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기술 기반 신약개발(TEDD) 성장 지표

Growth Indicators for Technology-enabled Drug Discovery

발행일: | 리서치사: Frost & Sullivan | 페이지 정보: 영문 77 Pages | 배송안내 : 1-2일 (영업일 기준)


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TEDD의 혁신적인 비즈니스 모델을 통해 AI를 활용한 치료제 공급자의 출현을 지원합니다.

RNA 표적 저분자 치료제, 세포-유전자 치료제(CGT), mRNA 치료제 등 새로운 저분자 및 고분자 치료제의 혁신이 진행됨에 따라, 제약사들은 기술 접근, 데이터베이스 구축 및 분석, 전임상 및 임상 연구 확보를 위한 파트너십을 추구하는 것이 필수적입니다. 필수적입니다. 또한, 코로나19의 대유행은 제약사의 기술 혁신에 심각한 혼란을 가져왔고, 기업들은 새로운 치료법을 찾는 것뿐만 아니라 기존 치료법을 활용하거나 재사용하려고 시도하고 있습니다.

지속적인 변화와 파괴의 결과로 제약업계는 신약개발의 모든 측면에서 벤더들이 협력하는 집중적인 접근 방식을 취하며 변화하고 있습니다. 전체 의약품 개발 생태계는 전문 기술 공급업체, AI 플랫폼 제공업체, 학술 기관 및 연구센터, 전임상 및 임상 연구 포트폴리오에 AI 알고리즘을 통합할 수 있는 CRO와 같은 아웃소싱 공급업체에 대한 의존도가 높아지고 있습니다.

TEDD(기술기반 신약개발) 벤더들은 암, 희귀질환, 면역학, 안티에이징에 특화된 자체 치료제 파이프라인을 개발하는 디지털 생명공학 기업으로서의 역할을 재정립함으로써 제약 가치사슬에 성공적으로 통합되고 있습니다. 또한, 이들 TEDD 업체들은 자체 역량(AI 기반 치료제)과 제약사와의 플랫폼 기반 및 프로젝트 기반 파트너십을 통해 치료제 파이프라인 개발을 지원하는 데 주력하고 있습니다.

제약업계의 AI 통합은 2022년까지 40% 가까이 증가했으며, 맞춤형 인사이트에서 지능형 솔루션으로 초점을 맞추고 있습니다. 임상 및 연구 데이터의 양과 신뢰도가 증가함에 따라 기존 제약사들은 데이터 기반 신약개발 솔루션을 신속하고 합리적으로 제공하기 위해 효과적인 도구와 기술을 활용해야 하는 상황에 직면해 있습니다. 효과적인 신약개발을 위해 기업은 데이터베이스(번역, 분자, 종단, 기초 등)에 대한 중단 없는 접근이 필요하며, TEDD 공급업체는 이러한 데이터베이스에 대한 액세스를 제공하고 강력한 컴퓨팅 성능을 통해 신약개발을 지원합니다. 데이터 통합, 분석, 예측 모델링에서 실시간 모니터링 및 품질 관리에 이르기까지 건식 및 습식 실험실을 아우르는 AI 임베디드 용도는 비용 및 시간 효율성뿐만 아니라 워크플로우 최적화와 연계된 실험을 개선할 수 있습니다.

이 보고서는 세계 TEDD 현황을 살펴보고, 제약업계의 혁신 기술 및 플랫폼 도입에 영향을 미치는 주요 촉진 및 억제요인, 동향, 제약업계 진출기업 관련 분석 등을 분석합니다. 또한, 데이터 수집부터 습식 실험실까지 신약 개발 과정을 신속하고 간소화하고 시간을 단축하는 기술 도입과 관련된 현재 진행 중인 역동성을 심층적으로 분석합니다. 분석에는 주요 벤더들의 전체 자금 조달 시나리오와 이에 영향을 미치는 지정학적 및 거시경제적 요인에 대한 통찰력도 포함됩니다. 현재 진행 중인 업계 동향을 바탕으로 이 분야의 AI 벤더들이 자체 파이프라인을 구축하거나 제약사의 신규 파이프라인을 지원하는 전략적 파트너로서 역할을 하기 위해 사용하는 고유한 비즈니스 모델을 나열했습니다. 비즈니스 모델과 이후 제휴 모델을 고려하여 자체 파이프라인(초기 단계부터 후기 단계까지), 화학적 및 생물학적 데이터 역량, 지속적인 제휴 관계를 기반으로 상위 5개 경쟁사를 벤치마킹했습니다. 또한 표적 탐색 및 검증, 후보물질 탐색, 선도물질 발굴 및 최적화, 전임상 연구 등에 초점을 맞춘 신생 및 벤처 TEDD 벤더에 대한 상세한 프로파일을 제공합니다.

