Азиатско-Тихоокеанский искусственный интеллект (AI) в отчете о размере, доле и анализе тенденций рынка лекарственных средств - Обзор отрасли и прогноз до 2033 года

Азиатско-тихоокеанский искусственный интеллект (ИИ) в исследовании наркотиковОбзор рынка

Азиатско-тихоокеанский искусственный интеллект (ИИ) на рынке лекарственных средств был оценен как$660,36 млн. в 2025 годуи, по прогнозам, достигнет17 753,93 млн долларов США к 2033 годуРастущий в aCAGR 50,9% с 2026 по 2033 годНа рынке наблюдается сильное расширение, обусловленное растущим внедрением платформ на базе ИИ в фармацевтические исследования, растущими инвестициями в точную медицину и растущим спросом на более быстрые и экономически эффективные процессы разработки лекарств в развивающихся и развитых странах региона.

Растущее бремя хронических и сложных заболеваний в сочетании с необходимостью сокращения времени и затрат, связанных с традиционным открытием лекарств, ускоряет интеграцию машинного обучения, глубокого обучения и генеративных инструментов ИИ на ранних стадиях исследований. Кроме того, поддерживающие правительственные инициативы в области цифрового здравоохранения, расширение экосистем биотехнологических стартапов и сотрудничество между фармацевтическими компаниями и поставщиками технологий искусственного интеллекта способствуют дальнейшему внедрению. Идентификация целей на основе искусственного интеллекта, оптимизация потенциальных клиентов и прогнозное моделирование становятся все более важными компонентами современных рабочих процессов по обнаружению лекарств на рынках Азиатско-Тихоокеанского региона.

Ключевые тенденции рынка и перспективы

• Китай доминировал на Азиатском рынке искусственного интеллекта (AI) с самой большой долей доходов в 38,6% в 2025 году, чему способствовали сильные возможности фармацевтического производства, быстрая интеграция ИИ в биотехнологические фирмы и значительные государственные инвестиции в инновации в области наук о жизни.
• Сегмент машинного обучения возглавил рынок с долей 42,6% в 2025 году, что обусловлено его широким применением в прогнозировании, скрининге соединений и анализе взаимодействия лекарственных средств.
• Ожидается, что Индия станет самой быстрорастущей страной с CAGR 19,4% с 2026 по 2033 год, чему способствуют расширение контрактных исследовательских организаций (CRO), рост внедрения цифровых технологий в здравоохранении и расширение сотрудничества между стартапами ИИ и фармацевтическими компаниями.
• Глубокий Обучение является самой быстрорастущей технологией, прогнозируемой для регистрации CAGR в 23,1%, что отражает всплеск спроса на ее превосходные возможности в обработке сложных биологических данных, таких как белковые структуры и геномные последовательности.
• Сегмент Small Molecule доминировал в категории препаратов с долей выручки 58,7% в 2025 году, что обусловлено его сильной совместимостью с платформами скрининга на основе искусственного интеллекта и установленными производственными процессами.
• На долю программного обеспечения приходилось 63,2% рынка, чему способствовало широкое внедрение платформ ИИ, инструментов прогнозной аналитики и системы моделирования лекарств.
• Сегмент нейродегенеративных заболеваний является самой быстрорастущей категорией показаний с CAGR 22,8%, что обусловлено ростом распространенности заболеваний Альцгеймера и Паркинсона в стареющих популяциях.

Размер рынка и прогноз

• Глобальная рыночная стоимость (2025) $ 660,36 млн.
• Ожидаемая рыночная стоимость (2033): 17 753,93 млн. долл.
• Прогноз CAGR (2026–2033): 50,9%
• Страна-лидер в 2025 году: Китай
• Самая быстрорастущая страна: Индия

Сфера охвата иАзиатско-Тихоокеанский искусственный интеллект (ИИ) в сегментации рынка лекарств

