Asia-Pacific Artificial Intelligence (AI) in Drug Discovery Market Size, Share, Trend Analysis Report – 업계 개요 및 예측 2033

Asia-Pacific 인공 지능 (AI) 약 Discovery시장 개요

Asia-Pacific Artificial Intelligence (AI)는 약 발견 시장의 가치2025년 USD 660.36 백만프로젝트미화 50억, 성장하는2026년부터 2033년까지 50.9%의 CAGR. 시장은 제약 연구에서 AI-powered 플랫폼의 채택 증가에 의해 구동 강한 확장을 목격하고, 정밀 약에 있는 투자를, 그리고 지구에 있는 신흥하고 개발된 경제의 주위에 빠르고 비용 효율적인 약 발달 과정을 위한 수요를 성장합니다.

만성 및 복합 질환의 증가 된 부담, 전통적인 약물 발견과 관련된 시간과 비용을 줄이기 위해 결합 된 필요와 결합 된, 기계 학습의 통합 가속화, 깊은 학습 및 초기 연구에서 유전 AI 도구. 또한, 디지털 헬스케어에 대한 지원 정부 이니셔티브, Biotech 스타트업 생태계 확장, 제약 회사 및 AI 기술 제공 업체 간의 협력은 채택을 더욱 강화하고 있습니다. AI 기반 타겟 식별, 리드 최적화 및 예측 모델링은 점점 아시아 태평양 시장에서 현대 약물 발견 워크플로우의 필수 구성 요소가되고 있습니다.

주요 시장 동향 & 통찰력

• 중국은 약 디스커버리 시장에서 아시아 인공 지능 (AI)을 2025 년에 38.6%의 가장 큰 수익 점유율로, 강한 제약 제조 능력에 의해 지원, 바이오 기술 회사에서 신속한 AI 통합, 생명 과학 혁신에 중요한 정부 백업 투자.
• 기계 학습 세그먼트는 예측 모델링, 화합물 스크리닝 및 약물 표적 상호 작용 분석에 대한 광범위한 응용 프로그램에 의해 구동 2025에서 42.6% 점유율을 가진 시장을 주도했다.
• 인도는 2026년부터 2033년까지 19.4%의 CAGR에서 가장 빠르게 성장하는 국가가 될 것으로 예상되며, 계약 연구 조직 (CROs)을 확장하고 디지털 건강 채택을 가속화하고 AI 스타트업과 제약 회사 간의 협력을 증가시킵니다.
• 뚱 베어 학습은 가장 빠르게 성장하는 기술이며, 23.1%의 CAGR를 등록하고 단백질 구조와 게놈 시퀀스와 같은 복잡한 생물학 데이터를 처리하는 탁월한 기능을 위해 수요를 반영합니다.
• 작은 Molecule 세그먼트는 AI 몬 검열 플랫폼과 설치된 제조 공정을 가진 그것의 강한 겸용성에 의해 지도되는 2025년에 58.7% 수익 점유율을 가진 약 유형 종류를 지배했습니다.
• AI 플랫폼의 광범위한 채택, 예측 분석 도구 및 약물 모델링 시스템을 선호하는 시장의 63.2%를 차지했습니다.
• Neurodegenerative Diseases 세그먼트는 가장 빠르게 성장하는 표시 범주이며, 22.8%의 CAGR로 Alzheimer와 Parkinson의 질병을 노후화하는 역할을 합니다.

시장 크기 & Forecast

• 글로벌 시장 가치 (2025) : USD 660.36 백만
• 예상 시장 가치 (2033): USD 17,753.93 백만
• 캐스트 CAGR (2026–2033): 50.9%
• 2025 년 리드 국가 : 중국
• Fastest Growing 국가: 인도

보고서 범위 및Asia-Pacific 인공 지능 (AI) 약 Discovery Market Segmentation

Asia-Pacific Artificial Intelligence (AI) 약 발견 시장 동향

트렌드 : AI-Driven Precision Drug Discovery 플랫폼 확장

아시아 전역의 제약 및 생명 공학 회사는 점점 AI-enabled 정밀 약물 발견 플랫폼으로 이동하여 속도, 정확도 및 초기 R & D의 성공률을 향상시킵니다. 이 플랫폼은 기계 학습, 유전 AI 및 멀티 omics 데이터 (genomics, proteomics 및 metabolomics)를 통합하여 소설 약물 표적을 식별하고 기존 방법보다 더 효율적으로 리드 화합물을 최적화합니다. 이 변화는 또한 개인화한 약 접근을 가능하게 하고, 특히 종양학과 드물게 질병에서, 환자 특정한 생물학 자료는 처리 응답을 예측하기 위하여 computationally 모델링될 수 있습니다.

