AI Drug Discovery Market

신약 개발 인공지능 시장 요약

pMRFR 분석에 따르면, 신약 개발 인공지능 시장 규모는 2024년에 44억 달러(미화 10억 달러)로 추산되었으며, 예측 기간(2025-2035년) 동안 약 17.11%의 CAGR(연평균 성장률)로 2035년에는 25억 달러(미화 10억 달러)로 성장할 것으로 예상됩니다.

신약 개발 인공지능 시장 주요 동향 분석

p신약 개발 인공지능 시장은 몇 가지 주요 시장 동인에 힘입어 상당한 성장을 보이고 있습니다. 핵심 요인 중 하나는 기존 방식으로는 달성하기 어려운 신속한 신약 개발 프로세스에 대한 수요 증가입니다. 인공지능 기술은 예측 분석을 위한 고급 솔루션을 제공하여 신약 개발의 효율성을 향상시킵니다. 또한 만성 질환의 발생률 증가와 개인 맞춤 의료에 대한 필요성 증가로 인해 약물 화합물을 개선하고 유망한 후보 물질을 정확히 찾아내기 위해 AI 도입이 촉진되고 있습니다.

전 세계의 규제 기관은 약물 개발에서 시간과 비용을 절감하는 데 있어 AI의 잠재력을 인식하고 연구 프로세스에 통합을 지원하는 프레임워크를 구축하기 시작했습니다. 이 시장, 특히 의료 요구가 빠르게 확대되는 신흥 경제에서 탐색할 수 있는 많은 기회가 있습니다. 기업은 AI를 활용하여 특정 지역 건강 문제를 해결하고 혁신적인 연구 협업을 위해 학술 기관과의 파트너십에 투자할 수 있습니다. 게다가 오픈 액세스 생물 의학 데이터 세트의 가용성이 증가함에 따라 AI 시스템이 약물 발견에서 학습과 정확도를 개선할 수 있는 고유한 기회가 제공됩니다. 

최근 추세는 제약 회사가 연구 파이프라인에 기계 학습 알고리즘과 자연어 처리를 점점 더 많이 도입하고 있음을 보여줍니다. 이러한 변화는 표적 식별을 향상시키고 임상 시험 설계를 최적화하여 약물 성능에서 더 나은 결과로 이어집니다. AI 기술 회사와 제약 회사 간의 협력 이니셔티브가 점점 더 널리 퍼져 시너지 성장 추세를 나타냅니다. 신약 개발에 있어 AI에 대한 관심은 전 세계 신약 개발 프로세스에 혁신적인 변화를 가져오는 기술 발전에 힘입어 증가할 것으로 예상됩니다.

출처: 1차 연구, 2차 연구, MRFR 데이터베이스 및 분석가 리뷰

신약 개발 인공지능 시장 성장 동력

h3맞춤형 의료 수요 증가 p의료 시스템 내 맞춤형 의료 프레임워크로의 전환이 가속화됨에 따라 신약 개발 인공지능 시장도 성장세를 보이고 있습니다. 의료 서비스 제공자들이 환자 개개인의 유전적 특성에 맞춰 치료를 맞춤화하는 것의 이점을 점점 더 인식함에 따라 고급 데이터 분석 기술에 대한 수요가 급증했습니다. 연구에 따르면 정밀 의학은 특정 유전자 마커를 표적으로 삼을 때 30% 이상의 환자의 치료 결과를 개선할 수 있습니다.

미국 국립보건원(NIH)과 같은 기관들은 개인 맞춤 의학 통합을 위한 이니셔티브를 적극적으로 추진하고 있으며, 유전자 연구 및 개발 프로젝트 지원에 10억 달러 이상을 지원하고 있습니다. 이러한 추세는 AI 기반 알고리즘이 방대한 데이터 세트를 분석하여 개별 환자에게 적합한 치료 표적을 찾아낼 수 있기 때문에 신약 개발에 인공지능을 도입하는 것을 가속화하여 시장 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다.