Азиатско-Тихоокеанский искусственный интеллект (ИИ) в тенденциях рынка лекарств

Тенденция: расширение платформ точного обнаружения лекарств на основе ИИ

Фармацевтические и биотехнологические компании по всей Азии все чаще переходят на платформы точного обнаружения лекарств с поддержкой ИИ для повышения скорости, точности и показателей успеха на ранней стадии исследований и разработок. Эти платформы интегрируют машинное обучение, генеративный ИИ и мультиомические данные (геномика, протеомика и метаболомика) для выявления новых лекарственных целей и оптимизации соединений свинца более эффективно, чем традиционные методы. Этот сдвиг также позволяет персонализировать подходы к медицине, особенно в онкологии и редких заболеваниях, где специфические для пациента биологические данные могут быть смоделированы вычислительно для прогнозирования реакции на лечение.

Например, в январе 2025 года Insilico Medicine расширила свои операции по открытию лекарств на основе искусственного интеллекта в Китае, укрепив свой конвейер для кандидатов в онкологические препараты с использованием моделей молекулярного образования на основе глубокого обучения и обучения с подкреплением. Эта разработка показывает, как платформы ИИ переходят от экспериментальных инструментов к базовой инфраструктуре обнаружения лекарств по всей Азии.

Азиатско-Тихоокеанский искусственный интеллект (ИИ) в динамике рынка лекарств

Драйвер рынка: растущий спрос на экономически эффективные и быстрые разработки лекарств

Растущая распространенность рака, сердечно-сосудистых заболеваний и неврологических заболеваний по всей Азии оказывает значительное давление на фармацевтические компании, чтобы ускорить сроки обнаружения лекарств при одновременном сокращении расходов на НИОКР. Традиционная разработка лекарств часто занимает более десяти лет с высокими показателями отказов, что делает решения на основе ИИ очень привлекательными для снижения риска и повышения эффективности. Технологии искусственного интеллекта позволяют проводить виртуальный скрининг миллиардов соединений, прогнозирующий анализ токсичности и более быструю оптимизацию свинца, что значительно снижает зависимость от дорогостоящих лабораторных экспериментов. Это особенно ценно в Азии, где фармацевтические компании расширяют возможности инноваций, но все еще сталкиваются с ограничениями по стоимости по сравнению с западными рынками.

Например, в марте 2024 года Exscientia сотрудничала с японской фармацевтической компанией для ускорения разработки высокоточных онкологических препаратов с помощью ИИ. Партнерство использовало автоматизированное молекулярное моделирование и активные алгоритмы обучения для сокращения циклов отбора соединений и улучшения качества кандидатов.

Ключевые ограничения: ограниченная стандартизация данных и высокая сложность интеграции

Несмотря на сильную динамику внедрения, азиатский ИИ на рынке лекарств сталкивается со значительными проблемами, связанными с фрагментированными биомедицинскими наборами данных и непоследовательным качеством данных в исследовательских институтах, больницах и биотехнологических фирмах. Системы ИИ требуют больших, стандартизированных и хорошо аннотированных наборов данных для обеспечения точных прогнозов, но многие организации борются с изолированными средами данных и нормативными различиями между странами. Кроме того, интеграция платформ искусственного интеллекта с унаследованными рабочими процессами фармацевтических исследований и разработок сложна, поскольку многие компании по-прежнему полагаются на традиционные экспериментальные трубопроводы. Это приводит к операционной неэффективности, ограничениям на обучение модели и более медленному внедрению идей, основанных на ИИ, в разработку лекарств в реальном мире.

Например, в июне 2023 года несколько биотехнологических фирм в Индии сообщили о задержках в проверке моделей обнаружения лекарств на основе ИИ из-за непоследовательных наборов данных клинических испытаний и фрагментированных источников геномных данных в нескольких исследовательских учреждениях. Это отражает более широкое структурное ограничение в масштабировании внедрения ИИ равномерно по всему региону.

