세계의 바이오 시뮬레이션 시장 (~2029) : 모듈, 통합 플랫폼

1 서론 35
1.1 조사 목적 35
1.2 시장의 정의 35
1.3 조사 범위 36
1.3.1 대상 시장과 지역 범위 36
1.3.2 대상 범위와 제외 범위 37
1.3.3 고려한 연수 38
1.4 고려한 통화 39
1.5 이해관계자 39
1.6 변경사항 요약 39
2 조사방법 41
2.1 조사 데이터 41
2.1.1 2차 데이터 42
2.1.1.1 2차 자료에서 주요 데이터 43
2.1.2 1차 데이터 43
2.1.2.1 1차 자료에서 주요 데이터 45
2.1.2.2 1차 전문가의 통찰 46
2.2 시장 규모 추정 47
2.3 데이터 삼각측량 51
2.4 시장 점유율 추정 52
2.5 연구 전제 52
2.6 제한 사항 52
2.6.1 방법론에 대한 한계 52
2.6.2 범위에 대한 한계 53
2.7 위험 평가
3 경영진 요약 54
4 프리미엄 인사이트
4.1 바이오시뮬레이션 시장 개요 60
4.2 아시아 태평양 지역: 바이오시뮬레이션 시장: 수익 모델별, 국가별(2023년) 61
4.3 바이오 시뮬레이션 시장: 지리적 성장 기회 62
4.4 바이오 시뮬레이션 시장: 지역 믹스(2024~2029년) 62
4.5 바이오 시뮬레이션 시장: 선진국 vs. 신흥국 63

5 시장 개요
5.1 서론
5.2 시장 역학
5.2.1 추진 요인
5.2.1.1 제약 및 생명공학 산업에서의 연구개발 투자 증가 65
5.2.1.2 규제 기관에 의한 바이오 시뮬레이션 소프트웨어 채택 증가 65
5.2.1.3 기술적으로 진보된 정량적 시스템 약리학(QSP)의 통합 65
5.2.1.4 신약 개발 및 개발 비용 억제 필요성 66
5.2.1.5 생물 제제 및 바이오시밀러 시장의 성장 66
5.2.2 억제 요인 67
5.2.2.1 표준화 부족 67
5.2.2.2 데이터의 입수 가능성과 질 67
5.2.3 기회 67
5.2.3.1 새로운 애플리케이션 67
5.2.3.2 소아용 의약품 개발에 바이오 시뮬레이션 솔루션 활용 68
5.2.4 과제 68
5.2.4.1 생물학적 시스템과 프로세스의 복잡성에 적응하기 어려움 68
5.2.4.2 바이오 시뮬레이션과 모델링 전문가 부족 69
5.3 생태계 분석 69
5.3.1 소프트웨어 제공업체 69
5.3.2 제약 및 생명공학 기업 69
5.3.3 위탁연구기관(CRO) 69
5.3.4 규제기관 69
5.3.5 학술 및 연구기관 69
5.4 사례연구 분석 71
5.4.1 사례 연구 1: 고도의 PBPK 모델링을 통한 아스시미니브 개발의 최적화 71
5.4.2 사례 연구 2: 암에 대한 선택적 Wee1 억제제의 계산과학적 발견 71
5.4.3 사례 연구 3: 규모 관리 전문지식을 활용한 효율적인 임상시험 72
5.5 가치사슬 분석 72
5.6 포터의 다섯 가지 힘 분석 74
5.6.1 공급자의 협상력 75
5.6.2 구매자의 협상력 75
5.6.3 대체품의 위협 75
5.6.4 신규 진입의 위협 75
5.6.5 경쟁의 격렬함 75

5.7 규제 분석 76
5.7.1 규제 정세 76
5.7.1.1 북미 76
5.7.1.2 유럽 77
5.7.1.3 아시아 태평양 77
5.7.1.4 라틴아메리카 78
5.7.1.5 중동 및 아프리카 78
5.7.2 규제기관, 정부기관, 기타 조직 78
5.8 특허 분석 81
5.8.1 바이오 시뮬레이션 관련 특허 공개 동향 81
5.8.2 관할 지역과 상위 출원인 분석 81
5.9 기술 분석 82
5.9.1 주요 기술 82
5.9.1.1 수학적 모델링 82
5.9.1.2 소프트웨어 플랫폼 83
5.9.1.3 정량적 시스템 약리학(QSP) 83
5.9.2 보충 기술 83
5.9.2.1 데이터 분석 83
5.9.2.2 기계 학습과 AI 83
5.9.3 인접 기술 83
5.9.3.1 인실리코 시험 83
5.10 업계 동향 84
5.10.1 바이오마커의 발견 84
5.10.2 개별화 의료에서의 채용 84
5.11 가격 분석 84
5.11.1 2023년 주요 기업의 오퍼링별 지표 가격 분석 85
