AI Drug Discovery Market Summary
As per MRFR Analysis, the Artificial Intelligence in Drug Discovery Market was valued at 3.76 USD Billion in 2023 and is projected to reach 25 USD Billion by 2035, reflecting a CAGR of 17.1% from 2025 to 2035. The market is driven by the need for efficient drug development processes, increased investment in biotechnology, and advancements in personalized medicine.
Key Market Trends & Highlights
The Global Artificial Intelligence in Drug Discovery Market is witnessing transformative growth due to several key trends.
- Target Identification is expected to grow from 1.1 USD Billion in 2024 to 6.3 USD Billion by 2035.
- Lead Optimization will increase from 1.0 USD Billion in 2024 to 5.5 USD Billion by 2035.
- Drug Repurposing is anticipated to reach 4.5 USD Billion by 2035, highlighting its growing relevance.
- North America is projected to dominate the market, growing from 2.0 USD Billion in 2024 to 12.0 USD Billion by 2035.
Market Size & Forecast
2023 Market Size: USD 3.76 Billion
2024 Market Size: USD 4.4 Billion
2035 Market Size: USD 25 Billion
CAGR (2025-2035): 17.1%
Largest Regional Market Share in 2024: North America.
Major Players
Key players include IBM, NuMedii, Atomwise, Exscientia, Recursion Pharmaceuticals, Strateos, Insilico Medicine, Google DeepMind, Zebra Medical Vision, Biorelate, Microsoft, BenevolentAI, and CureMetrix.
Marktübersicht: Künstliche Intelligenz in der Arzneimittelforschung
Laut MRFR-Analyse wird das Marktvolumen für künstliche Intelligenz in der Arzneimittelforschung im Jahr 2024 auf 4,4 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2035 mit einer CAGR (Wachstumsrate) von rund 17,11 % im Prognosezeitraum (2025–2035) auf 25 Milliarden US-Dollar anwachsen.
Wichtige Markttrends für künstliche Intelligenz in der Arzneimittelforschung hervorgehoben
Der Markt für künstliche Intelligenz in der Arzneimittelforschung verzeichnet ein starkes Wachstum, angetrieben von mehreren entscheidenden Markttreibern. Ein Schlüsselfaktor ist die steigende Nachfrage nach beschleunigten Arzneimittelentwicklungsprozessen, die mit herkömmlichen Methoden oft nur schwer zu bewerkstelligen sind. Künstliche Intelligenz bietet fortschrittliche Lösungen für prädiktive Analysen und verbessert so die Effizienz der Arzneimittelforschung. Darüber hinaus treiben die zunehmende Zahl chronischer Krankheiten und der wachsende Bedarf an personalisierter Medizin den Einsatz von KI zur Verbesserung von Arzneimittelverbindungen und zur Identifizierung vielversprechender Kandidaten voran.
Regulierungsbehörden weltweit erkennen das Potenzial von KI zur Reduzierung von Zeit und Kosten bei der Arzneimittelentwicklung und beginnen außerdem, Rahmenbedingungen zu schaffen, die ihre Integration in Forschungsprozesse unterstützen. In diesem Markt gibt es viele zu erkundende Chancen, insbesondere in Schwellenländern, in denen der Bedarf an Gesundheitsversorgung schnell wächst. Unternehmen können KI nutzen, um bestimmte lokale Gesundheitsprobleme anzugehen und in Partnerschaften mit akademischen Einrichtungen für innovative Forschungskooperationen investieren. Zudem bietet die zunehmende Verfügbarkeit frei zugänglicher biomedizinischer Datensätze eine einzigartige Gelegenheit für KI-Systeme, ihre Lernfähigkeit und Genauigkeit bei der Arzneimittelforschung zu verbessern.