Ключевая рыночная возможность: расширение экосистем и сотрудничества в области обнаружения лекарств с использованием ИИ

Основная возможность на азиатском рынке заключается в быстром расширении совместных экосистем с участием фармацевтических компаний, стартапов ИИ, академических учреждений и государственных исследовательских организаций. Это сотрудничество обеспечивает общий доступ к высокопроизводительной вычислительной инфраструктуре, большим биологическим наборам данных и передовым алгоритмам ИИ, что значительно снижает барьеры входа для инноваций. Облачные платформы еще больше демократизируют доступ к инструментам обнаружения лекарств ИИ, позволяя небольшим биотехнологическим фирмам и исследовательским лабораториям участвовать в разработке лекарств высокого уровня без значительных инвестиций в инфраструктуру. Этот экосистемный подход особенно силен в таких странах, как Китай, Южная Корея и Япония, где национальные инициативы активно продвигают инновации в области здравоохранения, основанные на искусственном интеллекте.

Например, в сентябре 2025 года консорциум южнокорейских биотехнологических компаний запустил национальную платформу для разработки лекарств ИИ, предназначенную для поддержки совместных исследований, крупномасштабного виртуального скрининга и общих библиотек соединений. Эта инициатива демонстрирует, как интеграция на уровне экосистем становится ключевым фактором роста для региона.

Азиатско-Тихоокеанский искусственный интеллект (ИИ) в области рынка лекарств

Азиатско-тихоокеанский искусственный интеллект (AI) на рынке лекарств сегментируется на основе применения, технологии, типа лекарств, предложения, индикации и конечного использования.

• С помощью приложения

На основе применения Азиатско-Тихоокеанский ИИ на рынке обнаружения лекарств сегментируется на новые кандидаты на наркотики, оптимизацию и перепрофилирование лекарств, доклиническое тестирование и утверждение, мониторинг лекарств, поиск новых связанных с болезнью целей и путей, понимание механизмов болезни, агрегирование и синтезирование информации, формирование и квалификация гипотез, разработка новых лекарств, поиск лекарственных целей старого препарата и другие. Сегмент Novel Drug Candidates доминировал на рынке с долей 29,8% в 2025 году, что обусловлено высоким спросом на ускорение разработки лекарств на ранней стадии. Фармацевтические компании в Азиатско-Тихоокеанском регионе все чаще используют модели искусственного интеллекта для более быстрого и успешного выявления новых химических объектов. Этот сегмент выигрывает от крупномасштабных наборов геномных данных и улучшенной точности прогнозного моделирования. Инструменты виртуального скрининга и молекулярного моделирования на основе ИИ значительно сокращают сроки доклинических открытий. Растущие инвестиции в онкологию и исследования редких заболеваний еще больше укрепляют спрос. Непрерывные достижения в генеративном ИИ повышают новизну и эффективность соединения.

Ожидается, что сегмент De Novo Drug Design будет самым быстрорастущим с CAGR 22,4% с 2026 по 2033 год, что обусловлено растущим использованием генеративного ИИ и моделей глубокого обучения для создания совершенно новых молекулярных структур. Этот подход устраняет зависимость от существующих библиотек соединений и позволяет быстрее выявлять потенциальных кандидатов на лекарства. Фармацевтические фирмы все чаще внедряют платформы генеративной химии на основе ИИ для разработки точной медицины. Растущий спрос на высокоспецифичные методы лечения онкологии и нейродегенеративных заболеваний ускоряет их внедрение. Облачная вычислительная инфраструктура дополнительно поддерживает масштабируемость новых моделей проектирования. Расширение сотрудничества между стартапами в области ИИ и биотехнологическими компаниями также способствует росту на рынках Азиатско-Тихоокеанского региона.

• По технологии

На основе технологий рынок сегментирован на машинное обучение, глубокое обучение, обработку естественного языка и другие. Сегмент машинного обучения доминировал на рынке с долей 42,6% в 2025 году из-за его широкого применения в прогнозном моделировании, скрининге соединений и анализе взаимодействия с лекарственными средствами. Алгоритмы машинного обучения широко используются фармацевтическими компаниями для анализа больших биологических наборов данных и выявления потенциальных кандидатов на лекарства. Технология высокоэффективна в повышении точности и снижении ложноположительных результатов на ранних стадиях исследований. Сильная интеграция с платформами хеминформатики и биоинформатики еще больше усиливает ее внедрение. Постоянное повышение эффективности алгоритмов и доступности данных укрепляет лидерство на рынке. Он остается основополагающей технологией для большинства систем обнаружения лекарств ИИ в Азиатско-Тихоокеанском регионе.

