Künstliche Intelligenz (KI) in der Arzneimittelforschung: Marktgröße, Marktanteil und COVID-19-Auswirkungsanalyse, nach Arzneimitteltyp (kleine Moleküle und große Moleküle), nach Angebot (Software und Dienstleistungen), nach Technologie (maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache und andere). ), nach Anwendung (Endokrinologie, Kardiologie, Onkologie, Neurologie und andere), nach Endbenutzer (pharmazeutische und biotechnologische Unternehmen, akademische und Forschungsinstitute und andere) und regionale Prognose, 2023–2030

Der weltweite Markt für künstliche Intelligenz (KI) in der Arzneimittelforschung wurde im Jahr 2022 auf 3,00 Milliarden US-Dollar geschätzt und wird voraussichtlich von 3,54 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023 auf 7,94 Milliarden US-Dollar im Jahr 2030 wachsen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 12,2 % entspricht Zeitraum.

Künstliche Intelligenz spielt eine entscheidende Rolle im Arzneimittelentwicklungsprozess, der das Wachstum des Pharmasektors fördert. Der Prozess der Arzneimittelentdeckung und -entwicklung ist zeitaufwändig und teuer. Mit Hilfe künstlicher Intelligenz kann diesem Problem jedoch begegnet werden. Künstliche Intelligenz erkennt Hit- und Lead-Verbindungen und sorgt für eine schnellere Validierung des Wirkstoffziels und eine Optimierung des Wirkstoffstrukturdesigns. Pharmaunternehmen führen rasch Systeme ein, die sich auf künstliche Intelligenz konzentrieren, um Daten zu Genen, Varianten, Rezeptorzielen, Krankheitsereignissen und klinischen Studien zu nutzen und Zusammenhänge zwischen Arzneimitteln und Krankheiten herzustellen.

Die wachsende Patientenpopulation mit chronischen Krankheiten erhöht die Nachfrage nach wirksamen medizinischen Interventionen. Dies hat den Fokus der Hersteller auf die Einführung neuartiger Behandlungsansätze zu geringeren Herstellungskosten beeinflusst. Es wird erwartet, dass die Integration cloudbasierter Dienste und Anwendungen neue und umfassende Möglichkeiten für das Wachstum dieses Marktes schaffen wird. Es wird erwartet, dass wachsende Kooperationen und Partnerschaften zur Reduzierung von Zeit und Kosten des Arzneimittelentwicklungsprozesses die Einführung dieser Produkte und Dienstleistungen im Prognosezeitraum vorantreiben werden.

• Im Januar 2022 unterzeichnete Sanofi beispielsweise einen Vertrag zur Nutzung der Plattform für künstliche Intelligenz des britischen Start-ups Exscientia zur Durchführung von Forschungsstudien für Therapien von Stoffwechselerkrankungen. Die meisten großen Biopharma-Unternehmen haben ähnliche Kooperationen, was das Marktwachstum wahrscheinlich beschleunigen wird.

COVID-19-AUSWIRKUNGEN

Der starke Anstieg der Einführung künstlicher Intelligenz während der Pandemie wirkte sich positiv auf den Markt aus

Der COVID-19-Ausbruch hatte positive Auswirkungen auf das weltweite Wachstum des Marktes für künstliche Intelligenz in der Arzneimittelforschung im Jahr 2020. Die Pharmaindustrie konzentrierte sich auf die Einführung und Entwicklung sowohl präventiver als auch therapeutischer Interventionen, um der Entstehung von COVID-19 entgegenzuwirken. Mehrere Pharmaunternehmen haben Tools der künstlichen Intelligenz eingesetzt, um gezieltere Behandlungen zur Bekämpfung der COVID-19-Pandemie zu identifizieren. Diese auf künstlicher Intelligenz basierenden Tools halfen dabei, die Affinität zwischen den Medikamenten/Peptiden und der Zielsequenz infizierter Patienten zu testen, um bessere Impfstoffe oder Medikamente gegen COVID-19 zu entwickeln. Forscher auf der ganzen Welt haben mithilfe von auf künstlicher Intelligenz basierenden Ansätzen mehrere Impfstoffe/Medikamente gegen COVID-19 vorgeschlagen.

