Asia-Pacific Artificial Intelligence (AI) en Drug Discovery Market Size, Share, and Trends Analysis Report – Industry Overview and Forecast to 2033

Asia-Pacific Artificial Intelligence (AI) en Drug DiscoveryPanorama general del mercado

La Inteligencia Artificial Asia-Pacífico (AI) en el mercado de descubrimiento de drogas fue valorada enUSD 660.36 millones en 2025y se prevé que alcance17.753,93 millones de dólares en 2033, creciendo en unCAGR of 50,9% from 2026 to 2033El mercado es testigo de una fuerte expansión impulsada por el aumento de la adopción de plataformas impulsadas por AI en investigación farmacéutica, el aumento de las inversiones en medicina de precisión y la creciente demanda de procesos de desarrollo de drogas más rápidos y eficientes en función de los costos en las economías emergentes y desarrolladas de la región.

La creciente carga de enfermedades crónicas y complejas, junto con la necesidad de reducir el tiempo y el costo asociados con el descubrimiento tradicional de drogas, está acelerando la integración de las herramientas de aprendizaje automático, aprendizaje profundo y generación de herramientas de IA en la investigación temprana. Además, las iniciativas gubernamentales de apoyo para la atención de la salud digital, la expansión de los ecosistemas de startups de biotecnología y las colaboraciones entre las empresas farmacéuticas y los proveedores de tecnología AI están impulsando aún más la adopción. La identificación de objetivos, la optimización de plomo y el modelado predictivo impulsados por la IA se están convirtiendo cada vez más en componentes esenciales de los flujos de trabajo modernos de descubrimiento de drogas en los mercados de Asia y el Pacífico.

Principales tendencias del mercado "

• China dominó el mercado Asia Artificial Intelligence (AI) en Drug Discovery con la mayor cuota de ingresos del 38,6% en 2025, con el apoyo de sólidas capacidades de fabricación farmacéutica, rápida integración de AI en empresas de biotecnología, e importantes inversiones respaldadas por el gobierno en innovación en ciencias de la vida.
• El segmento de aprendizaje automático lideró el mercado con una cuota del 42,6% en 2025, impulsada por su aplicación generalizada en el modelado predictivo, la detección de compuestos y el análisis de interacción con los fármacos.
• Se espera que la India sea el país de más rápido crecimiento en un CAGR de 19,4% de 2026 a 2033, alimentado por organizaciones de investigación de contratos en expansión (CRO), adopción digital creciente de salud, y creciente colaboración entre empresas farmacéuticas y empresas de inteligencia artificial.
• Profundidad El aprendizaje es la tecnología de más rápido crecimiento, proyectada para registrar un CAGR de 23,1%, reflejando el aumento de la demanda de su capacidad superior en el manejo de datos biológicos complejos como estructuras de proteínas y secuencias genómicas.
• El segmento Small Molecule dominaba la categoría de droga con una cuota de ingresos del 58,7% en 2025, liderada por su fuerte compatibilidad con plataformas de detección impulsadas por AI y procesos de fabricación establecidos.
• El software representaba el 63,2% del mercado, preferido por su amplia adopción de plataformas de IA, herramientas de análisis predictivas y sistema de modelado de drogas.
• El segmento de Enfermedades Neurodegenerativas es la categoría de indicación de mayor crecimiento, con un CAGR de 22,8%, impulsado por el aumento de la prevalencia de las enfermedades de Alzheimer y Parkinson en las poblaciones de envejecimiento.

Tamaño del mercado

• Valor mundial del mercado (2025): 660,36 millones de dólares
• Valor de mercado esperado (2033): 17.753,93 millones de dólares
• CAGR prefabricado (2026–2033): 50,9%
• País líder en 2025: China
• País de cultivo más rápido: India

Ámbito de presentación de informesAsia-Pacific Artificial Intelligence (AI) en Drug Discovery Market Segmentation

Asia-Pacífico Inteligencia Artificial (AI) en tendencias del mercado del descubrimiento de drogas

Tendencia: Ampliación de las plataformas de descubrimiento de drogas de precisión transportadas por IA

Las empresas farmacéuticas y biotecnológicas de toda Asia están cambiando cada vez más hacia plataformas de descubrimiento de drogas de precisión habilitadas para AI para mejorar la velocidad, la precisión y los índices de éxito en la primera etapa de R sensible. Estas plataformas integran el aprendizaje automático, la IA generativa y los datos multiómicos (genomics, proteomics y metabolomics) para identificar nuevos objetivos de drogas y optimizar compuestos de plomo más eficientemente que los métodos tradicionales. Este cambio también permite enfoques de medicina personalizada, especialmente en oncología y enfermedades raras, donde los datos biológicos específicos para pacientes pueden modelarse computacionalmente para predecir la respuesta al tratamiento.

