北美人工智慧（AI）藥物研發市場規模、份額及趨勢分析報告－產業概況及2032年預測

北美人工智慧（AI）藥物研發市場規模

• 2024 年，北美藥物研發人工智慧 (AI) 市場規模價值16.5 億美元 ，預計 到 2032 年將達到 549.3 億美元，預測期內 複合年增長率為 54.90% 。
• 市場成長主要得益於人工智慧技術的日益融合，加速了藥物標靶識別、化合物篩選和臨床試驗設計，從而顯著減少了時間和研發成本
• 此外，精準醫療和個人化治療的需求不斷增長，加上人工智慧供應商與製藥公司之間的合作，使得人工智慧成為藥物研發創新的核心推動力。這些因素正在推動整個地區的人工智慧應用。

北美人工智慧（AI）藥物研發市場分析

• 藥物研發中的人工智慧利用機器學習、深度學習和數據驅動建模，透過提高標靶辨識、藥物發現和分子優化等早期藥物開發過程的效率和準確性，正成為改變北美醫藥研發格局的關鍵推動因素
• 藥物研發領域對人工智慧的需求不斷增長，主要原因是醫療保健研發投資的增加、慢性病和罕見疾病的盛行率不斷上升，以及減少傳統藥物開發週期所需的時間和成本的需求不斷增加
• 美國在北美人工智慧藥物研發市場中佔據主導地位，2024 年的收入份額最高，為 48.7%，其特點是先進的醫療基礎設施、早期採用人工智慧技術，以及製藥公司與專注於人工智慧的科技公司之間的密切合作
• 預計在預測期內，加拿大將成為北美人工智慧 (AI) 藥物研發市場成長最快的國家，這得益於政府對醫療保健領域 AI 的支持不斷增加、生物技術行業不斷發展以及加拿大研究機構和製藥公司之間在 AI 藥物研發中應用的合作不斷加強
• 小分子領域在北美人工智慧 (AI) 藥物研發市場中佔據主導地位，2024 年的市場份額為 64%，這得益於其易於建模、篩選可擴展以及在標靶治療中的廣泛應用

報告範圍和北美藥物研發人工智慧（AI）市場細分 

北美人工智慧（AI）藥物研發市場趨勢

“由人工智慧驅動的個人化醫療藥物發現平台”

• 北美藥物研發人工智慧市場的一個主要且加速發展的趨勢是，人工智慧驅動平台的整合日益加強，以支持個人化醫療，使製藥公司能夠根據個人基因圖譜和疾病特徵量身定制治療方案。這一趨勢正在改變藥物的發現、發展以及與特定患者群體匹配的方式。
  • 例如，Insilico Medicine 和 Recursion Pharmaceuticals 等公司正在利用人工智慧識別針對特定基因亞群的候選藥物，從而提高藥物開發的精準度和效率。這些平台利用人工智慧分析組學數據，預測患者特定反應，並加速最佳化合物的選擇。
• 包括機器學習和深度學習在內的人工智慧技術正被用於挖掘大量資料集，以揭示基因突變與疾病路徑之間先前隱藏的關聯。這種能力在腫瘤學和罕見疾病領域尤其重要，因為這些領域的個人化治療至關重要。
• 利用人工智慧建模疾病機制和藥物交互作用，有助於開發標靶療法，減少臨床試驗中的反覆試驗。此外，與患者電子病歷、臨床試驗資料庫和基因組數據整合的人工智慧平台，可增強治療方案的個人化。
• BioXcel Therapeutics 和 Atomwise 等公司正在開發 AI 解決方案，以實現假設生成和先導化合物識別的自動化，從而降低藥物研發的成本和週期。這些智慧系統正在推動從傳統的廣譜藥物研發到高度個人化治療策略的轉變。
• 人工智慧驅動的精準醫療趨勢正在重塑藥物研發領域的預期。因此，北美製藥和生技公司正在迅速投資人工智慧技術，以保持競爭力並提供更有效、以患者為中心的治療方案。

北美人工智慧（AI）藥物研發市場動態

司機

“研發投入不斷增加，加速藥物開發的需求不斷增加”