의약품 연구 개발 투자 증가

p제약 회사의 연구개발(RD) 투자 증가로 인해 신약 개발 인공지능 시장이 상당한 상승세를 보이고 있습니다. 미국 제약 연구 및 제조업체 협회(Pharmaceutical Research and Manufacturers of America)에 따르면 미국 기업들은 2021년에만 약 830억 달러를 연구개발에 투자했습니다.

이처럼 상당한 규모의 투자는 혁신적인 신약 개발 경로에 대한 관심이 높아지고 있음을 보여주는 것이며, 인공지능은 신약 개발 프로세스의 효율성을 향상시키는 핵심 기술로 부상하고 있습니다. 화이자, 존슨앤드존슨 등 주요 제약 회사들은 AI 방법론을 도입하여 개발 파이프라인을 간소화하고 있으며, 이를 통해 시간과 비용을 절감하고 전체 시장을 발전시키고 있습니다.

머신러닝 및 데이터 분석의 발전

p머신러닝과 데이터 분석 분야의 괄목할 만한 발전은 신약 개발 시장에서 인공지능(AI)의 핵심 동력이 되었습니다. 머신러닝은 복잡한 생물학적 데이터를 분석하여 약물 상호작용 및 효능 예측에 도움을 줄 수 있습니다. 글로벌 분석 시장이 크게 성장할 것으로 예상됨에 따라, 신약 개발 과정에서 데이터 기반 의사 결정으로의 전환은 더욱 확대될 것으로 예상됩니다.

IBM과 구글과 같은 주요 기업들은 AI 기술에 막대한 투자를 통해 제약 연구 방식에 혁명을 일으키는 정교한 알고리즘을 개발하고 있습니다. 이러한 혁신적인 환경은 새로운 화합물을 식별하고 약물 개발의 임상 전 및 임상 단계를 간소화하여 시장 성장을 촉진하는 능력을 크게 향상시키고 있습니다.

약물 발견 시장 부문의 인공 지능 통찰력

h3약물 발견 시장 응용 분야 인공 지능 통찰력 p약물 발견 시장 부문의 인공 지능은 상당한 성장을 보이고 있으며, 특히 타겟 식별, 리드 최적화, 약물 재활용, 임상 시험 및 임상 전 테스트와 같은 다양한 주요 분야를 포괄하는 응용 분야에 중점을 두고 있습니다. 표적 식별은 2024년에 8억 1,500만 달러, 2035년에 46억 1,200만 달러의 시장 가치를 기록하며 주목할 만한 위치를 차지하며, 성공적인 결과를 위해 올바른 생물학적 표적을 정확히 찾아내는 것이 중요한 약물 발견의 초기 단계에서 그 중요성이 더욱 강조됩니다. 리드 최적화는 2024년에 8억 9,600만 달러의 가치를 기록하며 그 뒤를 따르고, 2035년에는 50억 1,600만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이 부문은 기존 약물 후보를 개선하여 임상 시험에 들어가기 전에 효능을 개선하고 부작용을 줄이기 때문에 필수적입니다. 약물 재활용은 2024년에 9억 7,800만 달러의 시장 가치를 보였으며, 2035년까지 57억 4,400만 달러로 급증했습니다. 이는 기존 약물을 새로운 치료적 용도로 평가하여 전통적인 약물 개발에 일반적으로 수반되는 시간과 비용을 줄이는 전략적 접근 방식을 보여줍니다. 2024년에 14억 6,700만 달러의 가치를 보였으며 2035년에는 80억 9,100만 달러에 이를 것으로 예상되는 임상시험 신청은 약물의 안전성과 효능을 평가하는 데 중요한 역할을 합니다. AI 기술은 점점 더 복잡해지는 임상 환경에서 필수적인 환자 선택 및 시험 설계를 용이하게 합니다. 전임상 시험의 가치는 2024년 2억 4,400만 달러로, 2035년에는 15억 3,700만 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 이는 약물의 안전성과 유효성을 보장하기 위해 인체 임상시험 전에 철저한 시험이 필요함을 강조합니다.

