시장보고서
상품코드
1466086

세계의 신약 개발 분야 인공지능(AI) 시장 : 제공, 기술, 프로세스, 용도, 치료 영역, 최종 사용자별 예측(2024-2030년)

Artificial Intelligence in Drug Discovery Market by Offering (Services, Software), Technology (Context-Aware Processing, Machine Learning, Natural Language Processing), Process, Application, Therapeutic Area, End User - Global Forecast 2024-2030

발행일: | 리서치사: 360iResearch | 페이지 정보: 영문 196 Pages | 배송안내 : 1-2일 (영업일 기준)

    
    
    


■ Add-on 가능: 고객의 요청에 따라 일정한 범위 내에서 Customization이 가능합니다. 자세한 사항은 문의해 주시기 바랍니다.
■ 보고서에 따라 최신 정보로 업데이트하여 보내드립니다. 배송기일은 문의해 주시기 바랍니다.

신약 개발 분야 인공지능(AI) 시장 규모는 2023년 10억 8,000만 달러로 추산되었고, 2024년 13억 5,000만 달러에 이를 전망이며, 복합 연간 성장률(CAGR) 27.10%를 나타낼 것으로 예측됩니다, 2030년에는 58억 1,000만 달러에 이를 것으로 예측됩니다.

신약 개발 분야 인공지능은 신약 화합물의 발견, 설계 및 최적화 과정에서 머신러닝 알고리즘과 AI 시스템의 응용을 의미합니다. 이러한 AI 모델은 전통적으로 복잡하고 시간이 많이 걸리는 약물 치료 과정을 간소화하는 데 매우 중요한 역할을 하고 의료 분야의 진보를 촉진합니다. 시장의 성장을 뒷받침하는 것은 세계 만성질환 부담 증가와 창약의 정확성, 속도, 효능을 높이기 위해 바이오의약품 기업 전체에서 AI의 채용이 증가하고 있다는 것입니다. 게다가 전임상시험 중에 생성되는 엄청난 데이터를 관리할 필요성이 커지고 있다는 점도 시장 성장을 뒷받침하고 있습니다. 헬스케어에서 보다 숙련된 AI 전문가의 필요성과 AI 도입과 관련된 높은 비용이 성장 한계에 영향을 미치고 있습니다. 제한된 데이터세트의 가용성은 의약품에서 AI의 성장을 억제하는 매우 중요한 과제입니다. 신규 창약 메커니즘과 맞춤형 의료와 관련된 분야에는 비즈니스 기회가 있습니다. 의약품 개발을 위한 AI 연구의 급성장 분야에서의 기술 진보는 창약, 질병 이해, 환자 특이적 치료의 강화 가능성을 창출합니다.

주요 시장 통계
기준년(2023) 10억 8,000만 달러
예측년(2024) 13억 5,000만 달러
예측 연도 (2030) 58억 1,000만 달러
복합 연간 성장률(CAGR)(%) 27.10%

제공 AI 소프트웨어가 창약에 대한 혁명적 접근을 제안

신약 분야에서 인공지능(AI)은 프로세스를 가속화하고, 정확성을 높이고, 궁극적으로 성과를 향상시키는 광범위한 서비스를 제공합니다. 이러한 서비스에는 주로 구조 분석, 약물 재배치, 약력학 모델링 등이 포함됩니다. AI 소프트웨어는 창약에서 디지털 혁명을 촉진했습니다. AI를 창약에 도입한 결과, 다양한 소프트웨어 솔루션이 등장했습니다. 이러한 소프트웨어에는 예측 분석, 분자 도킹, 정밀의료, 환자와 가장 효과적인 약물의 일치를 가속화하는 모델링 및 분석 소프트웨어 등이 포함됩니다.

기술 : 개인화 치료에서 컨텍스트 인식 처리 채택 확대

AI 알고리즘은 유전자 데이터, 바이오마커, 질병 지표를 상호 참조하여 잠재적인 창약 표적 및 맞춤형 치료법을 제안합니다. 머신러닝도 AI의 한 분야이며, 화합물의 특성과 환자의 반응을 예측하고 약물 설계를 강화함으로써 프로그램되지 않은 지능적인 의사 결정을 촉진합니다. 반면에 자연어처리는 데이터 마이닝을 위해 인간 언어의 힘을 활용하여 학술적 출처의 정보를 동화시켜 데이터 포괄성을 향상시킵니다. 문맥을 고려한 처리는 개인에 맞는 치료법을 제안하고 머신러닝은 약물 설계 최적화를 추진합니다. 반대로 자연어처리는 대규모 데이터 세트를 활용하여 신약과 질병의 연관성을 확인합니다. 이러한 기술은 단독으로 작동하는 것이 아니라 수렴할 수 있으며 정확하고 신속한 약물을 기대할 수 있습니다.