Jüngste Trends zeigen, dass Pharmaunternehmen in ihren Forschungspipelines zunehmend Algorithmen für maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung einsetzen. Dieser Wandel verbessert die Zielidentifizierung und optimiert das Design klinischer Studien, was zu besseren Ergebnissen bei der Arzneimittelwirkung führt. Kollaborative Initiativen zwischen KI-Technologiefirmen und Pharmaunternehmen werden immer häufiger und weisen auf einen Trend zu synergetischem Wachstum hin. Das Interesse an KI für die Arzneimittelforschung wird voraussichtlich wachsen, angetrieben durch technologische Fortschritte, die transformative Veränderungen in den globalen Prozessen der Arzneimittelforschung und -entwicklung ermöglichen.
Quelle: Primärforschung, Sekundärforschung, MRFR-Datenbank und Analystenbericht
Markttreiber für künstliche Intelligenz in der Arzneimittelforschung
Steigende Nachfrage nach personalisierter Medizin
Der Markt für künstliche Intelligenz in der Arzneimittelforschung wird durch die zunehmende Verlagerung hin zu personalisierten Medizinrahmen in Gesundheitssystemen angetrieben. Da Gesundheitsdienstleister zunehmend die Vorteile einer Anpassung der Behandlungen an das individuelle genetische Profil der Patienten erkennen, ist die Nachfrage nach fortschrittlichen Datenanalysetechnologien stark gestiegen. Untersuchungen zeigen, dass Präzisionsmedizin die Ergebnisse bei 30 % oder mehr Patienten verbessern kann, wenn sie auf bestimmte genetische Marker abzielt.
Organisationen wie die US-amerikanischen National Institutes of Health fördern aktiv Initiativen zur Integration personalisierter Medizin und finanzieren über 1 Milliarde US-Dollar zur Unterstützung genetischer Forschungs- und Entwicklungsprojekte. Dieser Trend dürfte den Einsatz künstlicher Intelligenz in der Arzneimittelforschung beschleunigen, da KI-gestützte Algorithmen riesige Datensätze analysieren können, um geeignete, auf einzelne Patienten zugeschnittene Therapieziele zu identifizieren und so das Marktwachstum anzukurbeln.
Steigende Investitionen in Arzneimittelforschung und -entwicklung
Der Markt für künstliche Intelligenz in der Arzneimittelforschung erlebt einen deutlichen Aufwärtstrend aufgrund steigender Investitionen von Pharmaunternehmen in Forschung und Entwicklung. Laut Pharmaceutical Research and Manufacturers of America investierten US-Unternehmen allein im Jahr 2021 rund 83 Milliarden US-Dollar in Forschung und Entwicklung.
Dieses erhebliche finanzielle Engagement unterstreicht den zunehmenden Fokus auf innovative Wege der Arzneimittelentwicklung, wobei sich künstliche Intelligenz als zentrale Technologie zur Steigerung der Effizienz des Arzneimittelforschungsprozesses herauskristallisiert. Große Pharmakonzerne wie Pfizer und Johnson & Johnson setzen KI-Methoden ein, um ihre Entwicklungspipelines zu optimieren, Zeit und Kosten zu sparen und den Gesamtmarkt voranzutreiben.
Fortschritte beim maschinellen Lernen und der Datenanalyse
Bedeutende Fortschritte beim maschinellen Lernen und der Datenanalyse sind zu einem wichtigen Treiber für die künstliche Intelligenz in der Arzneimittelforschung geworden. Methoden des maschinellen Lernens können komplexe biologische Daten entschlüsseln und so bei der Vorhersage von Arzneimittelwechselwirkungen und -wirksamkeit helfen. Da der globale Analysemarkt voraussichtlich stark wachsen wird, wird auch der Übergang zu datengesteuerten Entscheidungen in der Arzneimittelentwicklung voraussichtlich weiter voranschreiten.
Führende Unternehmen wie IBM und Google investieren erheblich in KI-Technologien und entwickeln hochentwickelte Algorithmen, die die Art und Weise der Arzneimittelforschung revolutionieren. Dieses transformative Umfeld verbessert die Fähigkeit, neue Verbindungen zu identifizieren und die präklinischen und klinischen Phasen der Arzneimittelentwicklung zu rationalisieren, drastisch und treibt so das Marktwachstum voran.