Por ejemplo, en enero de 2025, Insilico Medicine amplió sus operaciones de descubrimiento de drogas impulsadas por AI en China, fortaleciendo su oleoducto para los candidatos a fármacos oncológicos utilizando modelos de generación molecular profunda y aprendizaje de refuerzo basados en el aprendizaje. This development highlights how AI platforms are moving from experimental tools to core drug discovery infrastructure across Asia.

Asia-Pacific Artificial Intelligence (AI) en Drug Discovery Market Dynamics

Propulsor de mercado clave: aumento de la demanda de desarrollo de drogas rentable y más rápido

La creciente prevalencia del cáncer, los trastornos cardiovasculares y las enfermedades neurológicas en toda Asia ejerce una presión significativa sobre las empresas farmacéuticas para acelerar los plazos de descubrimiento de drogas y reducir los gastos de R plagaD. El desarrollo tradicional de drogas suele durar más de un decenio con altas tasas de fracaso, lo que hace que las soluciones basadas en la inteligencia artificial sean muy atractivas para la reducción del riesgo y la mejora de la eficiencia. Las tecnologías de IA permiten la detección virtual de miles de millones de compuestos, análisis de toxicidad predictiva y optimización de plomo más rápida, lo que reduce significativamente la dependencia de experimentos costosos de laboratorio. Esto es particularmente valioso en Asia, donde las empresas farmacéuticas están escalando las capacidades de innovación pero todavía enfrentan limitaciones de costos en comparación con los mercados occidentales.

Por ejemplo, en marzo de 2024, Exscientia colaboró con una empresa farmacéutica con sede en Japón para acelerar el diseño de drogas oncológicas de precisión con ayuda de inteligencia artificial. La asociación apalancó modelos moleculares automatizados y algoritmos de aprendizaje activos para acortar ciclos de selección de compuestos y mejorar la calidad de los candidatos.

Restricción clave / desafío: Estandarización limitada de datos y complejidad de alta integración

A pesar del fuerte impulso en materia de adopción, la AI de Asia en el mercado del descubrimiento de drogas enfrenta importantes desafíos relacionados con conjuntos de datos biomédicos fragmentados y la calidad de los datos inconsistentes en instituciones de investigación, hospitales y empresas de biotecnología. Los sistemas de inteligencia artificial requieren conjuntos de datos grandes, estandarizados y bien anotados para ofrecer predicciones precisas, pero muchas organizaciones luchan con entornos de datos silenciados y diferencias reglamentarias en todos los países. Además, integrar plataformas de IA con flujos de trabajo farmaceuticos de I+D es complejo, ya que muchas empresas todavía dependen de tuberías experimentales tradicionales. Esto conduce a ineficiencias operativas, limitaciones de formación modelo y un despliegue más lento de ideas impulsadas por AI en el desarrollo de drogas en el mundo real.

Por ejemplo, en junio de 2023, varias empresas biotecnológicas de la India informaron de retrasos en la validación de modelos de detección de drogas basados en AI debido a conjuntos de datos de ensayos clínicos inconsistentes y fuentes de datos genómicos fragmentados en múltiples instituciones de investigación. Esto refleja una limitación estructural más amplia en la ampliación de la adopción de IA uniformemente en toda la región.