공정 계산 능력과 예측 능력에 의한 창약 공정의 대폭 강화

신약 개발 분야 인공지능(AI)의 세계에서 후보 화합물의 선택과 검증은 유망한 창약 후보 화합물의 잠재적인 성공을 확실히 평가하는데 있어서 매우 중요한 단계입니다. AI 알고리즘은 분자 구조를 분석하고 그 효과를 예측하며 실행 가능성을 결정합니다. 다음 단계에서는 히트를 식별하고 우선 순위를 매기고 AI 스크리닝에서 얻은 유망한 의약품 후보 목록을 준비합니다. 이러한 히트는 효력, 선택성, 안전성에 따라 우선순위가 매겨집니다. 히트의 확인에 이어, 히트에서 리드로의 식별 또는 리드의 생성 단계에서 "히트"를 "리드", 즉 더 최적화될 수 있는 잠재적인 의약품 후보로 바꾸는 것에 초점을 맞춥니다. 여기서 AI는 의약품 화학자가 화합물을 시험하고 최적화함으로써 리드의 평가와 최적화를 지원합니다. 다음 단계는 리드 최적화이며 잠재적인 의약품 후보가 활성, 특이성 및 안전성을 향상시키기 위해 강화됩니다. 이 단계에서는 잠재적인 부작용을 예측하는 고급 AI 기술과 약효를 높이는 방법이 필요합니다. 의약 과정은 또한 표적의 확인 및 선택을 포함하며, 이는 약물의 질병 변형된 표적의 선택에 관여합니다. 최종 단계는 타겟의 검증으로, 선택된 타겟이 질환의 진행에 완수하는 역할과, 약제에 의해 조절될 가능성을 검증합니다. 인공지능은 계산 능력과 예측 능력에 의해 각 단계를 강화함으로써 창약에 혁명을 일으키고 있습니다. 인공지능은 창약의 효율을 크게 높여 생명을 구하는 약을 더 빨리 시장에 내보낼 가능성을 높이고 있습니다.

응용 AI가 설계한 저분자 의약품의 인간 임상시험에 대한 이용이 확대되고 있습니다.

생물 제제의 분자 표적 약물은 보다 빠르고 정확한 최적화를 위해 AI를 활용하고 AlphaFold는 상당한 단백질 예측 능력을 입증하고 창약을 가속화합니다. AI 알고리즘은 보다 정확하게 패턴을 해독하여 질병 식별 및 평가를 강화하고 조기 개입을 가능하게 합니다. 의약품 개발의 안전성, 독성 및 컴플라이언스 검사는 AI를 활용하여 독성을 예측하고 안전성을 높이고 비용을 절감합니다. COVID-19 중에서 효율적인 백신 설계와 최적화는 매우 중요하며 AI를 활용한 바이러스 병원 영역의 식별에 의해 촉진됩니다. 따라서 AI는 의약품 혁신에 매우 중요하며 질병 식별, 치료제 설계 및 안전 준수를 보장하는 데 도움이 됩니다.

치료 영역: 개인화된 암 치료를 위한 창약에서 AI의 채용 증가.

인공지능(AI)은 조기 발견부터 개별화된 투약 제조에 이르기까지 심혈관 질환 관리의 변화 도구로서 대두해 왔습니다. AI 애플리케이션은 면역 종양학에서의 사용이 증가하고 있으며, 치료 반응의 분류와 예측에 도움이 됩니다. 기업과 조사는 당뇨병에서 비만까지 대사성 질환의 이해와 치료에 혁명을 일으키기 위해 AI를 이용하고 있습니다. 신경퇴행성 질환의 진단과 치료법의 개발에 도움이 되는 AI의 가능성은 이 분야 전반에서 인식되고 있습니다.

최종 사용자 : 제약 회사 및 생명 공학 회사의 창약 프로세스 가속화를위한 AI 활용 증가

의약품개발업무수탁기관(CRO)은 AI를 활용하여 창약서비스를 대폭 강화하여 고품질의 효율적인 성과를 제공합니다. AI를 활용한 창약을 다루는 CRO는 일반적으로 워크플로우를 간소화하고, 창약 속도를 가속화하고, 인적 실수를 최소화하도록 설계된 솔루션을 선호합니다. 의약품의 견인 역할을 하는 제약 회사와 생명 공학 회사는 인공지능에 상당한 친화력을 보여줍니다. 인공지능은 의약 과정을 가속화하고 약물 반응을 예측하고 약물 실패와 관련된 비용을 줄임으로써 이러한 산업을 지원합니다.

