Rapport d'analyse de la taille, de la part et des tendances du marché de la découverte de médicaments – Aperçu de l'industrie et prévisions à 2033

L'intelligence artificielle (IA) en Asie-Pacifique dans la découverte de droguesAperçu du marché

L'intelligence artificielle (IA) de l'Asie-Pacifique sur le marché de la découverte de drogues a été évaluée à660,36 millions de dollars en 2025et devrait atteindre17 753,93 millions de dollars en 2033, croissance à unTCAC de 50,9 % de 2026 à 2033. Le marché connaît une forte expansion due à l'adoption croissante de plates-formes alimentées par l'IA dans la recherche pharmaceutique, à l'augmentation des investissements dans la médecine de précision et à la demande croissante de processus de mise au point de médicaments plus rapides et rentables dans les économies émergentes et développées de la région.

Le fardeau croissant des maladies chroniques et complexes, associé à la nécessité de réduire le temps et les coûts associés à la découverte de médicaments traditionnels, accélère l'intégration de l'apprentissage automatique, de l'apprentissage profond et des outils génériques d'IA dans la recherche en début de carrière. De plus, les initiatives gouvernementales de soutien aux soins de santé numériques, l'expansion des écosystèmes de démarrage de la biotechnologie et les collaborations entre les entreprises pharmaceutiques et les fournisseurs de technologies de l'IA stimulent davantage l'adoption. L'identification des cibles par l'IA, l'optimisation du plomb et la modélisation prédictive deviennent de plus en plus des composantes essentielles des flux de travail modernes de la découverte de médicaments sur les marchés de l'Asie et du Pacifique.

Principales tendances et perspectives du marché

• La Chine a dominé l'Intelligence Artificielle en Asie (IA) sur le marché de la découverte de médicaments avec la plus grande part des revenus de 38,6 % en 2025, soutenue par de solides capacités de fabrication de produits pharmaceutiques, l'intégration rapide de l'IA dans les entreprises de biotechnologie et d'importants investissements gouvernementaux dans l'innovation en sciences de la vie.
• Le segment de l'apprentissage automatique a dominé le marché avec une part de 42,6 % en 2025, en raison de son application généralisée dans la modélisation prédictive, le dépistage des composés et l'analyse des interactions médicamenteuses.
• L'Inde devrait être le pays qui connaît la croissance la plus rapide avec un TCAC de 19,4 % de 2026 à 2033, alimenté par l'expansion des organismes de recherche contractuels (ORC), l'adoption croissante de la santé numérique et la collaboration accrue entre les start-ups d'IA et les sociétés pharmaceutiques.
• profond L'apprentissage est la technologie qui connaît la croissance la plus rapide et devrait enregistrer un TCAC de 23,1 %, ce qui reflète l'augmentation de la demande pour sa capacité supérieure à manipuler des données biologiques complexes telles que les structures protéiques et les séquences génomiques.
• Le segment des Molécules de petite taille a dominé la catégorie des types de médicaments avec une part de 58,7 % des revenus en 2025, en raison de sa forte compatibilité avec les plateformes de dépistage de l'IA et les procédés de fabrication établis.
• Les logiciels représentaient 63,2 % du marché, en raison de l'adoption généralisée de plateformes d'IA, d'outils d'analyse prédictive et de systèmes de modélisation des médicaments.
• Le segment des maladies neurodégénératives est la catégorie d'indication qui connaît la croissance la plus rapide, avec un TCAC de 22,8 %, attribuable à la prévalence croissante des maladies d'Alzheimer et de Parkinson dans les populations vieillissantes.

Taille du marché et prévisions

• Valeur du marché mondial (2025): 660,36 millions de dollars
• Valeur de marché prévue (2033) : 17 753,93 millions de dollars
• Prévisions CAGR (2026-2033): 50,9 %
• Pays chef de file en 2025: Chine
• Pays le plus rapide : Inde

Portée etL'intelligence artificielle (IA) en Asie-Pacifique dans la segmentation du marché de la découverte de drogues

L'intelligence artificielle (IA) en Asie-Pacifique dans les tendances du marché de la découverte de drogues

Tendance: Extension des plateformes de découverte de médicaments de précision pilotées par l'IA

Les entreprises pharmaceutiques et de biotechnologie de toute l'Asie se tournent de plus en plus vers des plateformes de découverte de médicaments de précision utilisant l'IA pour améliorer la rapidité, l'exactitude et les taux de réussite en R-D en début de développement. Ces plates-formes intègrent l'apprentissage automatique, l'IA générative et les données multi-omiques (génomique, protéomique et métabolomique) pour identifier de nouvelles cibles médicamenteuses et optimiser les composés de plomb plus efficacement que les méthodes traditionnelles. Ce changement permet également des approches médicales personnalisées, en particulier en oncologie et en maladies rares, où les données biologiques spécifiques au patient peuvent être modélisées par calcul pour prédire la réponse au traitement.

