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시장보고서
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인실리코 임상시험 시장 예측(-2030년) : 유형별, 시뮬레이션 유형별, 치료법별, 기술별, 용도별, 최종사용자별, 지역별 세계 분석In Silico Clinical Trials Market Forecasts to 2030 - Global Analysis By Type, Simulation Type, Therapeutic, Technology, Application, End User and By Geography |
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Stratistics MRC에 따르면 세계의 인실리코 임상시험 시장은 2024년에 36억 달러를 차지하며 예측 기간 중 CAGR 8.4%로 성장하며, 200년에는 58억 달러에 달할 것으로 예측됩니다.
인실리코 임상시험은 컴퓨터 시뮬레이션과 모델링을 통해 인간의 생물학을 재현하고 의료 개입의 효과를 예측하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션과 모델링을 사용하는 것입니다. 이러한 가상 시험은 방대한 양의 환자 데이터, 생물학적 모델 및 계산 알고리즘을 사용하여 약물, 치료법 및 기기가 실제 임상 환경에서 어떻게 작용하는지를 시뮬레이션합니다. 기존의 생체내 시험을 대체하거나 그 필요성을 감소시킴으로써, 인실리코 시험은 임상 도입 전에 치료제의 안전성과 유효성을 평가할 수 있는 보다 신속하고 비용 효율적이며 윤리적인 대안을 제공합니다.
유럽의약품청(European Medicines Agency-European Union)에 따르면 EU/EEA에서는 매년 4,000건 이상의 임상시험이 승인되고 있으며, 이 중 60%는 제약회사가, 40%는 비상업적 스폰서가 후원하고 있습니다. 인도 임상시험등록기관(CTRI)에 따르면 2021년 인도에서 승인된 국제 임상시험은 100건을 넘어 2013년 이후 최고치를 기록했습니다.
안전한 의약품에 대한 수요 증가
시장 개발에서 보다 안전한 의약품에 대한 수요가 증가하는 배경에는 보다 효율적이고 비용 효율적이며 윤리적인 의약품 개발 프로세스에 대한 요구가 있습니다. 첨단 계산 모델을 이용한 비실리콘 임상시험은 실제 임상시험 전에 약물의 효능, 독성 및 환자 반응을 예측함으로써 기존 임상시험에 대한 보다 안전한 대안을 제공합니다. 이 접근법은 의약품 승인을 신속하게 처리하고, 위험을 줄이며, 동물 및 인체 실험에 대한 의존도를 최소화하고, 규제 및 공중 보건 목표에 부합합니다.
고품질 데이터 확보가 어려운 경우
시장에서 이용할 수 있는 양질의 데이터가 제한적이기 때문에 예측 모델의 정확성과 신뢰성을 저해하는 요인이 됩니다. 불충분하거나 편향된 데이터는 시뮬레이션에 결함을 초래하여 약물의 효능, 안전성 및 환자 반응에 대한 잘못된 예측을 초래할 수 있습니다. 이는 기존 방식을 대체할 수 있는 비실리콘 임상시험의 가능성을 저해하고, 의약품 개발을 지연시키고, 위험을 증가시키며, 새로운 치료법에 대한 규제 당국의 승인 지연 또는 불승인으로 이어질 수 있습니다.
컴퓨팅 모델링과 AI의 발전
컴퓨팅 모델링과 AI의 개발은 의약품 개발의 정확성과 효율성을 높여 시장에 혁명을 일으키고 있으며, AI 알고리즘은 방대한 데이터세트를 분석하여 약물 상호 작용, 환자 반응 및 잠재적 부작용을 예측합니다. 개선된 계산 모델은 복잡한 생물학적 시스템을 시뮬레이션하여 기존 임상시험에 대한 의존도를 낮춥니다. 이러한 혁신은 보다 신속하고 정확한 의약품 시험을 가능하게 하여 임상 결과와 안전성을 최적화하고, 비용을 절감하며, 새로운 치료법 시장 출시 시간을 단축할 수 있도록 돕습니다.
규제와 윤리의 불확실성
시장에서의 규제와 윤리의 불확실성은 보급에 큰 도전이 되고 있습니다. 의약품 검사에서 계산 모델 사용에 대한 명확한 가이드라인이 없기 때문에 승인 절차가 지연되고 컴플라이언스 리스크가 높아질 수 있습니다. 또한 데이터 프라이버시, 환자 동의, 모델 투명성에 대한 윤리적 우려는 이러한 기술에 대한 신뢰를 저해하고 진전을 지연시키며, 기존 임상시험 방법을 대체할 가능성을 제한할 수 있습니다.