• Beispielsweise wurde künstliche Intelligenz im April 2022 von Pfizer erfolgreich eingesetzt, um Impfstoffversuche durchzuführen und die Verteilung zu beschleunigen. Pfizer nutzte künstliche Intelligenz, um sicherzustellen, dass der COVID-19-Impfstoff den Bedürfnissen des Einzelnen entspricht. Bereits vor der Pandemie begann Pfizer mit der Automatisierung seiner Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten durch die Integration künstlicher Intelligenz in sein Arbeitssystem.

Diese positiven Auswirkungen wurden auf die Umsätze von Unternehmen beobachtet, die diese Plattformen und Dienstleistungen für die Pharmaindustrie anbieten.

• Schrödinger, Inc. verzeichnete im Jahr 2020 ein Umsatzwachstum von 85,6 % im Vergleich zum Vorjahr in seinem Softwaresegment, das eine physikbasierte Plattform für das biopharmazeutische Unternehmen, um die Zeit bei der Entwicklung neuartiger Therapien zu verkürzen.


• Dieses Wachstum setzte sich im Jahr 2021 mit einem Wachstum von 82,1 % gegenüber dem Vorjahr im Softwaresegment fort. Für das Geschäftsjahr 2022 verzeichneten die im Softwaregeschäft erzielten Umsätze ein ähnliches Wachstum wie im Jahr vor der Pandemie.

Es wird erwartet, dass der Einsatz künstlicher Intelligenz in der Pharmaindustrie in der Zeit nach der Pandemie zunehmen wird, da Marktteilnehmer auf künstlicher Intelligenz basierende Tools und Dienstleistungen in ihre Arzneimittelentwicklungsprozesse einführen, um die Herstellungskosten innerhalb kurzer Zeit zu senken. Es wird erwartet, dass die zunehmende Zusammenarbeit zwischen Marktteilnehmern zur Einführung potenzieller Heilmittel oder Behandlungsansätze für verschiedene Krankheiten das Marktwachstum im Prognosezeitraum vorantreiben wird.

Künstliche Intelligenz in Markttrends für die Arzneimittelforschung

Künstliche Intelligenz-gestützte Biologiemodellierung und Zielerkennung zur Förderung des Marktwachstums

Der Pharmasektor ist auf Forschungs-, Klinik- und Geschäftsebene tätig. Diese Geschäftssegmente werden durch die Einführung künstlicher Intelligenz und Datentechnologien, neuartiger Rechenwerkzeuge und Infrastrukturlösungen neu definiert.

In der Arzneimittelforschung ist die Identifizierung neuer Wirkstoffziele ein entscheidender Schritt für die Entwicklung neuartiger, erstklassiger therapeutischer Arzneimittel. Traditionell wird dieser Schritt in der Arzneimittelentwicklung mithilfe eines Ligandenmoleküls durchgeführt, das bestimmte Proteine ​​beeinflusst, um geeignete Taschen für die Zielidentifizierung zu schaffen. Neuartige rechnerische Ansätze, die auf KI-Technologien basieren, identifizieren neue medikamentöse Proteintaschen in großem Maßstab und liefern manchmal proteomweite virtuelle Screens.

Die von künstlicher Intelligenz angetriebenen Marktteilnehmer bieten Target Discovery-as-a-Service für andere Organisationen an. Der Schwerpunkt dieser Dienste liegt auf der Validierung, Gestaltung und Entdeckung neuartiger Ziele. Die Marktteilnehmer gehen aktiv strategische Allianzen ein, um gemeinsam die Vorteile dieser Plattformen und Dienste zu nutzen.

• Beispielsweise unterzeichnete Insilico Medicine im November 2022 einen Vertrag über 1,2 Milliarden US-Dollar mit Sanofi zur Entdeckung von bis zu sechs neuen Zielen unter Nutzung der Pharma.AI-Plattform von Insilico Medicine.