5.11.2 평균 판매가격 동향(지역별)(정성적) 85
5.12 주요 회의 및 행사(2024-2025년) 86
5.13 주요 이해관계자 및 구매 기준 86
5.13.1 구매 기준 87
5.14 고객의 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드와 혼란 88
5.15 최종 사용자 분석 88
5.15.1 충족되지 않은 요구 88
5.15.2 최종 사용자의 기대 89
5.16 투자 및 자금 조달 시나리오 90
5.17 AI/유전자 AI가 바이오 시뮬레이션 시장에 미치는 영향 90
5.17.1 주요 사용 사례 91
5.17.2 상호 연결된 인접 생태계에 대한 AI/GEN AI의 영향 92
5.17.2.1 사례 연구 92
5.17.2.2 바이오인포메틱스 시장 93
5.17.2.3 신약 개발 서비스 시장 93
5.17.2.4 신약 개발 인포메틱스 시장 93
5.17.3 사용자 준비 및 영향 평가 93
5.17.3.1 사용자 준비 상황 93
5.17.3.1.1 제약기업 및 생명공학기업 93
5.17.3.1.2 위탁연구기관 94
5.17.3.2 영향 평가 94
5.17.3.2.1 사용자 A: 제약 및 생명공학 기업 94
5.17.3.2.1.1 실시 94
5.17.3.2.1.2 영향 94
5.17.3.2.2 사용자 B: 학술 및 연구기관 95
5.17.3.2.2.1 실시 95
5.17.3.2.2 영향 95
6 바이오 시뮬레이션 시장(제품별) 96
6.1 서론
6.2 소프트웨어 97
6.2.1 독립형 모듈 98
6.2.1.1 분자 모델링 및 시뮬레이션 소프트웨어 100
6.2.1.1.1 신약개발에서 분자모델링 및 시뮬레이션의 중요성이 높아짐에 따라 시장 성장이 가속화됨 100
6.2.1.2 PK/PD모델링 및 시뮬레이션 소프트웨어 101
6.2.1.2.1 신약개발의 초기 단계에서 중요한 역할을 하여 시장 성장을 촉진함 101
6.2.1.3 PBPK모델링 및 시뮬레이션 소프트웨어 102
6.2.1.3.1 규제 당국의 광범위한 사용이 PBPK 모델링 및 시뮬레이션 소프트웨어 시장을 견인 102
6.2.1.4 독성 예측 소프트웨어 103
6.2.1.4.1 신약 개발에서 독성 예측에 대한 수요 증가가 시장을 견인 103
6.2.1.5 임상 시험 시뮬레이션 소프트웨어 104
6.2.1.5.1 높은 임상시험 실패율이 성장을 가속화하다 104
6.2.1.6 기타 바이오 시뮬레이션 소프트웨어 105
6.2.2 통합 소프트웨어 스위트/플랫폼 106
6.2.2.1 통합 플랫폼의 성장을 가속화하는 효율적인 연구개발 도구의 필요성 106
6.3 서비스 107
6.3.1 컨설팅 및 자문 109
6.3.1.1 컨설팅 및 자문 서비스 수요를 촉진하는 핵심 역량에 주력할 필요성 109
6.3.2 실행, 훈련, 지원 110
6.3.2.1 시장 성장을 가속화하는 충분한 훈련을 받은 전문가와 전문가의 필요성 110

6.3.3 데이터 분석 및 해석 111
6.3.3.1 데이터의 정확하고 정밀한 해석이 데이터 분석 및 해석 서비스의 수요를 촉진 111
7 바이오 시뮬레이션 시장: 용도별 112
7.1 도입 113
7.2 신약 개발 113
7.2.1 표적 확인 및 검증 115
7.2.1.1 신약개발에서 최적표적의 동정 니즈가 시장을 견인 115
7.2.2 리드의 동정과 최적화 116
7.2.2.1 실현가능한 신약개발을 촉진하는 중요한 역할이 시장 성장을 가속 116
7.3 의약품 개발 117
7.3.1 전임상시험 118
7.3.1.1 PK/PD 120
7.3.1.1.1 의약품 개발에서 PK/PD 시험의 중요한 역할이 시장을 견인 120
7.3.1.2 ADME/독성 시험 121
7.3.1.2.1 강력한 약제 분자 선택에서의 역할 증대가 시장 성장을 촉진 121
7.3.2 임상 시험 122
7.3.2.1 1단계 123
7.3.2.1.1 의사결정 과정을 용이하게 하는 니즈의 증가가 세그먼트 성장을 촉진 123
7.3.2.2 2단계 124
