KüNSTLICHE INTELLIGENZ IN DER DROGENENTDECKUNG MARKT ANALYSIS

Die weltweite künstliche Intelligenz im Drogendetektionsmarkt wurde beiUS$ 1.016.1 Mn in 2022 und wird prognostiziert, einen Wert zu erreichen US$ 3.547.4 Mnvon2030beiCAGR von 5,7%zwischen2023 und 2030. Die globale Künstliche Intelligenz im Drug Discovery Market erlebt ein starkes Wachstum aufgrund der wachsenden Notwendigkeit, die Drogenentwicklung und -entdeckungskosten zu drosseln, die Prävalenz chronischer Krankheiten zu erhöhen, die die Entwicklung personalisierter Medikamente, Big Data und Informationsexplosion in der Gesundheits- und Drogenentdeckung unterstützen, und Wachstumsstrategien von Marktteilnehmern werden erwartet, Boost das Marktwachstum. Allerdings werden Faktoren wie Inadäquate Verfügbarkeit und Qualität der Daten, Mangel an digitaler Infrastruktur in Schwellenländern, hohe Implementierungskosten, erwartet, das Wachstum der globalen künstlichen Intelligenz im Drogendetektionsmarkt zu behindern.

Globale Künstliche Intelligenz im Drug Discovery Market: Regionale Einblicke

• Basierend auf Geographie wird der globale künstliche Intelligenz auf dem Drogendetektionsmarkt in Nordamerika, Lateinamerika, Europa, Asien-Pazifik, Mittlerer Osten und Afrika segmentiert.
• Unter den Regionen, Nordamerika wird erwartet, dass der höchste Anteil am Markt während der Prognosezeit aufgrund des starken Wirtschaftswachstums und der Präsenz gut ausgestatteter Krankenhäuser, Forschungszentren, Universitäten und Medizinproduktehersteller sind Faktoren, die die Entwicklung neuer Produkte in dieser Region fördern. Darüber hinaus zunehmende Notwendigkeit für die Verwaltung und Kontrolle der Gesamtkosten & Zeit im Zusammenhang mit der Entdeckung & Entwicklung von Drogen, zunehmende branchenübergreifende Zusammenarbeit & Partnerschaften, Anstieg der Annahme von Wolken-basierte Dienstleistungen und Anwendungen sowie das bevorstehende Patentausfall von Blockbuster-Medikamenten sollen den Markt in Nordamerika weiter vorantreiben. Zum Beispiel kündigte Intel im Mai 2018 seine Zusammenarbeit mit Novartis für die Verwendung von tiefen neuronalen Netzwerken an, um die hochkontinenten Screenings zu erhöhen, um die Entdeckung der frühen Drogen zu unterstützen.
• Europa und Asien Pazifik wird auch erwartet, dass aufgrund der Gesundheitssysteme in Europa ein robustes Wachstum im globalen Markt für künstliche Intelligenz im Bereich der Drogenentdeckung durch steigende Kosten, wachsende Häufigkeit chronischer Erkrankungen, große ältere Bevölkerung und steigende Nachfrage nach Gesundheitseinrichtungen überlastet wird. Darüber hinaus werden zunehmende Investitionen in KI im Gesundheitswesen voraussichtlich den Markt vorantreiben. So hat die britische Regierung im Oktober 2019 eine Investition in Höhe von 300 Mio. USD in KI angekündigt, die vom öffentlichen Gesundheitssystem zur Verbesserung der Pflegequalität genutzt werden soll. Im Jahr 2018 skizzierte die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) Richtlinien für die Erhebung, Verarbeitung und Sicherheit von personenbezogenen Daten in Gesundheitsorganisationen. Diese Verordnung teilt Heath-Daten, die besonderen Schutz in drei Arten erfordern: genetische Daten, biometrische Daten und Gesundheitsdaten.