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Künstliche Intelligenz in den Wachstumsfaktoren des Arzneimittelforschungsmarktes

Wachstum der Patientenpopulation mit chronischen Krankheiten, um die Akzeptanzrate künstlicher Intelligenz (KI) in der Arzneimittelforschung zu steigern

Das Auftreten von Epidemien und Pandemien wie Influenza und COVID-19 sowie die Verbreitung schwerer chronischer Krankheiten wie Krebs und Herzerkrankungen erhöhen den anhaltenden Bedarf an der Entdeckung neuartiger Medikamente. Die zunehmende Prävalenz chronischer Krankheiten steigert die bereits wachsende Nachfrage nach KI-gestützten Lösungen auf dem Markt der Arzneimittelforschung. Chronische Krankheiten stellen eine erhebliche wirtschaftliche Belastung für die Gesundheitsdienste dar und sind weltweit ein großes Problem der öffentlichen Gesundheit. Den Chroniken der Vereinten Nationen zufolge wird die weltweite Belastung durch chronische Krankheiten bis 2030 voraussichtlich auf 56 % ansteigen. Der stärkste Anstieg wird in den Regionen Afrika, Asien und östliches Mittelmeer erwartet.

Um dieser wachsenden Nachfrage nach neuartigen und wirksamen Behandlungen gerecht zu werden, gehen Branchenakteure strategische Kooperationen ein, um den Arzneimittelentdeckungs- und -entwicklungsprozess durch die Einbeziehung der Vorteile künstlicher Intelligenz zu beschleunigen.

• Im Juli 2023 erwarb BioNTech InstaDeep Ltd., ein führendes Unternehmen im Bereich künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Ziel der Übernahme war es, die Fähigkeiten von BioNTech in der KI-gesteuerten Arzneimittelforschung und im Entwicklungsprozess von Immuntherapien und Impfstoffen der nächsten Generation zur Behandlung von Krankheiten mit hohem ungedecktem medizinischem Bedarf zu stärken. Von solchen strategischen Kooperationen wird erwartet, dass sie die Akzeptanzrate von Angeboten für künstliche Intelligenz steigern und damit das Marktwachstum ankurbeln.

Vorteile, die künstliche Intelligenz im Arzneimittelentwicklungsprozess bietet, um das Marktwachstum voranzutreiben

Die Entdeckung von Arzneimitteln ist ein mehrstufiger Prozess, der Zielidentifizierung, Hochdurchsatz-Screening, Validierung, Sicherheits- und Wirksamkeitsprotokolle, Tierstudien und klinische Studien und behördliche Genehmigung. Der Prozess ist teuer und zeitaufwändig und birgt bei jedem Schritt ein hohes Fehlerrisiko.

• Die Entwicklung eines neuen Medikaments dauert etwa 14,6 Jahre und kostet durchschnittlich etwa 2,6 Milliarden US-Dollar, wie aus einer 2019 von den Tufts Centers veröffentlichten Studie hervorgeht.

Die Integration von auf künstlicher Intelligenz basierenden Methoden in mehreren Phasen dieses Prozesses, wie z. B. der Identifizierung neuer Ziele, der Bewertung der Wechselwirkungen zwischen Medikamenten und Zielmolekülen, der Untersuchung von Krankheitsmechanismen und der Verbesserung des Verbindungsdesigns und der Optimierung des Moleküls, senkt die Herstellungskosten. Künstliche Intelligenz löst wichtige Herausforderungen der Branche und beschleunigt den Entdeckungsprozess erheblich, um Unternehmen dabei zu unterstützen, einen beträchtlichen Teil ihrer Kosten zurückzufordern. Es wird erwartet, dass diese Vorteile der künstlichen Intelligenz bei der Reduzierung des Zeit- und Kostenaufwands für die Entdeckung und Entwicklung von Arzneimitteln das Marktwachstum vorantreiben werden.