7.3.2.2.1 투여량 평가의 효율화와 제품의 유효성이 성장을 촉진 124
7.3.2.3 3단계 125
7.3.2.3.1 임상시험에 드는 막대한 비용을 억제할 필요성이 수요를 촉진 125
7.3.2.4 4단계/시판 후 조사 126
7.3.2.4.1 채용을 촉진하기 위한 프로세스 혁신과 의사결정 지원에 있어 연구자 지원 능력 126
7.4 질병 모델링 127
7.4.1 질병 역학을 예측하고 치료 전략에 반영하는 능력이 시장 성장을 촉진 127
7.5 제조 및 공급망 관리 128
7.5.1 생산 계획 및 최적화 130
7.5.1.1 시장 성장을 촉진하는 적절한 생산 계획 및 실행의 필요성 130
7.5.2 품질 관리 및 공정 감시 131
7.5.2.1 시장 성장을 촉진하는 제품 품질 유지의 준수 131
7.5.3 수요 예측과 재고 관리 131
7.5.3.1 시장 성장을 촉진하기 위한 효과적인 수요 예측의 필요성 131
7.5.4 리스크 관리와 위기 관리 계획 132
7.5.4.1 시장 성장을 뒷받침하기 위한 사업 연속성 유지의 필요성 132
7.5.5 기타 제조 및 공급망 관리 애플리케이션 133
7.6 기타 용도 134
8 바이오 시뮬레이션 시장(치료 분야별) 136
8.1 서론 137
8.2 암 영역
8.2.1 암 발병률의 높이와 유효한 항암제의 부족이 시장 성장을 촉진 137
8.3 순환기 질환 138
8.3.1 심혈관 질환 치료제에 대한 수요 증가가 시장을 견인 138
8.4 신경 질환 139
8.4.1 신경 질환 신약 개발 촉진이 시장 성장을 뒷받침 139
8.5 감염병 140
8.5.1 전염병 발생 증가가 신약 개발 활동을 뒷받침 140
8.6 기타 치료 분야 141
9 바이오 시뮬레이션 시장: 수익 모델별 143
9.1 도입 144
9.2 라이선스 기반 모델 144
9.2.1 라이선스 기반 모델이 시장 최대 점유율 차지 144
9.3 구독형 모델 145
9.3.1 예측 기간 중 구독형 모델이 가장 높은 성장률을 기록 145
9.4 서비스 기반 모델 146
9.4.1 서비스 기반 모델에 의한 시뮬레이션 전문성이 보급을 뒷받침 146
9.5 유료 모델 147
9.5.1 초기 비용이 들지 않는 유연한 바이오 시뮬레이션 솔루션에 대한 수요 증가가 시장 성장을 견인 147
10 바이오 시뮬레이션 시장: 전개 모델별 149
10.1 도입 150
10.2 온프레미스 모델 150
10.2.1 최적의 전개 관리와 데이터 백업이 시장 침투를 견인 150
10.3 클라우드 기반 모델 151
10.3.1 클라우드 기반 모델이 예측 기간 동안 가장 높은 성장률을 보임 151
10.4 하이브리드 모델 152
10.4.1 하이브리드 바이오 시뮬레이션 모델의 균형 잡힌 기능이 보급을 가속화 152
11 바이오 시뮬레이션 시장: 최종 사용자별 154
11.1 서론 155
11.2 제약 및 바이오테크 기업 155
11.2.1 신약개발을 위한 연구개발비 증가가 시장을 견인 155
11.3 수탁연구기관 156
11.3.1 제약기업의 CRO에 대한 임상시험 업무 위탁 증가가 시장을 견인 156
11.4 학술연구기관 157
11.4.1 정부의 연구 지원이 시장 성장을 뒷받침 157
11.5 규제 기관 158
11.5.1 임상시험의 유효성을 높이는 바이오 시뮬레이션 소프트웨어의 이용 확대가 시장 성장을 촉진 158
11.6 기타 최종 사용자 159
12 바이오 시뮬레이션 시장(지역별) 161
12.1 서론 162
12.2 북미 162
12.2.1 북미 거시경제 전망 169
12.2.2 미국 169
12.2.2.1 의약품 연구개발에 대한 정부자금 증가가 시장을 견인 169
12.2.3 캐나다 175
12.2.3.1 캐나다 정부의 의료비 지원 증가가 시장을 견인 175
12.3 유럽 181
12.3.1 유럽의 거시경제 전망 187
12.3.2 독일 187
12.3.2.1 바이오시뮬레이션의 보급을 촉진하는 스폰서 임상시험의 다수 187
12.3.3 영국 193
12.3.3.1 제약 스폰서의 신약 개발 서비스에 대한 투자가 시장 견인 193
