医薬品発見における人工知能市場の評価 – 2024-2031

医薬品発見における人工知能市場の成長は、製薬業界全体での AI および機械学習技術の採用の増加によって推進され、2023 年には評価額が 4 億 6,859 万米ドルを超えました。予測では、2024 年から 2031 年にかけて 39.90% の CAGR で 2031 年までに 55 億 3,912 万米ドル まで著しく増加すると示されています。

この急増は、これらの高度な計算技術が医薬品発見パイプラインを加速し、コストを削減し、新薬候補の成功率を向上させる能力によって推進されています。

創薬市場における人工知能定義/概要

創薬における人工知能とは、製薬業界における創薬および開発プロセスにおける人工知能 (AI) や機械学習 (ML) などの高度な計算技術の応用を指します。この革新的なアプローチは、最先端のテクノロジーを活用して潜在的な薬物候補の特定と検証を加速し、リード化合物を最適化し、新薬の有効性、安全性、薬物動態特性を予測することで、従来の創薬方法に革命をもたらしています。

AI と ML アルゴリズムの統合により、製薬会社はゲノム、プロテオーム、臨床データなど、さまざまなソースからの膨大な量のデータを分析できます。これらの高度な計算技術により、膨大な化合物ライブラリの仮想スクリーニング、ターゲットの特定と検証、リードの最適化、および前例のない精度と効率で薬剤候補の特性の予測モデル化が可能になります。AI と ML の力を活用することで、創薬パイプラインが合理化され、医薬品開発に必要な時間とリソースが削減され、臨床試験の成功確率が高まります。

創薬における人工知能は、新しい薬剤ターゲットの迅速な探索、より効果的で安全な薬剤候補の設計、および個人の遺伝子プロファイルに基づく治療のパーソナライズを可能にすることで、製薬業界を変革する可能性を秘めています。さらに、AI と ML を量子コンピューティングやブロックチェーンなどの新興技術と統合することで、新薬発見の新たな領域が開拓され、より効率的でコスト効率の高い医薬品開発プロセスへの道が開かれ、最終的には世界中の患者と医療システムに利益をもたらすことが期待されています。

慢性疾患の増加と新しい治療法の必要性は、創薬における AI の採用を促進するでしょうか?

慢性疾患の世界的な増加は、新しい効果的な治療法の必要性を促進し、創薬プロセスにおける人工知能 (AI) の採用の重要な推進力となっています。がん、心血管疾患、糖尿病、神経疾患などの慢性疾患の負担は増加し続けており、医療システムにとって大きな課題となっており、革新的な医薬品開発アプローチの緊急性を浮き彫りにしています。近年、従来の創薬プロセスは、高コスト、長期にわたるタイムライン、臨床試験における候補薬の高い脱落率など、多くの課題に直面しています。 AI と機械学習 (ML) 技術の統合により、有望な薬物標的の特定を加速し、リード化合物を最適化し、潜在的な薬物候補の有効性、安全性、薬物動態特性をより正確に予測することで、これらの課題に対処できる可能性があります。

AI アルゴリズムは、ゲノム、プロテオーム、臨床データなど、さまざまなソースからの膨大な量のデータを分析することで、特定の疾患に関連する新しい薬物標的と生物学的経路を特定できます。これらの技術は、計算能力と高度なアルゴリズムを活用して、潜在的な薬物候補を迅速にスクリーニングして優先順位を付けることができるため、医薬品開発に必要な時間とリソースを削減できます。慢性疾患の有病率が上昇し続けるにつれて、革新的でパーソナライズされた治療法の需要が高まっています。AI 主導の創薬アプローチは、個々の遺伝子プロファイルと疾患特性を考慮して、特定の患者集団に合わせた標的治療の開発を加速する可能性があります。このパーソナライズされた創薬アプローチは、治療結果を改善し、患者ケアを強化する可能性を秘めています。従来の創薬方法に関連する課題に対処し、新しい治療法の迅速な探索を可能にすることで、慢性疾患の増加と効果的で個別化された治療法の緊急の必要性により、創薬における AI の採用は大幅に増加すると予想されています。

高い計算コストとデータ管理の課題は、創薬における AI の広範な採用を妨げるでしょうか?