출처: 1차 연구, 2차 연구, MRFR 데이터베이스 및 분석가 리뷰

인공지능 신약 개발 시장 기술 분석

p기술별 인공지능 신약 개발 시장은 머신러닝, 자연어 처리(NLP), 딥러닝, 지식 그래프, 로봇 프로세스 자동화와 같은 주요 범주를 포함합니다. 머신러닝은 방대한 데이터 세트를 분석하여 잠재적인 신약 후보 물질을 식별함으로써 약물 개발 프로세스의 효율성과 정확성을 향상시키는 핵심 역할을 합니다. 자연어 처리는 과학 문헌에서 귀중한 통찰력을 추출하고 연구 진행 속도를 높이는 데 필수적입니다. 딥러닝은 예측 모델링에 크게 기여하여 더욱 표적화된 치료법을 개발할 수 있도록 합니다. 지식 그래프는 다양한 데이터 세트 간의 연결을 시각화하여 데이터 관계를 간소화하여 신약 개발 의사 결정 효율성을 향상시킵니다. 마지막으로, 로봇 공정 자동화(RPA)는 반복적인 작업을 최적화하여 연구자들이 혁신에 집중할 수 있도록 합니다. 최종 용도별 신약 개발 시장에서의 인공지능 활용에 대한 인사이트

최종 용도별 신약 개발 분야에서 전 세계 인공지능 활용 분야는 제약 회사, 생명공학 회사, 연구 기관 및 학술 기관을 포함합니다. 제약 회사는 인공지능을 활용하여 신약 개발 프로세스의 효율성과 정확성을 향상시켜 신약 출시 기간을 단축하고 비용을 절감합니다. 생명공학 기업 또한 AI를 활용하여 신약 후보 물질 발굴 과정을 간소화하고 임상 시험을 최적화하여 성공률을 크게 향상하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 연구 기관들은 AI를 활용하여 신약 개발 연구 역량을 강화하고 혁신과 획기적인 발전을 위한 막대한 기회를 창출합니다. 학술 기관들은 AI를 교육 과정에 점점 더 많이 통합하여 차세대 과학자들에게 미래 산업 발전에 필수적인 기술을 제공하고 있습니다. 개인 맞춤형 의료에 대한 수요 증가와 신약 개발 가속화의 필요성은 신약 개발 분야에서 글로벌 인공지능 시장의 성장을 촉진하고 있습니다. 기술 발전과 연구 개발 투자 증가는 시장 성장에 크게 기여하며, 신약 개발 관행 혁신을 위한 협력적 접근 방식을 촉진하는 데 있어 각 최종 사용 부문의 중요한 역할을 강조합니다. 신약 개발 시장 워크플로우 분석에 대한 인공지능 인사이트

워크플로우별 신약 개발 시장 인공지능은 데이터 마이닝, 예측 모델링, 임상 데이터 관리, 분석법 개발 등 다양한 구성 요소를 포함합니다. 데이터 마이닝은 방대한 데이터 세트에서 귀중한 통찰력을 추출하고 연구자들이 잠재적인 신약 후보 물질을 발굴하는 데 필수적입니다.

예측 모델링은 과거 데이터를 기반으로 결과를 예측하는 데 도움이 되며, 이는 약물 개발 과정에서 정보에 기반한 의사 결정에 필수적입니다. 임상 데이터 관리는 임상 시험 데이터의 무결성과 접근성을 보장하여 원활한 시험 및 규제 승인 절차를 지원합니다. 분석법 개발은 치료 화합물 식별의 효과와 정확성에 직접적인 영향을 미치므로 여전히 중요한 역할을 합니다.

