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예측 독성학용 AI 시장 규모 : 기술별, 독성 엔드포인트별, 컴포넌트별, 최종사용자별, 세계 예측(2023-2032년)AI in Predictive Toxicology Market Size-By Technology (Machine Learning, Natural Language Processing, Computer Vision), Toxicity Endpoints (Genotoxicity, Hepatotoxicity, Neurotoxicity, Cardiotoxicity), Component, End User & Global Forecast, 2023-2032 |
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예측 독성학용 AI 시장 규모는 효율적인 의약품 개발 방법에 대한 세계의 수요 증가에 의해 지원되며, 2023-2032년 CAGR 29.5% 이상으로 확대할 것으로 예측됩니다.
AI는 제약업계가 신약개발 및 개발 프로세스를 가속화하기 위한 혁신적인 접근 방식을 고려하는 혁신적인 툴로 부상하고 있으며, AI 기반 예측 독성학 모델은 의사결정을 간소화하고 시간과 비용이 많이 드는 실험적 시험의 필요성을 줄이기 위해 잠재적 독성을 조기에 식별할 수 있도록 합니다. 의사결정을 간소화하고 시간과 비용이 많이 드는 실험적 시험의 필요성을 줄일 수 있습니다.
또한 동물실험을 최소화해야 한다는 규제 당국의 압력과 함께 윤리적 고려사항이 증가하면서 일부 산업계가 대체 방법을 채택하도록 압박하고 있습니다. 예를 들어 인도 정부는 연구, 특히 의약품 시험에서 동물을 사용하지 않기 위해 신약 및 임상시험 규정 개정안(2023년)을 승인했습니다. 지속가능한 R&D 접근 방식을 위해 잔인하지 않고 인도적인 관행으로 전환하는 것은 업계의 성장을 가속할 것으로 보입니다.
예측 독성학 분야의 AI 산업은 컴포넌트, 기술, 독성 엔드포인트, 최종사용자, 지역으로 구분됩니다.
컴포넌트에 따라 서비스 부문 시장 점유율은 2022년에 상당한 매출을 창출하고 2032년까지 상당한 성장을 기록할 것으로 추정되며, AI 기반 서비스는 제약 및 화학 부문에 의약품 개발 및 제품 테스트 중 잠재적인 독성 문제에 대한 귀중한 인사이트을 제공하기 때문에 예측 독성학에 필수적입니다. 예측 독성학에 필수적인 역할을 합니다. 또한 정확하고 효율적인 독성 예측에 대한 수요가 증가함에 따라 의사결정과 규제 준수를 강화하기 위한 AI 기반 서비스에 대한 수요가 급증하고 있습니다.
최종사용자별로 보면 화학 및 화장품 분야의 예측 독성학 AI 시장은 2023-2032년 견고한 성장세를 보일 것으로 예상됩니다. 이는 화학 및 화장품 분야의 안전성 평가 및 규제 준수에 대한 우선순위가 높아짐에 따라 AI 기반 예측 독성학 솔루션은 잠재적 위험과 성분의 독성에 대한 귀중한 인사이트을 제공하기 때문입니다. 화학제품과 화장품의 정확한 독성 예측에 대한 요구가 증가함에 따라 이 분야는 더욱 확대될 것으로 보입니다.
지역별로 보면 아시아태평양의 예측 독성학 분야의 AI 산업은 2023-2032년 괄목할 만한 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 이는 제약 및 생명공학 산업의 확장과 지역 전체에서 AI 기술에 대한 투자가 증가하고 있기 때문입니다. 규제기관이 안전성 평가에 중점을 두면서 독성 테스트를 위한 효율적이고 정확한 예측 모델을 제공하기 위해 AI 용도이 광범위하게 도입되고 있습니다. 또한 업계와 연구 기관 간의 협력이 증가함에 따라 이 지역의 산업 확장이 가속화될 것으로 보입니다.
목차
제1장 조사 방법과 조사 범위
제2장 주요 요약
제3장 예측 독성학용 AI업계 인사이트
- COVID-19에 대한 영향
- 업계 에코시스템 분석
- 벤더 매트릭스
- 이익률 분석
- 기술 혁신 상황
- 특허 분석
- 주요 뉴스와 구상
- 규제 상황
- 영향요인
- 촉진요인
- 제약 AI 스타트업에 대한 투자의 증가
- 효율적인 의약품 개발에 대한 수요의 증가
- AI 기술의 진보
- 화합물의 효율적 스크리닝에 대한 요구의 증가
- 화학물질의 안전성에 관한 우려의 증가
- 업계의 잠재적 리스크 & 과제
- 예측 모델의 정도를 해치는 불충분 또는 질 낮은 데이터
- AI 모델의 통합에서의 복잡성
- 촉진요인
- 성장 가능성 분석
- Porter의 산업 분석
- PESTEL 분석
제4장 경쟁 구도
- 서론
- 각사의 시장 점유율
- 주요 시장 기업의 경쟁 분석
- Benevolent AI
- Chemaxon Ltd.
