약물 발견 시장 규모, 점유율 및 추세 분석 보고서의 글로벌 인공지능(AI) – 산업 개요 및 2032년까지의 예측

약물 발견 시장 규모에서의 인공지능(AI)

• 2024년 글로벌 인공지능(AI) 신약개발 시장 규모는 9억 8,164만 달러로 평가됐으며, 2032년에는 14억 8,382만 달러에 이를 것으로 예상된다.
• 2025년부터 2032년까지의 예측 기간 동안 시장은 주로 의료 데이터의 가용성 증가에 의해 주도되어 5.30%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
• 이러한 성장은 만성 질환의 유병률 증가, 약물 발견 프로세스를 향상시키는 AI 기술의 발전과 같은 요인에 의해 촉진됩니다.

약물 발견 시장 분석에서의 인공지능(AI)

• 시장은 머신 러닝, 딥 러닝과 같은 AI 기술의 발전으로 인해 급속한 성장을 경험하고 있으며, 이러한 기술은 약물 발견 프로세스를 간소화하고 비용을 절감하고 있습니다.
• AI는 약물 최적화, 재활용, 전임상 시험 및 임상 시험 설계에 널리 채택되어 약물 개발 일정을 크게 가속화하고 있습니다.
• 북미는 강력한 제약 부문으로 시장을 선도하고 있으며, 아시아 태평양 지역은 연구 개발에 대한 투자 증가로 인해 급속한 성장이 예상됩니다.

예를 들어, 머신 러닝, 딥 러닝과 같은 AI 기술은 임상 시험의 성공률을 예측하고, 약물 후보를 최적화하고, 새로운 치료 표적을 식별하는 데 사용되어 약물 개발에 소요되는 시간과 비용을 크게 줄이고 있습니다.

• 신약 개발에 AI를 도입함으로써 기존 신약 개발 과정에서 발생하던 높은 비용, 긴 시간, 낮은 성공률 등의 문제를 해결하여 제약 산업에 혁명을 일으키고 있습니다 .

약물 발견 시장 세분화의 보고 범위 및 인공 지능(AI)

약물 발견 시장 동향에서의 인공지능(AI)

“AI 기반 혁신으로 신약 개발 혁신”

• 약물 발견 시장에서 AI의 두드러진 추세 중 하나는 약물 개발 프로세스를 간소화하기 위해 머신 러닝과 딥 러닝 기술의 도입이 증가하고 있다는 것입니다 .
• 이러한 첨단 기술은 방대한 데이터 세트를 분석하고, 분자 결합 특성을 예측하고, 잠재적인 약물 후보를 식별함으로써 약물 발견의 효율성과 정확성을 향상시킵니다.
• 예를 들어, AI 기반 플랫폼은 기존 약물을 새로운 치료 영역에 재활용하는 데 사용되어 기존 약물 발견 방법과 관련된 시간과 비용을 크게 줄이고 있습니다.
• AI를 통합하면 성공률을 예측하고 환자 집단을 식별하여 임상 시험을 보다 효율적으로 설계할 수 있으며, 약물 개발의 전반적인 성공도 향상됩니다.
• 이러한 추세는 제약 산업을 변화시키고, 혁신적인 치료법 개발을 가속화하며, 충족되지 않은 의료적 요구를 해결함으로써 시장에서 AI 기반 솔루션에 대한 수요를 촉진하고 있습니다.

약물 발견 시장 역학에서의 인공지능(AI)

운전사

“제약 산업의 R&D 투자 증가”

• 제약 회사들은 경쟁력을 유지하고 변화하는 환자 요구를 충족하기 위해 새로운 약물과 치료법을 개발하기 위해 R&D 예산을 늘리고 있습니다.
• AI 도구는 신약 개발을 위한 R&D 프로세스에 통합되어 신약 후보를 더 빨리 식별하고, 성공률을 높이고, 초기 단계 연구를 최적화합니다.
• AI는 고처리량 스크리닝을 가능하게 하여 화합물 테스트 프로세스를 크게 가속화하고 추가 개발을 위한 유망한 후보 물질을 식별합니다.
• AI는 유전체학, 임상 시험, 환자 인구 통계 등에서 얻은 방대한 데이터 세트를 처리하여 숨겨진 패턴을 발견하고, 이를 통해 새로운 치료 목표를 더 빨리 식별할 수 있습니다.
• AI 알고리즘이 환자 모집과 시험 설계를 최적화함으로써, 제약 회사는 임상 시험을 보다 효율적으로 수행하여 시간과 비용을 줄일 수 있습니다.