COVID-19 팬데믹은 보다 신속하고 효율적인 의약품 개발 방법의 필요성을 부각시켰고, 인실리코 임상시험의 채택을 가속화했습니다. 전통적인 임상시험이 중단되면서 신속한 약물 시험과 백신 개발을 위해 계산 모델은 필수적인 요소가 되었습니다. 팬데믹은 임상시험의 일정, 비용 및 물리적 상호 작용에 대한 의존도를 줄이는 가상 시뮬레이션의 이점을 강조하여 시장에 대한 추가 투자와 혁신을 촉진했습니다.
예측 기간 중 전임상시험 분야가 가장 큰 비중을 차지할 것으로 예상됩니다.
예측 기간 중 전임상시험 분야가 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이러한 가상 시험을 통해 연구자들은 약효, 안전성, 약동학을 예측하고 잠재적인 위험, 부작용 및 최적의 복용량을 식별하는 데 도움이 될 수 있으며, AI, 머신러닝 및 기타 예측 기술을 활용하여 비실리콘 전임상시험은 전통적인 동물 및 인간 실험과 관련된 비용, 시간, 윤리적 우려를 줄입니다, 윤리적 우려를 줄이고, 의약품 개발을 가속화하며, 성공률을 향상시킬 수 있습니다.
예측 기간 중 머신러닝 분야가 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예상됩니다.
머신러닝 부문은 예측 기간 중 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. 이러한 알고리즘은 방대한 데이터세트를 처리하여 환자의 반응을 예측하고, 최적의 투여 전략을 식별하고, 시험 결과를 시뮬레이션하여 시간을 크게 단축할 수 있습니다. 이 기술은 또한 의사결정을 강화하고, 시험의 정확성을 향상시키며, 개인화된 의료를 지원합니다. 결과적으로 ML은 의약품 개발을 가속화하고 보다 효율적이고 데이터 중심의 임상 연구 방법을 발전시키는 데 있으며, 매우 중요한 툴이 되고 있습니다.
북미는 컴퓨팅 모델링, 인공지능, 빅데이터 분석의 발전으로 인해 예측 기간 중 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이러한 가상 시뮬레이션은 효율성을 높이고 비용을 절감하며 위험을 최소화함으로써 의약품 개발에 혁명을 일으키고 있습니다. 규제 당국의 수용성 확대, 맞춤형 의료에 대한 수요 증가, 정밀의료에 대한 관심 증가 등의 주요 요인이 이 지역 시장 확대에 기여하고 있습니다.
아시아태평양은 컴퓨팅 모델의 발전에 힘입어 예측 기간 중 가장 높은 성장률을 나타낼 것으로 예상됩니다. 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 빅데이터가 비실리콘 임상시험 시장에 통합되고 있습니다. 이러한 기술은 더 나은 예측 모델을 가능하게 하고, 시험의 정확도를 향상시키며, 개발 비용을 절감할 수 있습니다. 또한 바이오 벤처 기업 증가와 헬스케어 분야의 디지털 전환에 대한 정부의 지원도 시장 성장을 가속하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global In Silico Clinical Trials Market is accounted for $3.6 billion in 2024 and is expected to reach $5.8 billion by 200 growing at a CAGR of 8.4% during the forecast period. In silico clinical trials are the use of computer simulations and modeling to replicate human biology and predict the effects of medical interventions. These virtual trials use vast amounts of patient data, biological models, and computational algorithms to simulate how drugs, therapies, or devices would perform in real-world clinical settings. By replacing or reducing the need for traditional in vivo trials, in silico trials offer a faster, cost-effective, and ethical alternative for evaluating the safety and efficacy of treatments before clinical implementation.
According to the European Medicines Agency - European Union, in the EU / EEA, more than 4,000 clinical trials are authorised each year, of which 60% of clinical trials are sponsored by the pharma industry and 40% by non-commercial sponsors. As per the Clinical Trials Registry India (CTRI), India approved over 100 global clinical trials in 2021, the highest since 2013.
Growing demand for safer drugs
The growing demand for safer drugs in the market is driven by the need for more efficient, cost-effective, and ethical drug development processes. In silico trials, using advanced computational models, offer a safer alternative to traditional clinical trials by predicting drug efficacy, toxicity, and patient responses before real-world testing. This approach accelerates drug approval, reduces risks, and minimizes the reliance on animal and human testing, aligning with regulatory and public health goals.