BESCHRÄNKENDE FAKTOREN

Mangelnde Standardisierung der Datenqualität kann die Implementierung künstlicher Intelligenz im Arzneimittelentwicklungsprozess behindern

Trotz der hohen Erfolgszahlen müssen sich Pharmaunternehmen bestimmten Herausforderungen stellen, um die Vorteile der künstlichen Intelligenz (KI) im Prozess der Arzneimittelentwicklung zu nutzen. Beispielsweise erschweren kleinere und komplexere Datensätze die Implementierung künstlicher Intelligenz-basierter Tools. Pharmazeutische Datensätze sind in der Regel kleiner, mit weniger Patienten und weniger Beobachtungen pro Patient, was es schwieriger macht, aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, da die meisten Algorithmen der künstlichen Intelligenz zum Lernen große Datensätze benötigen.

Darüber hinaus ist die Erstellung großer Datenmengen für jede Art von Krankheit aufgrund der großen Anzahl von Krankheiten und der relativ geringen Zahl ihrer jeweiligen Inzidenzen eine große Herausforderung.

Ebenso gibt es weniger Datensätze und weitaus mehr Funktionen für jeden Datensatz, die in mehreren Formaten vorliegen. KI-Systeme für die Arzneimittelentwicklung müssen in der Lage sein, vielfältige und komplexe Daten zu unterstützen, beispielsweise digitale Bildgebung und Kommunikation für die Medizin (DICOM). Dieser Mangel an Verfügbarkeit hochwertiger Daten in einem Standardformat kann ein Hindernis für die Implementierung von Tools der künstlichen Intelligenz im Arzneimittelentwicklungsprozess darstellen. Dadurch wird das Marktwachstum eingeschränkt.

Künstliche Intelligenz in der Marktsegmentierungsanalyse für die Arzneimittelforschung

Nach Medikamententypanalyse

Vergleichsweise niedrige Kosten für die Entdeckung kleiner Moleküle zur Steigerung des Wachstums im Segment der kleinen Moleküle

Nach Medikamententyp ist der Markt in kleine und große Moleküle unterteilt.

Das Segment der kleinen Moleküle hielt im Jahr 2022 einen dominanten Marktanteil der künstlichen Intelligenz (KI) in der Arzneimittelforschung. Das Wachstum des Segments wird auf die Verfügbarkeit einer großen Anzahl klinischer Daten für diese Moleküle zurückgeführt. Der Einsatz künstlicher Intelligenz zur Analyse dieser Datensätze beschleunigt den Arzneimittelentwicklungsprozess und verkürzt den Arzneimittelzulassungsprozess. Diese Moleküle haben vorhersehbare Eigenschaften, was den Prozess der Arzneimittelentwicklung kosteneffektiv macht. Darüber hinaus steigern zahlreiche Unternehmen, die sich auf Prozesse zur Entdeckung kleiner Moleküle konzentrieren, die Nachfrage nach einer effektiven Implementierung von Lösungen der künstlichen Intelligenz.

• Laut einem Forschungsbericht, der im März 2021 vom Medicine in Drug Discovery Journal veröffentlicht wurde, machen kleine Moleküle mehr als 90 % des aktuellen globalen Pharmamarktes aus. Den Daten der US-amerikanischen FDA zufolge handelte es sich bei 182 der 293 im Zeitraum 2017–2022 zugelassenen chemischen Substanzen um kleine Moleküle. Diese Dominanz wird auf die Vorteile zurückgeführt, die diese Moleküle hinsichtlich des Herstellungsprozesses und der Kosten bieten und die voraussichtlich das Wachstum des Segments steigern werden.

Große Moleküle hatten im Jahr 2022 vergleichsweise einen geringeren Anteil am Weltmarkt. Die Anzahl der Labore, die sich auf die Forschung und Entwicklung großer Moleküle konzentrieren, ist aufgrund der Komplexität des Prozesses begrenzt. Dies schränkt die Verfügbarkeit ausreichender Daten für die effektive Umsetzung von Lösungen der künstlichen Intelligenz ein und ist einer der entscheidenden Faktoren, die für den geringeren Marktanteil verantwortlich sind. Es wird jedoch erwartet, dass die zunehmenden Investitionen der Marktteilnehmer in die Entdeckung und Entwicklung großmolekularer Arzneimittel, um bessere therapeutische Wirkungen zu erschwinglichen Preisen zu bieten, die Nachfrage nach Lösungen für künstliche Intelligenz im Prognosezeitraum ankurbeln werden.