예를 들어,

• 사노피는 엑스사이언티아(Exscientia) 와 협력하여 AI를 활용한 신약 후보물질을 설계하고 임상 시험 진입을 앞당겼습니다. 두 회사의 협력 중 하나를 통해 기존 치료법보다 훨씬 짧은 시간 안에 자가면역 질환 치료에 유망한 후보물질을 발굴했습니다.
• GlaxoSmithKline(GSK) 과 24M은 AI를 적용하여 R&D 프로세스를 최적화하고, 새로운 약물 표적을 식별하고 희귀 질환 등에 대한 새로운 치료법 개발을 가속화하기 위해 협력하고 있습니다.
• 연구개발에 대한 투자가 증가하고 AI의 힘이 더해지면서 ​​제약 산업이 새로운 약물을 더 빠르고, 비용 효율적으로, 그리고 더 정확하게 발견할 수 있는 능력이 크게 향상되고 있습니다.

기회

“임상 시험을 위한 향상된 예측 모델링”

• AI는 표본 크기, 종료 지점, 치료 요법 등 가장 적합한 시험 매개변수를 식별하여 임상 시험 설계를 최적화하고, 이를 통해 더욱 효율적이고 효과적인 연구를 수행할 수 있습니다.
• AI는 전자 건강 기록 및 기타 데이터를 분석하여 특정 포함/제외 기준에 따라 임상 시험에 적합한 환자를 식별하는 데 도움을 주어 모집 속도와 정확성을 개선할 수 있습니다.
• AI 모델은 과거 데이터와 실시간 통찰력을 기반으로 임상 시험의 성공 또는 실패 가능성을 예측할 수 있으므로, 시험 프로토콜을 조기에 조정하고 성공 가능성을 높일 수 있습니다.
• AI는 예측 분석을 사용하여 중도 포기 위험이 있는 환자를 식별하고, 그들이 계속 참여하도록 하기 위한 개입 방안을 제안함으로써 완료되지 않은 임상 시험의 수를 줄일 수 있습니다.
• AI는 참여자 선정부터 결과 예측까지 임상 시험 과정을 간소화하는 능력을 갖추고 있어 기존 시험 방법과 관련된 비용을 크게 줄일 수 있습니다.

예를 들어,

• 화이자는 IBM 왓슨 헬스 와 협력하여 AI를 활용하여 임상 시험 참여자 모집을 개선하고 희귀 질환 치료제 개발을 위한 시험 설계를 최적화했습니다. AI 기반 접근 방식은 참여자 모집을 가속화하고 시험 결과를 개선하는 데 도움이 되었습니다.
• 노바티스는 AI를 활용하여 환자 반응을 예측하고 유전자 치료 임상시험 설계를 최적화했습니다. 이러한 AI 기반 접근 방식을 통해 더욱 표적화된 치료법과 더욱 효율적인 임상시험이 가능해졌습니다.
• AI는 임상 시험에서 예측 모델링을 향상시키는 능력을 갖추고 있어 시험 설계의 효율성 향상, 환자 모집 속도 향상, 비용 절감, 시험 결과 개선 등 상당한 이점을 제공하며, 궁극적으로 새로운 치료법 개발을 가속화합니다.

제지/도전

“초기 투자 비용이 높다”

• AI 기반 도구에는 강력한 컴퓨팅 시스템, 데이터 저장 솔루션, 특수 소프트웨어 등 값비싼 기술 인프라가 필요하므로 초기 투자 비용이 높습니다.
• AI와 신약 개발에 대한 지식을 갖춘 데이터 과학자, AI 전문가, 생물제약 연구원 등 숙련된 전문가를 채용하는 데는 비용이 많이 들고, R&D에 AI를 구현하는 데 따르는 재정적 부담이 커집니다.
• 기존의 약물 발견 워크플로, 특히 레거시 시스템에 AI 도구를 통합하려면 적응, 교육 및 최적화를 위해 상당한 재정적 자원이 필요합니다.
• AI 기술은 머신 러닝과 데이터 분석의 발전에 맞춰 지속적인 유지 관리, 소프트웨어 업데이트, 하드웨어 업그레이드가 필요하며, 이는 장기적인 운영 비용을 증가시킵니다.
• 약물 발견 분야의 AI 시스템은 방대하고 고품질의 데이터 세트에 의존하며, 이러한 데이터 세트를 인수하거나 라이선스를 부여하는 것은 소규모 회사나 스타트업에게는 비용이 많이 들 수 있어 AI 구현 비용이 더욱 높아집니다.