신약 발굴 시장에서의 인공지능 활용 지역별 통찰력

p북미는 2024년 17억 6천만 달러의 가치를 기록하며 시장을 선도했습니다. 2035년까지는 101억 1천만 달러에 이를 것으로 예상되며, 이는 첨단 연구 및 기술 이니셔티브에 힘입어 시장 역학에서 상당한 점유율을 차지함을 보여줍니다. 유럽은 2024년 11억 달러의 가치를 기록하며 그 뒤를 따르고 있으며, 제약 혁신 및 규제 지원에 대한 강력한 집중을 반영하여 63억 달러까지 성장할 것으로 예상됩니다.

2024년에 9억 2천만 달러 규모였던 아시아 태평양 지역은 53억 2천만 달러 규모로 성장할 것으로 예상되며, 의료 수요 증가에 따라 AI 기술 투자의 중심지로 성장하고 있습니다. 남미와 중동 및 아프리카는 각각 2억 2천만 달러와 2억 4천만 달러로 시장 점유율이 낮지만, 2035년까지 각각 13억 달러와 18억 7천만 달러로 확대될 것으로 예상됩니다. 규모는 작지만, 이 지역들은 AI 기반 신약 개발 환경의 성장을 촉진하기 위해 지역 파트너십과 투자 인센티브를 활용하고 있습니다.

출처: 1차 조사, 2차 조사, MRFR 데이터베이스 및 분석가 리뷰

신약 개발 시장에서의 인공지능 주요 기업 및 경쟁 인사이트:

p신약 개발 분야에서 인공지능을 활용하는 글로벌 시장은 신약 개발 프로세스를 최적화하고 출시 기간을 단축하고자 하는 주요 제약 및 기술 기업의 중요한 우선순위로 부상했습니다. 이 분야는 첨단 머신러닝 알고리즘과 데이터 분석을 활용하여 잠재적인 신약 후보 물질 발굴의 효율성을 크게 향상시킵니다. 맞춤형 의료 및 신약에 대한 수요가 증가함에 따라 이 분야의 경쟁은 치열해지고 있으며, 전략적 협력, 기술 개선, 그리고 지적 재산권 개발이 강조되고 있습니다.

현재 기업들은 약물 식별, 임상시험 최적화 및 시판 후 감시를 위한 AI 통합을 모색하고 있습니다. 이 분야에서는 약물 상호작용 및 부작용을 예측할 수 있는 첨단 AI 플랫폼 개발에 중점을 둔 연구 개발에 상당한 투자가 이루어지고 있으며, 이는 약물 개발 프로세스의 각 단계를 최적화하는 것을 목표로 합니다.

노바티스는 혁신과 기술 도입에 대한 헌신으로 신약 개발 인공지능 시장에서 두각을 나타내고 있습니다. 탄탄한 연구 개발 파이프라인을 바탕으로 노바티스는 신약 개발 활동의 다양한 측면에 AI를 통합하여 더욱 효율적인 스크리닝과 분자 약물 설계 최적화를 실현하고 있습니다. 기술 기업 및 학술 기관과의 전략적 협력을 통해 시장 입지를 강화하고 최첨단 AI 솔루션을 활용할 수 있도록 지원합니다.

노바티스의 강점은 다양한 치료 영역을 아우르는 광범위한 포트폴리오와 기존 약물의 용도 변경에 AI를 활용하여 신약 개발 프로세스를 가속화할 수 있는 역량에 있습니다. 이러한 미래 지향적인 접근 방식과 노바티스의 탄탄한 업계 명성은 글로벌 응용 분야 신약 개발에 AI 기술을 활용하는 노바티스의 경쟁력을 더욱 강화합니다.

