見と開発には、多額の費用がかかるいくつかのステップと段階が含まれます。さらに、この薬の市場での使用を承認して臨床試験を受けることは困難な場合があります。この業界を推進している主な要因は、AI プロバイダーと製薬会社やバイオテクノロジー企業とのパートナーシップの数が増加していることです。市場の成長に影響を与える重要な要因は、人工知能が医薬品の発見と開発中にどれだけの時間とお金を節約できるかです。研究者が医薬品を迅速かつ正確に作成できるようにするクラウドベースのソフトウェアに対する需要が、市場の拡大を促進すると予想されます。さらに、ライフ サイエンスの研究開発業界は、人工知能 (AI) と機械学習テクノロジーの統合により、時間と資金の面でより革新的で効率的、そして費用対効果の高いものになりつつあります。

市場動向

創薬および開発市場の推進力となる世界的な人工知能

業界を超えたコラボレーションとパートナーシップの数が増加

人工知能は重要なテクノロジーの 1 つであり、最も影響を受ける業界は製薬とヘルスケアです。新しいテクノロジーを求める多くのヘルスケア業界は、創薬用の人工知能を提供する IT 業界と協力しました。 IT 企業は自社のテクノロジーを利用して、独自の AI 駆動プロセスを使用して創薬と設計を加速し、創薬標的の特性に合わせた新しい分子を提供します。たとえば、2018 年 6 月、グラクソ・スミスクライン (GSK) は、クラウド・ファーマシューティカルズとの提携を通じて、人工知能 (AI) テクノロジーを適用して創薬の取り組みを改善する予定です。

さらに、2018年にはファイザーとIBMが免疫腫瘍学における創薬を加速するための提携を発表した。新しい小分子の同定、新しい治療法の発見、ウェアラブル技術による健康データのモニタリングなど、いくつかの研究分野をカバーするこのようなパートナーシップは健全に広がっています。これらの発展は、医療サービスの進歩、臨床試験の効率化、医療サービスの向上に貢献すると予測されています。その他。たとえば、バイオ医薬品企業への大手企業による投資の増加や、IT産業との研究開発活動における官民パートナーシップの増加が、市場の成長を後押しすると予想される要因です。

創薬および開発プロセスにかかるコストと時間を削減します。

大手製薬会社やバイオテクノロジー企業はデジタル変革を導入しています。彼らは、創薬、研究開発、臨床試験、前臨床試験、販売とマーケティング、規制順守、サプライチェーン分析、薬局の監視に高度な人工知能を使用して、優れた運用とより良い成果を達成しています。人工知能は、新薬発見にかかる高額なコストと時間を大幅に削減できる先端技術として注目を集めています。 2016 年のバイオメディカル ジャーナルによると、従来の創薬には平均 10 年以上の時間がかかり、1 つの新薬を開発するには 26 億ドルが必要です。たとえば、人工知能は主に製薬業界における創薬の初期段階と候補化合物の検索に使用されます。しかし、AIはさまざまな目的に使用され、新薬の発見にかかるコストと時間を大幅に削減し、時間要素の削減により市場の成長を促進します。

創薬および開発市場の抑制のための世界的な人工知能

創薬分野におけるデータセットの不足

人工知能の進歩により、創薬のいくつかの側面が現代化されています。大規模なデータセットの分析、標準誤差を低減しながらの化合物のスクリーニングの長期化、25 億ドルを超える多額の研究開発費の必要性、10 年以上の長期間を要するといった医薬品開発における過去の問題を、人工知能手法を使用して回避することが可能になりました。人工知能が創薬手順を完了するには、大量の特定のデータセットが必要です。データセットは機械学習に不可欠ですが、機械学習およびデータ サイエンス プロジェクトに適したデータセットを見つけるのは非常に困難な場合があります。自分の仕事や専門家を共有している一部の組織、研究者、個人は、自分のデータセットを使用してプロジェクトを構築できます。ただし、創薬の主要モデルを構築するには、より具体的なデータセットが必要であるため、これらのデータセットは創薬には十分ではありません。したがって、創薬における不十分なデータは市場の成長を妨げます。