• Beispielsweise erhöhte das Serum Institute of Life Sciences im November 2022 seine Investition in Biocon Biologics, indem es ein Darlehen in Höhe von 150 Millionen US-Dollar in Eigenkapital umwandelte. Wachsende Investitionen in die Entwicklung dieser Moleküle dürften das Wachstum des Segments im Prognosezeitraum vorantreiben.

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Durch das Angebot einer Analyse

Einführung neuartiger Plattformen zur Förderung des Wachstums im Softwaresegment

Durch das Angebot wird der Markt in Software und Dienstleistungen segmentiert.

Das Softwaresegment dominierte den Markt im Jahr 2022 aufgrund der kontinuierlichen Einführung neuartiger Lösungen mit erweiterten Funktionen durch Marktteilnehmer.

• Zum Beispiel hat BenchSci im Februar 2023 ASCEND eingeführt. Diese Software für künstliche Intelligenz zielt darauf ab, die präklinische Phase der Arzneimittelentwicklung zu beschleunigen, indem sie biologische Erkenntnisse extrahiert, die der Krankheit zugrunde liegen.

Erhöhte Investitionen der Marktteilnehmer in die Einführung neuartiger Lösungen, um die Schritte des Arzneimittelentwicklungsprozesses zu reduzieren und den Entwicklungsprozess des Kandidaten zu beschleunigen, dürften das Wachstum des Segments vorantreiben.

Das Dienstleistungssegment wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer vergleichsweise geringeren CAGR wachsen. Es mangelt an Fachkräften, die für das Anbieten und Installieren von KI-Lösungen ausgebildet sind, was den Gesamtaufwand erhöht. Darüber hinaus bieten einige Unternehmen Dienstleistungen zur Abwicklung bestimmter Schritte der Arzneimittelentwicklung an und nicht des gesamten Prozesses. Diese Faktoren tragen zum langsameren Wachstum des Segments bei.

Durch Technologieanalyse

Wachsende Präferenz für maschinelles Lernen führte zur Dominanz des Segments

Auf der Grundlage der Technologie ist der Markt in maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache und andere unterteilt.

Die wachsende Präferenz für maschinelles Lernen führte zu seiner Marktbeherrschung im Prognosezeitraum. Durch maschinelles Lernen entstehen Vorhersagemodelle, die in den Schritten vor präklinischen Studien deutlich an Bedeutung gewonnen haben. Ansätze des maschinellen Lernens (ML) bieten eine Reihe von Tools, die die Entdeckung und Entscheidungsfindung verbessern Gut spezifizierte Fragen mit reichlichen und hochwertigen Daten.

• Laut einem im Februar 2023 von Cell Reports Methods veröffentlichten Forschungsartikel hat maschinelles Lernen viele Anwendungen in der Arzneimittelentwicklung gefunden, darunter FDA-Zulassungsvorhersagen, die Gestaltung klinischer Studien, die Umwidmung von Arzneimitteln und sogar die Generierung neuer therapeutischer Ziele.
  

Das Segment der Verarbeitung natürlicher Sprache hatte im Jahr 2022 einen beträchtlichen Marktanteil. Die Technologie kann strukturierte Informationen aus textbasierten Dokumenten extrahieren. Die Vorteile dieser Technologie, aus einer großen Menge an Informationen konkrete Erkenntnisse abzuleiten, tragen zum Wachstum des Segments bei. Zu den weiteren Technologien zählen unter anderem maschinelles Sehen, Automatisierung und Robotik. Es wird erwartet, dass das Segment im Prognosezeitraum mit einer vergleichsweise geringeren CAGR wachsen wird. Diese Technologien befinden sich noch in einem sehr frühen Entwicklungsstadium und erfordern eine große Menge an Daten, um sie zu verarbeiten und gewünschte Ergebnisse zu liefern. Beispielsweise extrahiert die Verarbeitung natürlicher Sprache wertvolle Erkenntnisse aus großen Mengen unstrukturierter Daten wie wissenschaftlicher Literatur, Berichten über klinische Studien und Patientenakten.