Par exemple, en janvier 2025, Insilico Medicine a élargi ses opérations de découverte de médicaments à base d'IA en Chine, renforçant son oléoduc pour les candidats aux médicaments en oncologie en utilisant la génération moléculaire basée sur l'apprentissage profond et en renforçant les modèles d'apprentissage. Ce développement met en évidence la façon dont les plateformes d'IA passent d'outils expérimentaux à l'infrastructure de base de découverte de médicaments dans toute l'Asie.

L'intelligence artificielle (IA) en Asie-Pacifique dans la dynamique du marché de la découverte de drogues

Principal moteur du marché : augmentation de la demande de médicaments rentables et plus rapides

La prévalence croissante du cancer, des troubles cardiovasculaires et des maladies neurologiques dans toute l'Asie exerce une pression considérable sur les entreprises pharmaceutiques pour qu'elles accélèrent les délais de découverte de médicaments tout en réduisant les dépenses de R-D. Le développement des médicaments traditionnels prend souvent plus d'une décennie avec des taux d'échec élevés, rendant les solutions basées sur l'IA très attrayantes pour la réduction des risques et l'amélioration de l'efficacité. Les technologies d'IA permettent un dépistage virtuel de milliards de composés, une analyse de la toxicité prédictive et une optimisation plus rapide du plomb, ce qui réduit considérablement la dépendance à l'égard d'expériences de laboratoire coûteuses. Cela est particulièrement utile en Asie, où les entreprises pharmaceutiques augmentent leurs capacités d'innovation, mais sont toujours confrontées à des contraintes de coûts par rapport aux marchés occidentaux.

Par exemple, en mars 2024, Exscientia a collaboré avec une société pharmaceutique japonaise pour accélérer la conception de médicaments d'oncologie de précision assistée par l'IA. Le partenariat a permis de tirer parti de la modélisation moléculaire automatisée et des algorithmes d'apprentissage actif pour raccourcir les cycles de sélection des composés et améliorer la qualité des candidats.

Key restraint/Challenge: Normalisation limitée des données et grande complexité d'intégration

Malgré une forte dynamique d'adoption, l'IA en Asie sur le marché de la découverte de médicaments est confrontée à des défis importants liés à la fragmentation des ensembles de données biomédicales et à l'incohérence de la qualité des données dans les établissements de recherche, les hôpitaux et les entreprises de biotechnologie. Les systèmes d'IA exigent des ensembles de données volumineux, normalisés et bien annotés pour produire des prévisions précises, mais de nombreuses organisations luttent contre les environnements de données siloées et les différences réglementaires entre les pays. De plus, l'intégration des plates-formes d'IA aux flux de travail existants de la R-D pharmaceutique est complexe, car de nombreuses entreprises comptent toujours sur des pipelines expérimentaux traditionnels. Cela entraîne des inefficacités opérationnelles, des limitations de la formation des modèles et un déploiement plus lent des connaissances sur l'IA dans le développement réel des médicaments.

Par exemple, en juin 2023, plusieurs entreprises de biotechnologie en Inde ont signalé des retards dans la validation des modèles de découverte de médicaments basés sur l'IA en raison de données d'essais cliniques incohérentes et de sources de données génomiques fragmentées dans plusieurs établissements de recherche. Cela reflète une limitation structurelle plus large de l'adoption uniforme de l'IA dans toute la région.