創薬および開発のための世界的な人工知能の市場機会

人工知能に関する意識の向上

製薬業界は、医薬品開発の高い離職率を減らすのに苦労しています。製薬業界は課題を克服するために AI 業界と協力しています。人工知能は医薬品開発プロセスの効率を向上させます。人工知能は、流行の分析、病気の治療法の開発、どの動物ウイルスが変異する傾向があるかを予測するのに役立つため、創薬において多大な応用があることが認識されています。人工知能により創薬の研究開発が改善され、研究者が病気の治療薬を発見できるようになりました。

さらに、ビッグデータは、臨床試験の設計、創薬、副作用の検出などのさまざまなコンポーネントを改善できます。したがって、人工知能は、医薬品開発を強化および加速するためのより良いソリューションとなり得ます。

分析

創薬および開発市場向けの世界的な人工知能は、タイプ、適応症、エンドユーザー、および地域によって分割されています。

創薬および開発市場向けの世界的な人工知能は、タイプ別に、標的の特定、分子スクリーニング、新規医薬品設計および医薬品最適化、前臨床および臨床試験に分けられます。前臨床および臨床試験セグメントは市場への最大の貢献者であり、予測期間中に 32.6% の CAGR で成長すると推定されています。ここ数年、前臨床および臨床試験への革新的なアプローチを使用して新薬の発見に注力する人工知能企業の数が急速に増加しました。動物モデルは、人間の生理学的反応を正確に予測することに抵抗を感じることがよくあります。優れた前臨床モデリングの欠如は、研究開発の収益が低い大きな理由です。一連の研究は、チップ上の臓器や 3D 細胞培養など、より優れた予測前臨床技術を見つけることに焦点を当てていますが、AI アルゴリズムは、特定の疾患に対してどの動物モデルがより正確であるかを特定するのに役立つ可能性があります。 「ファウンド・イン・トランスレーション」と呼ばれる新しい統計手法は、ML（機械学習）アルゴリズムを使用して、マウスとヒトの間の遺伝子発現プロファイルの一致を特定し、種間の差異をより適切に予測します。

分子スクリーニングセグメントは 2 番目に大きいです。市場は主に製薬会社とAIプロバイダーの間のリーダーシップ開発契約の増加により拡大しています。たとえば、2019 年に Atomwise Inc. は、世界最大の化学サプライヤーである Enmine Ltd. と協力して、100 億化合物 AI を活用した仮想薬物スクリーニング イニシアチブを立ち上げました。このプロジェクトを通じて、小児腫瘍を治療するためのより安全な小分子薬が大幅に頻繁に発見されることが期待されます。さらに、ヤンセンファーマは2019年にイクトスの人工知能（AI）技術を利用して小分子創薬を加速する提携契約を開始した。この提携の下で、ヤンセンはいくつかのプロジェクトにイクトスの仮想設計テクノロジーを導入する予定です。

適応に基づいて、創薬および開発市場向けの世界の人工知能は腫瘍学、感染症、神経学などに分類されます。腫瘍学セグメントは市場への最大の貢献者であり、予測期間中に 32.8% の CAGR で成長すると推定されています。腫瘍学はがんの研究です。これには、腫瘍内科 (化学療法、ホルモン療法、がん治療の使用)、放射線腫瘍学 (がん治療のための放射線療法の使用)、および外科腫瘍学 (手術およびその他のがん治療処置の使用) が含まれます。このセグメントは、数種類のがんの治療薬を見つけるためのAIの採用の増加、パイプラインにある幅広いカテゴリーの有望な薬剤、満たされていないニーズの増加の結果、予測期間中に大幅な市場成長を示すことが予想されます。がんの治療、業界関係者間の協力率の上昇などです。

エンドユーザーごとに、世界の創薬および開発市場向け人工知能は製薬会社およびバイオテクノロジー企業とCROに分割されています。製薬およびバイオテクノロジー企業セグメントが市場に最も貢献しており、予測期間中に 31.5% の CAGR で成長すると推定されています。製薬およびバイオテクノロジー企業は、ゲノム編集、化学ゲノミクス、併用薬スクリーニング、リード最適化、ADMET 研究、臨床および前臨床試験研究にさまざまな AI システムを使用しています。創薬業界の AI システムは、手作業を軽減し、正確な結果を提供し、創薬プロセスの速度を向上させます。このような要因がセグメントの成長を促進します。

