根据ResearchAndMarkets.com发布的最新报告，人工智能（AI）在药物发现市场的复合年增长率（CAGR）预计将在2024年至2030年间达到37.67%。这一市场的积极增长主要归因于全球各种疾病的高发率、AI在制药行业的优势以及对药物研究和开发的投资等因素。此外，公共和私营实体在国家和国际层面的广泛合作也有望进一步推动该市场的发展。
人工智能在药物发现市场的动力：
推动AI在药物发现市场增长的一个关键因素是药物发现和开发过程中的高资本投入。采用传统方法进行药物发现和开发通常需要12-14年的时间才能使最终产品进入市场。例如，根据美国制药研究和制造商协会的数据，平均而言，一种药物从研发到上市需要大约10年时间，其中临床试验占6-7年。同一来源还指出，每种成功药物的平均开发成本约为25亿美元。
将AI应用于药物发现和开发过程的另一个方面是利用技术分析已发布的数据，以识别不同疾病的研究趋势，这可能提供有关科学进展的见解，从而启动新的药物开发计划。这是通过使用自然语言处理（NLP）技术实现的，NLP有助于数据挖掘和创建相互连接的知识图谱。这些知识图谱将来自不同药物开发领域的数据（如疾病相关数据、药物相关数据或化学/生物实体相关数据）串联起来。此外，AI解决方案在临床试验过程中的应用可以消除潜在障碍，缩短临床试验周期时间，并显著提高临床试验过程的生产力和准确性。因此，这些先进的AI解决方案在药物发现过程中的应用越来越受到生命科学行业利益相关者的欢迎。
人工智能在药物发现市场的细分分析：
在从头药物设计中，深度强化学习（DRL）是一种前沿的AI方法。DRL结合了人工神经网络和强化学习架构，使系统能够通过试错学习和适应。一个值得注意的DRL在从头药物设计中的应用实例是循环神经网络（RNN）的使用。RNN特别适合分析顺序数据，如文本或以字符序列形式表示的分子（如SMILES）。RNN通过逐个步骤处理输入数据，能够识别和学习SMILES字符串中的模式。这种能力对于生成化学上合理的分子至关重要，确保其作为药物候选物的潜在可行性。RNN在从头药物设计中的成功突显了AI在这一领域的变革潜力。考虑到这些优势，AI驱动的从头药物设计有望成为未来几年药物发现的关键应用领域。AI加速药物开发过程和生成创新分子靶点的能力预计将对市场增长产生重大贡献。随着制药行业继续采用AI技术，其对药物发现和开发的影响将是深远的，推动进步并开辟新的治疗创新途径。
北美地区预计主导整体AI在药物发现市场：
预计北美地区在2023年将占据AI在药物发现市场的最大收入份额。这主要是由于该地区存在大量与各种疾病（包括癌症和神经系统疾病）相关的患者群体，从而推动了对副作用较小的各种药物的需求。此外，该地区在临床研究方面的广泛关注以及来自制药和技术领域的关键企业的存在进一步促进了北美AI在药物发现市场的增长。支持北美地区在AI在药物发现市场增长的一个关键因素是该地区各种疾病的高发率。例如，美国癌症发病率的上升是需要大量药物的主要原因之一。2024年，美国国家癌症研究所估计，到2024年底，美国将诊断出200万例新癌症病例。此外，预计前列腺癌、肺癌和结直肠癌将占男性所有癌症诊断的约48%。对于女性，最常见的是乳腺癌、肺癌和结直肠癌，预计这些癌症将占所有新癌症诊断的约51%。
AI在药物发现市场的主要参与者：
一些主要的市场参与者包括IBM公司、Numedii公司、Deep Genomics、NVIDIA公司、Atomwise公司、Cloud Pharmaceuticals公司、Alphabet公司（DeepMind）、Insilico Medicine、BenevolentAI、Exscientia、Cyclia、Valo Health、Owkin公司、Verge Genomics、BioSymetrics等。
AI在药物发现市场的近期发展活动：
- 2024年5月，赛诺菲、Formation Bio和Open AI达成合作，共同开发旨在加速药物开发并提高新药上市效率的人工智能软件。他们计划创建定制的、专门设计的解决方案，以优化药物开发生命周期的各个阶段，从而简化流程并改善制药创新的结果。
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