Oportunidad de mercado clave: Ampliación de ecosistemas de descubrimiento de drogas habilitados para la IA y colaboración

La mayor oportunidad en el mercado de Asia radica en la rápida expansión de los ecosistemas de colaboración que involucran a empresas farmacéuticas, empresas de inteligencia artificial, instituciones académicas y organizaciones de investigación respaldadas por el gobierno. Estas colaboraciones permiten el acceso compartido a infraestructuras de computación de alto rendimiento, grandes conjuntos de datos biológicos y algoritmos avanzados de inteligencia artificial, lo que reduce significativamente las barreras de entrada para la innovación. Las plataformas basadas en la nube están democratizando aún más el acceso a las herramientas de descubrimiento de drogas de IA, permitiendo que las empresas de biotecnología más pequeñas y los laboratorios de investigación participen en el desarrollo de drogas de alto nivel sin inversiones de infraestructura pesada. Este enfoque basado en los ecosistemas es especialmente fuerte en países como China, Corea del Sur y Japón, donde las iniciativas nacionales están promoviendo activamente la innovación sanitaria impulsada por la IA.

Por ejemplo, en septiembre de 2025, un consorcio de empresas de biotecnología surcoreana lanzó una plataforma nacional de descubrimiento de drogas AI diseñada para apoyar la investigación colaborativa, la detección virtual a gran escala y las bibliotecas compuestas compartidas. Esta iniciativa demuestra cómo la integración a nivel de los ecosistemas se está convirtiendo en un factor clave de crecimiento para la región.

Asia-Pacífico Inteligencia Artificial (AI) en el mercado de descubrimiento de drogas

La Inteligencia Artificial Asia-Pacífico (AI) en el mercado de descubrimiento de drogas se segmenta sobre la base de aplicaciones, tecnología, tipo de droga, oferta, indicación y uso final.

• By Application

Sobre la base de la aplicación, la IA de Asia y el Pacífico en el mercado de descubrimiento de drogas se segmenta en nuevos candidatos a drogas, optimización y recuperación de drogas, pruebas y aprobación preclínicas, monitoreo de drogas, búsqueda de nuevos objetivos y caminos asociados a la enfermedad, comprensión de los mecanismos de enfermedad, agregación y sintetización de información, formación " calificación de hipótesis, diseño de drogas de novo, encontrando objetivos de drogas de un medicamento viejo, y otros. El segmento Novel Drug Candidatos dominó el mercado con una participación del 29,8% en 2025, impulsada por la fuerte demanda de aceleración de los oleoductos de descubrimiento de drogas en fase temprana. Las empresas farmacéuticas de Asia y el Pacífico utilizan cada vez más modelos de IA para identificar nuevas entidades químicas más rápido y con mayores probabilidades de éxito. Este segmento se beneficia de conjuntos de datos genómicos a gran escala y mejora la precisión de modelado predictivo. Las herramientas de detección virtual y simulación molecular basadas en IA reducen significativamente los plazos de descubrimiento preclínico. La creciente inversión en oncología e investigación de enfermedades raras está fortaleciendo aún más la demanda. Los avances continuos en la IA generativa están mejorando la novedad y eficiencia compuestas.

Se espera que el segmento De Novo Drug Design sea el más rápido crecimiento en un CAGR de 22,4% de 2026 a 2033, impulsado por el creciente uso de modelos generadores de IA y aprendizaje profundo para crear estructuras moleculares totalmente nuevas. Este enfoque elimina la dependencia de las bibliotecas compuestas existentes y permite una identificación más rápida de candidatos de drogas de alto potencial. Las empresas farmacéuticas están adoptando cada vez más plataformas de química generativa impulsadas por AI para el desarrollo de medicamentos de precisión. La creciente demanda de oncología altamente específica y terapias neurodegenerativas de enfermedades está acelerando la adopción. La infraestructura computacional basada en la nube apoya aún más la escalabilidad de los modelos de diseño de novo. La expansión de las colaboraciones entre las startups de AI y las empresas de biotecnología también alimenta el crecimiento en los mercados de Asia y el Pacífico.

• By Technology

Sobre la base de la tecnología, el mercado se centra en el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, el procesamiento del lenguaje natural y otros. El segmento de aprendizaje automático dominaba el mercado con un 42,6% de participación en 2025, debido a su aplicación generalizada en el modelado predictivo, la detección de compuestos y el análisis de interacción con el torto. Los algoritmos de aprendizaje automático son ampliamente utilizados por las empresas farmacéuticas para analizar grandes conjuntos de datos biológicos e identificar potenciales candidatos a drogas. La tecnología es altamente eficaz para mejorar la precisión y reducir los resultados falsos positivos en la investigación en fase temprana. Una fuerte integración con plataformas de química y bioinformática está mejorando aún más su adopción. La mejora continua de la eficiencia del algoritmo y la disponibilidad de datos refuerza el liderazgo del mercado. Sigue siendo la tecnología fundamental para la mayoría de los sistemas de descubrimiento de drogas AI en Asia y el Pacífico.