예를 들어, 1 월 2025에서 Insilico Medicine은 중국의 AI 중심 약물 발견 작업을 확장하여 심 학습 기반 분자 생성 및 보강 학습 모델을 사용하여 종양 약물 후보를위한 파이프라인을 강화했습니다. 이 개발은 AI 플랫폼이 아시아 전역의 핵심 약 발견 인프라에 실험 도구에서 이동하는 방법을 강조합니다.

Asia-Pacific 인공 지능 (AI) 약 Discovery Market Dynamics

주요 시장 운전사: 비용 효과적인과 더 빠른 약 개발을 위한 상승 수요

아시아 전역의 암, 심혈관 질환 및 신경 질환의 증가는 R & D 지출을 줄이기 위해 제약 회사에 상당한 압력을 가하고 있습니다. 전통적인 약물 개발은 종종 위험 감소 및 효율성 개선에 매우 매력적인 AI 기반 솔루션을 만드는 높은 실패율로 10 년 이상 걸립니다. AI 기술은 수십억 개의 화합물, 예측 독성 분석 및 더 빠른 리드 최적화를 가능하게하여 비싼 실험실 실험에 의존도를 크게 줄일 수 있습니다. 이것은 특히 아시아에서 가치있다, 제약 회사는 혁신 기능을 스케일링하지만 여전히 서양 시장에 비해 비용 제약.

예를 들어, 3 월 2024에서 Exscientia는 AI 보조 정밀 종양 약 디자인을 가속화하기 위해 일본 기반의 제약 회사와 협력했습니다. 파트너십은 자동화 된 분자 모델링 및 활성 학습 알고리즘을 사용하여 화합물 선택주기를 단축하고 후보 품질을 향상시킵니다.

Key Restraint/Challenge: 한정된 자료 표준화 및 높은 통합 Complexity

강력한 채택 순간에도 불구하고, 약 발견 시장의 아시아 AI는 연구 기관, 병원 및 생명 공학 회사 전반에 걸쳐 생체 의료 데이터 세트 및 인접 데이터 품질과 관련된 중요한 과제를 직면. AI 시스템은 크고 표준화되고 잘 알려진 데이터 세트가 정확한 예측을 제공하지만, 많은 조직은 국가 전역의 siloed 데이터 환경 및 규제 차이로 투쟁합니다. 또한 레거시 제약 R&D 워크플로우와 AI 플랫폼을 통합하는 것은 전통적인 실험적인 파이프라인에 여전히 많은 회사로 복잡합니다. 이것은 실제 약물 개발에서 AI 기반 통찰력의 운영 효율성, 모델 교육 제한 및 느린 배포에 대한 리드.

예를 들어, 6 월 2023에서, 인도의 여러 생명 공학 회사는 여러 연구 기관의 임상 시험 데이터 세트 및 조각 된 게놈 데이터 소스로 인해 AI 기반 약물 발견 모델을 검증하는 데 지연을보고. 이것은 지역 전체에 걸쳐 AI 채택을 균일하게 스케일링하는 더 넓은 구조의 한계를 반영합니다.

