CHEMINFORMATICS 시장 SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2023 - 2030)

글로벌 cheminformatics 시장 규모는 도달 할 것으로 예상된다 US$ 10.22 억 2030, US$ 3.79 억에서 2023, CAGR에서 15.2% 예측 기간 중. 새로운 약을 위한 증가 수요 및 능률적인 상승 필요 약 발견 개발은 cheminformatics 시장의 성장을 주도하는 주요 요인입니다.

Cheminformatics는 화학, 컴퓨터 과학 및 정보 과학을 결합한 다국적 분야로, 화학 데이터를 저장하고 관리하고 분석합니다. 그것은 약 발견, 화학 안전 및 환경 분석과 같은 각종 신청에서 이용됩니다.

본문 바로가기 시장 지역 Insights

• 북아메리카 cheminformatics의 가장 큰 시장은 2023 년에 35 %의 점유율을 차지합니다. 이 시장의 성장은 제약에 의한 연구 및 개발의 증가 투자에 영향을 미칩니다. 생명 공학 지역 회사. 또한 많은 학술 기관 및 연구 기관의 존재도 북미의 cheminformatics 시장의 성장을 주도하고있다. 예를 들어, 2021 년 3 월, Elsevier, 연구 출판 및 정보 분석의 도메인의 유명한 리더 인 LexisNexis Legal & Professional과의 새로운 파트너십을 발표했습니다. 데이터 분석 제품과 다양한 데이터베이스를 판매하는 RELX Corporation의 일부. 이 협업은 Reaxys, Elsevier의 화학 연구 및 개발 솔루션에서 기존 특허 정보를 강화하는 것을 목표로 합니다. 이 통합의 결과로, 회사 및 연구원은 LexisNexis의 지적 재산권 특허 내용에 액세스 할 수 있습니다. LexisNexis PatentSight (특허 분석) 및 LexisNexis TotalPatent One (특허 검색)의 구동력은 현재 작업 흐름 내에서.
• 유럽 연합 (EU) cheminformatics에 대한 두 번째 큰 시장은 2023에서 25 %의 점유율을 차지합니다. 이 시장의 성장은 지역 제약 및 화학 회사에 의해 cheminformatics 도구 및 기술의 증가 채택에 영향을 미칩니다. 또한, 강력한 규제 환경의 존재는 유럽의 cheminformatics 시장의 성장을 지원하는 것입니다.
• 아시아 태평양 cheminformatics에 대한 가장 빠르게 성장하는 시장은 2023 년 2023 년에 20 %의 점유율을 차지합니다. 이 시장의 성장은 지구의 신흥 경제에서 새로운 의약품 및 화학 물질에 대한 수요 증가로 간주됩니다. 또한, 맞춤 의학의 성장 초점은 아시아 태평양의 cheminformatics 시장의 성장을 몰고 있습니다.

한국어 1. 글로벌 화학 시장 점유율 (%), 지역, 2023

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분석 뷰 포인트:

cheminformatics 시장은 앞으로 몇 년 동안 크게 성장할 것으로 예상됩니다. 시장은 제약 및 생명 공학 분야에서 R & D 지출 증가에 의해 우선적으로 구동된다. Rising drug discovery and development activities have bolstered the demand for cheminformatics software and services. 또한 재료 과학, 농업 및 화학 산업 분야에서 cheminformatics 응용 분야에서의 성장은 시장 확장을위한 또 다른 탁월한 드라이버입니다.