연구센터와 학술,정부기관은 창약에 있어서의 AI의 가능성을 점점 활용하게 되고 있습니다. 여기서 선호하는 것은 잠재적인 약물 후보를 예측하고 시행착오 사례를 최소화하고 정확한 연구를 위해 방대한 데이터를 흡수하는 AI의 힘에 있습니다. AI의 활용 정도는 최종 사용자에 따라 다르지만 그 긍정적인 영향은 의심의 여지가 없습니다. 정확성, 속도 및 비용 효과를 통해 창약에 혁명을 일으키는 인공지능의 가능성은이 분야 전체에서 점점 더 인식되고 있습니다.

지역별 인사이트

미국은 활발한 스타트업 환경과 정부로부터의 강력한 자금 제공을 통해 AI를 창약에 통합하는 최전선에 서 있습니다. 캐나다는 AI 주도의 창약 플랫폼에 많은 투자를 하고 있으며 이 헌신적인 자세에 공명하고 있습니다. 영국, 프랑스, 독일 등의 유럽 국가들은 AI와 데이터 과학을 활용하여 창약 절차에 혁명을 일으키고 있으며, 그 배경에는 학술 기관과 제약 업계의 전략적 협력 관계가 있습니다. 중국, 일본, 인도를 필두로, 아시아태평양은 설득력 있는 역학을 제공합니다. 중국의 대규모 AI 투자는 일본의 탁월한 제약 연구와 함께 창약에서 AI의 채용을 촉진하고 있습니다. 인도에서는 정부의 지원과 확대하는 IT 부문이 창약의 AI화를 진행하고 있습니다. 미국, 중국, EU는 AI 창약에 대한 특허청구로 주도하고 있으며, 각 제약업계에서 일관된 혁신을 상징하고 있습니다.

FPNV 포지셔닝 매트릭스

FPNV 포지셔닝 매트릭스는 신약 개발 분야 인공지능(AI) 시장 평가에 매우 중요합니다. 비즈니스 전략 및 제품 만족도와 관련된 주요 지표를 조사하고 공급업체의 종합적인 평가를 제공합니다. 이 면밀한 분석을 통해 사용자는 자신의 요구 사항에 맞는 충분한 정보를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 평가에 따라 공급업체는 성공의 정도가 다른 4개의 사분면으로 분류됩니다: 전면(F), 패스 파인더(P), 틈새(N), 생명(V).

시장 점유율 분석

시장 점유율 분석은 신약 개발 분야 인공지능(AI) 시장에서 공급업체의 현재 상태에 대한 인사이트이 풍부한 상세한 조사를 제공하는 종합적인 도구입니다. 전반적인 수익, 고객 기반 및 기타 주요 지표에 대한 공급업체의 기여도를 면밀히 비교 및 분석함으로써 기업의 성과와 시장 점유율 경쟁에 직면하는 과제에 대한 이해를 깊게 할 수 있습니다. 또한, 이 분석은 조사 대상 기준년에 관찰된 누적, 단편화의 우위, 합병의 특징 등의 요인을 포함한 이 분야의 경쟁 특성에 대한 귀중한 고찰을 얻을 수 있습니다. 이러한 세부 수준의 확장으로 공급업체는 더 많은 정보를 바탕으로 의사 결정을 내리고 시장에서 경쟁 우위를 차지하는 효과적인 전략을 고안할 수 있습니다.

이 보고서는 다음 측면에 대한 귀중한 인사이트을 제공합니다.

1. 시장 침투: 주요 기업이 제공하는 시장에 대한 종합적인 정보를 제시합니다.

2. 시장 개척: 유리한 신흥 시장을 깊이 파고들고 성숙한 시장 부문의 침투도를 분석합니다.

3. 시장 다양화 : 신제품 출시, 미개척 지역, 최근 개발, 투자에 대한 자세한 정보를 제공합니다.

4. 경쟁 평가 및 정보 : 시장 점유율, 전략, 제품, 인증, 규제 상황, 특허 상황, 주요 기업의 제조 능력 등을 종합적으로 평가합니다.

5. 제품 개발 및 혁신 : 미래 기술, R&D 활동, 획기적인 제품 개발에 대한 지적 인사이트을 제공합니다.

이 보고서는 다음과 같은 주요 질문에 해당합니다.

1. 신약 개발 분야 인공지능(AI) 시장 규모 및 예측은?

2. 신약 개발 분야 인공지능(AI) 시장 예측 기간 동안 투자를 고려해야 할 제품, 부문, 용도 및 분야는 무엇인가?

3. 신약 개발 분야 인공지능(AI) 시장의 기술 동향과 규제 틀은?

4. 신약 개발 분야 인공지능(AI) 시장에서 주요 벤더의 시장 점유율은?