Durch Anwendungsanalyse

Zunehmende klinische Studien für die Onkologie treiben das Wachstum des Onkologiesegments voran

Je nach Anwendung ist der Markt in Endokrinologie, Kardiologie, Onkologie, Neurologie und andere unterteilt.

Das Segment Onkologie dominierte im Jahr 2022 den Weltmarkt. Das Wachstum des Segments ist auf die zunehmende Prävalenz von Krebserkrankungen und den wachsenden Bedarf an der Einführung wirksamer Therapiemaßnahmen zu deren Bekämpfung zurückzuführen. Dies hat die Investitionen und klinischen Studien in diesem Therapiebereich erhöht. Darüber hinaus gibt es eine große Anzahl von auf künstlicher Intelligenz basierenden Algorithmen, die leistungsstarke Werkzeuge für die Entwicklung von Krebsmedikamenten mit Unterstützung künstlicher Intelligenz bereitstellen. Diese Faktoren tragen kumulativ zum Wachstum des Segments bei.

Das Segment Neurologie hatte im Jahr 2022 einen beachtlichen Marktanteil. Das Segment umfasst neurodegenerative Erkrankungen, neuropathische Schmerzen und psychiatrische Erkrankungen. Es wird erwartet, dass die wachsenden Investitionen der Marktteilnehmer in die Entdeckung neurologischer Medikamente die Nachfrage nach der Integration künstlicher Intelligenz steigern und zu einem Segmentwachstum führen werden.

• Im Juni 2022 investierte Biogen beispielsweise mehr als 700 Millionen US-Dollar in den präklinischen oralen Parkinson-Kandidaten AL01811 von Alectos.

Das Segment Kardiologie hatte einen vergleichsweise geringeren Anteil, gefolgt von der Endokrinologie. Die begrenzte Anzahl an Kandidaten in klinischen Studien für diese Therapiebereiche trägt zu einem langsameren Wachstum im Prognosezeitraum bei. Begrenzte verfügbare Datensätze und Investitionen in andere Krankheiten sind für das langsamere Wachstum anderer Segmente im Prognosezeitraum verantwortlich.

Nach Endbenutzeranalyse

Wachsende Kooperationen führten zur Dominanz des Segments Pharma- und Biotechnologieunternehmen

Nach Endverbraucher ist der Markt in pharmazeutische und biotechnologische Unternehmen, akademische und Forschungsinstitute und andere unterteilt.

Das Segment Pharma- und Biotechnologieunternehmen hatte im Jahr 2022 einen dominanten Anteil. Das Wachstum des Segments ist auf den wachsenden Fokus der Pharmaindustrie auf die Integration von Angeboten künstlicher Intelligenz in ihre Arzneimittelforschungsprogramme durch strategische Allianzen zurückzuführen, was die Nachfrage ankurbelt für diese Lösungen. Beispielsweise ging Exscientia im Jahr 2021 eine Partnerschaft mit einem deutschen biomedizinischen Unternehmen, Evotec, ein, um eine neuartige Krebsbehandlung zu entwickeln. Der A2a-Rezeptor-Antagonist-Medikamentkandidat wurde innerhalb von acht Monaten nach Projektstart entdeckt. Eine solche Zusammenarbeit reduziert die Herstellungskosten und minimiert auch die für die Fertigstellung eines Programms erforderliche Zeit, was anschließend das Wachstum des Segments steigert.