아톰와이즈(Atomwise)는 신약 개발 인공지능 시장의 또 다른 주요 기업으로, 신약 설계 및 개발에 AI를 혁신적으로 활용한 공로를 인정받고 있습니다. 아톰와이즈의 독점 기술은 딥러닝 알고리즘을 활용하여 잠재적 약물 분자의 효과를 예측함으로써 신약 개발 초기 단계를 크게 가속화합니다. Atomwise는 전 세계 여러 제약 회사 및 연구 기관과 전략적 파트너십을 구축하는 데 있어 상당한 진전을 이루었으며, 이를 통해 다양한 치료 분야에 자사 기술을 광범위하게 적용할 수 있게 되었습니다. Atomwise의 강점은 효율적인 가상 스크리닝 서비스를 제공하여 신약 후보 물질 발굴 성공률을 높이는 독보적인 AI 플랫폼입니다. Atomwise는 또한 주목할 만한 협력 및 합병을 통해 시장 입지를 강화하고, 제품 포트폴리오와 신약 개발 역량을 강화해 왔습니다. AI와 전략적 확장에 대한 이러한 집중을 통해 Atomwise는 빠르게 진화하는 신약 개발 환경에서 경쟁력을 유지하고 전 세계적으로 혁신과 효율성을 주도할 수 있습니다.

신약 개발 인공지능 시장의 주요 기업은 다음과 같습니다.

ul

노바티스

아톰와이즈

리커전 파마슈티컬스

화이자

마이크로소프트

인실리코 메디신

IBM

바이오젠

아스트라제네카

구글

딥마인드

엑사이언티아

브리스톨 마이어스 스퀴브

h2신약 개발 인공지능 시장 동향 p선도적인 기업들이 신약 개발 인공지능 시장을 주도함에 따라 글로벌 신약 개발 인공지능 시장은 상당한 성장을 경험하고 있습니다. 노바티스, 화이자, 아스트라제네카와 같은 제약 회사들은 AI를 활용하여 신약 개발 효율성을 높이고 있습니다. Atomwise는 수십억 개 화합물의 가상 스크리닝을 용이하게 하는 AtomNet® 플랫폼으로 인정받고 있으며, 초기 단계의 약물 식별 프로세스를 크게 개선하는 등 업계에서 두각을 나타내고 있습니다. Insilico Medicine과 DeepMind(Isomorphic Labs를 통해)와 같은 다른 회사들도 상당한 자금을 확보하며 업계의 혁신 역량을 강조하고 투자자의 신뢰를 높이고 있습니다. 2021년 5월 발표된 Exscientia와 Bristol Myers Squibb의 협력은 양사 파트너십에 있어 중요한 이정표였습니다. 12억 달러 이상의 가치를 지닌 이 계약은 AI를 활용하여 다양한 치료 표적에 대한 신약 개발의 효율성을 높이는 데 중점을 두고 있습니다. 이번 협력을 통해 PKC-세타 억제제(EXS4318)에 대한 최초 인체 임상시험이 성공적으로 진행되었으며, 이는 임상 개발에서 AI 기반 혁신의 실질적인 이점을 보여줍니다.

시장의 낙관적인 전망에도 불구하고, IBM은 일부 보도와는 달리 2023년 8월에 AI 신약 개발 기업을 인수하지 않았다는 점을 명확히 해야 합니다. 2022년, IBM은 기존 헬스케어 AI 이니셔티브를 재편하여 Merative를 설립했습니다. 전반적으로, 신약 개발 분야의 AI 발전은 전략적 파트너십, 진화하는 플랫폼, 그리고 기술 통합에 대한 집중적인 관심에 힘입어 지속적인 성장을 보일 것으로 예상됩니다.

신약 개발 시장 세분화에 있어서의 인공지능에 대한 통찰력

h3신약 개발 시장 응용 분야 전망에 있어서의 인공지능 ul

표적 식별

리드 최적화

약물 용도 변경

임상 시험

전임상 시험

h3신약 개발 시장 기술 전망에 있어서의 인공지능 ul

머신러닝

자연어 처리

딥러닝

지식 그래프

로봇 프로세스 자동화

h3신약 개발 시장 최종 사용에서의 인공지능 전망 ul

제약 회사

생명공학 회사

연구 기관

학술 기관

h3신약 개발 시장 워크플로우에서의 인공지능 전망 ul

데이터 마이닝

예측 모델링

임상 데이터 관리

분석법 개발

h3신약 개발 시장에서의 인공지능 지역 전망 ul

북미

유럽

남미

아시아 태평양

중동 및 아프리카