본문 바로가기 시장 드라이버

• 제약 및 생명 공학 산업에서 R & D 투자 증가 : 제약 및 생명 공학 산업은 새로운 약물과 생물 공학을 발견하기 위해 R & D 투자를 꾸준히 증가합니다. 새로운 약물 개발의 평균 비용은 미국 $ 2.50 억 이상으로 추정됩니다. 회사는 cheminformatics 같이 최신 기술을 채택하고, 긴 비싼 약 발견 과정을 능률적으로 만들기 위하여. 예를 들어, 2021 년, 글로벌 제약 R & D 지출은 2020 년 동안 약 3 %로 증가 179 억 달러로 추정되었습니다. R&D 예산 확대는 cheminformatics 시장의 성장을 위한 중요한 기회를 창조합니다. 또한, 2022 EU 산업 R & D 투자 득점판에 따르면, 건강 산업은 2021 년 R & D에서 R & D에 약 266.40 억 (€235.3 십억)에 투자, 전세계 총 사업 R & D 지출의 21.5%에 대한 회계.
• 높은 처리량 검열 및 combinatorial 화학: 높은 처리량 검열은 급속하게 치료 표적에 대하여 화학 화합물의 수천을 시험할 수 있습니다. 결합 화학은 높은 처리량 검열을 위한 큰 화합물 라이브러리를 일으킵니다. 화학 데이터의 거대한 볼륨을 생성합니다. Cheminformatics는 이 자료를 분석하고 히트 화합물을 식별하는 중요한 역할을합니다. 예를 들어, 기계 학습 모델은 원하는 특성을 가진 화합물에 초점을 맞추기 위해 가상 화합물의 특성을 예측할 수 있습니다. HTS 및 combinatorial chemistry의 성장 채택은 cheminformatics 소프트웨어 채택을 구동한다.
• biosimilars와 biologics에 있는 성장: Monoclonal 항체 및 재조합성 단백질을 포함한 Biologics는 복잡한 대형 분자입니다. 그들의 발견과 개발은 cheminformatics 소프트웨어에 의해 제공된 전문 모델링 및 시뮬레이션 도구를 요구합니다. 승인 된 생물 공학 및 블록버스터 생물 공학의 다가오는 특허 만료의 증가 수는 biosimilars의 성장을 구동 할 것으로 예상됩니다. Cheminformatics는 biosimilars의 특성화, 생산 및 품질 관리를 강화합니다. 견적에 따르면, 글로벌 biosimilars 시장은 2022에서 2030까지 30 % 이상의 CAGR에서 성장할 것으로 예상됩니다.
• 클라우드 기반 솔루션의 채택 증가: Cloud 기반 cheminformatics 소프트웨어는 클라우드 인프라를 통해 고급 모델링 및 시뮬레이션 기능을 사용할 수 있도록 연구원을 가능하게합니다. 온프레미스 솔루션과 관련된 고급 비용을 줄일 수 있습니다. 소규모 기업도 엔터프라이즈급 cheminformatics 기능에 액세스할 수 있습니다. Cloud 솔루션은 더 나은 협업, 확장성 및 일반 기능 업그레이드와 같은 이점을 제공합니다. 클라우드 기반 솔루션 채택의 성장 추세는 성장 기회를 제공 할 것으로 예상됩니다.

Cheminformatics 시장 기회

• 신기술과의 통합: 인공 지능, 기계 학습 및 자동화와 같은 신기술을 갖춘 cheminformatics 소프트웨어의 통합에 대한 중요한 기회가 있습니다. AI는 새로운 분자 구조의 특성을 예측하기 위해 고선량 선별을 통해 큰 화학 데이터 세트를 분석 할 수 있습니다. 자동화는 데이터 입력, 분석 및 보고와 같은 반복적인 작업에서 워크플로우를 가속화할 수 있습니다. 예를 들어, 고급 알고리즘은 집중된 가상 화합물 라이브러리를 생성하기 위해 체계적으로 traverse 화학 공간을 만들 수 있습니다. 이러한 기술을 통합하면 생산성을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 3 월 28, 2023, Simulations Plus, Inc., 제약 안전 및 효능을위한 모델링 및 시뮬레이션 소프트웨어 및 서비스의 선도적 인 공급자 인 Simulations Plus는 Sino-American Cancer Foundation (SACF)과 전략적 연구 협력을 설립했다고 발표했습니다. 이 협력은 Simulations Plus의 직원과 인공 지능 중심 약물 디자인 (AIDD) 기술을 활용하여 ADMET Predictor 소프트웨어 플랫폼에서 발견 및 Methylenetetrahydrofolate dehydrogenase 2 (MTHFD2)의 소설 억제제의 디자인, 신흥 암 대상을 지원하는 것입니다.
• 신흥 시장에서의 확장 : 아시아 태평양, 라틴 아메리카 및 중동 및 아프리카의 제약 시장은 cheminformatics 소프트웨어 공급자를위한 수익성있는 성장 기회를 제공합니다. Biopharmaceutical 연구에 있는 증가 투자 및 호의를 베푸는 정부 정책은 이 시장에 회사를 끌고 있습니다. 지역 기업이 점점 더 새로운 기술을 채택하고 있습니다. 파트너십을 설정하고 시장 요구에 맞게 현지화 된 솔루션을 제공 할 수 있습니다.
• 드물게와 orphan 질병에 초점 성장: 드물고 나판 질환의 치료에 대한 신흥 초점은 cheminformatics 소프트웨어에 대한 기회를 제공합니다. 이 질병은 복잡한 메커니즘을 가지고 있으며 종종 치료 대상에 대한 선명도가 부족합니다. Cheminformatics는 질병 통로를 이해하고 분자 상호 작용을 모델링하여 적절한 약 분자를 식별 할 수 있습니다. 회사는 이러한 혜택을 활용하고 희귀 한 질병 약 발견에 대한 전문 모델링 솔루션을 개발할 수 있습니다.
• 새로운 선수의 입장: cheminformatics 소프트웨어 시장은 R&D 및 고급 알고리즘 개발에 필요한 초기 투자로 인해 높은 진입 장벽을 가지고 있습니다. 그러나 클라우드 기반 솔루션의 채택 증가는 전략적 파트너십을 통해이 공간을 입력 할 수있는 전문 기술 회사에 대한 기회를 제공합니다. AI 및 ML에 중점을 둔 Emerging 회사는 새로운 기능을 통합하여 레거시 워크플로우를 변환하는 제약 회사와 파트너 할 수 있습니다. 이것은 제안에 해결책의 범위를 확장할 수 있습니다.