Abbildung 1. Globale Künstliche Intelligenz im Drogenentdeckungsmarkt Anteil (%), nach Region, 2023

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Globale Künstliche Intelligenz in Drug Discovery Market Drivers:

• Erhöhung der Prävalenz chronischer Krankheiten, die die Entwicklung personalisierter Medikamente unterstützen, um das Marktwachstum zu fördern: Die Erhöhung der Prävalenz chronischer Krankheiten ist einer der wichtigsten Faktoren, die die Notwendigkeit, Krankheiten in ihren frühen Stadien zu verstehen und zu diagnostizieren erhöht. Mit KI-basierten Deep Learning Technologien würde es leicht werden, Krankheiten basierend auf ihren historischen Gesundheitsdaten vorherzusagen und den Drogenentdeckungsprozess im Zusammenhang mit einem bestimmten Zustand zu vereinfachen. So haben viele Healthcare-Unternehmen begonnen, mit KI-basierten Unternehmen für die Entwicklung eines bestimmten Medikaments zusammenzuarbeiten, das für einen chronischen Zustand mit dem Einsatz von KI wirksam ist. Zum Beispiel, im Jahr 2019, GlaxoSmithKline mit Exscientia, einem AI-getriebenen Medikamentenentwicklungs- und Entdeckungsunternehmen, für die Entwicklung von Medikamenten gezielte neuartige Behandlung für Chronische Obstruktive Pulmonary Disease (COPD). Solche Fälle bedeuten das Wachstumspotenzial und die zunehmende Übernahme von AI-basierten Drogenentdeckungsverfahren für chronische Zustände.
• Steigende Notwendigkeit, die Drogenentwicklung und Entdeckungskosten zu kürzen Marktwachstum vorantreiben: Zielidentifizierung und Validierung für die Drogenentwicklung ist ein entscheidender Schritt für den gesamten Drogenentdeckungsprozess. Eine zunehmende Anwendung von KI bei der Zielidentifizierung ist ein weiterer Faktor, der die Annahme von KI im Drogenentdeckungsprozess propagiert. Darüber hinaus versuchen viele Schlüsselakteure in der Gesundheitsbranche, AI-basierte Prozesse zu übernehmen, um Kosten für die Drogenentwicklung zu senken. So haben AstraZeneca und Berg nach einem Artikel, der 2017 von Reuters veröffentlicht wurde, mit Hilfe der AI-basierten Analyse von Gewebeproben zusammengearbeitet. Darüber hinaus versuchen Schlüsselakteure wie Pfizer, Takeda, Roche und Sanofi im aufstrebenden Markt für Drogenentdeckungen auf AI-Basis Fuß zu fassen. So veröffentlichte Pfizer laut einem Bericht von Deloitte ab 2019 rund fünf KI-Geschäfte. Daher dürfte die zunehmende Bedeutung von KI im gesamten Gesundheitssektor seine Einführung in den Drogenentwicklungsprozess erhöhen und damit die Gesamtkosten für die Drogenentdeckung und -entwicklung senken.

Globale Künstliche Intelligenz im Drug Discovery Market Möglichkeiten:

• Entwickelte Länder wie die USA, Australien, Kanada und das Vereinigte Königreich verbringen einen großen Teil ihres BIP für die Gesundheitsversorgung. In diesen Volkswirtschaften wächst die Kosten und die Nachfrage nach medizinischer Versorgung rapide und erhöht so die Notwendigkeit digitaler Technologien wie AI. In den letzten Jahren haben die USA und das Vereinigte Königreich KI-Technologien angenommen, um die Kosten für die Pflege zu reduzieren und die klinischen Dienstleistungen zu verbessern. In den USA wurde KI vor allem aufgrund der Umstellung von traditionellen auf wertbasierte Gesundheitssysteme angenommen. So organisierte NHS im Jahr 2017 Chatbots, basierend auf AI, auf Testbasis, um den Druck auf Notversuche zu reduzieren.