Einblicke in das Marktsegment „Künstliche Intelligenz in der Arzneimittelforschung“
Einblicke in die Anwendung des Marktes für künstliche Intelligenz in der Arzneimittelforschung
Der Markt für künstliche Intelligenz in der Arzneimittelforschung erlebt ein beträchtliches Wachstum, wobei der Schwerpunkt insbesondere auf dem Anwendungssegment liegt, das verschiedene kritische Bereiche wie Zielidentifizierung, Leitstrukturoptimierung, Arzneimittelneuverwendung, klinische Studien und präklinische Tests umfasst. Die Zielidentifizierung nimmt mit Marktwerten von 0,815 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 und 4,612 Milliarden US-Dollar im Jahr 2035 eine bemerkenswerte Stellung ein, was ihre Bedeutung in den frühen Phasen der Arzneimittelentdeckung unterstreicht, in denen die genaue Bestimmung der richtigen biologischen Ziele für erfolgreiche Ergebnisse entscheidend ist.
Dicht dahinter folgt die Lead-Optimierung mit einer Bewertung von 0,896 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024, die laut Prognosen im Jahr 2035 5,016 Milliarden US-Dollar erreichen wird; dieses Segment ist von wesentlicher Bedeutung, da es bestehende Arzneimittelkandidaten verbessert und eine verbesserte Wirksamkeit und geringere Nebenwirkungen sicherstellt, bevor mit klinischen Tests fortgefahren wird. Die Umwidmung von Medikamenten weist im Jahr 2024 einen Marktwert von 0,978 Milliarden US-Dollar auf, der bis 2035 auf 5,744 Milliarden US-Dollar ansteigen wird. Dabei handelt es sich um einen strategischen Ansatz, bei dem vorhandene Medikamente auf neue therapeutische Einsatzmöglichkeiten geprüft werden, wodurch der Zeit- und Kostenaufwand reduziert wird, der normalerweise mit der traditionellen Medikamentenentwicklung verbunden ist.
Die Anwendung klinischer Studien, deren Wert im Jahr 2024 auf 1,467 Milliarden US-Dollar geschätzt wird und im Jahr 2035 voraussichtlich 8,091 Milliarden US-Dollar erreichen wird, spielt eine entscheidende Rolle bei der Bewertung der Sicherheit und Wirksamkeit von Medikamenten, wobei KI-Technologien eine bessere Patientenauswahl und Studiengestaltung ermöglichen, was in den zunehmend komplexeren klinischen Umgebungen von grundlegender Bedeutung ist. Präklinische Tests scheinen einen geringeren Wert zu haben. Sie wurden 2024 mit 0,244 Milliarden US-Dollar angegeben und sollen bis 2035 auf 1,537 Milliarden US-Dollar anwachsen. Dies unterstreicht die Notwendigkeit umfassender Tests vor Studien am Menschen, um die Sicherheit und Wirksamkeit von Medikamenten zu gewährleisten.
Quelle: Primärforschung, Sekundärforschung, MRFR-Datenbank und Analystenbewertung
Künstliche Intelligenz in der Arzneimittelforschung – Technologieeinblicke
Der Markt für künstliche Intelligenz in der Arzneimittelforschung umfasst nach Technologie Schlüsselkategorien wie maschinelles Lernen, Deep Learning für die Verarbeitung natürlicher Sprache, Wissensgraphen und robotergestützte Prozessautomatisierung. Maschinelles Lernen spielt eine zentrale Rolle bei der Analyse riesiger Datensätze, um potenzielle Medikamentenkandidaten zu identifizieren und so die Effizienz und Genauigkeit von Medikamentenentwicklungsprozessen zu verbessern. Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist unerlässlich, um wertvolle Erkenntnisse aus der wissenschaftlichen Literatur zu gewinnen und so schnellere Forschungsfortschritte zu ermöglichen.
