2025 年药物发现信息学市场规模为 40.6 亿美元,预计从 2026 年的 45.2 亿美元增长到 2034 年的 110 亿美元,预测期内复合年增长率为 11.75%。
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药物研发领域向人工智能的转变,通过提高预测模型的准确性和加速分子优化,改变了早期研究流程,也因此增加了研发工作流程中对高级分析和模拟平台的需求。像阿斯利康这样的公司已将人工智能融入到其研发流程的各个环节,这提高了候选药物筛选效率,并扩大了人工智能信息系统的商业应用。
不断扩展的云端研究基础设施实现了全球研究团队间可扩展的数据集成、实时协作和集中式分析,从而推动了企业信息平台的更广泛应用。研发运营中基于云的数字化转型举措支持了云集成药物发现信息解决方案的更广泛部署。
监管机构对基于模型的药物研发(MIDD)的支持力度不断加大,促进了计算模拟、药代动力学和数据驱动决策工具在研发流程中的应用。这种监管支持增强了行业的信心,并加速了计算信息学平台的普及应用。
大规模基因组学和多组学计划的不断发展产生了海量的生物数据,这加剧了对先进生物信息学整合和分析系统的需求。持续的数据增长推动了对高容量药物发现信息学基础设施的长期需求。
药品研发支出不断增长,带动了对数字研究基础设施和药物发现信息平台的投资,从而增强了对高级分析和计算药物发现系统的需求,加速了市场增长。
精准医疗计划的增长推动了对集成多组学数据分析和生物信息学平台的需求,这扩大了基因组数据的生成,并加速了药物发现信息学工具的采用。
制药公司进行企业级数字化转型,将先进的分析和数据驱动的决策融入核心研发运营,从而增加对信息系统的长期投资,并巩固市场持续增长。
高性能计算基础设施的高昂资本需求限制了中小生物技术公司采用此类基础设施。基础设施投资的需求增加了成本负担,减缓了信息技术的广泛部署,从而抑制了市场增长。
严格的数据隐私和网络安全法规增加了基于云的药物研发系统的合规复杂性。这迫使企业投资建设安全的基础设施,从而减缓了部署速度并限制了市场的快速扩张。
生物信息学和计算生物学专业人才的短缺限制了先进药物研发信息系统的有效实施和优化。全球数字医疗人才缺口降低了平台利用效率,并制约了整体市场的可扩展性。
人工智能驱动的虚拟筛选和自动化分子设计降低了实验时间和成本,从而催生了对基于算法的信息学平台的高速增长需求。这有助于企业推进人工智能设计的候选药物进入临床应用阶段。临床试验因此,这表明了人工智能原生信息系统的商业化潜力。
公私合作的生物医学数据共享计划拓展了可互操作的研究生态系统,并增加了对可扩展信息平台的需求。这巩固了药物研发信息平台的长期应用,为软件供应商和基于云的信息平台(用于预测建模和协作研究)创造了强劲的市场机遇。
量子计算在药物研发领域的进步催生了对高性能信息学工具的未来需求。各公司与制药公司合作开展量子药物研发,使下一代计算成为信息学供应商的长期发展方向。
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序列分析平台在服务领域占据主导地位,预计到2025年将达到38.23%的收入份额。基因组学、新一代测序(NGS)和精准医疗等技术的日益普及,推动了对先进序列分析工具的需求增长。这些平台在靶点识别、生物标志物发现和基因变异分析方面发挥着关键作用,从而巩固了其强大的市场地位。
这分子建模由于对计算机辅助药物设计、基于结构的药物开发和计算化学工具的依赖性日益增强,预计该细分市场在预测期内将以12.23%的复合年增长率增长。分子建模能够缩短药物开发周期并降低成本,这将进一步推动该细分市场的增长。
由于对支持目标验证、先导化合物优化和预测分析的集成数据分析平台的需求不断增长,预计在预测期内,发现信息学将实现 12.89% 的复合年增长率,这将进一步推动发现信息学的增长。
由于生物数据生成量的激增以及对高效数据存储、检索和集成系统的需求,预计生物内容管理在预测期内将以12.55%的复合年增长率增长。科研工作流程中对结构化数据管理的日益重视也推动了生物内容管理的快速发展。
由于信息学解决方案在药物研发、临床研究和生物标志物识别等领域的广泛应用,制药和生物技术公司在终端用户领域占据主导地位,预计到2025年将达到50.15%的市场份额。持续的研发投入以及对加速药物开发进程的日益重视,进一步巩固了制药和生物技术公司在该领域的领先地位。