Es wird erwartet, dass das Segment der akademischen und Forschungsinstitute im Prognosezeitraum den zweitgrößten Anteil halten wird. Es wird erwartet, dass die zunehmende Finanzierung von Forschungsprojekten auf akademischer und Forschungsinstitutsebene zur Durchführung von Pilotstudien das Wachstum des Segments im Prognosezeitraum vorantreiben wird. Das Segment „Andere“ umfasst Vertragshersteller von Arzneimitteln, Krankenhäuser und Kliniken, in denen die Integration dieser Lösungen aufgrund von Kostenbeschränkungen schwierig sein kann, was das Wachstum des Segments begrenzt.

REGIONALE EINBLICKE

Geografisch ist der globale Markt für künstliche Intelligenz in der Arzneimittelforschung in Nordamerika, Europa, den asiatisch-pazifischen Raum, Lateinamerika sowie den Nahen Osten und Afrika unterteilt.

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Die Marktgröße Nordamerikas wurde im Jahr 2022 auf 2,08 Milliarden US-Dollar geschätzt und es wird erwartet, dass sie sich im Prognosezeitraum zu einer führenden Region auf dem Weltmarkt entwickeln wird. Das Wachstum in dieser Region ist auf die starke Präsenz von Pharmaunternehmen und ihre strategischen Allianzen mit Unternehmen zurückzuführen, die Lösungen für künstliche Intelligenz anbieten. Die wachsende Notwendigkeit, die Kosten für die Entdeckung und Entwicklung von Arzneimitteln zu kontrollieren, lässt die Nachfrage nach Lösungen für künstliche Intelligenz in der gesamten Region steigen. Darüber hinaus treibt die zunehmende Prävalenz chronischer Krankheiten in Verbindung mit den wachsenden Investitionen in Arzneimittelforschungsprozesse das Marktwachstum in der gesamten Region voran. Laut einem im Januar 2023 von Cushman & Wakefield veröffentlichten Artikel entfielen 72 % der Mittel für 2022 in den USA auf Arzneimittelforschung und Biotechnologie. Dies dürfte das Marktwachstum in der gesamten Region vorantreiben.

Der europäische Markt für künstliche Intelligenz in der Arzneimittelforschung hatte im Jahr 2022 den zweitgrößten Anteil. Der wachsende Fokus der Hersteller auf die Einführung neuartiger Behandlungsinterventionen zu erschwinglichen Kosten durch Reduzierung des Herstellungsprozesses erhöht den Bedarf an der Integration künstlicher Intelligenz. Der zunehmende Einsatz künstlicher Intelligenz in der Arzneimittelforschung und -entwicklung in der gesamten Region trägt zum Marktwachstum bei.

Der Markt für künstliche Intelligenz in der Arzneimittelforschung im asiatisch-pazifischen Raum wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit der höchsten CAGR wachsen. Die wachsende Prävalenz chronischer Krankheiten und die starke Präsenz von Arzneimittelherstellern in dieser Region sind einige der Faktoren, die zum Wachstum der Region im Prognosezeitraum beitragen.

Für den Nahen Osten, Afrika und Lateinamerika wird im Prognosezeitraum aufgrund der begrenzten Gesundheitsausgaben und der mangelnden Präsenz von Herstellern in diesen Regionen ein vergleichsweise langsameres Wachstum erwartet.

Liste der wichtigsten Unternehmen im Markt für künstliche Intelligenz in der Arzneimittelforschung

Strategische Allianzen, die von wichtigen Akteuren initiiert werden, um ihre Marktposition zu stärken, treiben das Marktwachstum voran

Im Hinblick auf die Wettbewerbslandschaft ist der Markt hart umkämpft und verfügt über starke Angebote mehrerer Marktteilnehmer. Wichtige Akteure wie Microsoft, Exscientia, Benevolent AI und andere konzentrieren sich auf strategische Allianzen mit Pharmaunternehmen, um die Entwicklung von Pipeline-Kandidaten zu beschleunigen. So ist Exscientia im September 2023 eine mehrjährige Zusammenarbeit mit der Merck KGaA eingegangen. Im Rahmen dieser Zusammenarbeit wird Merck KGaA die auf künstlicher Intelligenz basierenden Präzisions-Arzneimitteldesign- und -forschungsfähigkeiten von Exscientia für die Entdeckung neuartiger niedermolekularer Arzneimittelkandidaten in den Bereichen Onkologie, Neuroinflammation und Immunologie.