Сегмент глубокого обучения, по прогнозам, будет самым быстрорастущим с CAGR 23,1% с 2026 по 2033 год, что обусловлено его превосходными возможностями в обработке сложных биологических данных, таких как белковые структуры и геномные последовательности. Модели глубокого обучения позволяют более точно прогнозировать взаимодействие лекарственных средств и пути заболевания. Растущая доступность высокопроизводительной вычислительной инфраструктуры ускоряет внедрение в исследовательских организациях. Фармацевтические компании используют глубокие нейронные сети для разработки генеративных лекарств и прогнозирования токсичности. Растущий спрос на прецизионную медицину и персонализированную терапию способствует дальнейшему внедрению. Быстрые достижения в трансформаторных моделях значительно расширяют возможности обнаружения лекарств.

• Тип препарата

Исходя из типа лекарственного средства, рынок сегментирован на маломолекулярные и крупномолекулярные препараты. Сегмент Small Molecule доминировал на рынке с долей 58,7% в 2025 году, что обусловлено его сильной совместимостью с скрининговыми платформами на основе ИИ и установленными производственными процессами. Небольшие молекулы легче моделировать вычислительно, что делает их идеальными для виртуального скрининга и оптимизации на основе ИИ. Фармацевтические компании предпочитают этот сегмент из-за более низких затрат на разработку и более быстрых путей регулирования. Он широко используется в онкологии, сердечно-сосудистых и метаболических исследованиях заболеваний. Технологии ИИ значительно улучшают идентификацию свинца и анализ взаимосвязи структуры и активности в этом сегменте. Наличие надежных исторических данных также поддерживает обучение модели и точность прогнозирования.

Ожидается, что сегмент крупных молекул будет самым быстрорастущим на уровне CAGR 21,7% с 2026 по 2033 год, что обусловлено растущим спросом на биологические препараты, моноклональные антитела и терапию на основе белка. ИИ все чаще используется для моделирования сложных белковых структур и прогнозирования биологических взаимодействий. Достижения в области структурной биологии и компьютерного сворачивания белков ускоряют внедрение. Фармацевтические компании вкладывают значительные средства в биопрепараты для лечения рака и аутоиммунных заболеваний. Инструменты оптимизации на основе ИИ улучшают стабильность и эффективность больших молекул. Растущий поток биологических препаратов в Азиатско-Тихоокеанском регионе способствует дальнейшему расширению сегмента.

• Предлагая

На основе предложения рынок сегментирован на программное обеспечение и услуги. Сегмент программного обеспечения доминировал на рынке с долей 63,2% в 2025 году, чему способствовало широкое внедрение платформ ИИ, инструментов прогнозной аналитики и систем моделирования лекарств. Программные решения занимают центральное место в рабочих процессах по обнаружению лекарств, управляемых ИИ, что позволяет имитировать, интегрировать данные и проводить комплексный скрининг. Фармацевтические компании все чаще инвестируют в интегрированные платформы искусственного интеллекта для комплексной разработки лекарств. Развертывание облачного программного обеспечения повышает масштабируемость и доступность. Постоянные обновления и усовершенствования алгоритмов усиливают внедрение программного обеспечения. Сильный спрос на автоматизацию в рабочих процессах НИОКР еще больше усиливает доминирование.

Ожидается, что сегмент услуг будет самым быстрорастущим с CAGR 20,9% с 2026 по 2033 год, что обусловлено растущим спросом на услуги консалтинга, обучения модели и управления данными. Многие фармацевтические фирмы не имеют собственного опыта в области ИИ, что увеличивает зависимость от внешних поставщиков услуг. CRO и ИИ-стартапы предлагают специализированные услуги по поиску лекарств. Интеграция, настройка и обслуживание становятся критически важными для внедрения ИИ. Расширение тенденций аутсорсинга в области фармацевтических исследований и разработок способствует дальнейшему росту. Растущая сложность систем искусственного интеллекта также повышает спрос на управляемые услуги.