創薬プロセスにおける人工知能 (AI) と機械学習 (ML) 技術の採用には、高い計算コストとデータ管理の複雑さに関連する大きな課題が伴います。これらの課題は、効果的に対処されなければ、製薬業界での AI の広範な採用を妨げる可能性があります。主な課題の 1 つは、特に化合物ライブラリの仮想スクリーニング、分子シミュレーション、予測モデリングなどの複雑なタスクの場合、AI アルゴリズムのトレーニングと実行に多大な計算能力が必要になることです。 AI および ML アルゴリズムでは、膨大な量のデータの処理が必要になることが多く、そのためには、高性能コンピューティング (HPC) システムや、グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) やテンソル プロセッシング ユニット (TPU) などの専用ハードウェアを使用する必要があります。このような計算リソースの取得と維持には、特に予算が限られている小規模な製薬会社や研究機関にとって、法外な費用がかかる可能性があります。

さらに、創薬における AI の実装を成功させるには、高品質で多様性があり、適切にキュレーションされたデータセットが利用できるかどうかに大きく依存します。ゲノム、プロテオーム、構造、臨床データなど、さまざまなソースからのデータの生成と統合には、データの標準化、品質管理、管理の面で大きな課題があります。これらの大規模で複雑なデータセットを処理するには、堅牢なデータ インフラストラクチャ、効率的なデータ処理パイプライン、高度なデータ管理戦略が必要です。

さらに、標準化されたデータ形式の欠如や、さまざまなデータ ソース間の相互運用性の問題により、データのシームレスな統合と分析が妨げられ、関連するパターンや洞察を特定する AI アルゴリズムの有効性が制限される可能性があります。データのプライバシー、セキュリティ、規制要件への準拠を確保することは、製薬業界のデータ管理プロセスをさらに複雑にします。これらの課題を克服するには、製薬会社、テクノロジー プロバイダー、研究機関の共同作業が不可欠です。クラウド コンピューティングや共有コンピューティング リソースなどのスケーラブルでコスト効率の高い HPC ソリューションに投資することで、計算負荷を軽減できます。さらに、堅牢なデータ管理プラットフォーム、標準化されたデータ形式、高度なデータ統合手法の開発により、効率的なデータ処理と分析が可能になります。

カテゴリごとの洞察力

機械学習は創薬プロセスをどのように変革していますか?

人工知能 (AI) のサブセットである機械学習は、製薬業界における創薬プロセスの変革において重要な役割を果たしています。この高度な計算手法には、システムがデータから学習し、明示的にプログラムすることなく予測や決定を下せるようにするアルゴリズムと統計モデルの開発が含まれます。創薬における機械学習の応用は、プロセスのさまざまな段階を変革し、従来の方法に比べて多くの利点をもたらします。創薬の初期段階では、膨大な化合物ライブラリの仮想スクリーニングに機械学習アルゴリズムが使用されています。これらのアルゴリズムは、数百万の化合物の構造的および化学的特性を迅速に分析し、生物学的ターゲットとの潜在的な相互作用を予測し、さらに評価するための有望な候補を特定できます。このプロセスにより、リード化合物の特定が大幅に加速され、実験スクリーニングに必要な時間とリソースが削減されます。

さらに、機械学習技術は、創薬プロセスの重要なステップであるターゲットの特定と検証に使用されています。これらのアルゴリズムは、ゲノム、プロテオーム、臨床ソースからの膨大な量のデータを分析することで、特定の疾患または生物学的経路に関連する潜在的な薬物ターゲットを特定して優先順位を付けることができ、よりターゲットを絞った効果的な治療法の開発を促進します。リード最適化段階では、機械学習モデルを使用して、吸収、分布、代謝、排泄 (ADME) 特性など、薬物候補の薬物動態および薬力学的特性を予測します。これらの予測により、バイオアベイラビリティ、毒性、有効性に関連する潜在的な問題を特定して対処することでリード化合物を最適化できるため、臨床試験の成功の可能性が高まります。さらに、機械学習をハイスループットスクリーニングや計算化学などの他の新興技術と統合することで、化学空間の迅速な探索と、望ましい特性を持つ新しい分子の設計が可能になります。たとえば、生成モデルは、特定の基準に基づいて新しい分子構造を生成するようにトレーニングできるため、革新的で潜在的に効果的な薬物候補の発見が容易になります。

AI は心血管疾患の創薬をどのように変革していますか?