5. 신약 개발 분야 인공지능(AI) 시장에의 진입에 적합한 형태나 전략적 수단은?

목차

제1장 서문

제2장 조사 방법

제3장 주요 요약

제4장 시장 개요

제5장 시장 인사이트

  • 시장 역학
    • 성장 촉진요인
      • 신약 프로세스 제어 및 비용 절감 수요
      • 전임상 연구 중에 생성되는 대량의 데이터를 관리할 필요성이 높아진다
      • 바이오 의약품 기업에서의 도입 확대
    • 억제요인
      • 숙련된 전문가의 부족
    • 기회
      • AI 클라우드가 창약에 있어서의 합리화와 자동화의 접근을 실현
      • 증가하는 R&D 투자
    • 과제
      • 데이터 세트의 입수가 제한된다
  • 시장 세분화 분석
    • 제공 내용 : AI 소프트웨어가 창약에 대한 혁신적인 접근법을 제안
    • 기술 : 개인화된 치료에서 컨텍스트 인식 처리 채택 확대
    • 프로세스: 계산 능력과 예측 능력에 의한 창약 프로세스의 대폭적인 강화
    • 응용: 인간 임상시험에서 AI 설계의 저분자 의약품 사용이 증가하고 있습니다.
    • 치료 영역 : 개인화 암 치료를위한 창약에서 AI 채용 증가.
    • 최종사용자 : 제약기업이나 바이오테크놀러지기업에 의한 창약 프로세스의 가속화를 목적으로 한 창약에 있어서의 AI의 이용 증가
  • 시장 혁신 분석
  • Porter's Five Forces 분석
  • 밸류체인과 중요 경로 분석
  • 가격 분석
  • 기술 분석
  • 특허 분석
  • 무역 분석
  • 규제 틀의 분석

제6장 신약 개발 분야 인공지능(AI) 시장 : 제공별

  • 서비스
  • 소프트웨어

제7장 신약 개발 분야 인공지능(AI) 시장 : 기술별

  • 컨텍스트 인식 처리
  • 머신러닝
  • 자연어처리

제8장 신약 개발 분야 인공지능(AI) 시장 : 프로세스별

  • 후보자의 선정과 검증
  • 히트 식별 및 우선 순위 지정
  • 히트 투 리드의 특정/리드 생성
  • 리드 최적화
  • 타겟 식별 및 선택
  • 타겟 검증

제9장 신약 개발 분야 인공지능(AI) 시장 : 용도별

  • 생물 제제의 설계 및 최적화
  • 질병의 식별과 평가
  • 안전성, 독성, 컴플라이언스 평가
  • 저분자 설계 및 최적화
  • 백신의 설계와 최적화

제10장 신약 개발 분야 인공지능(AI) 시장 치료 영역별

  • 순환기 질환
  • 면역종양학
  • 대사성 질환
  • 신경퇴행성 질환

제11장 신약 개발 분야 인공지능(AI) 시장 : 최종 사용자별

  • 계약조사기관
  • 제약,바이오테크놀러지 기업
  • 연구센터 및 학술,정부기관

제12장 아메리카의 신약 개발 분야 인공지능(AI) 시장

  • 아르헨티나
  • 브라질
  • 캐나다
  • 멕시코
  • 미국

제13장 아시아태평양의 신약 개발 분야 인공지능시장

  • 호주
  • 중국
  • 인도
  • 인도네시아
  • 일본
  • 말레이시아
  • 필리핀
  • 싱가포르
  • 한국
  • 대만
  • 태국
  • 베트남

제14장 유럽,중동 및 아프리카의 신약 개발 분야 인공지능(AI) 시장

  • 덴마크
  • 이집트
  • 핀란드
  • 프랑스
  • 독일
  • 이스라엘
  • 이탈리아
  • 네덜란드
  • 나이지리아
  • 노르웨이
  • 폴란드
  • 카타르
  • 러시아
  • 사우디아라비아
  • 남아프리카
  • 스페인
  • 스웨덴
  • 스위스
  • 터키
  • 아랍에미리트(UAE)
  • 영국

제15장 경쟁 구도

  • 시장 점유율 분석(2023년)
  • FPNV 포지셔닝 매트릭스(2023년)
  • 경쟁 시나리오 분석
    • 머크, AI를 활용한 창약을 강화하기 위해 2개의 전략적 제휴를 체결
    • 인실리코의 페이즈 II 프로그램의 개시는 제네레이티브 AI의 기세를 부조로 한다
    • Google Cloud, AI를 활용한 창약과 정밀의료를 안전하게 가속화하는 솔루션을 발표
  • 전략 분석과 제안

제16장 경쟁 포트폴리오

  • 주요 기업 프로파일
  • 주요 제품 포트폴리오
BJH 24.05.02

[196 Pages Report] The Artificial Intelligence in Drug Discovery Market size was estimated at USD 1.08 billion in 2023 and expected to reach USD 1.35 billion in 2024, at a CAGR 27.10% to reach USD 5.81 billion by 2030.