• 醫療保健研發投資的不斷增加，以及縮短藥物研發時間和降低相關成本的需求不斷增長，是推動北美地區在藥物開發中採用人工智慧的關鍵驅動因素
  • 例如，2024 年 5 月，輝瑞宣布與 Tempus 合作，利用人工智慧驅動的分析進行即時臨床試驗優化，凸顯了該產業向以數據為中心的藥物發現策略的轉變
• 人工智慧應用使研究人員能夠篩選龐大的化學庫，預測藥物的類似性，並在電腦上模擬藥物-標靶相互作用，從而最大限度地減少對昂貴且耗時的實驗室試驗的依賴
• 對新型療法的迫切需求，特別是在腫瘤學和神經退化性疾病等領域，促使製藥公司利用人工智慧來加速候選藥物的識別並提高研發流程的生產力
• 此外，AI 還能更好地實現藥物再利用，透過識別已核准化合物的新適應症來降低開發風險。這些因素共同促進了更高的研發投資報酬率和更快的創新週期，使 AI 在北美現代製藥領域成為不可或缺的一部分。

克制/挑戰

“資料隱私問題和監管複雜性”

• 儘管人工智慧具有變革性的潛力，但在藥物研發中應用它仍面臨顯著的障礙，包括對資料隱私和監管合規性的擔憂。由於人工智慧系統嚴重依賴敏感的健康和基因組數據，確保數據安全和滿足監管標準是至關重要的挑戰。
• 備受矚目的醫療資料外洩事件以及對人工智慧決策透明度日益嚴格的審查，引發了利益相關者對人工智慧在生命科學領域應用的倫理和法律影響的擔憂
  • 例如，在人工智慧演算法中使用患者基因資料必須符合 HIPAA 和 GDPR 等框架，這些框架對資料存取和共享實施嚴格控制，這通常會減慢人工智慧的部署速度
• 此外，藥物研發中缺乏標準化的人工智慧驗證指南，導致監管批准變得複雜。儘管 FDA 等機構正在研究數位化工具的自適應路徑，但許多人工智慧模型在證明臨床相關性和可重複性方面仍面臨挑戰。
• 透過強大的數據治理、可解釋的人工智慧框架和全行業的監管協調來解決這些障礙，對於確保人工智慧驅動的藥物發現解決方案的持續採用和信任至關重要

北美人工智慧（AI）在藥物研發市場的應用範圍

市場根據應用、技術、藥物類型、供應、適應症和最終用途進行細分。

• 按應用

根據應用領域，北美人工智慧 (AI) 在藥物研發中的應用細分為：新型候選藥物、藥物優化和再利用、臨床前測試和審批、藥物監測、尋找新的疾病相關標靶和途徑、理解疾病機制、資訊匯總和綜合、假設的形成和驗證、藥物從頭設計、尋找舊藥的藥物標靶等。新型候選藥物領域佔據市場主導地位，2024 年市場收入份額最高，達到 26.3%，這得益於其能夠透過預測演算法簡化早期發現，從而生成具有治療潛力的新化合物。

預計從2025年到2032年，從頭藥物設計領域將實現20.8%的最快成長率，這得益於能夠設計新型分子結構的生成式人工智慧模型的進步。該應用能夠快速創建符合特定生物和化學標準的候選藥物，從而推動個人化和標靶治療的創新。

• 依技術

根據技術，北美藥物研發中的人工智慧 (AI) 市場細分為機器學習、深度學習、自然語言處理 (NLP) 等。機器學習領域在 2024 年佔據了最大的市場收入份額，達到 38.7%，這得益於其在預測建模、化合物-標靶相互作用映射以及優化先導化合物識別流程中的廣泛應用。機器學習演算法構成了現代藥物研發中使用的大多數 AI 平台的基礎。

預計深度學習領域在2025年至2032年間將實現最快的複合年增長率，達到21.4%，這得益於其在識別複雜生物模式和分析高維度資料集方面的卓越性能。深度學習在影像、組學資料解讀和疾病機制建模領域的應用日益廣泛，推動了其在生物技術和製藥研發領域的快速普及。