목차

전략적 과제

  • 왜 성장이 어려워지고 있는가?
  • The Strategic Imperative 8(TM)
  • 기술 기반 Drug Discovery(TEDD) 업계의 전략적 중요 과제 : 주요 3개 항목의 영향
  • Growth Pipeline Engine(TM) 성장 기회에 의한 촉진

성장 기회 분석

  • 분석 범위
  • 정의
  • 시장 역학
  • TEDD 시장 개요
  • Drug Discovery에 영향을 미치는 주요 시장이 해결해야 할 과제
  • 진화하는 TEDD 상황
  • TEDD 가치 제안
  • TEDD를 지배하는 차세대 동향
  • 인공지능(AI)를 짜넣은 용도에 의한, 주요 Drug Discovery 활동
  • 성장 촉진요인
  • 성장 저해요인
  • 진화하는 벤더 에코시스템
  • 시장 현황
  • 시장 현황
  • 인공지능(AI) 벤더의 Drug Discovery 단계별 주력 영역
  • 시장 현황 : 고분자
  • 시장 현황 : 저분자
  • 자금조달 시나리오
  • TEDD 자금조달 유형
  • 자금조달 시나리오 : 자금조달 액수별
  • TEDD 시장 자금조달 전망

경쟁 벤치마킹

  • 주요 경쟁사 : 지역별
  • 시장 구도 : 비즈니스 모델
  • 서비스 제공업체 유형 : 비즈니스 모델별
  • 주요 경쟁사 : 서비스 제공업체 유형별
  • 경쟁 벤치마킹 : 파라미터와 평가 인사이트
  • 경쟁 벤치마킹 : 주요 TEDD 벤더

행동하는 기업 : 주요 TEDD 벤더

  • 벤더 개요 : Recursion
  • Recursion : 경쟁 평가
  • 업계에서의 이용 사례와 애널리스트의 견해
  • 벤더 개요 : AbCellera Biologics
  • AbCellera Biologics : 경쟁 평가
  • 업계에서의 이용 사례와 애널리스트의 견해
  • 벤더 개요 : Exscientia
  • Exscientia : 경쟁 평가
  • 업계에서의 이용 사례와 애널리스트의 견해
  • 벤더 개요 : Insitro
  • Insitro : 경쟁 평가
  • 업계에서의 이용 사례와 애널리스트의 견해
  • 벤더 개요 : Schrodinger, Inc.
  • Schrodinger : 경쟁 평가
  • 업계에서의 이용 사례와 애널리스트의 견해
  • 행동하는 기업 - 중소 부문과 신흥 벤더
  • 벤더 개요 : Peptilogics
  • 업계에서의 이용 사례와 애널리스트의 견해
  • 벤더 개요 : Evozyne
  • 업계에서의 이용 사례와 애널리스트의 견해
  • 벤더 개요 : Iktos
  • 업계에서의 이용 사례와 애널리스트의 견해
  • 벤더 개요 : Neumora Therapeutics
  • 업계에서의 이용 사례와 애널리스트의 견해
  • 벤더 개요 : BioAge Labs
  • 업계에서의 이용 사례와 애널리스트의 견해

성장 기회

  • 성장 기회 1: 제너레이티브 AI 및 대규모 언어 모델(LLM)
  • 성장 기회 2: AI를 활용한 단백질/펩타이드 치료제 개발
  • 성장 기회 3: 세포 및 유전자 치료(CGT) R&D를 위한 기초 모델
  • 도표
  • 면책사항
LSH 23.08.17

Innovative Business Models across the TEDD Landscape Support the Emergence of AI-powered Therapeutics Providers

As the industry continues its innovation spree across novel small and large molecule therapies, such as RNA targeted small molecules, cell and gene therapies (CGT), and mRNA therapies, it is imperative for pharma sponsors to pursue partnerships to gain technology access, database generation and analysis, and pre-clinical and clinical research. Furthermore, the COVID-19 pandemic led to a serious disruption in pharma innovation, with companies not only looking for novel cures but also trying to leverage or repurpose existing therapies.

As a result of so many constant changes and disruptions, the industry is transforming, taking a convergence approach in which vendors are working together across all facets of drug discovery and development. The entire drug development ecosystem is expanding, with reliance on pure-play technology vendors, AI platform providers, academia and research centers, and outsourcing vendors such as CROs that can configure AI algorithms into their pre-clinical and clinical research portfolios.

Tech-enabled drug discovery (TEDD) vendors are successfully integrating into the pharma value chain by re-establishing their role as digital biotechnology companies that develop in-house therapeutic pipelines with specific focus on oncology, rare diseases, immunology, and anti-aging. Moreover, these TEDD vendors are focusing on both in-house capabilities (AI-powered therapeutics) and on providing platform-based and project-based partnerships with pharma players to support their therapeutic pipeline development.