• По показаниям

На основании показаний рынок сегментирован на иммуноонкологию, нейродегенеративные заболевания, сердечно-сосудистые заболевания, метаболические заболевания и другие. Сегмент иммуноонкологии доминировал на рынке с долей 39,5% в 2025 году, что обусловлено высоким глобальным бременем рака и сильным акцентом на точные онкологические исследования в Азиатско-Тихоокеанском регионе. ИИ широко используется для идентификации биомаркеров опухолей, прогнозирования иммунных реакций и разработки целевых методов лечения. Фармацевтические компании активно инвестируют в разработку лекарств от рака, поддерживаемых аналитикой ИИ. Высокая доступность наборов данных онкологии повышает точность модели и скорость обнаружения. Расширение применения иммунотерапии способствует дальнейшему укреплению доминирования сегмента. Непрерывные инновации в стратегиях лечения рака поддерживают устойчивый рост.

Ожидается, что сегмент нейродегенеративных заболеваний будет самым быстрорастущим с CAGR 22,8% с 2026 по 2033 год, что обусловлено ростом распространенности заболеваний Альцгеймера и Паркинсона в стареющих популяциях. ИИ все чаще используется для выявления ранних биомаркеров и прогнозирования прогрессирования заболевания. Открытие лекарств в этой области выигрывает от распознавания образов на основе ИИ в неврологических наборах данных. Ограниченные варианты лечения стимулируют высокие инвестиции в НИОКР. Фармацевтические компании используют ИИ для ускорения разработки лекарств ЦНС. Растущее внимание к ранней диагностике и вмешательству способствует дальнейшему расширению.

• Конечным использованием

На основе конечного использования рынок сегментируется в подрядные исследовательские организации (КРО), фармацевтические и биотехнологические компании, исследовательские центры и академические институты и другие. Сегмент фармацевтических и биотехнологических компаний доминировал на рынке с долей 52,4% в 2025 году, что обусловлено сильным инвестиционным потенциалом и прямым участием в разработке лекарств. Эти компании являются первыми, кто внедряет технологии ИИ для повышения эффективности открытия и клинической разработки. Интеграция ИИ во внутренние рабочие процессы НИОКР улучшает принятие решений и снижает показатели отказов. Большие наборы данных и запатентованные соединения обеспечивают сильные преимущества для обучения модели. Стратегические партнерские отношения с фирмами ИИ еще больше укрепляют возможности. Инициативы по непрерывной цифровой трансформации поддерживают долгосрочное доминирование.

Сегмент контрактных исследовательских организаций (CRO), как ожидается, будет самым быстрорастущим на уровне CAGR 21,9% с 2026 по 2033 год, что обусловлено увеличением аутсорсинга фармацевтических компаний. CRO внедряют платформы ИИ, чтобы предлагать более быстрые и экономически эффективные исследовательские услуги. Расширение виртуальных моделей обнаружения лекарств повышает эффективность обслуживания. Растущий спрос на гибкие возможности в области НИОКР стимулирует тенденции аутсорсинга. CRO инвестируют в передовую инфраструктуру ИИ, чтобы оставаться конкурентоспособными. Растущее сотрудничество между CRO и биотехнологическими стартапами еще больше ускоряет рост.

Азиатско-Тихоокеанский искусственный интеллект (ИИ) в региональном анализе рынка лекарственных средств

Китай доминировал на Азиатском рынке искусственного интеллекта (AI) с самой большой долей доходов в 38,6% в 2025 году, чему способствовали сильные возможности фармацевтического производства, быстрая интеграция ИИ в биотехнологические фирмы и значительные государственные инвестиции в инновации в области наук о жизни. Страна также извлекает выгоду из обширных геномных баз данных, быстро растущей биотехнологической экосистемы и расширения сотрудничества между поставщиками технологий искусственного интеллекта и фармацевтическими компаниями. Растущее развертывание платформ машинного обучения и глубокого обучения в приложениях для идентификации целей, оптимизации потенциальных клиентов и точной медицины еще больше ускоряет рост рынка. Постоянные достижения в области вычислительной биологии, благоприятная нормативная поддержка инноваций и растущий акцент на ускорение разработки новых лекарств продолжают укреплять лидирующие позиции Китая на рынке Азиатско-Тихоокеанского региона.