Principales possibilités de marché : Élargissement des écosystèmes et des collaborations de découverte de médicaments utilisant l'IA

La principale opportunité sur le marché asiatique réside dans l'expansion rapide des écosystèmes collaboratifs impliquant des entreprises pharmaceutiques, des startups d'IA, des établissements universitaires et des organismes de recherche soutenus par le gouvernement. Ces collaborations permettent un accès partagé à une infrastructure informatique de haute performance, à de grands ensembles de données biologiques et à des algorithmes avancés d'IA, ce qui réduit considérablement les obstacles à l'innovation. Les plateformes basées sur le cloud démocratisent davantage l'accès aux outils de découverte de médicaments de l'IA, ce qui permet aux petites entreprises de biotechnologie et aux laboratoires de recherche de participer à la mise au point de médicaments de haut niveau sans investissements importants dans les infrastructures. Cette approche écosystémique est particulièrement forte dans des pays comme la Chine, la Corée du Sud et le Japon, où les initiatives nationales encouragent activement l'innovation en matière de santé axée sur l'IA.

Par exemple, en septembre 2025, un consortium d'entreprises de biotechnologie sud-coréennes a lancé une plate-forme nationale de découverte de médicaments d'IA conçue pour soutenir la recherche collaborative, le dépistage virtuel à grande échelle et les bibliothèques composées partagées. Cette initiative démontre comment l'intégration au niveau des écosystèmes devient un moteur de croissance clé pour la région.

L'intelligence artificielle (IA) en Asie-Pacifique dans le marché de la découverte de médicaments

L'intelligence artificielle (IA) de l'Asie-Pacifique sur le marché de la découverte de drogues est segmentée en fonction de l'application, de la technologie, du type de drogue, de l'offre, de l'indication et de l'utilisation finale.

• Par demande

Sur la base de l'application, l'IA Asie-Pacifique sur le marché de la découverte de médicaments est segmentée en nouveaux candidats, l'optimisation et la repurposition des médicaments, les tests précliniques et l'approbation, la surveillance des médicaments, la recherche de nouvelles cibles et voies associées à la maladie, la compréhension des mécanismes de la maladie, l'agrégation et la synthèse de l'information, la formation et la qualification d'hypothèses, la conception de nouveaux médicaments, la recherche de cibles de médicaments d'un ancien médicament, et d'autres. Le segment des candidats aux médicaments nouveaux a dominé le marché avec une part de 29,8 % en 2025, en raison de la forte demande d'accélération des pipelines de découverte de médicaments en début de phase. Les entreprises pharmaceutiques de toute l'Asie-Pacifique utilisent de plus en plus les modèles d'IA pour identifier les nouvelles entités chimiques plus rapidement et avec des probabilités de succès plus élevées. Ce segment bénéficie d'ensembles de données génomiques à grande échelle et d'une meilleure précision de modélisation prédictive. Les outils de dépistage virtuel et de simulation moléculaire basés sur l'IA réduisent considérablement les délais de découverte préclinique. Les investissements croissants en oncologie et en recherche sur les maladies rares renforcent encore la demande. Les progrès continus dans l'IA générative améliorent la nouveauté et l'efficacité des composés.

Le segment de De Novo Drug Design devrait connaître la croissance la plus rapide avec un TCAC de 22,4 % de 2026 à 2033, sous l'effet de l'utilisation croissante de modèles générateurs d'IA et d'apprentissage profond pour créer des structures moléculaires entièrement nouvelles. Cette approche élimine la dépendance à l'égard des bibliothèques composées existantes et permet d'identifier plus rapidement les candidats à haut potentiel de médicaments. Les entreprises pharmaceutiques adoptent de plus en plus des plates-formes de chimie génératrice axées sur l'IA pour le développement de la médecine de précision. La demande croissante d'oncologie et de thérapies neurodégénératives hautement spécifiques accélère l'adoption. L'infrastructure de calcul basée sur le cloud soutient davantage l'évolutivité des modèles de conception de novo. L'expansion des collaborations entre les startups AI et les entreprises de biotechnologie alimente également la croissance sur les marchés Asie-Pacifique.

• Par technologie

Sur la base de la technologie, le marché est segmenté en apprentissage automatique, en apprentissage profond, en traitement naturel des langues, etc. Le segment de l'apprentissage automatique a dominé le marché avec une part de 42,6% en 2025, en raison de son application généralisée dans la modélisation prédictive, le dépistage composé et l'analyse des interactions médicamenteuses. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont largement utilisés par les sociétés pharmaceutiques pour analyser les grands ensembles de données biologiques et identifier les candidats potentiels. La technologie est très efficace pour améliorer la précision et réduire les résultats faussement positifs dans les premières étapes de la recherche. Une forte intégration avec les plateformes de chimie et de bioinformatique améliore encore son adoption. L'amélioration continue de l'efficacité des algorithmes et de la disponibilité des données renforce le leadership du marché. Elle demeure la technologie fondamentale de la plupart des systèmes de découverte de médicaments d'IA en Asie-Pacifique.

