세계의 신약개발 인공지능 (AI) 시장 (~2029) : 타겟, 리드

1 서론
1.1 조사 목적 39
1.2 시장의 정의 39
1.3 조사 범위 40
1.3.1 고려한 세그먼트와 지역 40
1.3.2 포함하는 것과 포함하지 않는 것 41
1.3.3 고려한 연수 42
1.3.4 화폐를 고려 42
1.4 시장 관계자 43
1.5 변경사항의 정리 44
2 조사방법 45
2.1 조사자료 45
2.1.1 2차자료 46
2.1.1.1 주요 2차정보원 46
2.1.1.2 2차자료로부터의 주요자료 47
2.1.2 1차자료 47
2.1.2.1 주요 1차 정보원 48
2.1.2.2 1차 조사의 주요 목적 48
2.1.2.3 1차 자료에서 추출한 주요 데이터 49
2.1.2.4 주요 산업 통찰 50
2.1.2.5 1차 조사의 세부 사항 50
2.2 조사 설계 51
2.3 시장규모 추정 51
2.3.1 공급측 분석(수익 점유율 분석) 52
2.3.2 상향식 접근: 최종 사용자 채용 54
2.3.2.1 모시장의 하향식 평가 55
2.3.2.2 기업 프레젠테이션과 1차 인터뷰 55
2.4 데이터 삼각측량 59
2.5 조사 전제 60
2.5.1 시장규모 전제 60
2.5.2 조사 전제 60
2.6 리스크 평가 61
2.7 조사 한계 61
2.7.1 방법론에 관한 한계 61
2.7.2 범위에 관한 한계 61

3 요약 62
4 프리미엄 인사이트 68
4.1 신약 개발에 인공지능(AI) 시장 개요 68
4.2 북미: 신약 개발에 인공지능(AI) 시장,
최종 사용자별, 국가별(2023년) 69
4.3 신약 개발에 인공지능(AI) 시장: 지리적 성장 기회 70
4.4 신약 개발 인공지능 시장: 지역별 믹스 71
4.5 신약 개발에 있어서 인공지능(AI) 시장: 선진국 vs.
신흥 시장 71
5 시장 개요 72
5.1 서론 72
5.2 시장 역학 72
5.2.1 추진 요인 74
5.2.1.1 업종 횡단적인 제휴 및 파트너십의 증가 74
5.2.1.2 신약 개발에 소요되는 시간과 비용의 절감 요구 증가 76
5.2.1.3 의약품의 특허 만료와 효과적인 신규 리드 화합물의 필요성 76
5.2.1.4 암 치료에서 약물과 표적의 상호 작용을 예측하기 위한 AI의 이용 확대 77
5.2.1.5 신약개발에 있어서 AI 지원 멀티오믹스의 통합 78
5.2.1.6 희귀질환 치료제 개발을 위한 희귀질환 치료에 대한 관심 고조 79
5.2.2 억제 요인 80
5.2.2.1 AI 인재 부족과 의료 소프트웨어에 관한 모호한 규제 지침 80
5.2.3 기회 81
5.2.3.1 바이오 신약 개발 가속화를 위한 AI 활용 81
5.2.3.2 신흥국에서의 신약 개발에 대한 관심 고조 81
5.2.3.3 인간 인식 AI 시스템 개발에 주력 82
5.2.3.4 단일세포 분석에 AI 활용 확대 82
5.2.3.5 단일세포 데이터로부터 바이오마커와 질병 하위유형의 용이한 동정 83
5.2.3.6 정밀도가 높은 개별화 의약품에 대한 높은 수요 84
5.2.4 과제 85
5.2.4.1 고품질 데이터 세트의 이용 가능성 제한 85
5.2.4.2 고도화된 AI 도구와 훈련 데이터 세트의 부족 85
5.2.4.3 고도화된 AI 모델의 계산상의 제약 86
5.2.4.4 모델 훈련용 고품질 데이터 세트의 부족 86
5.3 고객의 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드/혼란 87

5.4 업계 동향 87
5.4.1 신약 개발에 있어서 AI의 진화 87
5.4.2 컴퓨터 지원 약물 설계와 인공지능 89
5.5 생태계 분석 91
5.6 공급망 분석 93