Einige andere prominente Akteure, wie unter anderem Atomwise Inc., Schrödinger, Inc., Insilico Medicine, Alphabet Inc. und IBM Watson Health, konzentrieren sich aktiv auf die Stärkung ihrer Portfolios, um ihre Marktpräsenz zu erhöhen. Im Jahr 2021 gründete Alphabet Inc. zusammen mit DeepMind Isomorphic Labs, um künstliche Intelligenz in der Arzneimittelforschung und Grundlagenbiologie anzuwenden.

LISTE DER WICHTIGSTEN UNTERNEHMEN IM PROFIL:

• Microsoft (USA)


• Schrödinger, Inc. (USA) )


• Cresset (Großbritannien)


• IBM (USA)


• Atomwise Inc. (USA)


• Insilico Medicine (USA)


• Exscientia (Großbritannien)


• BenevolentAI (Großbritannien)


• Aria Pharmaceuticals, Inc. (USA)


• Integral BioSciences (USA)


• Alphabet Inc. (USA)

WICHTIGSTE ENTWICKLUNGEN DER INDUSTRIE:

• November 2022: Cyclica erhielt von der Bill & Melinda Gates Foundation einen Zuschuss in Höhe von 1,8 Millionen US-Dollar, um seine auf künstlicher Intelligenz basierende Arzneimittelforschungsplattform zur Entdeckung neuer nicht-hormoneller Wirkstoffe einzusetzen und dabei mehrere wenige Daten zu nutzen biologische Ziele.


• Oktober 2022: Ginkgo Bioworks, ein horizontaler Plattformanbieter für Zellprogrammierung, übernimmt Zymergen. Es wird erwartet, dass die Übernahme die Plattform von Ginkgo durch die Integration starker Automatisierungs- und Softwarefähigkeiten sowie einer Fülle von Erfahrungen in verschiedenen biologischen Ingenieuransätzen verbessern wird.


• September 2022: CytoReason, ein in Israel ansässiges Biologiemodellierungsunternehmen, hat im Wert von 110 Millionen US-Dollar mit Pfizer zusammengearbeitet. Pfizer begann, die biologischen Modelle von CytoReason in der Forschung zu nutzen, um neue Medikamente für immunvermittelte Krankheiten und Krebsimmuntherapien zu entwickeln.


• August 2022: Sanofi schließt mit Atomwise einen Deal zur Medikamentenentwicklung im Wert von 1,2 Milliarden US-Dollar ab. Gemäß der Vereinbarung zahlte Sanofi im Voraus 20 Millionen US-Dollar, um die AtomNet-Plattform des US-Unternehmens für die Erforschung kleiner Moleküle für bis zu fünf Wirkstoffziele zu nutzen.


• Mai 2022: AstraZeneca arbeitete mit BenevolentAI zusammen, um ein zweites Lungenfibrose-Ziel aus der auf künstlicher Intelligenz basierenden Arzneimittelforschungsplattform von BenevolentAI zu sammeln.

BERICHTSBEREICH

Eine infografische Darstellung von Künstliche Intelligenz im Drug Discovery-Markt

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Der Forschungsbericht bietet eine detaillierte Analyse des Marktes. Es konzentriert sich auf Schlüsselaspekte wie führende Unternehmen, Angebote, Technologie, Anwendungen und Endbenutzer. Darüber hinaus bietet es unter anderem Einblicke in die Markttrends, die Auswirkungen von COVID-19 und die Prävalenz wichtiger chronischer Krankheiten. Zusätzlich zu den oben genannten Faktoren umfasst der Bericht mehrere Faktoren, die in den letzten Jahren zum Wachstum des Marktes beigetragen haben.

Umfang und Segmentierung des Berichts