ケモインフォマティクス市場 規模とシェアの分析 - 成長傾向と予測 (2023 - 2030) 分析

世界規模のcheminformatics市場規模が期待される 2023年のUS $ 3.79億から、2030年までに10億米ドルで15.2% 予報期間中。 新しい薬の需要増加と効率的な上昇の必要性 薬の発見 そして、開発は、化学市場の成長を促進する主要な要因です。

Cheminformaticsは、化学、コンピュータサイエンス、情報科学を組み合わせて化学データを保存、管理、分析する多分野です。 薬の発見、化学安全、環境分析など、さまざまな用途で使用されています。

チェミンフォマティクス マーケット・リージョナル・インサイト

• 北アメリカ 2023年に35%のシェアを占めるcheminformaticsの最大の市場です。 この市場の成長は、医薬品による研究開発の増加投資に起因し、 バイオテクノロジー 地域内の企業。 また、多くの学術機関や研究機関の存在も、北米のチェミンフォマティクス市場の成長を促進しています。 たとえば、2021年3月、リサーチパブリッシングと情報分析の分野で著名なリーダーであるElsevierは、データ分析製品や様々なデータベースを販売するRELX Corporationの一部であるLexisNexis Legal & Professionalとの新しいパートナーシップを発表しました。 このコラボレーションは、Reaxys、Elsevierの化学研究開発のためのソリューションにおける既存の特許情報を強化することを目指しています。 LexisNexis PatentSight(Patent Analytics)とLexisNexis TotalPatent One(Patent Search)の原動力であるLexisNexisの特許コンテンツにアクセスできるようになりました。
• ヨーロッパ 2023年に25%のシェアを占めるcheminformaticsの2番目に大きい市場です。 この市場の成長は、地域における製薬および化学会社による化学情報ツールおよび技術の採用の増加に起因する。 さらに、強い規制環境の存在も、欧州におけるチェミンフォマティクス市場の成長をサポートします。
• アジアパシフィック 2023年に20%のシェアを占めるcheminformaticsの最速成長市場です。 この市場の成長は、地域における新興国からの新規医薬品や化学物質の需要の増加に起因する。 また、アジア・太平洋におけるケミンフォマティクス市場の成長を促進し、パーソナライズド・メディカルの普及に注力しています。

プロフィール 1.グローバルチェミンフォマティクス市場シェア(%)、地域別、2023

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アナリスト視点:

チェミンフォマティクス市場は、今後数年にわたって大幅に成長することが表彰されます。 市場は、医薬品およびバイオテクノロジー分野における研究開発費の増加によって主に運転されます。 薬物の発見と開発活動のライジングは、チェミンフォマティクスソフトウェアとサービスの需要を強化しました。 また、材料科学、農業、化学産業における化学情報学の適用における成長は、市場拡大のための別の著名なドライバーです。

チェミンフォマティクス マーケットドライバー

• 医薬品・バイオテクノロジー業界における研究開発投資の増加: 医薬品およびバイオテクノロジー業界は、研究開発投資を着実に増加させ、新規医薬品やバイオ医薬品を発見します。 新しい薬を開発する平均コストは2.50億米ドルを超えると推定されます。 企業は、より効率的かつ高価な創薬プロセスを作るために、cheminformaticsのような最新の技術を採用しています。 たとえば、2021年、グローバル製薬研究開発費は、2020年と比較して約3%増加すると推定されました。 R&D予算の拡大は、情報化市場の成長のための重要な機会を作成します。 さらに、2022 EU産業研究開発投資スコアボードによると、世界の総事業R&D支出の21.5%を占める2021年にR&Dで26億米ドル(€235.3億)に投資した健康産業は、
• 高スループットスクリーニングと結合化学: 高いスループットのスクリーニングは治療ターゲットに対して数千の化学化合物を急速にテストすることを可能にします。 結合化学は、高スループットスクリーニングのための大きな化合物ライブラリを生成します。 大量の化学データを生成します。 Cheminformaticsは、このデータを分析し、ヒット化合物を識別する上で重要な役割を果たしています。 例えば、機械学習モデルは、目的の特性を持つ化合物のスクリーニングに焦点を当てるために、仮想化合物の特性を予測することができます。 HTSと結合化学の普及が、cheminformaticsソフトウェアの採用を促進します。
• バイオシミラーおよび生物的学の成長: モノクローナル抗体や組換えタンパク質を含むバイオロジックは、複雑で大きな分子です。 彼らの発見と開発は、cheminformaticsソフトウェアが提供する特殊なモデリングとシミュレーションツールが必要です。 承認されたバイオロジックの増大数と、ブロックブスターバイオロジックの今後の特許満了が、バイオシミラーの成長を促すことが期待されます。 Cheminformaticsは、バイオシミラーの特性評価、生産、品質管理を強化します。 見積もりによると、グローバルバイオシミラー市場は2022年から2030年までの30%以上で成長する予定です。
• クラウドベースのソリューションの採用の増加: クラウドベースのcheminformaticsソフトウェアは、研究者がクラウドインフラストラクチャを通じて高度なモデリングとシミュレーション機能にアクセスできるようにします。 企業は、オンプレミスソリューションに関連するコストを削減することができます。 中小企業も、企業レベルの情報化機能にアクセスすることができます。 クラウドソリューションは、より優れたコラボレーション、スケーラビリティ、定期的な機能アップグレードなどの利点も提供しています。 クラウドベースのソリューションを採用する成長傾向は、成長機会を提供することが期待されます。