5.7 기술 분석 94
5.7.1 주요 기술 94
5.7.1.1 드라이 랩 서비스 94
5.7.1.2 웻 랩 서비스 97
5.7.1.2.1 화학 소프트웨어 및 서비스 97
5.7.1.2.2 생물학 소프트웨어 및 서비스 98
5.7.1.2.2.1 단일세포 분석 99
5.7.2 보완 기술 102
5.7.2.1 고성능 컴퓨팅 102
5.7.2.2 차세대 시퀀서 102
5.7.2.3 리얼월드 증거/리얼월드 데이터 102
5.7.3 인접 기술 103
5.7.3.1 클라우드 컴퓨팅 103
5.7.3.2 블록체인 기술 103
5.7.3.3 사물인터넷 103
5.8 규제 현황 104
5.8.1 규제 기관, 정부 기관, 기타 조직 104
5.8.2 규제 프레임워크 107
5.9 가격 분석 111
5.9.1 지역별 신약 개발 소프트웨어 및 서비스 참고 판매 가격 111
5.9.2 지표 가격 분석(프로세스별) 112
5.10 포터의 5가지 힘 분석 112
5.10.1 경쟁의 격렬함 114
5.10.2 구매자의 협상력 114
5.10.3 대체품의 위협 114
5.10.4 신규 진입 기업의 위협 114
5.10.5 공급자의 협상력 115
5.11 주요 이해관계자와 구매 기준 115
5.11.1 구매 프로세스에 있어서의 주요 이해관계자 115
5.11.2 주요 구매 기준 116
5.12 특허 분석 117
5.12.1 특허 공개 동향 117
5.12.2 관할 지역 분석: 신약 개발에 인공지능(AI)을 활용하는 상위 출원국 117
5.12.3 신약 개발 인공지능 시장에서 주요 특허 119

5.13 충족되지 않은 요구와 중요한 페인 포인트 121
5.13.1 충족되지 않은 요구 121
5.13.2 단일세포 분석의 전망: 신약개발의 주요 과제 및 페인 포인트 122
5.13.3 최종 사용자의 기대 123
5.14 주요 회의 및 이벤트(2024-2025년) 124
5.15 사례 연구 분석 125
5.16 비즈니스 모델 분석 130
5.17 투자 및 자금 조달 시나리오 132
5.18 신약 개발 인공지능 시장에서 AI/생성 AI의 영향 133
5.18.1 주요 사용 사례와 시장 가능성 133
5.18.1.1 주요 사용 사례 134
5.18.2 AI/생성 AI 도입 사례 135
5.18.2.1 사례 1: 생성 AI와 합리화된 워크플로우를 통한 신약 개발 가속화 135
5.18.2.2 사례 2: 제너레이티브 AI에 의한 저분자 신약 개발 가속화 135
5.18.3 AI/제너레이티브 AI의 상호 연결과 인접 생태계에 미치는 영향 136
5.18.3.1 신약 개발 시장에서 AI 136
5.18.3.2 유전체학/바이오인포매틱스 시장 137
5.18.3.3 생명과학 분석 시장 137
5.18.4 사용자 대응과 영향 평가 138
5.18.4.1 사용자 준비 상황 138
5.18.4.1.1 제약 기업 138
5.18.4.1.2 생명공학 기업 138
5.18.4.2 영향 평가 138
5.18.4.2.1 사용자 A: 제약회사 138
5.18.4.2.1.1 실시 138
5.18.4.2.1.2 영향 139
5.18.4.2.2 사용자 B: 생명공학 기업 139
5.18.4.2.2.1 실시 139
5.18.4.2.2 임팩트 139
5.19 인공지능 유래 임상 자산 140
6 신약개발에서의 인공지능(AI) 시장(프로세스별) 150
6.1 도입 151
6.2 표적 동정 및 선택 152
6.2.1 개별화 의약품의 수요 증가와 의약품 연구개발에 대한 높은 투자가 시장 성장을 촉진 152
6.3 표적 검증 153
6.3.1 신약 개발의 후기 단계에서의 실패를 피하는 것이 중요시되면서 시장 성장을 뒷받침 153