Key Market Opportunity: AI-Enabled Drug Discovery 생태계 및 협업 확장

아시아 시장의 주요 기회는 제약 회사, AI 스타트업, 학술 기관 및 정부 지원 연구 기관과 관련된 협업 생태계의 급속한 확장에 있습니다. 이 협업은 고성능 컴퓨팅 인프라, 대형 생물 데이터셋 및 첨단 AI 알고리즘에 대한 공유 접근을 가능하게 하고, 이는 혁신을 위한 진입 장벽을 크게 낮춥니다. 클라우드 기반 플랫폼은 AI 약물 발견 도구에 대한 액세스를 민주화하고, 더 작은 생명 공학 회사 및 연구 실험실을 허용하여 중력 인프라 투자없이 고도의 약물 개발에 참여합니다. 이 생태계 기반 접근법은 특히 중국, 대한민국, 일본과 같은 국가에서 강하며 국가 이니셔티브는 AI 기반 의료 혁신을 촉진하고 있습니다.

예를 들어, 9 월 2025에서, 한국 바이오 기술 회사의 컨소시엄은 공동 연구, 대규모 가상 검열 및 공유 화합물 라이브러리를 지원하는 국가 AI 약물 발견 플랫폼을 출시했습니다. 이 이니셔티브는 생태계 수준의 통합이 지역에 대한 주요 성장 드라이버가되는 방법을 보여줍니다.

Asia-Pacific 인공 지능 (AI) 약 디스커버리 시장 범위

약 발견 시장의 아시아 태평양 인공지능(AI)은 애플리케이션, 기술, 약물 유형, 오퍼링, 표시 및 최종 용도를 기준으로 구분됩니다.

• 회사연혁

약물 발견 시장의 아시아 태평양 AI는 새로운 약물 후보자, 약물 최적화 및 재분쇄, 사전 클리닉 테스트 및 승인, 약물 모니터링, 새로운 질병 관련 대상 및 통로, 이해 질병 메커니즘, 집계 및 합성 정보, 형성 및 치료, de novo 약 디자인, 오래된 약물의 약물 대상을 찾는, 및 다른 사람. Novel Drug Candidates 세그먼트는 2025 년에 29.8%의 점유율을 가진 시장을 지배하고, 초기 단계 약 발견한 파이프라인의 AI 가능하게 한 가속을 위한 강한 수요에 의해 몰았습니다. Asia-Pacific의 제약 회사는 점점 AI 모델을 사용하여 새로운 화학적 entities를 빠르고 높은 성공 확률로 식별합니다. 대규모 genomic datasets에서 이 세그먼트 이익 및 개량한 예측형 모델링 정확도. AI 기반 가상 심사 및 분자 시뮬레이션 도구는 조기 발견 시간을 감소시킵니다. 종양학 및 희귀 질환 연구에 대한 투자가 더 강화되는 수요입니다. Genrative AI의 지속적인 발전은 화합물 소설과 효율성을 강화하고 있습니다.

De Novo Drug Design 세그먼트는 2026년부터 2033년까지 22.4%의 CAGR에서 가장 빠르게 성장할 것으로 예상되며, 전적으로 새로운 분자 구조를 만들 수 있는 유전적 AI 및 딥러닝 모델의 증가 사용으로 구동됩니다. 이 접근법은 기존 화합물 라이브러리에 의존성을 제거하고 고위성 약물 후보자의 빠른 식별을 가능하게합니다. 제약 회사는 정밀 의약품 개발을 위한 AI 기반 화학 플랫폼을 채택하고 있습니다. 높게 특정한 종양학 및 neurodegenerative 질병 치료를 위한 상승 수요는 accelerating 채택입니다. Cloud 기반 컴퓨팅 인프라는 de novo 디자인 모델의 확장성을 지원합니다. AI 스타트업과 바이오테크 기업 간의 협업을 확대하여 아시아 태평양 시장에서의 성장을 추진하고 있습니다.

• By 기술

기술의 기초에, 시장은 기계 학습, 깊은 학습, 자연적인 언어 가공 및 다른 사람으로 구분됩니다. 기계 학습 세그먼트는 예측 모델링, 화합물 선별 및 약물 표적 상호 작용 분석에 대한 광범위한 응용 프로그램에 따라 2025에서 42.6%의 점유율을 가진 시장을 지배했습니다. 기계 학습 알고리즘은 제약 회사들이 대형 생물학적 데이터셋을 분석하고 잠재적인 약물 후보를 식별하기 위해 광범위하게 사용됩니다. 기술은 정확도 향상에 매우 효과적이며 초기 연구에서 false-positive 결과를 감소시킵니다. cheminformatics 및 bioinformatics 플랫폼과 강력한 통합은 채택을 강화하는 것입니다. 알고리즘 효율성 및 데이터 가용성의 지속적인 개선은 시장 리더십을 강화하고 있습니다. 아시아 태평양에서 가장 AI 약 발견 시스템을 위한 기반 기술입니다.