Cheminformaticsマーケットチャンス

• 新興技術との統合: 人工知能、機械学習、自動化などの新興技術で、cheminformaticsソフトウェアの統合に大きなチャンスがあります。 新たな分子構造の性質を予測するために、高スループットスクリーニングで大きな化学データセットを分析することができます。 オートメーションは、データエントリ、分析、レポートなどの繰り返しタスクでワークフローを加速することができます。 例えば、高度なアルゴリズムは、集中した仮想化合物ライブラリを生成するために、体系的に横断的な化学空間を体系的に作成できます。 これらの技術を統合することで生産性が向上します。 たとえば、2023年3月28日、医薬品安全・有効性に関するモデリング・シミュレーションソフトウェア・サービスのリーディングプロバイダーであるSino-American Cancer Foundation(SACF)との戦略的研究連携を確立したと発表しました。 このコラボレーションは、ADMET PredictorソフトウェアプラットフォームのSimulator Plusのスタッフと人工知能主導の薬物設計(AIDD)技術を活用し、新たながんターゲットであるmethylenetetrahydrofolateデヒドロゲナーゼ2(MTHFD2)の新規阻害剤の発見と設計を支援します。
• 新興市場の拡大: アジアパシフィック、中南米、アフリカの医薬品市場を新興し、チェミンフォマティクスソフトウェアプロバイダの有利な成長機会を提供します。 バイオ医薬品研究および有利な政府政策への投資の増加は、これらの市場への企業を引き付けています。 現地企業も、より新しい技術を採用しています。 パートナーシップの設定と市場ニーズに合わせたローカライズされたソリューションの提供により、新興市場でのプレゼンスを強化することができます。
• まれで孤児の病気に焦点を合わせる成長: 希少疾患や孤児病に対する治療法の開発に着目し、管理ソフトウェアの機会を提示します。 これらの病気は複雑な基礎的なメカニズムを持ち、しばしば治療対象の明快さを欠いています。 Cheminformaticsは、分子相互作用をモデル化することにより、疾患経路を理解し、適切な薬物分子を識別するのに役立ちます。 企業は、これらの利点を活用し、希少疾患の創薬のための専門的なモデリングソリューションを開発することができます。
• 新しいプレーヤーのエントリー: cheminformaticsソフトウェア市場はR&Dおよび高度のアルゴリズムの開発で要求される初期投資による高い記入項目の障壁を備えています。 しかし、クラウドベースのソリューションの採用は、専門技術企業が戦略的パートナーシップを通じてこの空間に入る機会を提供します。 AIとMLに焦点を合わせた新興企業が、新しい機能を統合することで、従来のワークフローを変革する製薬会社と提携することができます。 ソリューションの範囲を拡大することができます。

チェミンフォマティクス 市場動向

• 人工知能と機械学習との統合: 人工知能と機械学習は、創薬ワークフローを破壊しています。 AIアルゴリズムは、化合物の特性を予測し、有望なリードを特定し、スクリーニングのための集中されたライブラリを設計することができます。 MLは、実験的な生体活性データに関するトレーニングにより、仮想スクリーニング精度を向上させます。 たとえば、ディープラーニングニューラルネットワークは、複雑な分子相互作用を学ぶことができます。 AIとMLをcheminformaticsと統合することで、生産性を高め、初期のスクリーニングフェーズで撮影した時間を減らします。 たとえば、2022年2月、AI創薬会社であるEix, Inc.は、フェデレーションされた学習機能を備えたAI創薬のための機械学習ライブラリであるkMoLを開発しました。
• クラウドベースのソリューションの採用: 製薬企業は、オンプレミスソリューションよりもクラウドベースのcheminformaticsプラットフォームを採用しています。 クラウドプラットフォームが提供するスケーラビリティ、柔軟性、手頃な価格の価格は、従来のソフトウェアよりも優れた利点を提供します。 クラウドソリューションは、集中データベース、高度なシミュレーション機能、およびインターネットを通じた計算リソースへのアクセスを可能にします。 企業は、オンプレミスのインストールに関連した大きな先行コストを避けることができます。 中小企業も、クラウドを活用した企業レベルのソリューションにアクセスできます。
• 実際の世界の証拠の使用: 電子医療記録、患者登録、保険請求などの臨床実践から現実的なデータ、貴重な洞察を提供します。 Cheminformaticsソフトウェアは、薬物検出の決定をサポートするために、臨床試験データと実際の世界証拠を統合することができます。 多様な患者集団における疾患プロファイルのよりよい理解を可能にします。 実質の世界の証拠の統合のための需要は、臨床試験の外の患者集団の有効性にますます焦点を合わせる支払人として増加します。
• 契約研究機関の合併: Biopharmaceuticalの会社は費用を削減し、効率を改善するためにアウトソーシングの薬剤の発見の活動を高めています。 受託研究機関(CRO)は、インフォマティックスプラットフォームを用いたヒット認識、リード最適化、および前処理的開発をスパンニングするサービスを提供しています。 CROsは、お客様にニッチサービスを提供するための最新の情報学およびバイオインフォマティクスソリューションに投資しています。 中小企業は、先進技術にアクセスし、クロスとのアウトソーシングパートナーシップを通じて恩恵を受けています。