Se proyecta que el segmento de Aprendizaje Profundo sea el más rápido en un CAGR de 23,1% de 2026 a 2033, impulsado por su capacidad superior en el manejo de datos biológicos complejos como estructuras de proteínas y secuencias genómicas. Los modelos de aprendizaje profundo permiten una predicción más precisa de las interacciones de los fármacos y las vías de enfermedad. Aumentar la disponibilidad de infraestructuras informáticas de alto rendimiento está acelerando la adopción en todas las organizaciones de investigación. Las empresas farmacéuticas están aprovechando redes neuronales profundas para el diseño de drogas generativas y la predicción de toxicidad. La creciente demanda de medicina de precisión y terapias personalizadas está impulsando aún más la adopción. Los avances rápidos en los modelos basados en transformadores están mejorando significativamente las capacidades de descubrimiento de drogas.

• Por tipo de drogas

Sobre la base del tipo de drogas, el mercado se segmenta en pequeñas moléculas y grandes medicamentos de molécula. El segmento Small Molecule dominaba el mercado con una participación del 58,7% en 2025, impulsada por su fuerte compatibilidad con plataformas de detección impulsadas por AI y procesos de fabricación establecidos. Las pequeñas moléculas son más fáciles de modelar computacionalmente, haciéndolos ideales para la detección y optimización virtual basada en AI. Las empresas farmacéuticas prefieren este segmento debido a los menores costos de desarrollo y las vías regulatorias más rápidas. Es ampliamente utilizado en la investigación oncología, cardiovascular y de enfermedades metabólicas. Las tecnologías de IA mejoran significativamente el análisis de las relaciones de identificación y estructura-actividad en este segmento. La fuerte disponibilidad de datos históricos también es compatible con la formación modelo y la precisión de predicción.

Se espera que el segmento Molécule Grande sea el más rápido en un CAGR de 21,7% de 2026 a 2033, impulsado por la creciente demanda de biológicos, anticuerpos monoclonales y terapias basadas en proteínas. La IA se utiliza cada vez más para modelar estructuras de proteína complejas y predecir interacciones biológicas. Los avances en la biología estructural y el plegado de proteínas computacionales están acelerando la adopción. Las compañías farmacéuticas están invirtiendo fuertemente en biológicos para el cáncer y las enfermedades autoinmunes. Las herramientas de optimización basadas en la IA están mejorando la estabilidad y eficacia de las moléculas grandes. El creciente oleoducto de drogas biológicas en Asia-Pacífico está impulsando la expansión del segmento.

• Ofreciendo

Sobre la base de la oferta, el mercado se segmenta en software y servicios. El segmento de Software dominaba el mercado con una participación del 63,2% en 2025, impulsada por la adopción generalizada de plataformas de IA, herramientas de análisis predictivas y sistemas de modelado de drogas. Las soluciones de software son centrales para los flujos de trabajo de descubrimiento de drogas impulsados por AI, permitiendo simulación, integración de datos y detección de compuestos. Las empresas farmacéuticas están invirtiendo cada vez más en plataformas integradas de IA para el desarrollo de drogas de punta a punta. El despliegue de software basado en la nube está mejorando la escalabilidad y la accesibilidad. Actualizaciones continuas y mejoras de algoritmos están fortaleciendo la adopción de software. La fuerte demanda de automatización en los flujos de trabajo de R plagaD refuerza aún más el dominio.

Se espera que el segmento de Servicios sea el más rápido crecimiento en una CAGR del 20,9% entre 2026 y 2033, impulsado por el aumento de la demanda de consultoría de inteligencia artificial, formación de modelos y servicios de gestión de datos. Muchas empresas farmacéuticas carecen de conocimientos internos de inteligencia artificial, aumentando la dependencia de los proveedores de servicios externos. Las empresas CRO y AI ofrecen servicios especializados de apoyo al descubrimiento de drogas. Los servicios de integración, personalización y mantenimiento se están volviendo críticos para la adopción de AI. La expansión de las tendencias de la subcontratación en el sector farmacéutico es un mayor crecimiento. El aumento de la complejidad de los sistemas de IA también aumenta la demanda de servicios gestionados.