Le segment Deep Learning devrait connaître la croissance la plus rapide à un TCAC de 23,1 %, de 2026 à 2033, grâce à sa capacité supérieure de traiter des données biologiques complexes comme les structures protéiques et les séquences génomiques. Des modèles d'apprentissage approfondi permettent de prédire plus précisément les interactions médicamenteuses et les voies de la maladie. De plus en plus d'infrastructures informatiques performantes accélèrent l'adoption dans tous les organismes de recherche. Les entreprises pharmaceutiques tirent parti des réseaux neuronaux profonds pour concevoir des médicaments génériques et prédire la toxicité. La demande croissante de médicaments de précision et de thérapies personnalisées stimule l'adoption. Les progrès rapides dans les modèles fondés sur les transformateurs améliorent considérablement les capacités de découverte de médicaments.

• Par type de drogue

En fonction du type de médicament, le marché est segmenté en petites molécules et grandes molécules. Le segment des petites molécules a dominé le marché avec une part de 58,7 % en 2025, en raison de sa forte compatibilité avec les plates-formes de dépistage pilotées par l'IA et les procédés de fabrication établis. Les petites molécules sont plus faciles à modéliser par calcul, ce qui les rend idéales pour le dépistage et l'optimisation virtuel basés sur l'IA. Les entreprises pharmaceutiques préfèrent ce segment en raison de coûts de développement moins élevés et de voies réglementaires plus rapides. Il est largement utilisé en oncologie, en recherche sur les maladies cardiovasculaires et métaboliques. Les technologies d'IA améliorent considérablement l'identification du plomb et l'analyse des relations structure-activité dans ce segment. Une forte disponibilité des données historiques appuie la formation des modèles et la précision des prévisions.

Le segment des grandes molécules devrait connaître la croissance la plus rapide avec un TCAC de 21,7 % de 2026 à 2033, en raison de la demande croissante de produits biologiques, d'anticorps monoclonaux et de traitements à base de protéines. L'IA est de plus en plus utilisée pour modéliser des structures protéiques complexes et prédire les interactions biologiques. Les progrès de la biologie structurale et le repliement des protéines accélèrent l'adoption. Les entreprises pharmaceutiques investissent massivement dans les produits biologiques pour le cancer et les maladies auto-immunes. Les outils d'optimisation basés sur l'IA améliorent la stabilité et l'efficacité des grandes molécules. L'expansion du pipeline de médicaments biologiques dans toute l'Asie-Pacifique est à l'origine de l'expansion du segment.

• En offrant

Sur la base de l'offre, le marché est segmenté en logiciels et services. Le segment des logiciels a dominé le marché avec une part de 63,2% en 2025, grâce à l'adoption généralisée de plates-formes d'IA, d'outils d'analyse prédictive et de systèmes de modélisation de médicaments. Les solutions logicielles sont au cœur des flux de travail de la découverte de médicaments par l'IA, permettant la simulation, l'intégration des données et le dépistage composé. Les entreprises pharmaceutiques investissent de plus en plus dans des plateformes intégrées d'IA pour le développement de médicaments de bout en bout. Le déploiement de logiciels basés sur le cloud améliore l'évolutivité et l'accessibilité. Les mises à jour continues et les améliorations de l'algorithme renforcent l'adoption des logiciels. La forte demande d'automatisation dans les flux de travail de la R-D renforce encore la domination.

Le segment des services devrait connaître la croissance la plus rapide dans un TCAC de 200,9 %, de 2026 à 2033, en raison de la demande croissante de services de consultation en matière d'IA, de formation sur les modèles et de gestion des données. De nombreuses entreprises pharmaceutiques manquent d'expertise en matière d'IA à l'interne, faisant de plus en plus appel à des fournisseurs de services externes. Les CRO et les startups AI offrent des services spécialisés de soutien à la découverte de médicaments. Les services d'intégration, de personnalisation et de maintenance deviennent essentiels pour l'adoption de l'IA. L'expansion des tendances en matière d'externalisation de la R-D pharmaceutique stimule encore la croissance. La complexité croissante des systèmes d'IA stimule également la demande de services gérés.