創薬プロセスへの人工知能 (AI) の応用により、心血管疾患の新規治療法の開発が変革しています。心血管疾患は、世界的に死亡率の主な原因であり、医療システムに大きな負担をかけています。AI 主導のアプローチにより、研究者は心血管疾患の根底にある複雑な生物学的メカニズムを解明し、潜在的な薬物ターゲットとリード化合物の特定を加速できます。心血管疾患には、冠動脈疾患、心不全、不整脈、脳卒中など、さまざまな病態が含まれ、それぞれに複雑な病態生理学的経路と遺伝的要因が関与して発症と進行を促しています。心血管疾患に関連するゲノム、プロテオーム、臨床研究から生成される膨大なデータは、AI アルゴリズムが創薬の取り組みを導く貴重な洞察とパターンを発見するための肥沃な土壌を提供します。

この豊富なデータを分析するために機械学習技術が採用されており、特定の心血管疾患に関連する新しい薬物ターゲットを特定することができます。遺伝子発現プロファイル、タンパク質相互作用ネットワーク、臨床試験データなどのさまざまなデータソースを統合することで、AI アルゴリズムは潜在的な治療ターゲットを特定し、疾患経路におけるその役割を解明し、ターゲットを絞った個別化治療の開発を促進します。

さらに、AI 駆動型の仮想スクリーニング手法を利用して膨大な化合物ライブラリを迅速に評価し、特定された心血管ターゲットに対する治療効果を持つ有望なリード化合物を特定しています。これらの計算方法は、創薬の初期段階を大幅に加速し、実験スクリーニングに必要な時間とリソースを削減します。リード化合物の最適化は、AI が大きな貢献をしているもう 1 つの分野です。機械学習モデルを使用して、薬物候補の薬物動態および薬力学的特性を予測することで、研究者は分子を最適化してバイオアベイラビリティ、有効性、安全性プロファイルを改善し、心血管治療の臨床試験の成功の可能性を高めることができます。

創薬市場レポートの方法論における人工知能へのアクセス

国/地域別の洞察力

北米が創薬における AI の採用をリードしている要因は何ですか?

北米、特に米国は、強力な製薬業界、主要な研究機関、技術革新を促進する環境の存在に牽引され、創薬における人工知能 (AI) の主要市場として浮上しています。北米には、ファイザー、メルク、ジョンソン・エンド・ジョンソン、アムジェンなど、世界最大かつ最も影響力のある製薬会社がいくつか拠点を置いています。これらの企業は、創薬における AI の変革の可能性を認識しており、AI ベースのテクノロジーに積極的に投資し、テクノロジー プロバイダーや研究機関と協力して医薬品開発パイプラインを加速させています。この地域は、AI、計算生物学、バイオインフォマティクスの専門知識を持つ高度なスキルを持つ労働力を誇っています。MIT、ハーバード、スタンフォード、ブロード研究所などの主要な大学や研究センターは、AI 研究の最前線に立っており、この分野で才能のある専門家を次々と輩出し、画期的な発見をもたらしています。

この地域には、複雑な AI アルゴリズムを実行し、創薬に必要な膨大な量のデータを処理するために不可欠な、世界で最も先進的なコンピューティング施設とインフラストラクチャがいくつかあります。北米の企業や研究機関は、高性能コンピューティング リソース、クラウド コンピューティング プラットフォーム、特殊なハードウェア アクセラレータにアクセスできるため、計算集約型のタスクに取り組むことができます。北米、特に米国の規制環境は、医療および製薬分野での AI 導入を比較的支持してきました。食品医薬品局 (FDA) などの機関は、医薬品の発見や臨床試験における AI の責任ある開発と使用に関するガイドラインを提供し、フレームワークを確立する措置を講じており、患者の安全を確保しながらイノベーションを促進しています。大手製薬会社、最先端の研究機関、優秀な労働力、強力な投資環境、高度なコンピューティング インフラストラクチャ、協力的な規制環境の組み合わせにより、北米は AI 主導の創薬のグローバル ハブとしての地位を確立しています。この地位は、産業界、学界、政府間の継続的なコラボレーションによってさらに強化され、より効率的でパーソナライズされた医薬品開発プロセスのための革新的な AI ベースのソリューションの開発が推進されています。

アジア太平洋地域は、創薬市場における人工知能の売上増加を促進できるか?