• Por indicación

Sobre la base de la indicación, el mercado se segmenta en inmunooncología, enfermedades neurodegenerativas, enfermedades cardiovasculares, enfermedades metabólicas y otras. El segmento de inmuno-oncología dominaba el mercado con una participación del 39,5% en 2025, impulsada por la elevada carga mundial del cáncer y el fuerte enfoque en la investigación de oncología de precisión en Asia-Pacífico. La IA se usa ampliamente para identificar biomarcadores tumorales, predecir respuestas inmunes y diseñar terapias específicas. Las compañías farmacéuticas están invirtiendo fuertemente en tuberías de drogas cancerosas con el apoyo de analíticas AI. La alta disponibilidad de conjuntos de datos oncológicos aumenta la precisión del modelo y la velocidad de descubrimiento. El aumento de la adopción de inmunoterapia está fortaleciendo aún más el dominio de los segmentos. La innovación continua en las estrategias de tratamiento del cáncer apoya el crecimiento sostenido.

Se espera que el segmento de Enfermedades Neurodegenerativas sea el crecimiento más rápido en un CAGR de 22,8% de 2026 a 2033, impulsado por la creciente prevalencia de las enfermedades de Alzheimer y Parkinson en las poblaciones de envejecimiento. La IA se utiliza cada vez más para identificar los biomarcadores tempranos y predecir la progresión de enfermedades. El descubrimiento de drogas en esta área se beneficia del reconocimiento de patrones impulsados por AI en conjuntos de datos neurológicos. Las opciones de tratamiento limitadas están impulsando una alta inversión en R plagaD. Las compañías farmacéuticas están aprovechando la IA para acelerar el desarrollo de drogas del SNC. El creciente enfoque en el diagnóstico temprano y la intervención está apoyando aún más la expansión.

• Por fin de uso

Sobre la base del uso final, el mercado se segmenta en organizaciones de investigación contractual (CRO), empresas farmacéuticas " biotecnológicas, centros de investigación e institutos académicos, y otros. El segmento Farmacéutico " Biotechnology Companies dominaba el mercado con una participación del 52,4% en 2025, impulsada por una fuerte capacidad de inversión y una participación directa en las tuberías de desarrollo de drogas. Estas empresas son los primeros adoptadores de tecnologías de IA para mejorar la eficiencia en el descubrimiento y el desarrollo clínico. La integración de la IA en los flujos de trabajo internos de la DPR está mejorando la adopción de decisiones y reduciendo las tasas de fracaso. Los grandes conjuntos de datos y compuestos patentados ofrecen ventajas sólidas para la formación de modelos. Las alianzas estratégicas con las empresas de inteligencia artificial están fortaleciendo aún más la capacidad. Las continuas iniciativas de transformación digital apoyan el dominio a largo plazo.

Se espera que el segmento de las Organizaciones de Investigación de Contratos (CRO) sea el más rápido en un CAGR de 21,9% de 2026 a 2033, impulsado por el aumento de la contratación externa de actividades de descubrimiento de drogas por las empresas farmacéuticas. Los CRO están adoptando plataformas de IA para ofrecer servicios de investigación más rápidos y rentables. La expansión de modelos de descubrimiento de drogas virtuales está mejorando la eficiencia del servicio. El aumento de la demanda de capacidad flexible de RículoD está impulsando las tendencias de contratación externa. Los CRO están invirtiendo en infraestructuras avanzadas de IA para seguir siendo competitivos. La creciente colaboración entre CROs y las startups de biotecnología está acelerando aún más el crecimiento.