Globale Künstliche Intelligenz im Drug Discovery Market Trends:

• Zunehmende Wachstumsstrategien wie Forschungskooperationen sind ein neuer Trend: Marktteilnehmer konzentrieren sich auf die Unterzeichnung von Wachstumsstrategien wie Forschungskooperation, die erwartet wird, dass das Wachstum der globalen künstlichen Intelligenz im Drogenentdeckungsmarkt vorantreiben. Zum Beispiel, im Januar 2022, Amgen und Generate Biomedicines heute eine Forschungskooperationsvereinbarung bekannt gegeben, um Proteintherapeutika für fünf klinische Ziele in verschiedenen therapeutischen Bereichen und mehreren Modalitäten zu entdecken und zu schaffen. Generate Biomedicines ist Pionier des Bereichs der generativen Biologie – ein revolutionärer Ansatz zur Entdeckung und Entwicklung von Medikamenten, der maschinelles Lernen und KI fördert, um neuartige Proteintherapeutika zu programmieren. Die maschinellen Lernalgorithmen des Unternehmens analysieren Hunderte von Millionen bekannter Proteine, suchen nach statistischen Mustern, die Aminosäuresequenz, Struktur und Funktion verknüpfen, und seine Technologieplattform wurde durch Closed-Loop-Lernen auf Zehntausenden von rechnerisch generierten und breit experimentell gekennzeichneten neuartigen Proteinen in den letzten drei Jahren verbessert.

• Ein weiterer Trend ist die Erhöhung der Mittel von Investoren zur Entwicklung neuer Drogen-Entdeckungsplattformen: Marktteilnehmer sind darauf ausgerichtet, Gelder von Investoren zu gewinnen, die erwartet wird, dass das Wachstum der globalen künstlichen Intelligenz im Drogendetektionsmarkt vorantreiben. Am 25. Mai 2023 kündigte BenchSci, ein weltweit führender Anbieter von KI-Lösungen für präklinische Life Sciences Research and Development (R&D), eine Finanzierungsrunde der US$ 95 Mio. (US $70 Mio.) Serie D an, die von Generation Investment Management geleitet wurde, mit Beteiligung bestehender Investoren iNovia Capital, TCV, Golden Ventures und F-Prime Capital. Die Mittel werden verwendet, um die revolutionäre AI-Drogenentdeckungsplattform des Unternehmens, ASCEND von BenchSci, zu erweitern, die es Wissenschaftlern ermöglicht, biologische Verbindungen zu entdecken, die Experimentier- und Erregungsversuche drastisch zu reduzieren und Risiken frühzeitig aufzudecken.

Globale Künstliche Intelligenz im Drug Discovery Market Rückhaltemittel:

• Unzureichende Verfügbarkeit und Qualität der Daten, um das Marktwachstum zu behindern: Große Pharma- und Gesundheitsunternehmen sind oft besorgt über die Nutzung großer Datenmengen, die aufgrund unterschiedlicher experimenteller Plattformen erstellt werden. Darüber hinaus wird die Nutzung dieser Daten in konsolidierter Form zu analytischen Zwecken und Drogenentdeckungen oft nicht von Unternehmen betrachtet. Dies behindert das Wachstum von KI im Drogenentdeckungsprozess
• Mangel an digitaler Infrastruktur in Schwellenländern, um das Marktwachstum zu behindern: Elektronische Health Records (EHRs) und Healthcare-Anforderungen und die Bereitstellung von Telemedizin-Services und Patientendatenanalysen erfordern eine etablierte digitale Infrastruktur. Derzeit werden digitale Gesundheitsdienste nur auf End-to-End-Basis in entwickelten Volkswirtschaften eingesetzt. Der Mangel an gut ausgebauter digitaler Gesundheitsinfrastruktur in verschiedenen Schwellen- und Entwicklungsländern ist ein Schlüsselfaktor, der das Marktwachstum begrenzen kann. Um KI-Systeme zu etablieren, besteht ein Bedarf an High-End-Infrastruktur. Die fehlenden finanziellen Ressourcen machen es den Akteuren in Schwellenländern schwer, diese Systeme effektiv zu übernehmen.