- Exscientia PLC
- Insilico Medicine
- Instem plc
- Lhasa Limited
- Recursion Pharmaceuticals
- 경쟁 포지셔닝·매트릭스
- 전략 전망 매트릭스
제5장 예측 독성학용 AI 시장 추산·예측 : 컴포넌트별
- 주요 동향 : 컴포넌트별
- 솔루션
- 서비스
제6장 예측 독성학용 AI 시장 추산·예측 : 기술별
- 주요 동향 : 기술별
- 기계학습
- 자연언어처리
- 컴퓨터 비전
- 기타
제7장 예측 독성학용 AI 시장 추산·예측 : 독성 엔드포인트별
- 주요 동향 : 독성 엔드포인트별
- 유전자 독성
- 간독성
- 신경 독성
- 심독성
- 기타
제8장 예측 독성학용 AI 시장 추산·예측 : 최종사용자별
- 주요 동향 : 최종사용자별
- 제약·바이오 기업
- 화학·화장품
- 임상시험수탁기관(CRO)
- 기타
제9장 예측 독성학용 AI 시장 추산·예측 : 지역별
- 주요 동향 : 지역별
- 북미
- 미국
- 캐나다
- 유럽
- 영국
- 독일
- 프랑스
- 이탈리아
- 스페인
- 러시아
- 북유럽
- 아시아태평양
- 중국
- 인도
- 일본
- 한국
- 뉴질랜드
- 동남아시아
- 라틴아메리카
- 브라질
- 멕시코
- 아르헨티나
- 중동 및 아프리카
- 남아프리카공화국
- 사우디아라비아
- 아랍에미리트
제10장 기업 개요
- Arctoris
- Atomwise
- BenevolentAI
- Berg Health
- Biovista
- Celsius Therapeutics
- Chemaxon Ltd.
- Cyclica
- Exscientia
- Insilico Biotechnology AG
- Insilico Medicine
- Instem
- Lhasa Limited
- Nuritas
- Optibrium Ltd.
- Recursion Pharmaceuticals
- Simulations Plus, Inc.
AI in Predictive Toxicology Market size is projected to expand at over 29.5% CAGR from 2023-2032 propelled by the growing demand for efficient drug development methods worldwide. AI has emerged as a transformative tool considering the innovative approaches sought by the pharmaceutical sector to accelerate drug discovery and development processes. AI-powered predictive toxicology models enable the early identification of potential toxicities, for streamlining decision-making and reducing the need for time-consuming and costly experimental testing.
Furthermore, the rising ethical considerations along with regulatory pressures to minimize animal experimentation are compelling several industries to adopt alternative methods. For instance, the Government of India authorized an amendment to the New Drugs and Clinical Trial Rules (2023) to eliminate the use of animals in research, particularly drug testing. This shift towards cruelty-free and humane practices for sustainable R&D approaches will boost the industry growth.
The AI in predictive toxicology industry is segmented into component, technology, toxicity endpoint, end user, and region.
Based on component, the market share from the services segment generated substantial revenue in 2022 and is estimated to record considerable growth through 2032. AI-driven services are essential in predictive toxicology as they provide pharmaceutical and chemical sectors with valuable insights into potential toxicity issues during drug development and product testing. Additionally, the growing demand for accurate and efficient toxicology predictions is surging the need for AI-based services for enhanced decision-making and regulatory compliance.
In terms of end user, the AI in predictive toxicology market from the chemical & cosmetics segment is anticipated to depict robust growth from 2023 to 2032. This can be attributed to rising prioritization of the chemical and cosmetics sectors on safety assessments and regulatory compliance. AI-based predictive toxicology solutions offer valuable insights into potential risks and the toxicity of ingredients. The growing need for accurate toxicity predictions in chemical formulations and cosmetic products is also likely to fuel the segment expansion.
Regionally, the Asia Pacific AI in predictive toxicology industry is poised to exhibit a notable growth rate between 2023 and 2032. This is attributed to the expanding pharmaceutical and biotechnology industries coupled with the increasing investments in AI technologies across the region. With regulatory agencies emphasizing safety assessments, AI applications are widely deployed to offer efficient and accurate predictive models for toxicity testing. Moreover, the rising collaborative efforts between industry players and research institutions will also accelerate the regional industry expansion.