Limited availability of high-quality data
The limited availability of high-quality data in the market hampers the accuracy and reliability of predictive models. Inadequate or biased data can lead to flawed simulations, resulting in incorrect predictions about drug efficacy, safety, or patient responses. This undermines the potential of in silico trials to replace traditional methods, slowing down drug development, increasing risks, and potentially leading to delayed or failed regulatory approvals for new treatments.
Advances in computational modeling and AI
Advances in computational modeling and AI are revolutionizing market by enhancing the accuracy and efficiency of drug development. AI algorithms analyze vast datasets to predict drug interactions, patient responses, and potential side effects. Improved computational models simulate complex biological systems, reducing reliance on traditional trials. These innovations enable faster, more precise drug testing, optimizing clinical outcomes and safety while lowering costs and accelerating time-to-market for new treatments.
Regulatory and ethical uncertainty
Regulatory and ethical uncertainty in the market poses a significant challenge to widespread adoption. The lack of clear guidelines on the use of computational models in drug testing can delay approval processes and increase compliance risks. Additionally, ethical concerns about data privacy, patient consent, and model transparency may hinder trust in these technologies, slowing progress and limiting their potential to replace traditional clinical trial methods effectively.
The COVID-19 pandemic accelerated the adoption of In Silico Clinical Trials by highlighting the need for faster, more efficient drug development methods. With traditional trials facing disruptions, computational models became crucial for rapid drug testing and vaccine development. The pandemic emphasized the benefits of virtual simulations in reducing trial timelines, costs, and reliance on physical interactions, driving further investment and innovation in the market.
The preclinical trials segment is expected to be the largest during the forecast period
The preclinical trials segment is expected to account for the largest market share during the projection period. These virtual trials enable researchers to predict drug efficacy, safety, and pharmacokinetics, helping to identify potential risks, side effects, and optimal dosages. By utilizing AI, machine learning, and other predictive technologies, in silico preclinical trials reduce the cost, time, and ethical concerns associated with traditional animal and human studies, accelerating drug development and improving success rates.
The machine learning segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
The machine learning segment is expected to have the highest CAGR during the extrapolated period. These algorithms process vast datasets to predict patient responses, identify optimal dosing strategies, and simulate trial outcomes, significantly reducing the time. This technology also enhances decision-making, improves trial accuracy, and supports personalized medicine. As a result, ML is becoming a crucial tool in accelerating drug development and advancing more efficient, data-driven clinical research methodologies.
North America region is projected to account for the largest market share during the forecast period driven by advancements in computational modeling, artificial intelligence, and big data analytics. These virtual simulations are revolutionizing drug development by enhancing efficiency, reducing costs, and minimizing risks. Key factors such as increasing regulatory acceptance, a rising demand for personalized medicine, and a growing focus on precision healthcare contribute to the market's expansion in the region.
Asia Pacific is expected to register the highest growth rate over the forecast period driven by advancements in computational models. Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), and Big Data are being increasingly integrated into the in silico clinical trials market. These technologies enable better prediction models, improve trial accuracy, and reduce development costs. Additionally, the rise in biotech startups, along with government support for digital transformation in healthcare, is helping the market grow.
Key players in the market
Some of the key players in In Silico Clinical Trials market include Novadiscovery, Dassault Systemes, GNS Healthcare, Clarivate, Evotec, Abzena Ltd., PerkinElmer Inc., Schrodinger, Inc., Selvita, Tracxn Technologies, WuXi AppTec, Hoffmann- La Roche, Mars, PYC Therapeutics and Immatics.
In October 2024, Dassault Systemes announced the availability of the world's first guide for the medical device industry that outlines how to use virtual twins to accelerate clinical trials. The in silico clinical trial "ENRICHMENT Playbook" marks a significant advancement in the integration of virtual twins into the regulatory process in response to needs for improved patient safety, regulatory compliance, and pace of innovation.
In July 2024, Clarivate Plc announced the launch of its new OFF-X platform. It delivers critical drug and target safety information to proactively identify risks. Integrated with Cortellis Drug Discovery Intelligence(TM), OFF-X(TM) provides a comprehensive, one-stop resource for drug safety information, streamlining processes, increasing efficiencies and delivering a competitive advantage.