InsightAce Analytic Pvt. Ltd. 发布了一份关于“AI辅助肽类药物发现平台市场”的评估报告。报告按应用领域（药物设计与优化、命中识别与先导生成、靶点验证、临床前验证）、治疗领域（代谢疾病、肿瘤学、传染病、神经系统疾病、炎症与自身免疫疾病、其他领域）、技术（机器学习、深度学习、生成式AI、自然语言处理、强化学习）、终端用户（制药和生物技术公司、合同研究组织、学术与研究机构、初创企业和中小型企业）、平台访问模式（管线授权、技术授权、战略联盟、库提供商、服务提供商）以及2025-2034年的全球预测进行了细分，并对各细分市场的收入和预测至2034年进行了分析。
全球AI辅助肽类药物发现平台市场规模预计将在2025-2034年期间以14.1%的复合年增长率（CAGR）增长。
AI辅助肽类药物发现平台是一种利用人工智能加速肽类治疗药物设计、筛选和开发的技术。通过整合机器学习（ML）、深度学习（DL）和其他人工智能技术，这些平台能够分析海量复杂数据集，预测肽类结构，优化其物理化学和药理学特性，并为各种疾病识别出具有潜力的治疗候选物。
人工智能显著缩短了药物发现的时间，从数年减少到仅需数月。通过快速数据分析，AI可以高效筛选大量生物信息，锁定具有高治疗潜力的药用肽。准确预测模型的开发依赖于可靠的基准数据集，其中许多数据集存储在专门的肽类数据库中。抗微生物肽数据库是最受欢迎且广泛使用的资源之一，为治疗性肽的开发提供了基础支持。
机器学习算法在AI辅助肽类药物发现中发挥核心作用，通过分析大数据集识别模式、预测肽类特性并优化药物候选物。例如，Gubra公司的StreamLine平台利用机器学习模型快速筛选数十亿个肽类候选物，选择出最具治疗前景的候选物。深度学习作为机器学习的一个更高级子集，利用神经网络捕捉生物数据中的复杂非线性关系，从而实现对肽类结构、相互作用和功能的高度精确预测。
生成式AI通过使用生成对抗网络（GANs）和变分自编码器等方法进一步推进了这一领域的发展，能够设计出具有所需特性的全新肽序列，包括提高生物利用度和降低毒性。富士通（Fujitsu）的Biodrug Design Accelerator工具就是这种能力的典范。同时，先进的生成模型如PepINVENT和PepGB能够引入非天然氨基酸并增强蛋白质-肽相互作用的预测。与此同时，市场上出现了创新的商业模式，AI平台提供商根据肽类候选物的里程碑进展或成功获得付款或股权，与制药合作伙伴的利益保持一致，从而加速药物开发进程。
AI辅助肽类药物发现平台市场的主要参与者包括：
- Peptilogics
- Pepticom
- Gubra
- Nuritas
- Aurigene
- Space Peptides
- Koliber Biosciences
- Cradle
- Insilico Medicine
- Fujitsu
市场动态：
驱动因素：
肽类因其高特异性、低毒性和能够靶向传统“不可成药”蛋白的特性，正被越来越多地用于治疗癌症、代谢疾病、传染病和自身免疫疾病等多种疾病。这些特性使其成为极具吸引力的治疗剂。人工智能通过预测结构-活性关系（SARs）、筛选大规模肽类文库以及比传统方法更高效地优化先导化合物，显著加速了肽类药物的发现过程。
深度学习和生成模型通过实现具有改进生物活性和理想药物特性的全新肽设计进一步提升了这一过程。与耗时、昂贵且成功率低的传统方法相比，AI驱动的平台减少了试错依赖，提高了命中到先导的转化率，并简化了开发时间表，使肽类药物发现更快、更精准且更具成本效益。
挑战：
AI辅助肽类药物发现面临若干挑战。数据质量至关重要，因为不完整或偏倚的数据集可能影响模型准确性。验证仍然是关键环节，需要广泛的实验测试来确认AI生成候选物的有效性和安全性。伦理问题，包括数据隐私、算法偏见和治疗公平获取，需要仔细考虑。将AI与实验工作流程整合需要先进的专业知识和基础设施。此外，探索庞大的化学空间并确保模型可解释性也带来了技术障碍。
区域趋势：
北美预计在预测期内占据最大的市场份额。美国和加拿大拥有密集的领先生物技术和制药公司集群。北美在基于肽的药物研发方面处于领先地位，拥有多个FDA批准的肽类疗法和强大的临床管线。明确的肽类治疗法规路径和AI在药物开发中的应用促进了商业信心。强有力的知识产权保护和新药审批时间缩短激励了创新。然而，亚太地区是增长最快的区域，中国和印度在政府支持的生物技术计划和庞大患者数据的推动下，正迅速扩展。日本、韩国和澳大利亚通过合作和国家资助的活动也在不断增长。
最新发展：
- 2024年4月，Aurigene Pharmaceutical Services Limited推出了Aurigene.AI平台，该平台由AI和机器学习驱动，加速了从命中发现到候选提名的药物开发过程。通过整合计算机辅助药物设计（CADD）、生成式和预测性AI模型以及复杂的基于物理的建模，Aurigene.AI使用户能够为特定应用选择最佳算法。该模块化平台还包括一个精心策划的包含1.8亿种化学品和160万经过验证的生物测定数据点的数据库，该平台利用这一不断增长的数据库作为训练数据。
- 2023年10月，富士通有限公司（Fujitsu Limited）和RIKEN计算科学中心的高性能计算（HPC）和AI驱动药物开发平台部门宣布，他们开发了一种AI药物发现技术，可以通过利用生成式AI从电子显微镜图像中预测蛋白质的结构变化，生成广泛的3D密度图。
(全文结束)