アジア太平洋地域は、創薬市場における人工知能 (AI) の採用と成長の重要なハブとして浮上しています。アジア太平洋地域には、特に日本、中国、韓国、インドなどの国で、いくつかの大手製薬企業とバイオテクノロジー企業が拠点を置いています。これらの企業は、創薬プロセスの合理化、コストの削減、新薬候補の市場投入までの時間の短縮における AI の可能性をますます認識しています。その結果、彼らはAIを活用した創薬プラットフォームに積極的に投資し、競争上の優位性を獲得するためにAI技術プロバイダーと連携しています。さらに、この地域は、ヘルスケアや医薬品開発など、さまざまな分野でのAIとその応用に焦点を当てたテクノロジースタートアップと研究機関の活気あるエコシステムを誇っています。このエコシステムは、イノベーションを促進し、製薬業界向けの最先端のAIソリューションの開発を促進しています。アジア太平洋地域の政府は、経済成長を促進し、ヘルスケアの課題に対処する可能性を認識し、有利な政策、インセンティブ、資金提供イニシアチブを通じてAI技術の採用を積極的に推進しています。

この地域の人口の急増と慢性疾患の有病率の増加により、新しい効果的な薬物療法が切実に必要とされています。AI主導の創薬技術は、新しい候補薬の特定と開発を加速し、満たされていない医療ニーズに対処し、地域のヘルスケア需要に応える可能性を提供します。

さらに、アジア太平洋地域では、製薬会社、AI技術プロバイダー、学術機関間の投資とコラボレーションが急増しています。これらのパートナーシップにより、知識の交換、リソースの共有、創薬アプリケーション向けの高度な AI アルゴリズムと計算モデルの開発が促進されます。ただし、アジア太平洋地域内でこの領域で AI の可能性を最大限に引き出すには、データの可用性、規制の枠組み、AI と創薬の熟練した人材の必要性などの課題に対処する必要があります。とはいえ、この地域の大きな市場の可能性は、AI 技術の採用の増加と政府の支援的な取り組みと相まって、創薬における人工知能市場の成長の有望な推進力となっています。

競争環境

創薬における人工知能市場は、いくつかの確立されたプレーヤーと革新的なソリューションプロバイダーの存在が特徴です。これらの企業は、研究開発の取り組み、戦略的パートナーシップ、高度な機能と機能の導入を通じて、AI テクノロジーの限界を継続的に押し広げています。競争の激しい環境は、複数の業界のさまざまなアプリケーションに合わせてカスタマイズされた多様な AI ソリューションを提供する企業によって特徴付けられます。

創薬における人工知能市場で活動している著名な企業には、次のような企業があります。

Accelrys Software Inc.、Allergan plc、Bayer AG、Bristol-Myers Squibb Company、Celgene Corporation、GlaxoSmithKline plc、Janssen Pharmaceuticals、Inc.、Merck & Co.、Inc.、Novartis AG、Pfizer Inc.、Roche Holding AG、Sanofi SA。

最新の開発

• 2022 年 11 月、Cyclica は Bill & Co., Inc. から 180 万ドルの助成金を受け取りました。メリンダ・ゲイツ財団は、人工知能を活用した創薬プラットフォームを適用し、データの少ない複数の生物学的ターゲットを活用して、新しい非ホルモン性契約を発見します。
• 2022年10月、細胞プログラミングの水平プラットフォームプロバイダーであるGinkgo BioworksがZymergenを買収しました。この買収により、強力な自動化およびソフトウェア機能と、多様な生物工学アプローチにわたる豊富な経験を統合することで、Ginkgoのプラットフォームが強化されると期待されています。
• 2022年9月、イスラエルを拠点とする生物学モデリング会社であるCytoReasonは、ファイザーと1億1,000万米ドル相当の提携を行いました。ファイザーは、免疫介在性疾患およびがん免疫療法の新薬開発の研究にCytoReasonの生物学的モデルを使い始めました。
• 2022年8月、サノフィは12億ドル相当の医薬品設計契約でアトムワイズと提携しました。契約によると、サノフィは米国企業のAtomNetプラットフォームを活用して最大5つの医薬品ターゲットの小分子を研究するために2,000万ドルを前払いしました。

レポートの範囲

医薬品発見市場における人工知能、カテゴリ別

テクノロジー

• 機械学習
• ディープラーニング

アプリケーション

• 心血管疾患
• 免疫腫瘍学

エンドユーザー

• 契約研究組織
• 製薬およびバイオテクノロジー企業

地域

• 北米
• ヨーロッパ
• アジア太平洋
• ラテンアメリカ
• 中東およびアフリカ

市場調査の調査方法