Asia-Pacific Artificial Intelligence (AI) en Drug Discovery Market Regional Analysis

China dominó el mercado Asia Artificial Intelligence (AI) en Drug Discovery con la mayor cuota de ingresos del 38,6% en 2025, con el apoyo de sólidas capacidades de fabricación farmacéutica, rápida integración de AI en empresas de biotecnología, e importantes inversiones respaldadas por el gobierno en innovación en ciencias de la vida. El país también se beneficia de extensas bases de datos genómicos, un ecosistema biotecnológico de rápido crecimiento y una mayor colaboración entre los proveedores de tecnología AI y las empresas farmacéuticas. El aumento del despliegue de plataformas de aprendizaje automático y de aprendizaje profundo a través de la identificación objetivo, optimización de plomo y aplicaciones de medicina de precisión está acelerando aún más el crecimiento del mercado. Los avances continuos en la biología computacional, el apoyo regulatorio favorable a la innovación, y el enfoque creciente en la aceleración del desarrollo novedoso de drogas siguen fortaleciendo la posición de liderazgo de China en el mercado Asia-Pacífico.

The India Artificial Intelligence (AI) en Drug Discovery Market Insight

La India AI en el mercado de descubrimiento de drogas es testigo de un fuerte crecimiento debido a la expansión de las actividades de subcontratación farmacéutica, el aumento de la adopción de AI en las startups de biotecnología, y el aumento del enfoque gubernamental en la innovación sanitaria digital. El creciente ecosistema de la Organización de Investigación de Contratos (CRO) del país y la fuerte disponibilidad de talentos cualificados para la ciencia de datos están apoyando la rápida integración de la IA en el desarrollo de drogas en fase temprana. Además, el aumento de la prevalencia de enfermedades crónicas y la creciente demanda de soluciones rentables para el descubrimiento de drogas están acelerando la adopción en todas las empresas farmacéuticas e instituciones académicas. Las crecientes colaboraciones entre las empresas farmacéuticas mundiales y las empresas biotecnológicas indias están fortaleciendo aún más la expansión del mercado.

Japón Inteligencia Artificial (AI) en Drug Discovery Market Insight

La IA japonesa en el mercado de descubrimiento de drogas está experimentando un crecimiento constante impulsado por una fuerte infraestructura farmacéutica R plagaD, capacidades avanzadas de biología computacional y una creciente adopción de enfoques de medicina de precisión. Las empresas farmacéuticas y los institutos de investigación utilizan cada vez más la IA para la detección molecular, el descubrimiento de biomarcadores y la predicción de toxicidad. Además, el apoyo del gobierno a la transformación digital en salud y el aumento de la inversión en investigación de enfermedades relacionadas con el envejecimiento están impulsando la adopción de AI. La integración de la robótica, el análisis de datos grandes y las plataformas de aprendizaje profundo está mejorando aún más la eficiencia del descubrimiento de drogas en Japón.

China Inteligencia Artificial (AI) en Drug Discovery Market Insight

La AI de China en el mercado de descubrimiento de drogas se está expandiendo rápidamente debido al fuerte respaldo del gobierno para la innovación en IA y la biotecnología, las capacidades de fabricación farmacéutica a gran escala, y el aumento de la inversión en ciencias de la vida. El país se beneficia de vastos conjuntos de datos biomédicos, un fuerte ecosistema de startups de AI y una creciente colaboración entre las empresas farmacéuticas y los proveedores de tecnología. La IA se utiliza ampliamente en la identificación de objetivos, la optimización de plomo y el desarrollo de drogas oncología. La expansión continua de las empresas nacionales de biotecnología y el aumento de la participación en las asociaciones mundiales de descubrimiento de drogas están fortaleciendo aún más el liderazgo de China en la región.

Corea del Sur Inteligencia Artificial (AI) en Drug Discovery Market Insight

La IA de Corea del Sur en el mercado de descubrimiento de drogas está creciendo constantemente debido a programas de innovación dirigidos por el gobierno, infraestructura digital avanzada de salud e inversión creciente en investigación biotecnológica basada en AI. Las empresas farmacéuticas y los institutos académicos están adoptando cada vez más plataformas de IA para la detección de drogas, el modelado de proteínas y la optimización de ensayos clínicos. La fuerte infraestructura semiconductora y de datos del país también apoya el cálculo de alto rendimiento requerido para el descubrimiento de drogas AI. Además, las crecientes colaboraciones entre empresas de biotecnología y empresas de inteligencia artificial están acelerando la innovación en medicina de precisión y tratamiento de enfermedades raras.

