基于产品（软件、软件即服务、咨询即服务）、工作流程（发现、临床前试验、临床试验）、技术（人工智能）、目标治疗领域（艾滋病、传染病、代谢性疾病、精神疾病、肌肉骨骼疾病、神经系统疾病、肿瘤疾病、呼吸系统疾病、皮肤病、泌尿生殖系统疾病、自身免疫性疾病、血液疾病、心血管疾病、胃肠道和消化系统疾病、激素紊乱等）、最终用户（制药和生物制药公司、合同研究组织、学术和研究机构）以及地区（北美、欧洲、亚太地区、中东和非洲、拉丁美洲）的计算机辅助药物发现市场规模、份额和趋势分析报告，预测期为2025-2033年。

计算机辅助药物发现市场增长因素

云应用驱动市场

计算机辅助药物发现行业的蓬勃发展得益于云计算应用的日益普及。云计算提供近乎无限的计算资源，使药物研究人员能够根据需要扩展其计算环境。企业可以更轻松地根据自身独特需求定制解决方案。例如，BT 的云计算生命科学平台能够提供贯穿整个价值链（从药物发现到商业运营）的特定药物应用，确保所需应用能够在各个研发流程中协同工作，而不是强制所有研发团队使用同一款应用。

这些应用能够让药物研发人员在其各自的临床研究活动中分析历史数据，从而提高整体生产力并降低临床失败的可能性。

人工智能——最被广泛接受的技术

2021年，人​​工智能占据了最大的市场份额，超过40%。随着医疗保健行业数据数字化进程的加快，人工智能正被用于应对诸如获取、分析和应用知识以解决复杂临床问题等挑战。人工智能能够模拟人类智能，区分先导化合物和候选药物，从而加快治疗靶点的验证和结构设计优化。因此，它被有效地应用于药物发现的各个阶段，例如药物设计、化学合成、药物筛选、多药理学等。药物再利用。

技术进步驱动市场

计算生物学领域的快速技术进步也推动了全球计算机辅助药物发现产业的发展。计算方法促进了新药分子的研发。计算生物学的进步进一步简化了测序的数据处理和分析阶段，从而缩短了周转时间并提高了精确度。

这些进步促使整个行业对更集成化的存储和计算节点利用策略提出了更高的要求。这种集成有望降低数据传输成本，并消除计算分析领域下游分析和通信的瓶颈。虚拟筛选是一种常用的计算技术，用于在药物研发的早期阶段识别候选药物。

市场限制

分析时间太短

计算机辅助药物发现市场的唯一制约因素是其时间限制。该方法计算量巨大，且依赖于模拟系统的大小，分析时间从几十纳秒到几百纳秒不等。问题在于，这种从毫秒到秒的分析时间通常太短，不足以确定蛋白质折叠。因此，这可能导致对蛋白质构象的采样不足。

市场机遇

软件即服务 (SaaS) 的采用预计将会增长

在计算机辅助药物发现市场中，SaaS预计将在预测期内实现最高的复合年增长率，约为11%。这主要是因为这些解决方案通过提供去中心化、真实世界数据管理以及众多其他功能，帮助用户进行数据挖掘、数据分析和决策。此外，这些解决方案还有助于降低药物发现过程的总成本和时间。而且，它们在以下领域的应用也日益广泛：药物发现虚拟筛选和目标捕获流程。

产品洞察

全球市场可按技术、工作流程、最终用户和地理区域进行细分。人工智能是市场上最主导的技术，而软件即服务（SaaS）是计算机辅助药物发现市场中最主导的产品类型。

目标治疗领域洞察

市场分为艾滋病、传染病、代谢紊乱、精神疾病、肌肉骨骼疾病、神经系统疾病、肿瘤疾病、呼吸系统疾病、皮肤疾病、泌尿生殖系统疾病、自身免疫性疾病、血液疾病、心血管疾病、胃肠道和消化系统疾病、激素紊乱等。

区域洞察

全球计算机辅助药物发现市场可按地区划分为北美、欧洲、亚太、拉丁美洲以及中东和非洲。预计在预测期内，北美将主导全球计算机辅助药物发现市场。在预测期内，推动该地区计算机辅助药物发现市场发展的因素包括：技术进步、实力雄厚的供应商、庞大的慢性病和传染病患者群体（例如新冠肺炎和慢性肾病患者），以及各国政府日益重视改善医疗基础设施。