Artificial Intelligence in drug discovery refers to the application of machine learning algorithms and AI systems in the process of discovering, designing, and optimizing new drug compounds. These AI models play a pivotal role in streamlining the traditionally complex and time-consuming drug discovery process, thus facilitating advancements in the field of medicine. The market growth is propelled by the growing burden of chronic diseases worldwide and the rising adoption of AI across biopharmaceutical companies for heightened precision, speed, and effectiveness in drug discovery. Moreover, the increasing need to manage the large data generated during preclinical studies drives market growth. The need for more skilled AI professionals in healthcare and the high costs associated with implementing AI is influencing growth limitation. The limited availability of data sets is a pivotal challenge curtailing the growth of AI in drug discovery. The opportunities are poised in fields related to novel drug discovery mechanisms and personalized medicine. Technological advancement in the burgeoning areas of AI research for drug development creates a potentiality for enhanced drug discovery, disease understanding, and patient-specific treatments.

KEY MARKET STATISTICS
Base Year [2023] USD 1.08 billion
Estimated Year [2024] USD 1.35 billion
Forecast Year [2030] USD 5.81 billion
CAGR (%) 27.10%

Offering: AI Software propose a revolutionary approach to drug discovery

Within the field of drug discovery, Artificial Intelligence (AI) offers a robust range of services that expedite the process, enhance accuracy, and ultimately improve outcomes. These services majorly include structural analysis, drug repositioning, and pharmacodynamics modeling. AI software has catalyzed a digital revolution in drug discovery. Distinct software solutions have surfaced as a product of integrating AI into drug discovery. These software include predictive analytics, molecular docking, precision medicine, and modeling and analysis software to speed up matching a patient to the most effective.

Technology: Growing adoption of context-aware processing in personalized therapeutic

Context-aware processing is personalized, with AI algorithms cross-referencing genetic data, biomarkers, and disease indicators to suggest potential drug targets or bespoke treatments. Machine learning, another AI subfield, facilitates intelligent, unprogrammed decisions, predicting compound traits, patient reactions, and enhancing drug design. Natural language processing, meanwhile, harnesses the power of human language for data mining, assimilating information from academic sources to fortify data inclusivity. Context-aware processing offers personalized therapeutic recommendations, whereas machine learning drives the optimization of drug design. Conversely, natural language processing leverages large datasets to identify novel drug-disease associations. Rather than working in isolation, these technologies have convergent potentials, promising precise, expedited drug discovery.

Process: Significant augmentation in the drug discovery process with computational prowess and predictive capabilities

In the Artificial Intelligence (AI) world in drug discovery, candidate selection and validation is a crucial step in robustly assessing the potential success of prospective drug candidates. AI algorithms analyze molecular structures, predict their effect, and determine their viability. The next step involves hit identification and prioritization, prepping a list of promising drug candidates derived from AI screening. These hits are prioritized based on potency, selectivity, and safety. Following hit identification, the hit-to-lead identification or lead generation stage focuses on transforming the 'hits' into 'leads,' i.e., potential drug candidates that can be further optimized. Here, AI helps to evaluate and optimize leads with medicinal chemists testing and optimizing compounds. The next segment represents lead optimization, where potential drug candidates are enhanced for improved activity, specificity, and safety. This stage necessitates advanced AI technology to predict potential side effects and methodology to enhance drug efficacy. The drug discovery process also encompasses target identification and selection, which involves the choice of disease-modifying targets for the drug. The final stage is target validation, which verifies the selected target's role in the progression of the disease and its potential to be modulated by a drug. Artificial Intelligence continues revolutionizing drug discovery by augmenting each step with computational power and predictive capabilities. It significantly enhances drug discovery's efficiency and potential to deliver life-saving drugs to the market faster.

Application: Growing usage of AI-designed small molecule drugs for human clinical trials.

Biologics molecular-targeted drugs leverage AI for speedier and more accurate optimization, with AlphaFold demonstrating considerable protein prediction capabilities, expediting drug discovery. AI algorithms enhance disease identification and assessment by decoding patterns more accurately, allowing earlier interventions. Safety, toxicity, and compliance checks during drug development leverage AI to foresee toxicities, augmenting safety and decreasing costs/ Small molecule drug discovery, usually time-consuming, is being revolutionized by AI. Amidst COVID-19, efficient vaccine design and optimization are critical and facilitated by AI-enabled identification of viral pathogenic regions. Thus, AI is pivotal for pharmaceutical innovations, aiding in identifying diseases, designing therapeutics, and ensuring safety compliance.

