中東およびアフリカの創薬市場における人工知能 (AI) – 2029 年までの業界動向と予測

中東およびアフリカの創薬市場における人工知能 (AI) の分析と洞察  

人工知能 (AI) は、ヘルスケア業界では利益を生む技術になると期待されています。AI の導入により、医薬品製造プロセスにおける研究開発ギャップが縮小し、ターゲットを絞った医薬品の製造に役立ちます。そのため、バイオ医薬品企業は市場シェアの拡大に AI を活用しています。医薬品発見のための AI は、機械を使用して人間の知能をシミュレートし、医薬品開発プロセスにおける複雑な課題を解決する技術です。

臨床試験プロセスに AI ソリューションを導入すると、起こり得る障害が排除され、臨床試験のサイクル時間が短縮され、臨床試験プロセスの生産性と精度が向上します。医薬品の発見における AI の技術的進歩と医薬品の発見プロセスにかかる総時間の短縮は、予測期間中の市場の成長を促進する他の要因です。ただし、利用可能なデータの品質が低く一貫性がない場合は、市場の成長が妨げられます。また、テクノロジーに関連するコストの高さと技術的な制限により、市場の成長が抑制されます。

Data Bridge Market Research は、中東およびアフリカの創薬市場における人工知能 (AI) は、予測期間中に 47.1% の CAGR で成長し、2029 年までに 5 億 4,876 万米ドルに達すると予測しています。創薬市場における AI の利用を商業化するための技術進歩が急速に進んでいるため、ソフトウェアは市場で最大の技術セグメントを占めています。この市場レポートでは、価格分析、特許分析、技術進歩についても詳細に取り上げています。        

中東およびアフリカの創薬市場における人工知能 (AI) の定義

AI はここ数年、医療技術従事者の注目を集めており、多くの企業や大手研究機関がこれらの技術を臨床で使用できるよう完成させようと取り組んできました。AI (ディープラーニング (DL)、機械学習 (ML)、人工ニューラルネットワーク(ANN) とも呼ばれる) が臨床医をどのように支援できるかを示す最初の商用化デモが現在利用可能です。これらのシステムは、臨床医のワークフローにパラダイムシフトをもたらし、生産性を向上させると同時に、治療と患者のスループットを向上させる可能性があります。創薬のための AI は、機械を使用して人間の知能をシミュレートし、医薬品開発手順における複雑な課題を解決する技術です。臨床試験プロセスに AI ソリューションを採用すると、起こり得る障害が排除され、臨床試験のサイクルタイムが短縮され、臨床試験プロセスの生産性と精度が向上します。そのため、創薬プロセスにおけるこれらの高度な AI ソリューションの採用は、ライフサイエンス業界の関係者の間で人気が高まっています。製薬分野では、新しい化合物の発見、治療ターゲットの特定、カスタマイズされた医薬品の開発に役立ちます。創薬に使用される AI プラットフォームは、さまざまな慢性疾患を治療し、その重症度を最小限に抑える医薬品の発見に関する洞察を得るための実現可能な選択肢となる可能性があります。

中東およびアフリカの創薬市場における人工知能 (AI) の動向

このセクションでは、市場の推進要因、利点、機会、制約、課題について理解します。これらについては、以下で詳しく説明します。

ドライバー

• 慢性疾患の発症率の上昇により、創薬におけるAIの必要性が高まっている

慢性疾患の発症率は世界中で急速に増加しています。米国疾病管理予防センター (CDC) によると、米国の成人 10 人中 6 人が慢性疾患を患っています。さらに、CDC は、心臓病や糖尿病などの慢性疾患が米国における主な死亡原因であることも強調しています。このような統計は、慢性疾患の蔓延が拡大していることと、これらの疾患による死亡率を下げる必要性を明らかにしています。

創薬に使用される AI プラットフォームは、さまざまな慢性疾患を治療し、その重症度を最小限に抑える医薬品の発見に関する洞察を得るための実現可能なオプションであることが証明されています。したがって、これらの要因は、予測期間中に市場の成長の原動力として機能することが期待されています。

• 戦略的コラボレーション、パートナーシップ、製品の発売

AI は、R&D のタイムラインを急速に加速し、医薬品開発をより安価かつ迅速にし、承認の可能性を高めることで、医薬品の発見を変革する可能性があります。AI は医薬品の再利用研究の有効性を高めることもできます。

業界間の提携や協力の増加が市場を牽引しています。医薬品の発見と開発における AI の重要性の高まり、医薬品研究分野における AI 技術を含む研究開発活動への資金の急増が、世界市場の成長を牽引すると予測されています。したがって、業界間の協力やパートナーシップの増加が市場を牽引しています。