딥러닝 부문은 2026년부터 2033년까지 23.1%의 CAGR에서 가장 빠르게 성장할 것으로 예상되며, 단백질 구조와 게놈 시퀀스와 같은 복잡한 생물학적 데이터를 처리하는 탁월한 기능으로 구동됩니다. 딥러닝 모델은 약물 표적 상호 작용과 질병 경로의 더 정확한 예측을 가능하게 합니다. 고성능 컴퓨팅 인프라의 가용성을 증가시키는 것은 연구 기관의 채용을 가속화하고 있습니다. 제약 회사는 유전 의약품 설계 및 독성 예측에 대한 깊은 신경 네트워크를 활용하고 있습니다. 정밀한 약을 위한 수요를 성장하고 개인화한 치료는 더 밀어주는 채택합니다. 변압기 기반 모델의 급속한 발전은 크게 약 발견 능력을 강화하고 있습니다.

• 약 유형

약 유형의 기초에, 시장은 작은 분자 및 큰 분자 약으로 구분됩니다. 작은 Molecule 세그먼트는 AI 구동 검열 플랫폼과 설치된 제조 공정을 가진 그것의 강한 겸용성에 의해 모는 2025년에 58.7% 몫을 가진 시장을 지배했습니다. 작은 분자는 적절하게 모델로 쉽게, AI 기반 가상 심사 및 최적화에 이상적입니다. 제약 회사는 낮은 개발 비용 및 빠른 규제 통로로 인해이 세그먼트를 선호합니다. 그것은 종양학, 심장 혈관 및 대사 질병 연구에서 널리 이용됩니다. AI 기술은 이 세그먼트에 있는 지도 ID와 구조 행동 관계 분석을 크게 강화합니다. 강력한 역사적인 데이터 가용성은 모델 교육 및 예측 정확도를 지원합니다.

큰 Molecule 세그먼트는 2026에서 2033에 21.7%의 CAGR에서 가장 빠르게 성장할 것으로 예상되며, biologics, monoclonal antibodies 및 단백질 기반 치료에 대한 수요가 증가합니다. AI는 복잡한 단백질 구조와 생물 상호 작용을 예측하기 위하여 점점 이용됩니다. 구조상 생물학 및 computational 단백질 접히는에 있는 전진은 accelerating 채택합니다. 제약 회사는 암 및 면역 질환에 대한 생물 공학에 크게 투자하고 있습니다. AI 기반 최적화 도구는 큰 분자의 안정성과 효능을 향상시킵니다. Asia-Pacific의 Biologic 약의 성장 파이프라인은 더욱 발전된 세그먼트 확장입니다.

• 회사 소개

제안의 기초에, 시장은 소프트웨어와 서비스로 구분됩니다. 소프트웨어 세그먼트는 AI 플랫폼, 예측 분석 도구 및 약물 모델링 시스템의 광범위한 채택에 의해 구동 2025에서 63.2% 점유율을 가진 시장을 지배했습니다. 소프트웨어 솔루션은 AI 중심의 약물 발견 워크플로우로, 시뮬레이션, 데이터 통합 및 화합물 심사를 가능하게 합니다. 제약 회사는 최종 제약 개발을 위한 통합 AI 플랫폼에 투자하고 있습니다. 클라우드 기반 소프트웨어 배포는 확장성 및 접근성을 강화하고 있습니다. 지속적인 업데이트 및 알고리즘 개선은 소프트웨어 채택을 강화하고 있습니다. R&D 워크플로우의 자동화를 위한 강력한 요구는 더 많은 지배력을 강화하고 있습니다.