Therapeutic Area: Rising adoption of AI in the drug discovery for personalized cancer treatment.

Artificial intelligence(AI) has been emerging as a transformative tool in cardiovascular disease management, ranging from early detection to personalized medication production. AI applications are seeing increased use in immuno-oncology, where they help classify and predict treatment responses. Companies and researchers are using AI to revolutionize the understanding and treatment of metabolic diseases, from diabetes to obesity. AI's potential to aid in diagnosing and developing treatments for neurodegenerative diseases has been recognized across the sector.

End User: Increasing use of AI in the drug discovery by pharmaceutical and biotechnology companies to accelerate their drug discovery process

Contract research organizations(CROs) leverage AI to significantly augment their drug discovery services, offering high-quality and efficient outcomes. CROs dealing with AI-powered drug discovery generally prefer solutions designed to streamline their workflow, accelerate the speed of discovery, and minimize human errors. Pharmaceutical and biotechnology companies, leading drug discovery drivers, show considerable affinity towards AI. AI facilitates these industries in expediting the drug discovery process, predicting drug response, and reducing costs associated with drug failure.

Research centers and academic & government institutes are increasingly capitalizing on AI's potential in drug discovery. The preference here lies in AI's power to predict potential drug candidates, minimize trial and error instances, and absorb vast data for precise research. Although the degree of AI utilization varies among end users, its positive impact is unmistakable. AI's potential to revolutionize drug discovery through its precision, speed, and cost-effectiveness is increasingly recognized across the field.

Regional Insights

The U.S. stands at the forefront of integrating AI into drug discoveries, fuelled by an active start-up environment and robust governmental funding. Canada echoes this dedication with considerable investment in AI-driven discovery platforms. European countries, such as the UK, France, and Germany, are leveraging AI and data science to revolutionize drug discovery procedures, attributed to strategic collaboration between academic institutions and the pharmaceutical industry. With China, Japan, and India at the helm, Asia-Pacific offers compelling dynamics. China's massive AI investment, paired with Japan's excellence in pharmaceutical research, is fostering the adoption of AI in drug discovery. In India, governmental support and an expanding IT sector are moving towards AI in drug discoveries. The U.S., China, and EU lead in patent claims for AI drug discoveries, representing consistent innovation in their pharmaceutical industries.

FPNV Positioning Matrix

The FPNV Positioning Matrix is pivotal in evaluating the Artificial Intelligence in Drug Discovery Market. It offers a comprehensive assessment of vendors, examining key metrics related to Business Strategy and Product Satisfaction. This in-depth analysis empowers users to make well-informed decisions aligned with their requirements. Based on the evaluation, the vendors are then categorized into four distinct quadrants representing varying levels of success: Forefront (F), Pathfinder (P), Niche (N), or Vital (V).

Market Share Analysis

The Market Share Analysis is a comprehensive tool that provides an insightful and in-depth examination of the current state of vendors in the Artificial Intelligence in Drug Discovery Market. By meticulously comparing and analyzing vendor contributions in terms of overall revenue, customer base, and other key metrics, we can offer companies a greater understanding of their performance and the challenges they face when competing for market share. Additionally, this analysis provides valuable insights into the competitive nature of the sector, including factors such as accumulation, fragmentation dominance, and amalgamation traits observed over the base year period studied. With this expanded level of detail, vendors can make more informed decisions and devise effective strategies to gain a competitive edge in the market.

Key Company Profiles

The report delves into recent significant developments in the Artificial Intelligence in Drug Discovery Market, highlighting leading vendors and their innovative profiles. These include Aria Pharmaceuticals, Inc., Atomwise, Inc., BenevolentAI Limited, BenevolentAI SA, BioSymetrics Inc., BPGbio Inc., Butterfly Network, Inc., Cloud Pharmaceuticals, Inc., Cyclica Inc., Deargen Inc., Deep Genomics Incorporated, Envisagenics, Inc., Euretos Services BV, Exscientia PLC, Insilico Medicine, Insitro, Inc., International Business Machines Corporation, InveniAI LLC, Microsoft Corporation, Novartis AG, NVIDIA Corporation, Oracle Corporation, Owkin, Inc., Verge Genomics Inc., and XtalPi Inc..