拘束

• 技術に関連する高コストと技術的制限

現在のヘルスケア分野は、医薬品や治療法のコスト増加など、いくつかの複雑な課題に直面しており、社会はこの分野で具体的かつ大幅な変化を必要としています。AI の成功は、大量のデータが利用可能かどうかにかかっています。これらのデータは、システムに提供されるその後のトレーニングに使用されるためです。さまざまなデータベース プロバイダーのデータにアクセスすると、企業に追加コストが発生する可能性があります。臨床試験は、特定の病状に対する医薬品の安全性と有効性を人間で確立することを目的としており、6 ～ 7 年の歳月と多額の資金投資が必要です。ただし、これらの試験に参加する分子のうち、承認に成功するのは 10 個のうち 1 個のみであり、これは業界にとって大きな損失です。これらの失敗は、不適切な患者選択、技術要件の不足、インフラストラクチャの貧弱さが原因である可能性があります。したがって、テクノロジーのコスト増加は、市場の成長の抑制要因となっています。

機会

• 研究開発への投資の増加

研究開発活動の増加とクラウドベースのサービスおよびアプリケーションの採用の増加は、市場の成長に有益な機会をもたらすでしょう。

The industry of AI in biopharma continues to grow after a long period of sepsis. This is reflected in the ongoing flow of investments and increase in the number of collaborations between pharmaceutical corporations and AI companies in 2021 to the previous years. The Biopharma industry’s growth is largely influenced by the active engagement of leading pharmaceutical corporations in AI-related investments. The number of scientific publications in the field of AI in Biopharma, and research collaborations between pharma companies and AI-expertise vendors are rapidly increasing, yet, some pharma corporations are still critical of AI applications. ML and AI applications in the pharmaceutical and healthcare industries lead to the formation of a new interdisciplinary field of data-driven drug discovery in healthcare. Thus, rise in investment in R&D activities is acting as an opportunity for market growth.

Challenge

• Lack of skilled professionals

The shortage of skilled professionals is expected to hamper the market growth. The employees have to re-train or learn new skill sets to work efficiently on the complex AI machines to get the desired results for the drug. This challenge that prevents full-fledged adoption of AI in the pharmaceutical industry includes the lack of skilled personnel to operate AI-based platforms, limited budget for small organizations, apprehension of replacing humans leading to job loss, skepticism about the data generated by AI, and the black box phenomenon (that is, how the conclusions are reached by the AI platform). The shortage of skills acts as a major hindrance to drug discovery through AI, discouraging companies to adopt AI-based machines for drug discovery.

As skill demands are too high, it has manifested as a challenge to retain and manage skill-specified professionals. Moreover, technological advancement is another aspect that leads to the increased demand for skilled professionals. There is an urgent need for the education of professionals for AI-based technology. Lack of trained and experienced professionals and persistent skill gaps limit the employability prospects and access to quality jobs. It is therefore apparent that the availability of professionals equipped with adequate skills is challenging the market growth.

Post-COVID-19 Impact on Middle East and Africa Artificial Intelligence (AI) In Drug Discovery Market

The COVID-19 outbreak had a beneficial impact on the expansion of AI in drug discovery industry due to its widespread use by various organizations for the identification as well as screening of existing medicines used in the treatment of COVID-19. AI is useful in detecting active chemicals for the prevention of SARS-CoV, HIV, SARS-CoV-2, influenza virus, and others. During the pandemic, economies all over the world relied on AI-based medication discovery rather than traditional vaccine detection processes, which take years to create and are equally expensive, contributing to the growth of the market.

Manufacturers are making various strategic decisions to bounce back post-COVID-19. The players are conducting multiple R&D activities to improve the technology involved in the Wireless microphone. With this, the companies will bring advanced and accurate AI software to the market.

Recent Developments

• In March 2022, NVIDIA Corporation launched Clara Holoscan MGX to develop and deploy real-time AI applications. Clara Holoscan MGX expands the Clara Holoscan platform to provide an all-in-one, medical-grade reference architecture, as well as long-term software support, to accelerate innovation in the medical device industry. This will help the company for better AI performance in health sector for surgery, diagnostics, and drug discovery.
• In May 2022, Benevolent AI, a leading clinical-stage AI-enabled drug discovery company, announced that AstraZeneca has selected an additional novel target for Idiopathic Pulmonary Fibrosis (IPF) for its drug development portfolio, resulting in a milestone payment to Benevolent AI.  This is the third novel target from the collaboration that has been identified using the Benevolent Platform across two disease areas, IPF and chronic kidney disease, and subsequently validated and selected for portfolio entry by AstraZeneca. This builds upon the recent extension of the collaboration with AstraZeneca to include two new disease areas, systemic lupus erythematosus, and heart failure, signed in January 2022. This has helped the company to make its collaboration stronger.