서비스 부문은 AI 컨설팅, 모델 교육 및 데이터 관리 서비스에 대한 수요 상승에 의해 구동 2026에서 2033 %의 CAGR에서 가장 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다. 많은 제약 회사는 사내 AI 전문 지식 부족, 외부 서비스 제공 업체에 의존 증가. CROs and AI Startups는 전문 약물 발견 지원 서비스를 제공합니다. 통합, 사용자 정의 및 유지 보수 서비스는 AI 채택에 중요합니다. 제약 R & D의 아웃소싱 추세의 확장은 더 운전 성장입니다. AI 시스템의 복잡성을 증가하는 것은 또한 관리 서비스에 대한 수요를 밀어.

• 으로 표시

표시의 기초에, 시장은 immuno-oncology, neurodegenerative 질병, 심장 혈관 질병, 대사 질병 및 다른 사람으로 구분됩니다. Immuno-Oncology 세그먼트는 아시아 태평양의 정밀 종양학 연구에 대한 높은 글로벌 암 부담과 강한 초점에 의해 구동 2025 %의 점유율을 가진 시장을 지배했다. AI는 종양 biomarkers를 식별하기 위해 널리 사용되고, 면역 반응을 예측하고, 표적 치료법을 디자인합니다. 제약 회사는 AI 분석에 의해 지원하는 암 약물 파이프라인에 크게 투자됩니다. Oncology datasets의 높은 가용성은 모형 정확도와 발견 속도를 강화합니다. immunotherapy의 채택 증가는 세그먼트 지배를 더 강화하고 있습니다. 암 치료 전략의 지속적인 혁신은 지속적인 성장을 지원합니다.

Neurodegenerative Diseases 세그먼트는 2026년부터 2033년까지 22.8%의 CAGR에서 가장 빠르게 성장할 것으로 예상되며, Alzheimer와 Parkinson의 노화 인구의 질병을 유발하여 구동됩니다. AI는 점점 초기 바이오 매스를 식별하고 질병 진행을 예측하는 데 사용됩니다. neurological datasets의 AI 구동 패턴 인식에서이 지역의 이점에서 약 발견. 한정된 치료 옵션은 R&D 투자를 추진하고 있습니다. 제약 회사는 CNS 약물 개발을 가속화하기 위해 AI를 활용하고 있습니다. 초기 진단 및 개입에 중점을 두는 것은 확장을 지원합니다.

• 끝 사용

최종 용도의 기초에, 시장은 계약 연구 조직 (CROs), 제약 및 생명 공학 회사, 연구 센터 및 학술 기관 및 다른 사람으로 구분됩니다. 제약 및 생명 공학 회사 세그먼트는 약 개발 파이프라인에 강한 투자 용량 및 직접 참여에 의해 구동 2025에서 52.4%의 점유율을 가진 시장을 지배했습니다. 이 회사는 AI 기술의 초기 채택자가 발견 및 임상 개발 효율성을 향상시키기 위해. AI의 통합은 내부 R&D 워크플로우로 결정하고 실패율을 감소시킵니다. 큰 datasets 및 독점적인 화합물은 모형 훈련을 위한 강한 이점을 제공합니다. AI 기업과의 전략적 파트너십은 더 강화 능력입니다. 지속적인 디지털 변환은 장기적인 지배력을 지원합니다.

계약 연구 조직 (CROs) 세그먼트는 제약 회사에 의해 약 발견 활동의 증가에 의해 구동 2026에서 2033에서 21.9%의 CAGR에서 가장 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다. CRO는 AI 플랫폼을 채택하여 빠르고 비용 효율적인 연구 서비스를 제공합니다. 가상 약물 발견 모델의 확장은 서비스 효율성을 강화하고 있습니다. 가동 가능한 R&D 수용량을 위한 성장 수요는 outsourcing 동향을 밀어줍니다. CRO는 경쟁력을 유지하기 위해 고급 AI 인프라에 투자하고 있습니다. CROs와 biotech 스타트업 간의 협업은 더 가속화된 성장입니다.