• Par indication

Sur la base de l'indication, le marché est segmenté en immuno-oncologie, maladies neurodégénératives, maladies cardiovasculaires, maladies métaboliques, etc. Le segment Immuno-Oncologie a dominé le marché avec une part de 39,5 % en 2025, sous l'effet du lourd fardeau mondial du cancer et de l'accent mis sur la recherche en oncologie de précision en Asie-Pacifique. L'IA est largement utilisé pour identifier les biomarqueurs tumoraux, prédire les réponses immunitaires et concevoir des thérapies ciblées. Les entreprises pharmaceutiques investissent massivement dans les pipelines de médicaments contre le cancer soutenus par l'analyse de l'IA. La grande disponibilité des ensembles de données oncologiques améliore la précision du modèle et la vitesse de découverte. L'adoption croissante de l'immunothérapie renforce encore la domination du segment. L'innovation continue dans les stratégies de traitement du cancer favorise une croissance soutenue.

Le segment des maladies neurodégénératives devrait connaître la croissance la plus rapide avec un TCAC de 22,8 % de 2026 à 2033, en raison de la prévalence croissante des maladies d'Alzheimer et de Parkinson dans les populations vieillissantes. L'IA est de plus en plus utilisée pour identifier les biomarqueurs précoces et prévoir la progression de la maladie. La découverte de médicaments dans ce domaine bénéficie d'une reconnaissance des profils par l'IA dans les ensembles de données neurologiques. Les options de traitement limitées poussent à investir dans la R-D. Les entreprises pharmaceutiques tirent parti de l'IA pour accélérer le développement des médicaments du SNC. L'accent mis de plus en plus sur le diagnostic précoce et l'intervention favorise l'expansion.

• Par utilisation finale

Sur la base de l'utilisation finale, le marché est segmenté en organismes de recherche contractuels (ORC), sociétés pharmaceutiques et de biotechnologie, centres de recherche et instituts universitaires, etc. Le segment des sociétés pharmaceutiques et de biotechnologie a dominé le marché avec une part de 52,4 % en 2025, grâce à une forte capacité d'investissement et une participation directe dans les pipelines de développement de médicaments. Ces entreprises adoptent tôt les technologies d'IA pour améliorer l'efficacité de la découverte et du développement clinique. L'intégration de l'IA dans les processus internes de R-D améliore la prise de décisions et réduit les taux d'échec. Les grands ensembles de données et les composés exclusifs offrent de grands avantages pour la formation des modèles. Les partenariats stratégiques avec les entreprises d'IA renforcent encore leurs capacités. Les initiatives de transformation numérique continue soutiennent la domination à long terme.

Le segment des organismes de recherche contractuels (ORC) devrait connaître la croissance la plus rapide avec un TCAC de 21,9 % de 2026 à 2033, en raison de l'externalisation croissante des activités de découverte de médicaments par les entreprises pharmaceutiques. Les ORC adoptent des plateformes d'IA pour offrir des services de recherche plus rapides et plus rentables. L'expansion des modèles virtuels de découverte de médicaments améliore l'efficacité des services. La demande croissante de capacités de R-D flexibles stimule les tendances en matière d'externalisation. Les ORC investissent dans une infrastructure d'IA avancée pour demeurer concurrentiels. L'intensification de la collaboration entre les CRO et les startups de biotechnologie accélère encore la croissance.

Analyse régionale de l'intelligence artificielle (IA) en Asie-Pacifique dans le marché de la découverte de médicaments

La Chine a dominé l'Intelligence Artificielle en Asie (IA) sur le marché de la découverte de médicaments avec la plus grande part des revenus de 38,6 % en 2025, soutenue par de solides capacités de fabrication de produits pharmaceutiques, l'intégration rapide de l'IA dans les entreprises de biotechnologie et d'importants investissements gouvernementaux dans l'innovation en sciences de la vie. Le pays bénéficie également de vastes bases de données génomiques, d'un écosystème de biotechnologie en croissance rapide et d'une collaboration accrue entre les fournisseurs de technologies de l'IA et les entreprises pharmaceutiques. Le déploiement croissant de plates-formes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond dans l'identification des cibles, l'optimisation du plomb et les applications de médecine de précision accélère encore la croissance du marché. Les progrès continus en biologie computationnelle, l'appui réglementaire favorable à l'innovation et l'accent croissant mis sur l'accélération du développement de nouveaux médicaments continuent de renforcer la position de leader de la Chine sur le marché Asie-Pacifique.