Искусственный интеллект Индии (ИИ) в анализе рынка лекарств

Индийский ИИ на рынке лекарств демонстрирует сильный рост благодаря расширению деятельности по фармацевтическому аутсорсингу, росту внедрения ИИ в биотехнологических стартапах и увеличению внимания правительства к инновациям в области цифрового здравоохранения. Растущая экосистема Контрактной исследовательской организации (CRO) и высокая доступность квалифицированных специалистов в области науки о данных поддерживают быструю интеграцию ИИ в разработку лекарств на ранней стадии. Кроме того, растущая распространенность хронических заболеваний и растущий спрос на экономически эффективные решения для обнаружения лекарств ускоряют внедрение в фармацевтических компаниях и академических учреждениях. Растущее сотрудничество между глобальными фармацевтическими фирмами и индийскими биотехнологическими компаниями еще больше усиливает расширение рынка.

Искусственный интеллект (ИИ) в Японии в исследовании рынка наркотиков

Японский ИИ на рынке лекарств переживает устойчивый рост, обусловленный сильной инфраструктурой фармацевтических исследований и разработок, передовыми возможностями вычислительной биологии и растущим внедрением подходов точной медицины. Фармацевтические компании и исследовательские институты все чаще используют ИИ для молекулярного скрининга, обнаружения биомаркеров и прогнозирования токсичности. Кроме того, государственная поддержка цифровой трансформации в здравоохранении и увеличение инвестиций в исследования заболеваний, связанных со старением, способствуют внедрению ИИ. Интеграция робототехники, аналитики больших данных и платформ глубокого обучения еще больше повышает эффективность разработки лекарств в Японии.

Китайский искусственный интеллект (ИИ) в анализе рынка лекарств

Китайский ИИ на рынке лекарств быстро расширяется благодаря сильной государственной поддержке инноваций в области ИИ и биотехнологий, крупномасштабным возможностям фармацевтического производства и увеличению инвестиций в исследования и разработки в области наук о жизни. Страна извлекает выгоду из обширных биомедицинских наборов данных, сильной экосистемы запуска ИИ и растущего сотрудничества между фармацевтическими компаниями и поставщиками технологий. ИИ широко используется в идентификации целей, оптимизации свинца и разработке лекарств для онкологии. Непрерывное расширение отечественных биотехнологических компаний и расширение участия в глобальных партнерствах по разработке лекарств еще больше укрепляют лидерство Китая в регионе.

Искусственный интеллект (ИИ) в Южной Корее в исследовании рынка наркотиков

Южнокорейский ИИ на рынке лекарств неуклонно растет благодаря сильным государственным инновационным программам, передовой цифровой инфраструктуре здравоохранения и увеличению инвестиций в биотехнологические исследования на основе ИИ. Фармацевтические компании и академические институты все чаще используют платформы ИИ для скрининга лекарств, моделирования белков и оптимизации клинических испытаний. Сильная полупроводниковая и информационная инфраструктура страны также поддерживает высокопроизводительные вычисления, необходимые для обнаружения лекарств ИИ. Кроме того, растущее сотрудничество между биотехнологическими компаниями и стартапами в области искусственного интеллекта ускоряет инновации в области точной медицины и лечения редких заболеваний.