Table of Contents
Chapter 1 Methodology & Scope
- 1.1 Market scope & definition
- 1.2 Base estimates & calculations
- 1.3 Forecast calculation
- 1.4 Data Sources
- 1.4.1 Primary
- 1.4.2 Secondary
- 1.4.2.1 Paid sources
- 1.4.2.2 Public sources
Chapter 2 Executive Summary
- 2.1 AI in predictive toxicology market 360 degree synopsis, 2018 - 2032
- 2.2 Business trends
- 2.2.1 Total Addressable Market (TAM), 2023-2032
- 2.3 Regional trends
- 2.4 Component trends
- 2.5 Technology trends
- 2.6 Toxicity endpoints trends
- 2.7 End-user trends
Chapter 3 AI in Predictive Toxicology Industry Insights
- 3.1 Impact on COVID-19
- 3.2 Industry ecosystem analysis
- 3.3 Vendor matrix
- 3.4 Profit margin analysis
- 3.5 Technology innovation landscape
- 3.6 Patent analysis
- 3.7 Key news and initiatives
- 3.8 Regulatory landscape
- 3.9 Impact forces
- 3.9.1 Growth drivers
- 3.9.1.1 Rising investments in pharmaceutical AI startups
- 3.9.1.2 Increased demand for efficient drug development
- 3.9.1.3 Advancements in AI technologies
- 3.9.1.4 Growing need for efficient screening of chemical compounds
- 3.9.1.5 Rising concerns about chemical safety
- 3.9.2 Industry pitfalls & challenges
- 3.9.2.1 Insufficient or poor-quality data compromising the accuracy of predictive models
- 3.9.2.2 Complexity in the integration of AI models
- 3.9.1 Growth drivers
- 3.10 Growth potential analysis
- 3.11 Porter's analysis
- 3.12 PESTEL analysis
Chapter 4 Competitive Landscape, 2022
- 4.1 Introduction
- 4.2 Company market share, 2022
- 4.3 Competitive analysis of major market players, 2022
- 4.3.1 Benevolent AI
- 4.3.2 Chemaxon Ltd.
- 4.3.3 Exscientia PLC
- 4.3.4 Insilico Medicine
- 4.3.5 Instem plc
- 4.3.6 Lhasa Limited
- 4.3.7 Recursion Pharmaceuticals
- 4.4 Competitive positioning matrix, 2022
- 4.5 Strategic outlook matrix, 2022
Chapter 5 AI in Predictive Toxicology Market Estimates & Forecast, by Component (Revenue)
- 5.1 Key trends, by component
- 5.2 Solution
- 5.3 Services
Chapter 6 AI in Predictive Toxicology Market Estimates & Forecast, By Technology (Revenue)
- 6.1 Key trends, by technology
- 6.2 Machine learning
- 6.3 Natural language processing
- 6.4 Computer vision
- 6.5 Others
Chapter 7 AI in Predictive Toxicology Market Estimates & Forecast, By Toxicity Endpoints (Revenue)
- 7.1 Key trends, by toxicity endpoints
- 7.2 Genotoxicity
- 7.3 Hepatotoxicity
- 7.4 Neurotoxicity
- 7.5 Cardiotoxicity
- 7.6 Others
Chapter 8 AI in Predictive Toxicology Market Estimates & Forecast, By End-User (Revenue)
- 8.1 Key trends, by end-user
- 8.2 Pharmaceutical and biotechnology companies
- 8.3 Chemical and cosmetics
- 8.4 Contract research organizations
- 8.5 Others
Chapter 9 AI in Predictive Toxicology Market Estimates & Forecast, By Region
- 9.1 Key trends, by region
- 9.2 North America
- 9.2.1 U.S.
- 9.2.2 Canada
- 9.3 Europe
- 9.3.1 UK
- 9.3.2 Germany
- 9.3.3 France
- 9.3.4 Italy
- 9.3.5 Spain
- 9.3.6 Russia
- 9.3.7 Nordics
- 9.4 Asia Pacific
- 9.4.1 China
- 9.4.2 India
- 9.4.3 Japan
- 9.4.4 South Korea
- 9.4.5 ANZ
- 9.4.6 Southeast Asia
- 9.5 Latin America
- 9.5.1 Brazil
- 9.5.2 Mexico
- 9.5.3 Argentina
- 9.6 MEA
- 9.6.1 South Africa
- 9.6.2 Saudi Arabia
- 9.6.3 UAE
Chapter 10 Company Profiles
- 10.1 Arctoris
- 10.2 Atomwise
- 10.3 BenevolentAI
- 10.4 Berg Health
- 10.5 Biovista
- 10.6 Celsius Therapeutics
- 10.7 Chemaxon Ltd.
- 10.8 Cyclica
- 10.9 Exscientia
- 10.10 Insilico Biotechnology AG
- 10.11 Insilico Medicine
- 10.12 Instem
- 10.13 Lhasa Limited
- 10.14 Nuritas
- 10.15 Optibrium Ltd.
- 10.16 Recursion Pharmaceuticals
- 10.17 Simulations Plus, Inc.