• 依藥物類型

根據藥物類型，北美藥物研發市場中的人工智慧 (AI) 細分為小分子和大分子。小分子藥物佔據主導地位，2024 年市場收入份額最高，達到 64%，這得益於其易於合成、可擴展且適合基於 AI 的虛擬篩選。小分子藥物因其能夠穿透細胞並調節細胞內標靶而被廣泛應用，使其成為 AI 導引優化和藥物研發的理想候選藥物。

預計大分子領域將在 2025 年至 2032 年間經歷最快的複合年增長率，特別是在腫瘤學和免疫學等治療領域，這些領域正在使用 AI 設計具有高特異性和效力的複雜生物製劑和單株抗體。

• 透過提供

根據產品類型，北美藥物研發人工智慧 (AI) 市場細分為軟體和服務。 2024 年，軟體領域佔據了最大的市場收入份額，達到 59.4%，這得益於對輔助資料整合、分子預測和工作流程自動化的 AI 平台日益增長的需求。這些平台在加快研發進度和降低藥物開發成本方面發揮關鍵作用。

隨著製藥公司越來越多地將基於人工智慧的發現和分析任務外包給專業供應商，預計服務領域將在2025年至2032年期間實現最快的複合年增長率。這種趨勢在缺乏內部運算能力的中小型生技公司中尤其明顯。

• 按適應症

根據適應症，北美藥物研發市場中的人工智慧 (AI) 細分為免疫腫瘤學、神經退化性疾病、心血管疾病、代謝性疾病及其他。免疫腫瘤學領域佔據主導地位，2024 年市場收入份額最高，達到 31.8%，這得益於靶向癌症治療需求的不斷增長，以及 AI 模擬免疫反應和優化檢查點抑製劑開發的能力。

預計神經退化性疾病領域將在2025年至2032年間實現22.6%的最快成長率，這得益於阿茲海默症和帕金森氏症等疾病的日益普及。人工智慧在理解複雜的神經通路、識別生物標記以及預測患者對治療的特定反應方面發揮著至關重要的作用。

• 按最終用途

根據最終用途，北美藥物研發人工智慧 (AI) 市場細分為合約研究組織 (CRO)、製藥和生物技術公司、研究中心和學術機構以及其他。製藥和生物技術公司佔據主導地位，2024 年市場收入份額最高，達到 47.1%，這得益於人工智慧技術的廣泛應用，旨在提高研發效率、改善標靶識別並降低臨床試驗失敗率。這些公司正在大力投資專有 AI 工具和協作平台，以在藥物研發中獲得競爭優勢。

預計合約研究組織 (CRO) 領域將在 2025 年至 2032 年期間實現 21.3% 的最快成長率，這得益於外包人工智慧藥物研發服務的日益增長。 CRO 越來越多地將人工智慧融入其產品服務中，為製藥客戶提供經濟高效且可擴展的研發解決方案。

北美人工智慧（AI）藥物研發市場區域分析

• 美國在北美人工智慧藥物研發市場中佔據主導地位，2024 年的收入份額最高，為 48.7%，其特點是先進的醫療基礎設施、早期採用人工智慧技術，以及製藥公司與專注於人工智慧的科技公司之間的密切合作
• 美國公司正在利用人工智慧加速藥物發現過程、優化化合物篩選並開發個人化療法，受益於廣泛的臨床和基因組數據集以及協作研究環境
• 有利的監管舉措、大量的風險投資以及大量的人工智慧和生物醫學人才進一步支持了這一主導地位，鞏固了美國作為北美地區人工智慧驅動藥物研發創新主要引擎的地位

美國人工智慧（AI）藥物研發市場洞察

2024年，美國藥物研發市場中的人工智慧 (AI) 佔據了北美地區最大的收入份額，這得益於高額研發支出、先進技術的廣泛應用以及強勁的製藥和生物技術格局。美國公司在利用人工智慧進行標靶識別、先導化合物優化和個人化藥物開發方面處於領先地位。人工智慧科技公司與生命科學公司之間的合作，以及對大型臨床和基因組數據集的訪問，進一步推動了市場的發展。監管支持，包括美國食品藥物管理局 (FDA) 為人工智慧工具提供的適應性框架，也有助於持續創新和市場主導地位。