Азиатско-Тихоокеанский искусственный интеллект (ИИ) в доле рынка лекарств

Азиатско-тихоокеанский искусственный интеллект (ИИ) в индустрии разработки лекарств в первую очередь возглавляют хорошо зарекомендовавшие себя компании, в том числе:

• Exscientia (Великобритания)
• BenevolentAI (Великобритания)
• Изоморфные лаборатории (Великобритания)
• Evotec SE (Германия)
• BioNTech SE (Германия)
• Merck KGaA (Германия)
• Bayer AG (Германия)
• AstraZeneca (Великобритания)
• GSK plc (Великобритания)
• Санофи (Франция)
• Сервье (Франция)
• Овкин (Франция)
• Ginkgo Bioworks (США)
• Recursion Pharmaceuticals (США)
• Schrödinger Inc. (США)
• Novartis AG (Швейцария)
• Roche Holding AG (Швейцария)
• Johnson & Johnson Services, Inc. (США)
• Pfizer Inc. (США)
• Insilico Medicine (Гонконг)

Последние разработки в области искусственного интеллекта в Азиатско-Тихоокеанском регионе (ИИ) на рынке лекарств

• В феврале 2025 года Exscientia расширила сотрудничество в области разработки лекарств на основе ИИ в Азиатско-Тихоокеанском регионе для ускорения программ разработки высокоточных онкологических и иммунологических препаратов. Инициатива объединяет модели машинного обучения с автоматизированными системами химического и биологического тестирования для оптимизации рабочих процессов по обнаружению лекарств и снижения затрат на НИОКР. Он также направлен на улучшение показателей успеха на ранних стадиях трубопроводов, дальнейшее укрепление позиций региона как быстро расширяющегося центра фармацевтических инноваций на основе искусственного интеллекта.
• В июне 2024 года Insilico Medicine объявила о продвижении своего препарата INS018 055, разработанного ИИ, в клинические испытания II фазы, что еще больше подтвердило его платформу для разработки генеративных лекарств ИИ. Препарат нацелен на идиопатический легочный фиброз и продемонстрировал многообещающие результаты, полученные из методов идентификации целей на основе ИИ и генерации молекул. Эта разработка подчеркнула растущую зрелость систем ИИ в предоставлении клинически жизнеспособных кандидатов на лекарства и укрепила растущее лидерство Азиатско-Тихоокеанского региона в фармацевтических инновациях следующего поколения.
• В марте 2023 года Insilico Medicine опубликовала результаты клинических испытаний I фазы для своего препарата INS018 055, открытого ИИ, в Nature Medicine, подтверждая эффективность генеративного ИИ в разработке лекарств. Препарат, разработанный для идиопатического легочного фиброза, был разработан с использованием молекулярной генерации на основе ИИ и систем глубокого обучения, подтверждая, что соединения, генерируемые ИИ, могут успешно прогрессировать в клинических испытаниях на людях. Эта веха значительно сократила сроки обнаружения на ранней стадии и ознаменовала прорыв для биотехнологических инноваций на основе ИИ в Азиатско-Тихоокеанском регионе.
• В июне 2022 года Exscientia расширила свое сотрудничество с Sumitomo Pharma в Японии для продвижения программ открытия лекарств, разработанных ИИ, ориентированных на онкологию и нейробиологическую терапию. Партнерство интегрирует молекулярный дизайн на основе ИИ с рабочими процессами фармацевтических исследований и разработок, повышая эффективность идентификации и оптимизации свинца при одновременном сокращении сроков разработки. Это сотрудничество отражает растущее внедрение ИИ в Японии в области точной медицины и демонстрирует растущую роль трансграничных партнерских отношений между глобальными фирмами ИИ и азиатскими фармацевтическими компаниями.
• В августе 2021 года XtalPi, китайская компания по разработке лекарств для ИИ, завершила IPO на Гонконгской фондовой бирже, отметив один из крупнейших публичных списков в секторе биотехнологий ИИ в Азии. Перечень значительно укрепил доверие инвесторов к платформам разработки лекарств на основе ИИ и подчеркнул растущую коммерциализацию вычислительной химии и технологий молекулярного моделирования на основе ИИ в регионе. XtalPi использует квантовую физику, машинное обучение и облачные вычисления для ускорения раннего открытия лекарств и оптимизации соединений, укрепляя позиции Китая как ключевого центра инноваций в области наук о жизни с поддержкой ИИ.

SKU-69013