Market Segmentation & Coverage

This research report categorizes the Artificial Intelligence in Drug Discovery Market to forecast the revenues and analyze trends in each of the following sub-markets:

  • Offering
    • Services
    • Software
  • Technology
    • Context-Aware Processing
    • Machine Learning
    • Natural Language Processing
  • Process
    • Candidate Selection & Validation
    • Hit Identification & Prioritization
    • Hit-to-lead Identification/ Lead generation
    • Lead Optimization
    • Target Identification & Selection
    • Target Validation
  • Application
    • Biologics Design & Optimization
    • Disease Identification & Assessment
    • Safety, Toxicity, & Compliance Assessment
    • Small Molecule Design & Optimization
    • Vaccine Design & Optimization
  • Therapeutic Area
    • Cardiovascular Disease
    • Immuno-Oncology
    • Metabolic Diseases
    • Neurodegenerative Diseases
  • End User
    • Contract Research Organizations
    • Pharmaceutical & Biotechnology Companies
    • Research Centers and Academic & Government Institutes
  • Region
    • Americas
      • Argentina
      • Brazil
      • Canada
      • Mexico
      • United States
        • California
        • Florida
        • Illinois
        • New York
        • Ohio
        • Pennsylvania
        • Texas
    • Asia-Pacific
      • Australia
      • China
      • India
      • Indonesia
      • Japan
      • Malaysia
      • Philippines
      • Singapore
      • South Korea
      • Taiwan
      • Thailand
      • Vietnam
    • Europe, Middle East & Africa
      • Denmark
      • Egypt
      • Finland
      • France
      • Germany
      • Israel
      • Italy
      • Netherlands
      • Nigeria
      • Norway
      • Poland
      • Qatar
      • Russia
      • Saudi Arabia
      • South Africa
      • Spain
      • Sweden
      • Switzerland
      • Turkey
      • United Arab Emirates
      • United Kingdom

The report offers valuable insights on the following aspects:

1. Market Penetration: It presents comprehensive information on the market provided by key players.

2. Market Development: It delves deep into lucrative emerging markets and analyzes the penetration across mature market segments.

3. Market Diversification: It provides detailed information on new product launches, untapped geographic regions, recent developments, and investments.

4. Competitive Assessment & Intelligence: It conducts an exhaustive assessment of market shares, strategies, products, certifications, regulatory approvals, patent landscape, and manufacturing capabilities of the leading players.

5. Product Development & Innovation: It offers intelligent insights on future technologies, R&D activities, and breakthrough product developments.

The report addresses key questions such as:

1. What is the market size and forecast of the Artificial Intelligence in Drug Discovery Market?

2. Which products, segments, applications, and areas should one consider investing in over the forecast period in the Artificial Intelligence in Drug Discovery Market?

3. What are the technology trends and regulatory frameworks in the Artificial Intelligence in Drug Discovery Market?

4. What is the market share of the leading vendors in the Artificial Intelligence in Drug Discovery Market?

5. Which modes and strategic moves are suitable for entering the Artificial Intelligence in Drug Discovery Market?

Table of Contents

1. Preface

  • 1.1. Objectives of the Study
  • 1.2. Market Segmentation & Coverage
  • 1.3. Years Considered for the Study
  • 1.4. Currency & Pricing
  • 1.5. Language
  • 1.6. Stakeholders

2. Research Methodology

  • 2.1. Define: Research Objective
  • 2.2. Determine: Research Design
  • 2.3. Prepare: Research Instrument
  • 2.4. Collect: Data Source
  • 2.5. Analyze: Data Interpretation
  • 2.6. Formulate: Data Verification
  • 2.7. Publish: Research Report
  • 2.8. Repeat: Report Update

3. Executive Summary

4. Market Overview

5. Market Insights

  • 5.1. Market Dynamics
    • 5.1.1. Drivers
      • 5.1.1.1. Demand to Control Drug Discovery Process and Reduce Cost
      • 5.1.1.2. Increasing Need to Manage the Large Data Generated During Preclinical Studies
      • 5.1.1.3. Increasing Adoption across Biopharmaceutical Companies
    • 5.1.2. Restraints
      • 5.1.2.1. Unavailability of Skilled Professionals
    • 5.1.3. Opportunities
      • 5.1.3.1. AI Cloud to Create a Streamlined and Automated Approach in Drug Discovery
      • 5.1.3.2. Increasingly Growing R&D Investments
    • 5.1.4. Challenges
      • 5.1.4.1. Limited Availability of Data Sets
  • 5.2. Market Segmentation Analysis
    • 5.2.1. Offering: AI Software propose a revolutionary approach to drug discovery
    • 5.2.2. Technology: Growing adoption of context-aware processing in personalized therapeutic
    • 5.2.3. Process: Significant augmentation in the drug discovery process with computational prowess and predictive capabilities
    • 5.2.4. Application: Growing usage of AI-designed small molecule drugs for human clinical trials.
    • 5.2.5. Therapeutic Area: Rising adoption of AI in the drug discovery for personalized cancer treatment.
    • 5.2.6. End User: Increasing use of AI in the drug discovery by pharmaceutical and biotechnology companies to accelerate their drug discovery process
  • 5.3. Market Disruption Analysis
  • 5.4. Porter's Five Forces Analysis
    • 5.4.1. Threat of New Entrants
    • 5.4.2. Threat of Substitutes
    • 5.4.3. Bargaining Power of Customers
    • 5.4.4. Bargaining Power of Suppliers
    • 5.4.5. Industry Rivalry
  • 5.5. Value Chain & Critical Path Analysis
  • 5.6. Pricing Analysis
  • 5.7. Technology Analysis
  • 5.8. Patent Analysis
  • 5.9. Trade Analysis
  • 5.10. Regulatory Framework Analysis