加拿大人工智慧（AI）藥物研發市場洞察

預計加拿大藥物研發市場中的人工智慧 (AI) 在整個預測期內將實現顯著的複合年增長率，這得益於政府對人工智慧研究的大力支持、生命科學領域的發展以及產學研合作的不斷增多。加拿大的機構處於人工智慧創新的前沿，應用先進的機器學習和自然語言處理工具來加速藥物研發。加拿大對個人化醫療和創新友善監管政策的重視，預計將推動該技術在製藥、生物技術和研究領域的應用。

墨西哥藥物研發中的人工智慧（AI）市場洞察

受醫療基礎設施改善、數位化程度提升以及醫學研究投資增加的推動，墨西哥藥物研發人工智慧 (AI) 市場預計將在預測期內穩步擴張。儘管與美國和加拿大相比尚處於起步階段，但墨西哥正透過與全球企業和研究機構的合作，逐步將人工智慧技術應用於藥物研發。政府旨在加強生物技術產業發展和提陞技術能力的舉措，旨在支持市場的長期成長，尤其是在早期研發和藥物再利用領域。

北美人工智慧（AI）藥物研發市場份額

北美藥物研發人工智慧（AI）產業主要由知名公司主導，包括：

• 輝瑞公司（美國）
• Insilico Medicine, Inc.（美國）
• Atomwise Inc.（美國）
• Recursion Pharmaceuticals, Inc.（美國）
• 薛丁格公司（美國）
• BenevolentAI Ltd.（英國）
• Exscientia Ltd.（英國）
• XtalPi公司（美國）
• Cloud Pharmaceuticals, Inc.（美國）
• NVIDIA公司（美國）
• IBM公司（美國）
• PathAI, Inc.（美國）
• Deep Genomics Inc.（加拿大）
• BioAge Labs, Inc.（美國）
• Cyclica Inc.（加拿大）
• Valo Health, Inc.（美國）
• Verge Genomics, Inc.（美國）
• BenchSci Analytics Inc.（加拿大）
• Roivant Sciences Ltd.（百慕達）
• AbCellera Biologics Inc.（加拿大）

北美人工智慧（AI）在藥物研發市場的最新發展是什麼？

• 2024年5月，輝瑞宣布與人工智慧和精準醫療領域的領導者Tempus擴大合作，將即時人工智慧驅動的分析整合到其腫瘤臨床試驗中。此次合作旨在加速患者識別並優化試驗方案，強化輝瑞在美國人工智慧藥物開發和個人化醫療計畫方面的承諾。
• 2024年4月，一家利用人工智慧進行藥物研發的美國生物科技公司Insilico Medicine宣布，一款針對特發性肺纖維化的新型人工智慧設計藥物已啟動I期臨床試驗。這一里程碑標誌著第一批進入人體試驗階段的人工智慧生成的候選藥物之一，凸顯了人工智慧平台在將早期發現轉化為可行療法方面日益成熟和潛力無限。
• 2024年2月，總部位於加州的Atomwise公司與賽諾菲達成了一項多標靶藥物研發合作。此次合作將利用Atomwise基於AI的基於結構的藥物設計能力，識別新型小分子候選藥物。該協議強調了製藥業日益依賴AI來更有效地解決複雜的治療標靶。
• 2024年1月，總部位於中美的人工智慧藥物研發公司晶泰科技（XtalPi Inc.）宣佈在麻薩諸塞州波士頓成立北美創新中心。新中心將專注於基於量子物理的分子建模和用於新型藥物設計的生成式人工智慧，進一步將波士頓定位為生物技術創新中心，並拓展晶泰科技在人工智慧研發方面的能力。
• 2023年12月，總部位於鹽湖城的臨床階段生物技術公司Recursion Pharmaceuticals與NVIDIA達成合作，將高效能運算與AI技術結合，加速罕見疾病療法的研發。此次合作體現了AI、大規模生物學和運算平台的融合，旨在解鎖更快、更可擴展的藥物研發流程。

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