チェミンフォマティクス 市場の拘束

• 高い直面コスト: Cheminformaticsソフトウェアソリューションは、ライセンス、ハードウェア、メンテナンス、トレーニング、統合における大規模な投資を必要とします。 企業は、ソフトウェア購入前に、特定の創薬プロセスの自動化から予想されるROIを戦略的に評価しなければなりません。 多くの中小企業は、採用を制限する大きな前払いの費用を余裕がない。 しかしながら、スケーラブルなクラウドベースの価格設定モデルの可用性は、コストの懸念に対応し、より広範な採用を推進する見込みです。
• 訓練された人員の不足: cheminformaticsプラットフォームの効率的な使用は、複雑なソフトウェアツールの展開、運用、および保守で訓練された研究者が必要です。 しかし、ソフトウェアのコーディング、計算の化学知識、データ分析経験などの専門的スキルを持つ人材の不足があります。 教育機関は、熟練労働者のこのギャップに対処するために、ターゲットを絞ったクロス懲戒訓練プログラムと業界コラボレーションを開発しなければなりません。
• 統合課題: 既存の研究ワークフローを備えたcheminformaticsツールのシームレスな統合により、技術導入の課題を把握できます。 たとえば、レガシーエンタープライズシステムは、新しいソフトウェアとインターフェイスする機能が不足している可能性があります。 歴史的データを新しい構造化されたフォーマットに移行することは困難です。 企業は、投資から利益とROIを最大化するために、技術評価中に統合要件を適切に評価しなければなりません。

最近の開発

• 10月25日、2023年 ケイデンス分子 科学研究 (OpenEye)、カデンス・デザイン・システム(Cadence Design Systems)の事業部門であるPfizer Inc.(Pfizer Inc.)は、先進的な分子設計のためのカデンス製品およびプログラミング・ツールキットへのアクセスを拡張および拡大する合意を締結しました。
• 2022年1月、Discngineは、ソフトウェアおよびサービス会社を情報化し、主要なcheminformaticsおよびBioinformatics会社であるChemAxonとの戦略的パートナーシップを発表しました。 結合力によって、パートナーは複雑なバイオ分子構造データを含む製薬およびバイオテクノロジーの研究を合理化することを期待します。
• 2020年10月現在 ドットマティクス株式会社、科学的な情報学のソフトウェアおよびサービス会社、それが小さい分子の発見のためのBlueprint、セルフサービス、科学的な視覚化および分析の適用を含むためにプロダクト ポートフォリオを拡大したことを発表しました。
• 2020年9月、医薬品、バイオテクノロジー、化学品、消費財業界向けのモデリングおよびシミュレーションソリューションのリーディングプロバイダーであるSimulators Plus, Inc.は、スポンサーパートナーの中小企業のリードセレクション活動を支援するため、ADMET Predictor内の高スループット製薬(HTPK)シミュレーション機能を調整する大型製薬会社とのコラボレーションの加速第2フェーズに入ったことを発表しました。

買収とパートナーシップ

• ケイデンス・デザイン・システムズ株式会社(Cadence Design Systems, Inc.)は、OpenEye Scientific Software, Inc.の買収を完了し、OpenEyeの技術と経験豊富なチームが、キャデンス・インテリジェント・システム・デザイン戦略を加速させます。 生命科学を対象とする分子モデリングとシミュレーションにカデンスの計算ソフトウェアコア能力を拡張することで行います。
• 2022年6月、テトラサイエンス、研究開発データ クラウドは、主要なWebベースのcheminformaticsおよびBioinformaticsソフトウェアプロバイダの1つであるChemAxonがTetra Partner Networkに加わったと述べました。 お客様が、特性プロファイルを改良した化学化合物を探し、合成する能力を飛躍的に高めるのを助けることです。

プロフィール 2.適用による全体的な化学市場シェア(%)、2023

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• ケミカルコンピューティンググループ
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• シェーダー
• パーキンエルマー
• ケンブリッジソフト
• 分子探索
• OpenEye 科学 ソフトウェア
• Dassault Systèmes, オーストラリア

定義定義: : : Cheminformaticsは化学情報を分析するために計算技術の使用を含みます。 コンピュータサイエンス、情報技術、化学を組み合わせて、化学データを解釈します。 Cheminformaticsは、モデル化とシミュレーションによる化合物の生物学的活動を予測することにより、医薬品およびバイオテクノロジーの研究に応用されています。 主な技術には、量的構造-活動関係(QSAR)モデリング、分子モデリング、シミュレーション、仮想スクリーニング、化学データベース管理が含まれます。 Cheminformaticsは、従来のウェットラボ実験を補完することで、より高速で効率的な創薬を可能にします。

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