6. Artificial Intelligence in Drug Discovery Market, by Offering

  • 6.1. Introduction
  • 6.2. Services
  • 6.3. Software

7. Artificial Intelligence in Drug Discovery Market, by Technology

  • 7.1. Introduction
  • 7.2. Context-Aware Processing
  • 7.3. Machine Learning
  • 7.4. Natural Language Processing

8. Artificial Intelligence in Drug Discovery Market, by Process

  • 8.1. Introduction
  • 8.2. Candidate Selection & Validation
  • 8.3. Hit Identification & Prioritization
  • 8.4. Hit-to-lead Identification/ Lead generation
  • 8.5. Lead Optimization
  • 8.6. Target Identification & Selection
  • 8.7. Target Validation

9. Artificial Intelligence in Drug Discovery Market, by Application

  • 9.1. Introduction
  • 9.2. Biologics Design & Optimization
  • 9.3. Disease Identification & Assessment
  • 9.4. Safety, Toxicity, & Compliance Assessment
  • 9.5. Small Molecule Design & Optimization
  • 9.6. Vaccine Design & Optimization

10. Artificial Intelligence in Drug Discovery Market, by Therapeutic Area

  • 10.1. Introduction
  • 10.2. Cardiovascular Disease
  • 10.3. Immuno-Oncology
  • 10.4. Metabolic Diseases
  • 10.5. Neurodegenerative Diseases

11. Artificial Intelligence in Drug Discovery Market, by End User

  • 11.1. Introduction
  • 11.2. Contract Research Organizations
  • 11.3. Pharmaceutical & Biotechnology Companies
  • 11.4. Research Centers and Academic & Government Institutes

12. Americas Artificial Intelligence in Drug Discovery Market

  • 12.1. Introduction
  • 12.2. Argentina
  • 12.3. Brazil
  • 12.4. Canada
  • 12.5. Mexico
  • 12.6. United States

13. Asia-Pacific Artificial Intelligence in Drug Discovery Market

  • 13.1. Introduction
  • 13.2. Australia
  • 13.3. China
  • 13.4. India
  • 13.5. Indonesia
  • 13.6. Japan
  • 13.7. Malaysia
  • 13.8. Philippines
  • 13.9. Singapore
  • 13.10. South Korea
  • 13.11. Taiwan
  • 13.12. Thailand
  • 13.13. Vietnam

14. Europe, Middle East & Africa Artificial Intelligence in Drug Discovery Market

  • 14.1. Introduction
  • 14.2. Denmark
  • 14.3. Egypt
  • 14.4. Finland
  • 14.5. France
  • 14.6. Germany
  • 14.7. Israel
  • 14.8. Italy
  • 14.9. Netherlands
  • 14.10. Nigeria
  • 14.11. Norway
  • 14.12. Poland
  • 14.13. Qatar
  • 14.14. Russia
  • 14.15. Saudi Arabia
  • 14.16. South Africa
  • 14.17. Spain
  • 14.18. Sweden
  • 14.19. Switzerland
  • 14.20. Turkey
  • 14.21. United Arab Emirates
  • 14.22. United Kingdom

15. Competitive Landscape

  • 15.1. Market Share Analysis, 2023
  • 15.2. FPNV Positioning Matrix, 2023
  • 15.3. Competitive Scenario Analysis
    • 15.3.1. Merck Enters Two Strategic Collaborations to Strengthen AI-driven Drug Discovery
    • 15.3.2. Launch of Insilico's Phase II Program Highlights Generative AI Momentum
    • 15.3.3. Google Cloud Launches AI-powered Solutions to Safely Accelerate Drug Discovery and Precision Medicine
  • 15.4. Strategy Analysis & Recommendation

16. Competitive Portfolio

  • 16.1. Key Company Profiles
  • 16.2. Key Product Portfolio
비교리스트
0 건의 상품을 선택 중
상품 비교하기
전체삭제