Middle East and Africa Artificial Intelligence (AI) In Drug Discovery Market Scope

Middle East and Africa Artificial Intelligence (AI) in drug discovery market is segmented into application, technology, drug type, offering, indication, and end use. The growth among segments helps you analyze niche pockets of growth and strategies to approach the market and determine your core application areas and the difference in your target markets.

 APPLICATION

• Novel Drug Candidates
• Drug Optimization and Repurposing Preclinical Testing and Approval
• Drug Monitoring
• Finding New Diseases Associated Targets and Pathways
• Understanding Disease Mechanisms
• Aggregating and Synthesizing Information
• Formation & Qualification of Hypotheses
• De Novo Drug Design
• Finding Drug Targets of an Old Drug
• Others

Based on application, the market is segmented into novel drug candidates, drug optimization and repurposing preclinical testing and approval, drug monitoring, finding new diseases associated targets and pathways, understanding disease mechanisms, aggregating and synthesizing information, formation & qualification of hypotheses, de novo drug design, finding drug targets of an old drug, and others.

 TECHNOLOGY

• Machine Learning (ML)
• Deep Learning (DL)
• Natural Language Processing (NLP)
• Others

Based on technology, the market is segmented into Machine Learning (ML), Deep Learning (DL), Natural Language Processing (NLP), and others.

 DRUG TYPE

• Small Molecule
• Large Molecule

Based on drug type, the market is segmented into small molecule and large molecule.

OFFERING

• Software
• Services

Based on offering, the market is segmented into software and services.

INDICATION

• Immuno-Oncology
• Neurodegenerative Diseases
• Cardiovascular Diseases
• Metabolic Diseases
• Others

Based on indication, the market is segmented into immuno-oncology, neurodegenerative diseases, cardiovascular diseases, metabolic diseases, and others.

END USE

• Pharmaceutical & Biotechnology Companies
• Contract Research Organizations (CROs)
• Research Centers and Academic Institutes
• Others

Based on end use, the market is segmented into pharmaceutical & biotechnology companies, Contract Research Organizations (CROs), research centers and academic institutes, and others.

Middle East and Africa Artificial Intelligence (AI) in Drug Discovery Market Regional Analysis/Insights

Middle East and Africa Artificial Intelligence (AI) in drug discovery market is analyzed and market size information is provided by application, technology, drug type, offering, indication, and end use.

The countries covered in this market report are U.A.E, Israel, South Africa, Saudi Arabia, Egypt, rest of Middle East and Africa.

• In 2022, Middle East and Africa is dominating due to the increase in government funding. South Africa is expected to grow due to rise in R&D activities for AI in drug discovery.

The country section of the report also provides individual market impacting factors and changes in regulation in the market domestically that impact the current and future trends of the market. Data points such as new sales, replacement sales, country demographics, regulatory acts, and import-export tariffs are some of the major pointers used to forecast the market scenario for individual countries. Also, presence and availability of Middle East and Africa brands and their challenges faced due to large or scarce competition from local and domestic brands, and impact of sales channels are considered while providing forecast analysis of the country data.

Competitive Landscape and Middle East and Africa Artificial Intelligence (AI) In Drug Discovery Market Share Analysis

Middle East and Africa Artificial Intelligence (AI) in drug discovery market competitive landscape provides details by competitor. Details included are company overview, company financials, revenue generated, market potential, investment in research and development, new market initiatives, production sites and facilities, company strengths and weaknesses, product launch, product trials pipelines, product approvals, patents, product width and breath, application dominance, technology lifeline curve. The above data points provided are only related to the company’s focus on the Middle East and Africa Artificial Intelligence (AI) in drug discovery market.

この市場で活動している主要企業としては、NVIDIA Corporation、IBM Corp.、Atomwise Inc.、Microsoft、Benevolent AI、Aria Pharmaceuticals, Inc.、DEEP GENOMICS、Exscientia、Cloud、Insilico Medicine、Cyclica、NuMedii, Inc.、Envisagenics、Owkin Inc.、BERG LLC、Schrödinger, Inc.、XtalPi Inc.、BIOAGE Inc.などが挙げられます。

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