Deep Learning trägt maßgeblich zur prädiktiven Modellierung bei und ermöglicht so gezieltere Therapien. Wissensgraphen optimieren Datenbeziehungen, indem sie Verbindungen über verschiedene Datensätze hinweg visualisieren und so die Entscheidungsfindung in der Arzneimittelforschung verbessern. Schließlich optimiert die robotergestützte Prozessautomatisierung repetitive Aufgaben, sodass sich Forscher auf Innovationen konzentrieren können.
Einblicke in die Endanwendung künstlicher Intelligenz im Markt für Arzneimittelforschung
Die globale künstliche Intelligenz in der Arzneimittelforschung nach Endanwendung umfasst Pharmaunternehmen, Biotechnologiefirmen, Forschungseinrichtungen und akademische Einrichtungen. Pharmaunternehmen nutzen künstliche Intelligenz, um die Effizienz und Genauigkeit von Arzneimittelentwicklungsprozessen zu verbessern, was zu kürzeren Zeiträumen und geringeren Kosten bei der Markteinführung neuer Therapien führt. Auch Biotechnologieunternehmen spielen eine entscheidende Rolle, indem sie KI nutzen, um die Entdeckung neuer Wirkstoffkandidaten zu beschleunigen und klinische Studien zu optimieren. Dadurch verbessern sie die Erfolgsquoten deutlich.
Forschungseinrichtungen nutzen KI, um ihre Forschungskapazitäten in der Arzneimittelforschung zu verbessern und so enorme Möglichkeiten für Innovationen und Durchbrüche zu schaffen. Akademische Einrichtungen integrieren KI zunehmend in ihre Lehrpläne und vermitteln der nächsten Generation von Wissenschaftlern so wichtige Fähigkeiten für zukünftige Fortschritte in der Branche.
Die steigende Nachfrage nach personalisierter Medizin und die Notwendigkeit einer beschleunigten Arzneimittelentwicklung treiben das Wachstum des globalen Marktes für künstliche Intelligenz in der Arzneimittelforschung voran. Technologische Fortschritte und steigende Investitionen in Forschung und Entwicklung tragen erheblich zum Marktwachstum bei und unterstreichen die entscheidende Rolle jedes Endverbrauchersegments bei der Förderung eines kollaborativen Ansatzes zur Transformation der Arzneimittelforschungspraktiken.
Einblicke in die Arbeitsabläufe von künstlicher Intelligenz in der Arzneimittelforschung
Der Markt für künstliche Intelligenz in der Arzneimittelforschung umfasst nach Arbeitsabläufen verschiedene Komponenten, darunter Data Mining, prädiktive Modellierung, klinisches Datenmanagement und Assay-Entwicklung. Data Mining ist unerlässlich, um wertvolle Erkenntnisse aus riesigen Datensätzen zu gewinnen und Forscher bei der Identifizierung potenzieller Medikamentenkandidaten zu unterstützen.
Prädiktive Modellierung unterstützt die Prognose von Ergebnissen auf Basis historischer Daten, was für fundierte Entscheidungen in der Arzneimittelentwicklung entscheidend ist. Klinisches Datenmanagement gewährleistet die Integrität und Zugänglichkeit von Daten aus klinischen Studien und ermöglicht so reibungslosere Studien und behördliche Zulassungen. Die Entwicklung von Assays bleibt von Bedeutung, da sie die Effektivität und Genauigkeit der Identifizierung therapeutischer Verbindungen direkt beeinflusst.
Regionale Einblicke in den Markt für künstliche Intelligenz in der Arzneimittelforschung
Nordamerika führte mit einer Bewertung von 1,76 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024. Bis 2035 soll der Wert 10,11 Milliarden US-Dollar erreichen, was die Mehrheitsbeteiligung an der Marktdynamik verdeutlicht, die durch fortschrittliche Forschungs- und Technologieinitiativen vorangetrieben wird. Europa folgt mit einer Bewertung von 1,1 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024, die voraussichtlich auf 6,3 Milliarden US-Dollar anwachsen wird, was einen starken Fokus auf pharmazeutische Innovation und regulatorische Unterstützung widerspiegelt.