AI integration into drug discovery remains on an upward trend, increasing almost 40% as of 2022, with a shift in focus from customized insights to intelligent solutions. The increasing volume and veracity of clinical and research data compels traditional providers to leverage enabling tools and technologies to provide fast, rational data-driven drug discovery solutions. For effective drug discovery of novel molecules, companies require uninterrupted access to databases (e.g., translational, molecular, longitudinal, foundational). TEDD vendors provide access to these databases and support de novo drug design owing to their robust computational capabilities. From data integration, analysis, and predictive modeling to real-time monitoring and quality control, AI-embedded applications across dry and wet labs can improve experimentations tied to not only cost and time efficiency, but also optimized workflows

This research service provides an overview of the global TEDD landscape, including analysis related to pharma industry participants and the leading drivers, restraints, and trends shaping the uptake of innovative technologies and platforms. The report takes a deep dive into the ongoing dynamics tied to technology implementation, from data collection to wet labs, that support a quicker, easier, and enhanced drug discovery process in much less time. Analysis includes insights into the overall funding scenario among key vendors and the geopolitical and macro-economic factors influencing that scenario. Based on ongoing industry trends, the analysis shortlists the unique business models that AI vendors in this space use to build in-house pipelines or to function as a strategic partner to pharma companies in support of their novel pipelines. In consideration of the business models and subsequent partnership models, the report benchmarks the top 5 competitors based on their proprietary pipelines (early to late stage), chemical and biological data capabilities, and ongoing partnerships. Also, detailed profiles of emerging and start-up TEDD vendors, with a focus on target discovery, validation, candidate discovery, lead identification and optimization, and preclinical research, amongst other areas are included.

Table of Contents

Strategic Imperatives

  • Why is it Increasingly Difficult to Grow?
  • The Strategic Imperative 8™
  • The Impact of the Top 3 Strategic Imperatives on the Technology-enabled Drug Discovery (TEDD) Industry
  • Growth Opportunities Fuel the Growth Pipeline Engine™

Growth Opportunity Analysis

  • Scope of Analysis
  • Definitions
  • Market Dynamics
  • TEDD Market Overview
  • Key Market Challenges Impacting Drug Discovery
  • Evolving TEDD Landscape
  • TEDD Value Proposition
  • Next-generation Trends Dominating the TEDD Landscape
  • Key Drug iscovery Activities with AI-embedded pplications
  • Growth Drivers
  • Growth Restraints
  • Evolving Vendor Ecosystem
  • Market Snapshot
  • Market Snapshot
  • AI Vendor Focus by Drug Discovery Stage
  • Market Snapshot-Large Molecules
  • Market Snapshot-Small Molecules
  • Funding Scenario
  • Types of Funding across TEDD
  • Funding Scenario by Funding Value
  • TEDD Market Funding Outlook

Competitive Benchmarking

  • Key Competitors by Region
  • Market Landscape-Business Models
  • Types of Service Provider Based on Business Models
  • Key Competitors Based on Type of Service Provider
  • Competitive Benchmarking-Parameters and Rating Considerations
  • Competitive Benchmarking-Leading TEDD Vendors

Companies to Action-Leading TEDD Vendors

  • Vendor Spotlight-Recursion
  • Recursion-Competitive Assessment
  • Industry Use Case and Analyst Perspective
  • Vendor Spotlight-AbCellera Biologics
  • AbCellera Biologics-Competitive Assessment
  • Industry Use Case and Analyst Perspective
  • Vendor Spotlight-Exscientia
  • Exscientia-Competitive Assessment
  • Industry Use Case and Analyst Perspective
  • Vendor Spotlight-Insitro
  • Insitro-Competitive Assessment
  • Industry Use Case and Analyst Perspective
  • Vendor Spotlight-Schrodinger, Inc.
  • Schrodinger-Competitive Assessment
  • Industry Use Case and Analyst Perspective
  • Companies to Action-Small-to-mid Segment and Emerging Vendors
  • Vendor Spotlight-Peptilogics
  • Industry Use Case and Analyst Perspective
  • Vendor Spotlight-Evozyne
  • Industry Use Case and Analyst Perspective
  • Vendor Spotlight-Iktos
  • Industry Use Case and Analyst Perspective
  • Vendor Spotlight-Neumora Therapeutics
  • Industry Use Case and Analyst Perspective
  • Vendor Spotlight-BioAge Labs
  • Industry Use Case and Analyst Perspective

Growth Opportunity Universe

  • Growth Opportunity 1: Generative AI and Large Language Models (LLM)
  • Growth Opportunity 2: Protein/Peptide Therapeutics Development Using AI
  • Growth Opportunity 3: Foundational Models for Cell and Gene Therapy (CGT) R&D
  • List of Exhibits
  • Legal Disclaimer
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