12.3.4 프랑스 198
12.3.4.1 임상시험을 위한 연구개발 파이프라인 증가가 시장 견인 198
12.3.5 이탈리아 204
198 12.3.5 이탈리아 204 12.3.5.1 정부자금의 증가와 유리한 규제 시나리오가 시장 확대를 촉진 204
12.3.6 스페인 209
12.3.6.1 확립된 연구센터 네트워크가 시장을 촉진 209
12.3.7 기타 유럽 215

12.4 아시아 태평양 지역 220
12.4.1 아시아 태평양 지역의 거시경제 전망 227
12.4.2 중국 227
12.4.2.1 저비용 의약품 개발과 대규모 의약품 연구개발 기반이 시장을 견인 227
12.4.3 인도 233
12.4.3.1 성장하는 제약업계가 바이오시뮬레이션의 보급을 촉진 233
12.4.4 일본 239
12.4.4.1 시장 성장을 뒷받침하는 확립된 의약품 개발 인프라와 생물 의학 연구 역량 239
12.4.5 기타 아시아 태평양 지역 244
12.5 라틴아메리카 249
12.5.1 라틴아메리카의 거시경제 전망 255
12.5.2 브라질 255
12.5.2.1 바이오시뮬레이션의 발전이 시장 성장을 뒷받침 255
12.5.3 멕시코 260
12.5.3.1 디지털 헬스 강화에 대한 정부의 노력이 시장 성장을 촉진 260
12.5.4 기타 라틴아메리카 지역 265
12.6 중동 및 아프리카 270
12.6.1 중동 및 아프리카 거시경제 전망 276
12.6.2 GCC 국가 276
12.6.2.1 시장 성장을 뒷받침하는 의료 투자 증가 276
12.6.3 기타 중동 및 아프리카 지역 282
13 경쟁 환경 289
13.1 도입 289
13.2 주요 플레이어의 전략/승리권 289
13.2.1 바이오시뮬레이션 시장에서 각사가 채택한 전략의 개요 290
13.3 수익 분석, 2019년~2023년 291
13.4 시장 점유율 분석, 2023년 291
13.4.1 사타라(미국) 293
13.4.2 다쏘 시스템즈(프랑스) 293
13.4.3 슈뢰딩거(미국) 293
13.4.4 시뮬레이션 플러스(미국) 293
13.4.5 Advanced Chemistry Development (캐나다) 294
13.5 주요 시장 플레이어 랭킹 294
13.6 기업 평가 매트릭스: 주요 기업(2023년) 294
13.6.1 스타 295
13.6.2 신흥 리더 295
13.6.3 침투형 플레이어 295
13.6.4 참여 기업 295
13.6.5 기업 풋프린트: 주요 플레이어, 2023년 297
13.6.5.1 기업 풋프린트 297
13.6.5.2 오퍼링의 풋프린트 298
13.6.5.3 애플리케이션의 풋프린트 299
13.6.5.4 최종사용자 풋프린트 300
13.6.5.5 지역별 풋프린트 301
13.7 기업 평가 매트릭스: 신흥/중소기업(2023년) 302
13.7.1 진보적 기업 302
13.7.2 대응력이 있는 기업 302
13.7.3 역동적인 기업 302
13.7.4 스타트업 블록 302
13.7.5 경쟁 벤치마킹: 신흥 기업/SM(2023년) 304
13.8 기업 평가와 재무 지표 306
13.9 브랜드/제품 비교 307
13.10 경쟁 시나리오 308
13.10.1 제품 출시 및 강화 308
13.10.2 거래 309
13.10.3 확장 310
13.10.4 기타 개발 310
14 기업 프로필 311
Certara USA. (미국)
Simulations Plus. (미국)
Dassault Systèmes (프랑스)
Schrödinger Inc. (미국)
Advanced Chemistry Development Inc. (캐나다)
Chemical Computing Group ULC. (캐나다)
Rosa & Co. LLC. (미국)
Genedata AG (미국)
15 부록 368
15.1 토론 가이드 368
15.2 지식 저장소: Marketsandmarkets 구독 포털 366
15.3 맞춤 설정 옵션 366
15.4 관련 보고서 376
15.5 저자 상세 정보 377