Der asiatisch-pazifische Raum, dessen Wert im Jahr 2024 auf 0,92 Milliarden US-Dollar geschätzt wurde, soll voraussichtlich 5,32 Milliarden US-Dollar erreichen und wird damit angesichts steigender Anforderungen im Gesundheitswesen zu einem wachsenden Zentrum für Investitionen in KI-Technologien. Südamerika sowie der Nahe Osten und Afrika weisen mit 0,22 bzw. 0,24 Milliarden US-Dollar geringere Marktanteile auf, dürften aber bis 2035 auf 1,3 bzw. 1,87 Milliarden US-Dollar anwachsen. Trotz ihrer geringeren Zahlen nutzen diese Regionen lokale Partnerschaften und Investitionsanreize, um das Wachstum im Bereich der KI-gestützten Arzneimittelforschung zu fördern.
Quelle: Primärforschung, Sekundärforschung, MRFR-Datenbank und Analystenbewertung
Künstliche Intelligenz im Markt für Arzneimittelforschung – Hauptakteure und Wettbewerbseinblicke:
Der globale Markt für künstliche Intelligenz in der Arzneimittelentwicklung hat sich für namhafte Pharma- und Technologieunternehmen, die ihre Arzneimittelforschungsprozesse optimieren und die Markteinführungszeit verkürzen wollen, zu einer entscheidenden Priorität entwickelt. Dieser Sektor nutzt fortschrittliche Algorithmen des maschinellen Lernens und Datenanalysen, wodurch die Identifizierung potenzieller Arzneimittelkandidaten deutlich effizienter wird. Mit der steigenden Nachfrage nach maßgeschneiderter Medizin und neuen Medikamenten verschärft sich der Wettbewerb in diesem Sektor, wobei strategische Kooperationen, technologische Verbesserungen und die Entwicklung geistigen Eigentums im Vordergrund stehen.
Unternehmen prüfen derzeit die Integration von KI zur Medikamentenidentifizierung sowie zur Optimierung klinischer Studien und der Marktzulassungsüberwachung. Das Umfeld zeichnet sich durch erhebliche Investitionen in Forschung und Entwicklung aus, wobei der Schwerpunkt auf der Entwicklung fortschrittlicher KI-Plattformen liegt, die Wechselwirkungen und Nebenwirkungen von Medikamenten vorhersagen können, mit dem Ziel, jede Phase des Arzneimittelentwicklungsprozesses zu optimieren.
Novartis sticht im Markt für künstliche Intelligenz in der Arzneimittelforschung durch sein Engagement für Innovation und Technologieakzeptanz hervor. Mit einer robusten Forschungs- und Entwicklungspipeline hat Novartis KI in verschiedene Aspekte seiner Arzneimittelforschungsaktivitäten integriert, was ein effizienteres Screening und die Optimierung des molekularen Arzneimitteldesigns ermöglicht. Die strategischen Kooperationen mit Technologieunternehmen und akademischen Einrichtungen stärken die Marktpräsenz von Novartis und ermöglichen es dem Unternehmen, modernste KI-Lösungen zu nutzen.
Die Stärken von Novartis liegen in seinem umfangreichen Portfolio, das ein breites Spektrum an Therapiegebieten abdeckt, und seiner Fähigkeit, KI zur Neuausrichtung bestehender Medikamente einzusetzen und so den Prozess der Arzneimittelforschung potenziell zu beschleunigen. Dieser zukunftsorientierte Ansatz, kombiniert mit dem etablierten Ruf von Novartis in der Branche, festigt seinen Wettbewerbsvorteil bei der Nutzung von KI-Technologien in der Arzneimittelforschung für globale Anwendungen.