예를 들어,

• BenevolentAI는 AI 기반 신약 개발 플랫폼과 전문성에 막대한 투자를 통해 신약 개발 프로세스를 간소화했으며, 특히 종양학 분야에 집중했습니다. 초기 투자가 많았음에도 불구하고, BenevolentAI의 접근 방식은 신약 개발 속도를 높이고 성공률을 향상시켰습니다.
• AI를 활용해 신약을 개발하는 스타트업인 Insilico Medicine은 AI 기반 플랫폼을 구축하기 위해 상당한 사전 투자를 필요로 했습니다. 이를 통해 섬유증과 암과 같은 질병에 대한 약물 개발을 가속화할 수 있었지만 비용이 많이 들었고 규모가 작은 경쟁업체가 따라잡기가 어려웠습니다.
• 신약 개발을 위한 AI의 높은 초기 투자 비용은 소규모 기업과 스타트업에게 장벽으로 작용하여, 이러한 기술을 감당할 수 있는 대기업과의 경쟁 능력을 제한합니다. 이러한 과제를 극복하기 위해서는 제약 업계의 더 광범위한 참여자들이 AI를 더 쉽게 활용할 수 있도록 혁신적인 자금 조달 모델이나 파트너십이 필요할 수 있습니다.

약물 발견 시장 범위에서의 인공지능(AI)

시장은 응용 프로그램, 제품 유형, 기술, 확대 유형, 최종 사용자 및 유통 채널을 기준으로 세분화됩니다.

약물 발견 시장의 인공지능(AI) 지역 분석

“북미는 약물 발견 시장에서 인공지능(AI)의 지배적인 지역입니다.”

• 북미는 첨단 의료 인프라, 최첨단 의료 기술의 높은 도입, 주요 시장 참여자의 강력한 입지에 힘입어 약물 발견 시장 에서 인공지능(AI) 분야를 주도하고 있습니다 .
• 미국 에는 화이자 , 존슨앤드존슨 , 머크 , 일라이 릴리 등 대형 제약 회사들이 있으며 , 이들은 신약 개발에 AI를 도입하는 데 앞장서고 있습니다. 이러한 회사들은 신약 개발 프로세스를 간소화하고 결과를 개선하기 위해 AI에 막대한 투자를 하고 있습니다.
• 북미는 IBM Watson Health 와 Google DeepMind 와 같은 주요 AI 기업들이 신약 개발 혁신을 주도하는 탄탄한 기술 생태계를 갖추고 있습니다 . 이러한 기업들은 AI 연구를 선도하고 있으며, 제약 R&D를 위한 강력한 AI 도구를 제공하고 있습니다.
• 북미는 GDP의 상당 부분을 꾸준히 연구 개발(R&D)에 투자하고 있습니다. 이러한 투자는 기업들이 신약 및 치료법 개발을 가속화할 방법을 모색함에 따라 신약 개발에 첨단 AI 기술을 도입하는 데 큰 도움이 되고 있습니다.
• 북미 지역에서는 제약 회사와 AI 스타트업 또는 기술 기업 간의 수많은 파트너십이 이루어졌습니다. 예를 들어, 노바티스가 마이크로소프트 와 협력하여 신약 개발에 AI를 활용하는 사례는 이 지역이 AI를 활용하여 신약 개발 혁신을 선도하고 있음을 보여줍니다.

“아시아 태평양 지역이 가장 높은 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다.”