Asia-Pacific Artificial Intelligence (AI) 약 디스커버리 마켓 지역 분석

중국은 약 디스커버리 시장에서 아시아 인공 지능 (AI)을 2025 년에 38.6%의 가장 큰 수익 점유율로, 강한 제약 제조 능력에 의해 지원, 바이오 기술 회사에서 신속한 AI 통합, 생명 과학 혁신에 중요한 정부 백업 투자. 이 나라는 광범위한 게놈 데이터베이스, 빠르게 성장하는 생명 공학 생태계, 그리고 AI 기술 공급자와 제약 회사 간의 협력을 증가. 타겟 식별, 리드 최적화 및 정밀 의학 응용을 통한 기계 학습 및 딥러닝 플랫폼의 배포가 더 가속화되고 있습니다. 지속적인 발전, 혁신을 위한 호의를 베푸는 규제 지원, 새로운 약물 개발 가속화에 초점은 아시아 태평양 시장에서 중국의 리더십 위치를 강화하기 위해 계속.

인도 인공 지능 (AI) 약 Discovery Market Insight

약 발견 시장의 인도 AI는 제약 아웃소싱 활동을 확장하기 때문에 강력한 성장을 목격하고, Biotech 스타트업의 AI 채택을 가속화하고, 디지털 의료 혁신에 정부의 초점을 증가시킵니다. 국가 성장 계약 연구 조직 (CRO) 생태계와 숙련 된 데이터 과학 재능의 강력한 가용성은 초기 단계 약물 개발에서 AI의 급속한 통합을 지원하고있다. 또한, 만성 질환의 전임 증가 및 비용 효과적인 약물 발견 솔루션에 대한 수요가 증가하는 것은 제약 회사 및 학술 기관에 걸쳐 채택을 가속화합니다. 글로벌 제약회사와 인디애나바이오텍(인디애나바이오텍) 간의 협업을 통해 시장의 확장을 더욱 강화하고 있습니다.

Japan Artificial Intelligence (AI) in Drug Discovery 마켓 인사이트

약 발견 시장의 일본 AI는 강한 약제 연구 및 개발 인프라, 진보된 계산 생물학 기능 및 정밀도 약 접근의 상승 채택에 의해 구동되는 꾸준한 성장을 경험하고 있습니다. 제약 회사 및 연구소는 분자 심사, 바이오 마커 발견 및 독성 예측에 대한 AI를 사용하여 점점 더 있습니다. 또한, 의료의 디지털 전환에 대한 정부 지원 및 노후화 관련 질병 연구에 투자 증가 AI 채택. 로봇의 통합, 큰 데이터 분석, 그리고 깊은 학습 플랫폼은 일본에 있는 약 발견 효율성을 더 강화하는 것입니다.

중국 인공 지능 (AI) 약 Discovery Market Insight

약 발견 시장의 중국 AI는 AI와 생명 공학 혁신, 대규모 제약 제조 능력 및 생명 과학 연구 및 개발에 투자 증가에 대한 강력한 정부 백업으로 인해 빠르게 확대됩니다. 광대한 생물 의학 자료 세트, 강력한 AI 시작 생태계, 그리고 제약 회사 및 기술 공급자 사이 협력 성장의 국가 이익. AI는 표적 ID, 지도 최적화 및 종양 약 발달에서 널리 이용됩니다. 국내 바이오텍의 지속적인 확장 및 글로벌 약 발견 파트너십의 참여 증가는 지역 내 중국의 리더십을 강화하고 있습니다.

한국 인공지능(AI) in Drug Discovery Market Insight

한국 AI의 약 발견 시장은 강력한 정부 주도 혁신 프로그램, 고급 디지털 의료 인프라로 인해 꾸준히 성장하고 있으며 AI 기반 바이오 기술 연구에 투자를 증가시킵니다. 제약 회사 및 학술 연구소는 점점 약물 선별, 단백질 모델링 및 임상 시험 최적화를위한 AI 플랫폼을 채택하고 있습니다. 국가의 강력한 반도체 및 데이터 인프라는 AI 약물 발견에 필요한 고성능 컴퓨팅을 지원합니다. 또한 Biotech 기업과 AI 스타트업 간의 협업을 통해 정밀의학 및 희귀병 치료에 혁신을 가속화하고 있습니다.