Atomwise ist ein weiterer wichtiger Akteur auf dem Markt für künstliche Intelligenz in der Arzneimittelforschung und bekannt für seinen innovativen Einsatz von KI bei der Entwicklung und dem Design von Medikamenten. Die firmeneigene Technologie nutzt Deep-Learning-Algorithmen, um die Wirksamkeit potenzieller Arzneimittelmoleküle vorherzusagen und so die ersten Phasen der Arzneimittelforschung erheblich zu beschleunigen. Atomwise hat bedeutende Fortschritte beim Aufbau strategischer Partnerschaften mit verschiedenen Pharmaunternehmen und Forschungseinrichtungen weltweit erzielt und ermöglicht so die umfassende Anwendung seiner Technologie in unterschiedlichen Therapiebereichen.
Die Stärke des Unternehmens liegt in seiner einzigartigen KI-Plattform, die effiziente virtuelle Screening-Dienste bietet und so eine hohe Erfolgsquote bei der Identifizierung von Arzneimittelkandidaten erzielt. Atomwise hat sich zudem an bedeutenden Kooperationen und Fusionen beteiligt, die seine Marktpräsenz gestärkt und sein Produktangebot sowie seine Fähigkeiten in der Arzneimittelforschung erweitert haben. Dieser Fokus auf KI und strategische Expansion ermöglicht es Atomwise, seine Wettbewerbsposition im sich schnell entwickelnden Markt der Arzneimittelforschung zu behaupten und Innovation und Effizienz weltweit voranzutreiben.
Wichtige Unternehmen im Markt für künstliche Intelligenz in der Arzneimittelforschung sind:
- Novartis
- Atomwise
- Recursion Pharmaceuticals
- Pfizer
- Microsoft
- Insilico Medicine
- IBM
- Biogen
- AstraZeneca
- Google
- DeepMind
- Exscientia
- Bristol Myers Squibb
Marktentwicklungen im Bereich künstliche Intelligenz in der Arzneimittelforschung
Der globale Markt für künstliche Intelligenz in der Arzneimittelforschung verzeichnet ein signifikantes Wachstum, da führende Pharmaunternehmen wie Novartis, Pfizer und AstraZeneca nutzen KI, um die Effizienz der Arzneimittelentwicklung zu steigern. Atomwise ist weiterhin ein führendes Unternehmen und bekannt für seine AtomNet®-Plattform, die das virtuelle Screening von Milliarden von Verbindungen ermöglicht und so den Prozess der Arzneimittelidentifizierung im Frühstadium erheblich verbessert. Andere Unternehmen wie Insilico Medicine und DeepMind (über Isomorphic Labs) haben sich erhebliche Finanzmittel gesichert, was die Innovationskraft der Branche und das wachsende Vertrauen der Investoren unterstreicht.
Die im Mai 2021 angekündigte Zusammenarbeit von Exscientia mit Bristol Myers Squibb stellte einen wichtigen Meilenstein in ihrer Partnerschaft dar. Die Vereinbarung im Wert von über 1,2 Milliarden US-Dollar konzentriert sich auf den Einsatz von KI zur Steigerung der Effizienz der Arzneimittelentwicklung für verschiedene therapeutische Ziele. Die Zusammenarbeit führte erfolgreich zu einer ersten Studie am Menschen für einen PKC-Theta-Inhibitor (EXS4318), was die konkreten Vorteile KI-gestützter Innovationen in der klinischen Entwicklung unterstreicht.
Trotz des vorherrschenden Marktoptimismus ist es wichtig klarzustellen, dass IBM im August 2023 entgegen bestimmter Berichte kein KI-Unternehmen für die Arzneimittelforschung übernommen hat. Im Jahr 2022 restrukturierte das Unternehmen seine früheren KI-Initiativen im Gesundheitswesen, was zur Gründung von Merative führte. Insgesamt werden die Fortschritte im Bereich der KI in der Arzneimittelforschung weiter wachsen, angetrieben durch strategische Partnerschaften, sich weiterentwickelnde Plattformen und einen starken Fokus auf Technologieintegration.