본문 바로가기 시장 동향

• 인공 지능과 기계 학습과 통합 : 인공 지능과 기계 학습은 약물 발견 워크플로우를 방해하고 있습니다. AI 알고리즘은 화합물의 특성을 예측할 수 있으며, 유망한 리드를 식별하고, 심사를 위한 디자인 집중 라이브러리를 식별할 수 있습니다. ML은 실험적인 생물성 데이터에 대한 교육에 의해 가상 선별 정확도를 향상시킵니다. 예를 들어 딥러닝 신경 네트워크는 복잡한 분자 상호 작용을 배울 수 있습니다. cheminformatics와 AI 및 ML을 통합하여 생산성을 향상시키고 초기 심사 단계에서 촬영된 시간을 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 2 월 2022에서, Elix, Inc., AI 약물 발견 회사, 개발 kMoL, 기능적으로 학습을 통해 AI 약물 발견을위한 기계 학습 라이브러리.
• 클라우드 기반 솔루션의 장점: 제약 회사는 점점 클라우드 기반 cheminformatics 플랫폼을 채택하고 있습니다. 클라우드 플랫폼에서 제공하는 확장성, 유연성 및 저렴한 가격들은 전통적인 소프트웨어에 대한 이점을 제공합니다. 클라우드 솔루션은 중앙화된 데이터베이스, 고급 시뮬레이션 기능 및 인터넷을 통해 컴퓨팅 리소스에 액세스할 수 있습니다. 회사는 on-premise 임명과 관련된 큰 상륙 비용을 피할 수 있습니다. 소규모 기업들은 클라우드를 사용하여 엔터프라이즈급 솔루션에 액세스할 수 있습니다.
• 실제 세계 증거의 사용: 전자 의료 기록, 환자 등록 및 보험 청구와 같은 임상 실습에서 실제 데이터는 귀중한 통찰력을 제공합니다. Cheminformatics 소프트웨어는 임상 시험 자료와 실제 세계 증거를 통합하여 약물 발견 결정을 지원합니다. 다양한 환자 인구의 질병 프로파일을 더 잘 이해할 수 있습니다. 실제 세계 증거 통합에 대한 수요가 점점 더 많은 환자 인구의 효과에 집중 될 것입니다 임상 시험.
• 계약 연구 기관의 Emergence : Biopharmaceutical 회사는 비용을 삭감하고 효율성을 개량하기 위하여 outsourcing 약 발견 활동을 증가합니다. 계약 연구 조직 (CROs)은 비공식 플랫폼을 사용하여 히트 식별, 리드 최적화 및 사전 클리닉 개발을 제공합니다. CROs는 고객에게 틈새 서비스를 제공하는 최신 cheminformatics 및 bioinformatics 솔루션에 투자합니다. 소규모 기업은 CRO와 아웃소싱 파트너십을 통해 첨단 기술에 액세스 할 수 있습니다.

본문 바로가기 시장 Restraints

• 높은 상승 비용: Cheminformatics 소프트웨어 솔루션은 라이센싱, 하드웨어, 유지 보수, 교육 및 통합에 큰 투자를 요구합니다. 회사는 소프트웨어 구매 전에 특정 약물 발견 프로세스의 자동화에서 예상되는 ROI를 전략적으로 평가해야합니다. 많은 작은 회사는 큰 상승 비용, 한계 채택을 감당할 수 없습니다. 그러나 확장 가능한 클라우드 기반 가격 모델의 가용성은 비용의 우려를 해결하고 더 넓은 채택을 구동 할 것으로 예상됩니다.
• 훈련된 인원의 부족: cheminformatics 플랫폼의 효율적인 사용은 연구원이 배포, 운영 및 복잡한 소프트웨어 도구를 유지하도록 훈련했습니다. 그러나 소프트웨어 코딩, 계산 화학 지식, 데이터 분석 경험과 같은 전문 기술을 가진 인력 부족이 있습니다. 교육 기관은 숙련 된 노동에서이 격차를 해결하기 위해 대상 교차 교육 프로그램 및 산업 협력을 개발해야합니다.
• 통합 과제: 기존 연구 워크플로우와 cheminformatics 도구의 원활한 통합은 기술 채택에 대한 도전을 포즈합니다. 예를 들어, 레거시 엔터프라이즈 시스템은 더 새로운 소프트웨어와 인터페이스 할 수 있습니다. 새로운 구조형 형식으로 역사 데이터를 마이그레이션하는 것은 어려울 수 있습니다. 회사는 기술 평가에 대한 통합 요구 사항을 제대로 평가해야 투자 수익과 ROI 극대화.