6.4 히트 동정과 우선순위 지정 154
6.4.1 대규모 데이터 분석의 필요성이 채용을 촉진 154
6.5 히트 화합물의 동정/리드 화합물의 생성 155
6.5.1 친유성을 증가시키지 않고 신약의 효능을 향상시키는 히트 투 리드 동정/리드 생성 155
6.6 리드 최적화 156
6.6.1 시장 성장을 뒷받침하는 투명성이 높은 프레젠테이션과 분석의 필요성 156
6.7 후보 화합물 선정과 검증 157
6.7.1 임상약의 실패 가능성이 높아 후보 화합물 검증 서비스의 채용이 가속화될 것 157
7 신약 개발에서의 인공지능(AI) 시장(사용 사례별) 159
7.1 도입 160
7.2 질병의 이해 161
7.2.1 연구 데이터의 질과 양을 향상시키기 위해 질병의 이해에 중점을 두도록 161
7.3 의약품의 재사용 162
7.3.1 비용효과가 높은 치료에 대한 수요 증가와 생물 의학 데이터의 가용성 증가가 시장 성장을 촉진 162
7.4 de novo 약물 디자인 163
7.4.1 저분자 설계 164
7.4.1.1 가상 스크리닝 및 시뮬레이션 기술의 사용 증가가 성장을 촉진 164
7.4.2 백신 설계 165
7.4.2.1 충분히 검증된 AI 도구의 사용이 시장 성장을 촉진 165
7.4.3 항체 및 기타 생물학적 제제 설계 165
7.4.3.1 단백질 모델링의 발전이 분절 성장을 촉진 165
7.5 약물 최적화 166
7.5.1 저분자 화합물의 최적화 167
7.5.1.1 분자 구조의 잠재적 변화를 특정하기 위한 생성 모델의 활용이 시장 성장을 촉진 167
7.5.2 백신 최적화 168
7.5.2.1 백신 제제의 효과적인 예측과 전달 벡터의 조정이 성장을 촉진 168
7.5.3 항체 및 기타 생물학적 제제의 최적화 169
7.5.3.1 단백질 구조 예측에 기계학습의 채용이 증가하여 세그먼트의 성장을 촉진 169
7.6 안전성 및 독성 170
7.6.1 고도의 오프타겟 효과 예측, pk/pd 시뮬레이션, qsp 모델링이 시장을 견인 170

8 신약개발에서의 인공지능(AI) 시장
치료 영역별 172
8.1 서론 173
8.2 암 영역 173
8.2.1 높은 암 발병률과 유효한 암 치료제의 부족이 시장 성장을 촉진 173
8.3 감염병 175
8.3.1 전염병 발생이 증가하고 신약 개발 활동이 활성화 175
8.4 신경 분야 177
8.4.1 복잡한 질병의 진단과 치료가 신약 개발에 인공지능(AI)의 채용을 증가 177
8.5 대사성 질환 178
8.5.1 저분자 치료법 발견에 인공지능의 역할이 채용을 촉진 178
8.6 심혈관 질환 179
179 8.6.1 좌식 생활습관과 비만의 높은 유행이 심장병 신약 개발을 증가시킨다 179
8.7 면역학 180
8.7.1 면역질환에 대한 의약품 파이프라인 증가가 시장 성장을 촉진 180
8.8 정신질환 180
8.8.1 선진국에서의 정신질환 증가가 시장 성장을 촉진 180
8.9 기타 치료 분야 181
9 신약개발에서의 인공지능(AI) 시장(플레이어 유형별) 182
9.1 도입 183
9.2 엔드투엔드 솔루션 제공업체 183
9.2.1 여러 벤더의 필요성을 줄이고 워크플로를 가속화하는 엔드투엔드 솔루션 제공업체 183
9.3 틈새/포인트 솔루션 제공업체 184
9.3.1 정확하고 비용 대비 효과가 높으며 시간 소모가 적어 시장 성장을 촉진 184
9.4 AI 기술 제공업체 185
9.4.1 풀 서비스 관리로 AI에 특화된 기능이 시장 성장을 뒷받침 185
9.5 비즈니스 프로세스 서비스 제공업체 186
9.5.1 고품질 도구에 대한 접근성 향상과 의약품 개발 비용 절감으로 시장 성장 촉진 186