Asia-Pacific Artificial Intelligence (AI) 약 디스커버리 마켓 공유

Asia-Pacific Artificial Intelligence (AI)는 약 발견 업계에서 주로 잘 설립 된 회사에 의해 주도됩니다.

• Exscientia (미국)
• BenevolentAI (미국)
• Isomorphic Labs (미국)
• Evotec SE (독일)
• BioNTech SE (독일)
• Merck KGaA (독일)
• Bayer AG (독일)
• AstraZeneca (미국)
• GSK plc (미국)
• Sanofi (프랑스)
• (프랑스)
• Owkin (프랑스)
• Ginkgo Bioworks (미국)
• Recursion 제약 (미국)
• Schrödinger Inc. (미국)
• Novartis AG (스위스)
• Roche Holding AG (스위스)
• Johnson & Johnson 서비스, Inc. (미국)
• Pfizer Inc. (미국)
• Insilico 약 (홍콩)

Asia-Pacific 인공지능(AI)의 최신 개발

• 2025년 2월, Exscientia는 Asia-Pacific의 AI 기반 약물 발견 협력을 확장하여 정밀 종양학 및 면역 약물 개발 프로그램을 가속화합니다. 이 이니셔티브는 자동화 된 화학 및 생물학적 테스트 시스템을 사용하여 기계 학습 모델을 통합하여 약 발견 워크플로우를 간소화하고 R & D 비용을 절감합니다. 또한 AI-powered Pharmaceutical Innovation을 위한 급속한 확장 허브로서 지역의 위치를 더욱 강화하는 초기 파이프라인의 성공율을 개선하는 것을 목표로 합니다.
• 6월 2024일, Insilico Medicine은 AI-designed drug INS018 055를 Phase II 임상 시험으로 전진하여 유전자 분석 AI 약물 발견 플랫폼을 검증했습니다. 이 약물은 idiopathic pulmonary fibrosis를 대상으로하고 AI 기반 대상 식별 및 분자 생성 기술에서 파생 된 유망한 결과를 보여줍니다. 이 개발은 차세대 제약 혁신의 선두 주자인 Asia-Pacific의 성장 리더십을 선도하는 AI 시스템의 증가 성숙도를 강조했습니다.
• 3 월 2023에서 Insilico 약은 AI-discovered drug INS018 055에 대한 임상 시험 결과를 출판했습니다. 자연 의학의 AI의 효과 검증. Idiopathic pulmonary fibrosis를 위해 개발된 약은 AI 근거한 분자 발생 및 깊은 학습 체계를 사용하여, AI 생성한 화합물이 인간적인 임상 시험으로 성공적으로 진행할 수 있다는 것을 확인했습니다. 이 이정표는 초기 발견 시간이 크게 감소하고 아시아 태평양 전역의 AI 기반 바이오 기술 혁신에 대한 획기적인 표시
• 2022년 6월, Exscientia는 일본 Sumitomo Pharma와 협력하여 종양학 및 신경 과학 치료에 중점을 둔 AI 설계 약물 발견 프로그램을 발전시켰습니다. 파트너십은 제약 연구 및 개발 워크플로우와 AI 전원 분자 설계를 통합하여 개발 시간 단축을 단축하면서 리드 식별 및 최적화의 효율성을 향상시킵니다. 이 협력은 정밀 의학에서 AI의 채택을 증가시키고 글로벌 AI 회사 및 아시아 제약 회사 간의 교차 국경 파트너십의 성장 역할을 보여줍니다.
• 2021 년 8 월, 중국 기반의 AI 약물 발견 회사 인 XtalPi는 홍콩 증권 거래소에 IPO를 완료했으며 아시아에서 가장 큰 공공 목록 중 하나를 표시했습니다. AI 기반 약 발견 플랫폼의 투자자 신뢰를 크게 강화하고 지역 내의 컴퓨팅 화학 및 AI 기반 분자 시뮬레이션 기술의 성장 상용화를 강조했습니다. XtalPi는 퀀텀 물리학, 기계 학습 및 클라우드 컴퓨팅을 활용하여 초기 약물 발견 및 화합물 최적화를 가속화하고 중국의 위치를 AI-enabled 생명 과학 혁신을위한 핵심 허브로 강화

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