Asia-Pacific Artificial Intelligence (AI) en Drug Discovery Market Share

The Asia-Pacific Artificial Intelligence (AI) in drug discovery industry is primarily led by well-established companies, including:

• Exscientia (Reino Unido)
• BenevolentAI (U.K.)
• Laboratorios Isomorfos (Reino Unido)
• Evotec SE (Alemania)
• BioNTech SE (Alemania)
• Merck KGaA (Alemania)
• Bayer AG (Alemania)
• AstraZeneca (Reino Unido)
• GSK plc (U.K.)
• Sanofi (Francia)
• Servier (Francia)
• Owkin (Francia)
• Ginkgo Bioworks (U.S.)
• Recursion Pharmaceuticals (U.S.)
• Schrödinger Inc. (U.S.)
• Novartis AG (Suiza)
• Roche Holding AG (Suiza)
• Johnson & Johnson Services, Inc. (Estados Unidos)
• Pfizer Inc. (U.S.)
• Medicina Insilico (Hong Kong)

Novedades en Asia-Pacífico Inteligencia Artificial (AI) en Drug Discovery Market

• En febrero de 2025, Exscientia amplió sus colaboraciones de descubrimiento de drogas impulsadas por AI en Asia-Pacífico para acelerar programas de oncología e inmunología de la droga. La iniciativa integra modelos de aprendizaje automático con sistemas de química y pruebas biológicas automatizados para simplificar los flujos de trabajo de descubrimiento de drogas y reducir los costos de R plagaD. También tiene por objeto mejorar las tasas de éxito en los oleoductos de primera etapa, fortaleciendo aún más la posición de la región como un centro de innovación farmacéutica impulsado por la IA
• En junio de 2024, Insilico Medicine anunció el avance de su fármaco diseñado por AI INS018 055 en ensayos clínicos de Fase II, validando aún más su plataforma generativa de descubrimiento de drogas AI. El fármaco apunta a la fibrosis pulmonar idiopática y demostró resultados prometedores derivados de técnicas de identificación de objetivos basados en AI y generación de moléculas. Este desarrollo puso de relieve la creciente madurez de los sistemas de IA en la entrega de candidatos de drogas clínicamente viables y reforzó el liderazgo creciente de Asia y el Pacífico en la innovación farmacéutica de próxima generación
• En marzo de 2023, Insilico Medicine publicó resultados del ensayo clínico de Fase I para su fármaco descubierto por AI INS018 055 en Nature Medicine, validando la eficacia de la IA generativa en el desarrollo de drogas. El fármaco, desarrollado para la fibrosis pulmonar idiopática, fue diseñado utilizando sistemas de generación molecular y aprendizaje profundo basados en IA, confirmando que los compuestos generados por IA pueden avanzar con éxito en ensayos clínicos humanos. Este hito redujo significativamente los plazos de descubrimiento en etapas tempranas y marcó un avance decisivo para la innovación biotecnológica impulsada por AI en Asia y el Pacífico
• En junio de 2022, Exscientia amplió su colaboración con Sumitomo Pharma en Japón para promover programas de descubrimiento de drogas diseñados por AI centrados en terapias de oncología y neurociencia. La asociación integra el diseño molecular impulsado por la IA con los flujos de trabajo farmaceuticos de I+D, mejorando la eficiencia en la identificación del plomo y la optimización al tiempo que reduce los plazos de desarrollo. Esta colaboración refleja la creciente adopción de la IA en medicina de precisión por parte del Japón y demuestra el creciente papel de las asociaciones transfronterizas entre las empresas mundiales de IA y las farmacéuticas asiáticas
• En agosto de 2021, XtalPi, una empresa china de descubrimiento de drogas AI, completó su IPO en la Bolsa de Valores de Hong Kong, marcando una de las mayores listas públicas en el sector de biotecnología AI en Asia. La inclusión fortaleció significativamente la confianza de los inversores en las plataformas de descubrimiento de drogas impulsadas por IA y destacó la creciente comercialización de tecnologías de química computacional y simulación molecular basadas en IA en la región. XtalPi aprovecha la física cuántica, el aprendizaje automático y la computación en la nube para acelerar el descubrimiento de drogas en estadio temprano y la optimización de compuestos, reforzando la posición de China como un centro clave para la innovación en ciencias de la vida habilitadas por AI

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