10 신약개발 인공지능 시장: AI 도구별 187
10.1 도입 188
10.2 기계학습 188
10.2.1 딥러닝 190
10.2.1.1 오류 감소와 데이터의 일관된 관리가 시장 성장을 촉진 190
10.2.1.2 컨볼루션 신경망 191
10.2.1.3 리커런트 신경망 191
10.2.1.4 생성적 적대 네트워크 191
10.2.1.5 그래프 신경망 191
10.2.1.6 기타 심층 학습 기술 192
10.2.2 지도 학습 192
10.2.2.1 약물의 재배치를 예측하고 고차원 데이터 세트를 관리하기 위한 지도 학습 192
10.2.3 강화 학습 193
193 10.2.3.1 신분자를 가속화하고 세그먼트의 성장을 촉진하기 위해 성능을 최대화할 필요성 193
10.2.4 비지도 학습 194
10.2.4.1 교사 없는 학습을 통한 복잡한 작업의 실행, 신약 후보 발견, 리드 화합물의 최적화 194
10.2.5 기타 기계 학습 기술 195
10.3 자연어 처리 196
10.3.1 비구조화 데이터 내의 정보를 특정하고 신약 개발을 가속화하는 자연어 처리 196
10.4 맥락을 고려한 처리와 컴퓨팅 197
10.4.1 환자 고유의 약물 반응 예측을 개선하고 치료 개입을 최적화하는 맥락을 고려한 컴퓨팅 197
10.5 컴퓨터 비전 198
10.5.1 고도의 화상처리를 통해 신약 개발을 강화하는 컴퓨터 비전 198
10.6 영상 분석 198
10.6.1 시장 성장을 뒷받침하는 화상 처리 기술에 의한 신약 개발 향상 198
11 신약 개발에서의 인공지능(AI) 시장(전개별) 200
11.1 도입 201
11.2 온프레미스 전개 201
11.2.1 멀티벤더 아키텍처 제공과 보안상의 이점이 시장을 견인 201
11.3 클라우드 기반 전개 202
11.3.1 공동연구에 대한 집중과 소프트웨어 및 하드웨어 구매 비용의 감소가 시장을 견인 202
11.4 SaaS 기반 전개 204
11.4.1 저비용, 우수한 보안, 쉬운 접근이 시장 성장을 촉진 204
12 신약 개발에서의 인공지능(AI) 시장(최종 사용자별) 206
12.1 도입 207
12.2 제약 및 생명공학 기업 207
12.2.1 비용 효율적인 의약품 개발에 대한 수요 증가가 시장 성장을 촉진 207
12.3 수탁 연구 기관 210
12.3.1 제약 및 생명공학 업계에서 아웃소싱 수요 증가가 시장 성장을 촉진 210
12.4 연구센터, 학술 및 정부기관 211
12.4.1 신약 개발에 있어 치료 전략과 혁신적 접근법 개발에 주력하는 것이 시장 성장을 촉진 211
13 신약 개발에 있어 인공지능(AI) 시장(지역별) 213
13.1 서론 214
13.2 북미 214
13.2.1 북미 거시경제 전망 214
13.2.2 미국
13.2.2.1 조사 기간 중 미국이 북미 시장을 지배 220
13.2.3 캐나다 226
13.2.3.1 AI 기반 신흥 기업의 출현과 높은 의료 지출이 시장 성장을 뒷받침 226
13.3 유럽 231
13.3.1 유럽의 거시경제 전망 232
13.3.2 영국 237
13.3.2.1 정부의 연구개발 지원이 시장 성장을 촉진 237
13.3.3 독일 243
13.3.3.1 선진 의료 인프라의 존재와 개별화 의료에 대한 높은 관심이 시장을 견인 243
13.3.4 프랑스 248
13.3.4.1 정부의 강력한 지원과 유리한 전략이 시장 성장을 촉진 248
13.3.5 이탈리아 253
13.3.5.1 선진적인 제약산업과 생명과학 연구개발에 대한 집중이 증가하면서 시장 성장을 촉진 253
13.3.6 스페인 258
13.3.6.1 정부의 우호적인 노력과 제약기업의 고액 투자가 시장 성장을 뒷받침 258