Einblicke in die Marktsegmentierung von Künstlicher Intelligenz in der Arzneimittelforschung
Ausblick auf die Marktanwendung von Künstlicher Intelligenz in der Arzneimittelforschung
- Zielidentifikation
- Leitlinienoptimierung
- Neuverwendung von Arzneimitteln
- Klinische Studien
- Präklinische Tests
Ausblick auf die Markttechnologie von Künstlicher Intelligenz in der Arzneimittelforschung
- Maschinelles Lernen
- Verarbeitung natürlicher Sprache
- Deep Learning
- Wissensgraphen
- Robotik Automatisierung
Marktausblick für Künstliche Intelligenz in der Arzneimittelforschung: Endverbraucher
- Pharmaunternehmen
- Biotechnologieunternehmen
- Forschungseinrichtungen
- Akademische Einrichtungen
Marktausblick für Künstliche Intelligenz in der Arzneimittelforschung: Workflow
- Data Mining
- Prädiktive Modellierung
- Klinisches Datenmanagement
- Assay-Entwicklung
Regionaler Marktausblick für Künstliche Intelligenz in der Arzneimittelforschung
- Nordamerika
- Europa
- Südamerika
- Asien-Pazifik
- Naher Osten und Afrika
| Report Attribute/Metric |
Details |
| Market Size 2023 |
3.76 (USD Billion) |
| Market Size 2024 |
4.4 (USD Billion) |
| Market Size 2035 |
25.0 (USD Billion) |
| Compound Annual Growth Rate (CAGR) |
17.11% (2025 - 2035) |
| Report Coverage |
Revenue Forecast, Competitive Landscape, Growth Factors, and Trends |
| Base Year |
2024 |
| Market Forecast Period |
2025 - 2035 |
| Historical Data |
2019 - 2024 |
| Market Forecast Units |
USD Billion |
| Key Companies Profiled |
IBM, NuMedii, Atomwise, Exscientia, Recursion Pharmaceuticals, Strateos, Insilico Medicine, Google, DeepMind, Zebra Medical Vision, Biorelate, Microsoft, BenevolentAI, CureMetrix, Cloud Pharmaceuticals |
| Segments Covered |
Application, Technology, End Use, Workflow, Regional |
| Key Market Opportunities |
Enhanced drug candidate identification, Accelerated clinical trial processes, Cost reduction in drug development, Improved patient stratification, Data-driven personalized medicine solutions |
| Key Market Dynamics |
Data availability, Increased R investment, Technological advancements, Regulatory compliance pressures, Collaborations and partnerships |
| Countries Covered |
North America, Europe, APAC, South America, MEA |
Frequently Asked Questions (FAQ):
The global artificial intelligence in drug discovery was valued at 4.4 USD billion in 2024.
By 2035, the Artificial Intelligence in Drug Discovery Market is expected to reach a valuation of 25.0 USD billion.
The expected CAGR for the Artificial Intelligence in Drug Discovery Market from 2025 to 2035 is 17.11%.
North America dominated the Artificial Intelligence in Drug Discovery Market in 2024 with a valuation of 1.76 USD billion.
By 2035, the North America artificial intelligence in drug discovery market is expected to total 10.11 USD billion.
Key applications include target identification, lead optimization, drug repurposing, clinical trials, and preclinical testing.
The clinical trials application segment is projected to contribute the most to the market size, expected to reach 8.091 USD billion in 2035.
Major players include Novartis, Atomwise, Recursion Pharmaceuticals, Pfizer, Microsoft, and others.
The drug repurposing application segment is anticipated to total 5.744 USD billion by 2035.
The Asia Pacific market was valued at 0.92 USD billion in 2024 and is projected to grow to 5.32 USD billion by 2035.