由于政府对生命科学研究的资助不断增加、合作研究项目的扩展以及计算生物学工具的日益普及,预计学术和研究机构领域在预测期内将以 12.98% 的复合年增长率增长。
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预计到2025年,北美药物发现信息学市场将占据42.68%的最大份额。计算平台在药物研发工作流程中的整合以及全球主要制药公司的强大影响力是推动该地区市场增长的主要因素。美国制药公司利用先进的数字化和数据驱动工具来改进药物研发,包括优化潜在药物化合物、识别关键生物标志物以及筛选早期试验候选药物。计算平台和信息学系统的广泛应用增加了对药物发现信息学解决方案的需求,进而推动了美国市场的持续增长。例如,辉瑞公司一直在其研发流程中利用人工智能和数据分析来加速药物发现,包括通过合作应用人工智能驱动的分子建模和化合物筛选技术,以比传统方法更快地识别出有前景的候选药物。
由于国家大力资助的研究项目和旨在加速生物医学创新的监管改革,亚太地区预计将成为增长最快的地区。中国国家自然科学基金委员会支持生命科学、计算生物学和数据科学领域的基础研究,为支撑生物信息学、分子建模和人工智能驱动药物研发的项目提供持续资金。该地区的医药监管机构实施临床试验改革措施,以加快审批流程,并加速创新型和国产疗法的获批。这为利用计算筛选和预测建模工具的公司创造了有利的环境。
资料来源:海峡分析
欧洲市场受益于政府主导的数字健康和生物医学数据计划,这些计划旨在加强研究、数据集成和高级分析的基础设施。该地区正采取措施,通过在大学医院建立数据集成中心,并在各机构间构建可互操作的数字生态系统,使研究人员更容易获取临床和生物医学数据。这直接有利于依赖大型结构化数据集进行建模和分析的计算药物发现工作流程。
中东和非洲市场正蓬勃发展,这得益于集中化的研究经费和国家生物技术计划。“2030愿景”框架概述了支持药物发现和转化科学的数字化研究平台的扩展。该地区各国政府投资建设基因组学研究中心、精准医疗计划和高性能计算设施,以支持分子建模、数据分析和模拟驱动的药物开发。
拉丁美洲致力于推进数字化创新举措,以加强科学数据基础设施和计算研究能力。在巴西,隶属于科学、技术和创新部的FINEP(科研与项目资助局)以及圣保罗研究基金会(FAPESP)等机构为生物信息学、基因组学、人工智能和高性能计算项目提供资金支持。这些项目通过支持数字化研究工具和先进的分析能力,为算法驱动的药物发现构建了一个强大的生态系统。
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全球药物发现信息学市场集中度适中,其特点是既有成熟的制药技术供应商,也有众多专业的生物信息学和软件供应商。成熟的制药技术供应商和专业的生物信息学公司在各自独特的战略优势上展开竞争。主要参与者在全面且可扩展的端到端平台、强大的数据治理和合规性、企业级网络安全、长期制药合作伙伴关系、全球服务能力以及在经过验证的工作流程中集成人工智能等方面展开竞争。相比之下,新兴企业则专注于敏捷的云原生解决方案、生成式设计、模块化和可定制平台、灵活的定价模式、更快的部署速度以及与生物技术初创公司和研究机构的合作创新。
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Healthcare Lead
Debashree Bora is a Healthcare Lead with over 7 years of industry experience, specializing in Healthcare IT. She provides comprehensive market insights on digital health, electronic medical records, telehealth, and healthcare analytics. Debashree’s research supports organizations in adopting technology-driven healthcare solutions, improving patient care, and achieving operational efficiency in a rapidly transforming healthcare ecosystem.
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