13.3.7 기타 유럽 263
13.4 아시아 태평양 지역 269
13.4.1 아시아 태평양 지역의 거시경제 전망 269
13.4.2 일본 275
13.4.2.1 고령 인구 증가와 선진적인 의약품 연구가 시장 성장을 뒷받침 275

13.4.3 중국 281
13.4.3.1 제네릭 의약품 수요 증가와 정부 투자 증가가 시장 성장을 촉진 281
13.4.4 인도 286
13.4.4.1 정비된 IT 인프라와 정부의 적극적인 노력이 시장 성장을 촉진 286
13.4.5 기타 아시아 태평양 지역 291
13.5 라틴아메리카 296
13.5.1 라틴아메리카의 거시경제 전망 297
13.5.2 브라질 302
13.5.2.1 성장하는 바이오기술 분야와 정부의 노력이 시장 성장을 뒷받침 302
13.5.3 멕시코 307
13.5.3.1 정부의 우호적인 노력과 제약회사의 고액 투자가 시장 성장을 뒷받침 307
13.5.4 기타 라틴아메리카 312
13.6 중동 및 아프리카 317
13.6.1 중동 및 아프리카 거시경제 전망 318
13.6.2 GCC 국가 323
13.6.2.1 개별화 의료의 중시와 의료 인프라의 발전이 시장을 견인 323
13.6.3 기타 중동 및 아프리카 328
14 경쟁 환경 334
14.1 도입 334
14.2 주요 플레이어의 전략/승리권 334
14.2.1 신약개발 인공지능 시장에서 주요 기업이 채택한 전략 개요 334
14.3 수익 분석, 2019년~2023년 336
14.4 시장 점유율 분석, 2023년 337
14.4.1 주요 시장 플레이어 랭킹 339
14.5 기업 평가 매트릭스: 주요 플레이어, 2023년 340
14.5.1 스타 기업 340
14.5.2 신흥 리더 기업 340
14.5.3 침투형 플레이어 340
14.5.4 참여 기업 340
14.5.5 기업 풋프린트: 주요 플레이어, 2023년 342
14.5.5.1 기업 풋프린트 342
14.5.5.2 유스케이스 풋프린트 343
14.5.5.3 프로세스 풋프린트 344
14.5.5.4 치료 영역 풋프린트 343
14.5.5.5 플레이어 유형의 풋프린트 346
14.5.5.6 전개 모드 풋프린트 347
14.5.5.7 지역별 풋프린트 348
14.6 기업 평가 매트릭스: 신흥 기업/SM(2023년) 349
14.6.1 진보적 기업 349
14.6.2 대응력이 있는 기업 349
14.6.3 역동적인 기업 349
14.6.4 스타트업 블록 349
14.6.5 경쟁 벤치마킹: 신흥 기업/SM, 2023년 351
14.7 기업 평가와 재무 지표 352
14.7.1 재무지표 352
14.7.2 기업평가 353
14.8 브랜드/제품 비교 354
14.9 경쟁 시나리오 355
14.9.1 제품과 솔루션 출시 355
14.9.2 거래 356
14.9.3 확장 357
14.9.4 기타 개발 358
15 기업 프로필 359
NVIDIA Corporation (미국)
Exscientia (영국)
Google (미국)
BenevolentAI (영국)
Recursion (미국)
Insilico Medicine (미국)
Schrödinger Inc. (미국)
Microsoft (미국)
Atomwise Inc. (미국)
Illumina Inc. (미국)
Numedii Inc. (미국)
Xtalpi Inc. (미국)
Iktos (프랑스)
Valo Health (미국)
and Merck KGaA (독일)
16 부록 466
16.1 토론 가이드 466
16.2 지식 저장소: 마켓 샌드 마켓 구독 포털 474
16.3 맞춤 옵션 476
16.4 관련 보고서 476
16.5 저자 상세 정보 477