地域分析

地域的には、創薬および開発用の世界的な人工知能の市場シェアがヨーロッパ、アジア太平洋、北米、LAMEAにわたって分析されています。

北米は世界市場を独占しており、CAGR 30.8% で成長すると推定されています。精密医療開発の医療インフラに対する需要の急増と、多数の異業種コラボレーションが主に北米市場の成長を推進しています。さらに、先進的な創薬技術の導入の急増と研究開発活動の増加により、北米市場の成長が促進されています。企業間のコラボレーションの増加により、北米市場における創薬および開発市場の成長のための人工知能が促進されると予想されます。さらに、全体的な医療コストを削減し、医療サービスの質を向上させるための政府の取り組みの増加は、北米の市場の成長にさらに影響を与えています。

ヨーロッパは 2 番目に大きい地域です。 2030 年までに 32 億米ドルの予測価値に達し、32.4% の CAGR を記録すると予想されています。アルゴリズムの進歩により、この地域で小規模な新興人工知能企業の買収件数が増加し、欧州市場の成長を促進すると予想されます。たとえば、Google は 2014 年に英国に本拠を置く人工知能スタートアップ企業 DeepMind を買収しました。欧州における人工知能の進歩への投資の増加により、市場の成長が促進されると予想されています。さらに、政府は創薬における人工知能の利用を促進するための多大な支援を提供し、市場の成長をさらに支援しています。

さらに、ヨーロッパのさまざまな製薬会社とAI企業が協力して、ヨーロッパの市場成長をさらに支援しています。たとえば、2019 年 4 月、英国に本拠を置く企業ベネボレントはアストラゼネカと提携し、人工知能と機械学習を利用して慢性腎臓病 (CKD) と特発性肺線維症 (IPF) の新しい治療法を発見、開発しました。さらに、2020年1月にバイエルは、心血管疾患および腫瘍疾患の治療における潜在的な薬剤候補の新規リード構造を特定し、最適化するために、人工知能創薬企業Exscientiatoと協力契約を締結しました。

アジア太平洋地域は 3 番目に大きい。アジア太平洋地域の市場の成長は、ヘルスケア分野を改善するためのいくつかの政府の取り組みの変更と、市場の成長を牽引すると予想される主に米国に拠点を置く外国企業への投資の増加によるものです。たとえば、インドと米国に本拠を置くデータ サイエンスのスタートアップであるデータ分析のスタートアップ Elucidate は、Hyperplane Venture Capital が主導するシード資金で 170 万ドルを調達しました。同社は主に創薬のためのツールとソフトウェア ソリューションの開発に注力しています。さらに、大規模な研究開発投資の増加、医療インフラの改善、iCarbon X、WuXi NextCODE、Huawei、Tencent、Elucidate Corporation などの人工知能プロバイダー企業の存在が、アジア太平洋地域の市場の成長をさらに推進しています。さらに、アジア太平洋地域では多くのIT企業が製薬会社と提携しており、臨床試験の強化や創薬効率の向上など、人工知能の活用に大きなメリットがあるため、市場の成長を加速すると予測されている。たとえば、2019年10月、インシリコは中国のCTFH（嘉泰豊台製薬）と、主にトリプルネガティブ乳がんの標的に焦点を当てた2億ドルの人工知能創薬パートナーシップを締結した。人工知能の進歩のための投資の増加により、創薬におけるアジア太平洋地域の人工知能の成長が促進されると予想されます。

最近の動向

• 2022年8月- 小分子創薬に人工知能（AI）を活用するリーダーであるAtomwiseは、最大5つの創薬標的の計算による発見と研究に同社のAtomNet®プラットフォームを活用するため、サノフィと戦略的かつ独占的な研究提携を確立したと発表した。 。
• 2022 年 8 月– サノフィは、最新の高価値 AI 創薬取引で Atomwise と 12 億米ドルの契約を締結。