최근 개발

• 에 10월 25, 2023, Cadence 분자 연구분야 (OpenEye), Cadence Design Systems의 사업 단위는 Pfizer Inc., 미국 다국적 제약 및 생명 공학 회사는 고급 분자 디자인을 위한 Cadence 제품 및 프로그래밍 툴킷에 대한 확장 및 확장 액세스를 체결하는 계약을 체결했다고 발표했다.
• 1 월 2022에서 연구 및 실험실 정보 소프트웨어 및 서비스 회사 인 Discngine은 ChemAxon과 전략적 파트너십을 발표했습니다. cheminformatics 및 bioinformatics 회사. 힘에 가입해서, 파트너는 복잡한 생물 분자 구조상 자료를 포함하는 pharma와 biotech 연구를 간소화할 것입니다.
• 2020년 10월 회사 소개, 과학적인 informatics 소프트웨어 및 서비스 회사는, 작은 분자 발견을 위한 Blueprint, 셀프서비스, 과학적인 시각화 및 분석 신청을 포함하는 그것의 제품 포트폴리오를 확장했습니다.
• 2020 년 9 월, Simulations Plus, Inc., 제약, 생명 공학, 화학 물질 및 소비자 용품 산업을위한 모델링 및 시뮬레이션 솔루션의 선도적 인 공급 업체 인 Simulations Plus, Inc.는 ADMET Predictor 내에서 가장 높은 처리량 pharmacokinetic (HTPK) 시뮬레이션 기능을 뒷받침하기 위해 큰 제약 회사와 협력의 가속화 된 두 번째 단계로 입력했다고 발표했습니다. 스폰서 파트너의 작은 분자 프로그램에 대한 선택 활동을 지원하기 위해.

인수 및 파트너쉽

• 9월 2022일, Cadence Design Systems, Inc.는 OpenEye Scientific Software, Inc.의 인수를 완료했습니다. OpenEye의 기술과 경험있는 팀은 Cadence Intelligent System Design 전략을 가속화합니다. Cadence의 computational 소프트웨어 핵심 역량을 확장하여 생명 과학에서 표적화하고 시뮬레이션에 도전합니다.
• 6 월 2022, TetraScience, R & D 데이터 Cloud는 ChemAxon이 최고의 웹 기반 cheminformatics 및 bioinformatics 소프트웨어 제공 업체 중 하나 인 ChemAxon이 Tetra Partner Network에 합류했습니다. 고객에게 극적으로 개량한 재산 단면도를 가진 화학물질 화합물을 찾아내고 종합하기 위하여 수용량을 증가하는 것을 돕는 것입니다.

한국어 2. Global Cheminformatics Market Share (%), 응용 프로그램에 의해, 2023

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Cheminformatics Market의 최고 회사

• 채용 정보
• BioSolveIT의 장점 회사 소개
• Collaborative Drug Discovery Inc.(주).
• 회사 소개
• 사이트맵
• BIOVIA 소개
• 화학 Computing 그룹
• Agilent 기술
• 슈뢰딩거
• 퍼킨 엘머
• 캠브리지
• 분자 발견
• OpenEye 과학 소프트웨어
• 카테고리

이름 *:: Cheminformatics는 화학 정보를 분석하기 위하여 계산 기술의 사용을 포함합니다. 그것은 컴퓨터 과학, 정보 기술 및 화학 물질을 해석하기 위하여 결합합니다. Cheminformatics는 모델링 및 시뮬레이션을 통해 화합물의 생물학적 활동을 예측하여 약 발견을위한 제약 및 생명 공학 연구에 응용되었습니다. 사용된 중요한 기술은 quantitative 구조 행동 관계 (QSAR) 모델링, 분자 모델링 및 시뮬레이션, 가상 검열 및 화학 데이터베이스 관리를 포함합니다. Cheminformatics는 전통적인 젖은 실험실 실험을 보완하여 빠르고 효율적인 약물 발견을 가능하게합니다.

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