Abbildung 2. Global Artificial Intelligence in Drug Discovery Market Share (%), von Therapeutic Space, 2023

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Globale Künstliche Intelligenz im Drug Discovery Market Segmentierung:

• Die globale künstliche Intelligenz im Drogendetektionsmarktbericht wird in Therapeutische Raum, Anwendung und Region segmentiert.
• Basierend auf Therapeutischem Raum, der Markt wird in Onkologie, Neurodegenerative Erkrankungen, Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Stoffwechselerkrankungen, Infektionskrankheiten und andere segmentiert. Davon abgesehen, Onkologie Segment wird erwartet, dass die künstliche Intelligenz im Drogenentdeckungsmarkt über den Prognosezeitraum dominiert wird und dies auf die zunehmende Prävalenz von Krebs zurückzuführen ist.
• Neurodegenerative Erkrankungen werden auch in der nahen Zukunft ein erhebliches Wachstum erwartet, was auf die Effizienz und Effizienz zurückzuführen ist, machen AI-Plattformen nützlichste Werkzeuge in der Arzneimittelentwicklung für neurodegenerative Erkrankungen. Krankheiten wie Parkinson und Alzheimer sind schwer zu diagnostizieren und die Behandlungsoptionen sind begrenzt. KI-Plattformen können dabei helfen, diese Bedingungen besser zu verstehen und bei der Bereitstellung besserer Diagnose und bei der Entwicklung von Therapien zu unterstützen.
• Basierend auf Anwendungsbereich, der Markt wird in Drug Optimization & Repurating, Preclinical Testing und andere segmentiert. Davon abgesehen, Medikamentenoptimierung und Wiederauflösen Segment wird erwartet, dass der Markt über den Prognosezeitraum dominiert wird, und dies wird auf die Verwendung von KI-Plattformen bei der Identifizierung alternativer Anwendungen bestehender Arzneimittel zurückgeführt. Diese Plattformen helfen Pharmaunternehmen bei der Herstellung alternativer Therapien durch geringfügige Änderungen im Produkt und helfen ihnen, ihr Angebot zu erweitern. Darüber hinaus unterstützen KI-Plattformen Forscher bei der Erkennung der toxischen Auswirkungen eines Medikaments auf den menschlichen Körper und helfen ihnen, die Chance von Nebenwirkungen zu senken.
• Preklinische Prüfung Segment wird auch erwartet, dass in naher Zukunft ein beträchtliches Wachstum zu verzeichnen ist und dies aufgrund der zunehmenden Nutzung von KI in präklinischen Tests aufgrund ihrer Effektivität bei der Reduzierung von Overhead- und Betriebskosten zunimmt.

Globale Künstliche Intelligenz im Drug Discovery Market: Schlüssel Entwicklung

• Am 8. Mai 2023, Rekursion, eine führende klinische Phase TechBio-Unternehmen Dekodierung Biologie zur Industrialisierung der Drogendetektion, kündigte es Vereinbarungen unterzeichnet, um zwei Unternehmen in der AI-fähigen Drogendetektion Raum zu erwerben: Cyclica und Valence.
• Im August 2022, Atomwaffen, ein führender Anbieter bei der Verwendung von künstlicher Intelligenz (KI) für kleine Moleküle Drug Discovery, kündigte an, dass es eine strategische und exklusive Forschungskooperation mit Sanofi aufgebaut hat, die seine AtomNet-Plattform für die rechnerische Entdeckung und Forschung von bis zu fünf Drogenzielen nutzen wird.

Globale Künstliche Intelligenz im Drug Discovery Market: Schlüsselunternehmen Einblicke

• Die globale künstliche Intelligenz auf dem Markt für Drogenentdeckungen ist sehr wettbewerbsfähig. Dies ist auf die steigende Nachfrage nach fortschrittlichen, technologischen Fortschritten, strategischen Kooperationen und die Einführung neuer Plattformen auf dem Markt zurückzuführen.
• Einige der wichtigsten Akteure im globalen künstlichen Intelligenz in Drug Discovery Market sind IBM Corporation (IBM Watson Health), Exscientia, GNS Healthcare, Alphabet, Inc. (DEEPMIND), Benevolent AI, Biosymetrics, Euretos, Berg LLC., Atomwise, Inc., Insitro und unter anderem.

*Definition: Künstliche Intelligenz (KI) hatte verschiedene Bereiche in der Gesellschaft umgesetzt, wo der Pharmasektor kein außergewöhnlicher Fall ist. Pharmazeutische Sektoren haben mit der Entstehung dieser anspruchsvollen Technologien neue Höhen erreicht. Die Entwicklung der künstlichen Intelligenz in der Pharmaindustrie eröffnet in einer Wachstumsphase die Möglichkeiten, viele neue Medikamente zu entdecken.