L'Intelligence Artificielle de l'Inde (AI) dans Drug Discovery Market Insight

L'IA indienne sur le marché de la découverte de médicaments connaît une forte croissance en raison de l'expansion des activités d'externalisation pharmaceutique, de l'adoption croissante de l'IA dans les start-ups en biotechnologie et de l'accent accru mis par le gouvernement sur l'innovation en matière de soins de santé numériques. L'écosystème de plus en plus développé de l'Organisation de recherche sous contrat (ORC) et la forte disponibilité de talents spécialisés dans les sciences de l'information favorisent l'intégration rapide de l'IA dans la mise au point de médicaments en début de développement. En outre, l'augmentation de la prévalence des maladies chroniques et la demande croissante de solutions de découverte de médicaments rentables accélèrent l'adoption dans les entreprises pharmaceutiques et les établissements universitaires. Les collaborations croissantes entre les entreprises pharmaceutiques mondiales et les entreprises de biotechnologie indiennes renforcent encore l'expansion du marché.

L'intelligence artificielle (IA) du Japon dans la découverte de médicaments

L'IA japonaise sur le marché de la découverte de médicaments connaît une croissance soutenue grâce à une solide infrastructure de R-D pharmaceutique, à des capacités de biologie informatique avancées et à l'adoption croissante d'approches de médecine de précision. Les entreprises pharmaceutiques et les instituts de recherche utilisent de plus en plus l'IA pour le dépistage moléculaire, la découverte de biomarqueurs et la prédiction de la toxicité. De plus, le soutien du gouvernement à la transformation numérique des soins de santé et l'augmentation des investissements dans la recherche sur les maladies liées au vieillissement stimulent l'adoption de l'IA. L'intégration de la robotique, de l'analyse des mégadonnées et des plates-formes d'apprentissage approfondi améliore encore l'efficacité de la découverte de médicaments au Japon.

Chine Intelligence artificielle (AI) dans la découverte de médicaments Aperçu du marché

L'IA chinoise sur le marché de la découverte de médicaments s'accroît rapidement en raison du solide soutien du gouvernement à l'innovation en matière d'IA et de biotechnologie, des capacités de fabrication de produits pharmaceutiques à grande échelle et de l'augmentation des investissements dans la R-D dans les sciences de la vie. Le pays bénéficie de vastes ensembles de données biomédicales, d'un solide écosystème de démarrage de l'IA et d'une collaboration croissante entre les entreprises pharmaceutiques et les fournisseurs de technologie. L'IA est largement utilisée pour l'identification des cibles, l'optimisation du plomb et le développement de médicaments en oncologie. L'expansion continue des entreprises de biotechnologie nationales et la participation accrue aux partenariats mondiaux de découverte de drogues renforcent encore le leadership de la Chine dans la région.

Corée du Sud Intelligence artificielle (AI) dans la découverte de médicaments Aperçu du marché

L'IA en Corée du Sud sur le marché de la découverte de médicaments ne cesse de croître en raison de programmes d'innovation solides dirigés par le gouvernement, d'une infrastructure de soins de santé numérique avancée et d'un investissement croissant dans la recherche en biotechnologie basée sur l'IA. Les entreprises pharmaceutiques et les instituts universitaires adoptent de plus en plus des plateformes d'IA pour le dépistage des médicaments, la modélisation des protéines et l'optimisation des essais cliniques. La forte infrastructure de semi-conducteurs et de données du pays soutient également l'informatique à haute performance nécessaire à la découverte de drogues d'IA. De plus, les collaborations croissantes entre les entreprises de biotechnologie et les startups d'IA accélèrent l'innovation en médecine de précision et en traitement des maladies rares.