• 아시아 태평양 지역은 의료 인프라의 급속한 확장, 눈 건강에 대한 인식 제고, 수술 건수 증가에 힘입어 약물 발견 분야에서 인공지능(AI)이 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예상됩니다 .
• 중국 , 인도 , 일본 등의 국가들은 제약 산업을 발전시키고 증가하는 의료 수요를 충족하기 위해 AI와 생명공학 에 막대한 투자를 하고 있습니다. 이러한 투자는 신약 개발에 AI를 도입하는 속도를 높이고 있습니다.
• 아시아 태평양 지역 정부들은 다양한 이니셔티브를 통해 디지털 헬스케어와 AI 통합을 적극적으로 추진하고 있습니다. 예를 들어, 중국은 AI를 헬스케어에 통합하기 위한 국가 전략을 시행하여 신약 개발 분야에서 AI의 성장을 촉진하고 있습니다.
• APAC 국가들은 인구가 많고 방대한 양의 건강 데이터를 보유하고 있으며, 이를 AI 기반 신약 개발에 활용할 수 있습니다. 이 지역의 탄탄한 디지털 인프라는 신약 개발을 위한 AI 기술의 통합을 지원합니다.
• 아시아 태평양(APAC) 지역은 약물 발견 시장에서 AI가 가장 빠르게 성장하고 있는 지역으로, 투자 증가, 정부 지원 정책, 방대한 데이터 풀, AI 기술을 활용하는 바이오 기술 기업의 확장에 힘입어 성장하고 있습니다.

약물 발견 시장에서 인공지능(AI)의 점유율

시장 경쟁 구도는 경쟁사별 세부 정보를 제공합니다. 여기에는 회사 개요, 회사 재무 상태, 매출 창출, 시장 잠재력, 연구 개발 투자, 신규 시장 진출, 글로벌 입지, 생산 시설 및 설비, 생산 능력, 회사의 강점과 약점, 제품 출시, 제품 종류 및 범위, 응용 분야별 우위 등이 포함됩니다. 위에 제공된 데이터는 해당 회사의 시장 집중도와 관련된 데이터입니다.

시장에서 활동하는 주요 시장 리더는 다음과 같습니다.

• 엔비디아 코퍼레이션(미국)
• IBM Corp. (미국)
• Atomwise Inc. (미국)
• 마이크로소프트(미국)
• Benevolent AI(영국)
• 아리아제약(주)(미국)
• DEEP GENOMICS(캐나다)
• 엑스사이언티아(영국)
• 인실리코 메디슨(홍콩)
• Cyclica(캐나다)
• NuMedii, Inc. (미국)
• 엔비사제닉스(미국)
• 오우킨 주식회사(미국)
• BERG LLC(미국)
• 슈뢰딩거 주식회사(미국)
• XtalPi Inc.(중국)
• BIOAGE Inc. (미국)

약물 발견 시장에서 글로벌 인공지능(AI)의 최신 동향

• 2024년 5월, 구글 딥마인드는 신약 개발 및 질병 표적화 개선을 위해 설계된 알파폴드(AlphaFold) AI 모델의 세 번째 버전을 공개했습니다. 이 고급 버전을 통해 딥마인드와 아이소모픽 랩스(Isomorphic Labs) 연구진은 인간 DNA를 포함한 모든 분자의 행동을 분석할 수 있게 되었습니다.
• 2024년 4월, AI 기반 신약 발굴 및 개발을 전문으로 하는 혁신적인 기업인 자이라 테라퓨틱스(Xaira Therapeutics)는 ARCH 벤처 파트너스(ARCH Venture Partners) 및 포레사이트 랩스(Foresite Labs)와의 협력 투자 라운드를 통해 100만 달러 이상의 투자를 유치했습니다. 자이라 테라퓨틱스는 머신러닝, 데이터 생성 모델, 그리고 치료제 개발을 활용하여 기존에는 접근하기 어려웠던 약물 표적에 집중하고 있습니다.
• 2023년 12월, 머크의 생명과학 부문인 밀리포어시그마(MilliporeSigma)는 최첨단 신약 개발 소프트웨어인 AIDDISON을 출시했습니다. 이 플랫폼은 Synthia 역합성 소프트웨어 API를 통합하여 가상 분자 설계와 실제 제조 가능성 간의 간극을 메웁니다. 생성적 AI, 머신러닝, 그리고 컴퓨터 지원 약물 설계(CAD)를 결합하여 약물 개발 프로세스를 간소화합니다.
• 2023년 5월, 구글은 바이오테크 및 제약 회사의 신약 개발 가속화와 정밀 의학 개선을 지원하기 위한 두 가지 혁신적인 AI 기반 도구를 출시했습니다. 이 솔루션은 미국 시장에 새로운 치료법을 도입하는 데 드는 시간과 비용을 절감하도록 설계되었습니다. 세레벨 테라퓨틱스(Cerevel Therapeutics), 화이자(Pfizer), 콜로설 바이오사이언스(Colossal Biosciences) 등이 이러한 도구를 조기에 도입했습니다 .

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