L'intelligence artificielle (IA) en Asie-Pacifique dans le marché de la découverte de drogues

L'Intelligence Artificielle Asie-Pacifique (AI) dans l'industrie de la découverte de drogues est principalement dirigée par des entreprises bien établies, notamment :

• Exscientia (Royaume-Uni)
• BenevolentAI (Royaume-Uni)
• Laboratoires isomorphes (Royaume-Uni)
• Evotec SE (Allemagne)
• BioNTech SE (Allemagne)
• Merck KGaA (Allemagne)
• Bayer AG (Allemagne)
• AstraZeneca (Royaume-Uni)
• GSK plc (Royaume-Uni)
• Sanofi (France)
• Servier (France)
• Owkin (France)
• Ginkgo Bioworks (États-Unis)
• Récursion Pharmaceutiques (États-Unis)
• Schrödinger Inc. (États-Unis)
• Novartis AG (Suisse)
• Roche Holding AG (Suisse)
• Johnson & Johnson Services, Inc. (États-Unis)
• Pfizer Inc. (États-Unis)
• Médecine Insilico (Hong Kong)

Les derniers développements de l'intelligence artificielle (IA) en Asie-Pacifique sur le marché de la découverte de drogues

• En février 2025, Exscientia a élargi ses collaborations de découverte de médicaments par l'IA dans toute l'Asie-Pacifique afin d'accélérer les programmes de développement de médicaments en oncologie et en immunologie. L'initiative intègre des modèles d'apprentissage automatique à des systèmes automatisés de chimie et d'essais biologiques afin de rationaliser les processus de découverte de médicaments et de réduire les coûts de R-D. Il vise également à améliorer les taux de réussite dans les pipelines en phase initiale, en renforçant encore la position de la région en tant que pôle en expansion rapide pour l'innovation pharmaceutique alimentée par l'IA
• En juin 2024, Insilico Medicine a annoncé l'avancement de son médicament conçu pour l'IA INS018 055 dans les essais cliniques de phase II, ce qui a permis de valider sa plateforme de découverte de médicaments pour l'IA. Le médicament cible la fibrose pulmonaire idiopathique et a démontré des résultats prometteurs dérivés des techniques d'identification des cibles basées sur l'IA et de génération de molécules. Cette évolution a mis en évidence la maturité croissante des systèmes d'IA pour ce qui est d'offrir des médicaments viables sur le plan clinique et a renforcé le leadership croissant de l'Asie-Pacifique dans l'innovation pharmaceutique de la prochaine génération.
• En mars 2023, Insilico Medicine a publié les résultats d'essais cliniques de phase I pour son médicament INS018 055 découvert par l'IA en médecine naturelle, validant l'efficacité de l'IA génératrice dans le développement du médicament. Le médicament, développé pour la fibrose pulmonaire idiopathique, a été conçu à l'aide de systèmes de génération moléculaire et d'apprentissage profond basés sur l'IA, ce qui confirme que les composés générés par l'IA peuvent progresser avec succès dans les essais cliniques humains. Cette étape a considérablement réduit les délais de découverte des premières étapes et a marqué une percée pour l'innovation en biotechnologie axée sur l'IA dans toute l'Asie-Pacifique
• En juin 2022, Exscientia a élargi sa collaboration avec Sumitomo Pharma au Japon pour faire progresser les programmes de découverte de médicaments conçus pour l'IA axés sur l'oncologie et les neurosciences. Le partenariat intègre la conception moléculaire alimentée par l'IA à des flux de travail de R-D pharmaceutiques, améliorant l'efficacité de l'identification et de l'optimisation des plombs tout en réduisant les délais de développement. Cette collaboration reflète l'adoption croissante par le Japon de l'IA en médecine de précision et démontre le rôle croissant des partenariats transfrontaliers entre les entreprises mondiales d'IA et les sociétés pharmaceutiques asiatiques
• En août 2021, XtalPi, une société chinoise de découverte de médicaments de l'IA, a terminé son PPI à la Bourse de Hong Kong, marquant l'une des plus grandes inscriptions publiques dans le secteur de la biotechnologie de l'IA en Asie. L'inscription a considérablement renforcé la confiance des investisseurs dans les plates-formes de découverte de médicaments fondées sur l'IA et a mis en évidence la commercialisation croissante des technologies de chimie informatique et de simulation moléculaire basées sur l'IA dans la région. XtalPi tire parti de la physique quantique, de l'apprentissage automatique et de l'informatique en nuage pour accélérer la découverte précoce de drogues et l'optimisation des composés, renforçant ainsi la position de la Chine en tant que plaque tournante de l'innovation en sciences de la vie grâce à l'IA

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