يشهد سوق الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأدوية نمواً هائلاً بنسبة 42.4% ليصل إلى 28.4 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2030، وفقًا لتقديرات Univdatos Market Insights

أهم ملخصات التقرير:

• إن اكتشاف الأدوية وتطويرها مكلف ويستغرق وقتًا طويلاً. وفقًا لتقارير المجلات الصناعية، فإن متوسط تكلفة اكتشاف وتطوير علاجات دوائية جديدة يبلغ 2.6 مليار دولار أمريكي، وتستغرق دورة التطوير أكثر من 10 سنوات. يتم التخلص من معظم العلاجات المرشحة في وقت مبكر من التجربة السريرية، خاصة في التجارب قبل السريرية والمرحلة الأولى، بسبب قمع اختبار التطوير المحدود والذي يؤثر بشكل مباشر على التكاليف المرتفعة ودورات التطوير الطويلة.
• تعمل حلول الذكاء الاصطناعي في التجارب السريرية على إزالة الاختناقات المحتملة، وتقصير دورة التجربة السريرية، وتحسين كفاءة ودقة التجارب السريرية. ونتيجة لذلك، أصبحت حلول الذكاء الاصطناعي المتطورة هذه تحظى بشعبية متزايدة بين اللاعبين في صناعة علوم الحياة. وفقًا لتقديرات عام 2021 من Clinical Trials Arena، ارتفع عدد التحالفات والشراكات الإستراتيجية بين أفضل أربع شركات تعتمد على الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأدوية وشركات الأدوية من 4 في عام 2015 إلى 27 في عام 2020.
• أصبحت مساحات البحوث الطبية الحيوية والسريرية تزداد رقمنة، مما يمهد الطريق لحلول الذكاء الاصطناعي. إن الكم الهائل من البيانات المتولدة في عمليات اكتشاف الأدوية، بما في ذلك في مرحلة فحص الجزيئات وفي الدراسات قبل السريرية، يزيد الطلب على الحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

وفقًا لتقرير جديد صادر عن Univdatos Market Insights,سوق الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأدوية، من المتوقع أن يصل إلى 28.4 مليار دولار أمريكي في عام 2030 من خلال النمو بمعدل نمو سنوي مركب قدره 42.4٪.إن اكتشاف وتطوير مرشح علاجي جديد هو أحد العمليات الأكثر إرهاقًا واستهلاكًا للوقت في العالم. القضية الأكبر في اكتشاف الأدوية وتطويرها هي معدل الاستبعاد المرتفع. ويرجع ذلك إلى حد كبير إلى نهج التجربة والخطأ المستخدم في اكتشاف الأدوية. يتم تحويل أقل من 1% من الأدوية الرائدة الصيدلانية إلى مرشحات دوائية للتجارب السريرية. يقدر الخبراء أن ما يقرب من 90% من المرشحين الدوائيين الذين تم النظر فيهم في هذه التجارب يفشلون في المضي قدمًا في دورة التطوير. هذا يؤدي إلى ارتفاع التكاليف. يستغرق الدواء الموصوف طبيًا عادةً من 10 إلى 15 عامًا ويكلف ما متوسطه 1-2 مليار دولار للانتقال من المختبر إلى السوق. يتم تكبد حوالي ثلث التكاليف المذكورة أعلاه خلال مرحلة اكتشاف الدواء. لمعالجة هذه التحديات، مثل زيادة متطلبات رأس المال وفشل البرامج في المراحل المتأخرة، تستكشف شركات الأدوية استخدام الأدوات القائمة على الذكاء الاصطناعي لتحسين عمليات اكتشاف الأدوية وتطويرها باستخدام المعلومات الكيميائية والبيولوجية. من المتوقع أن يكون اكتشاف الأدوية بالذكاء الاصطناعي قادرًا على معالجة وتحليل كميات كبيرة من البيانات السريرية/الطبية والاستفادة منها لتحسين مساعي اكتشاف الأدوية الحديثة.

افتح رؤى حولسوق الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأدوية–https://univdatos.com/get-a-free-sample-form-php/?product_id=4910

يشير التقرير إلى أنالعملية المكلفة والطويلة لتوصيل الأدويةهي أحد العوامل الرئيسية التي تدفع سوق الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأدوية خلال السنوات المقبلة. يستغرق تطوير دواء جديد عادةً من 10 إلى 15 عامًا بتكلفة متوسطها 2.8 مليار دولار. تحدث 80-90% من حالات فشل الأدوية في العيادة، حيث تمثل تجارب المرحلة الثانية لإثبات المفهوم غالبية حالات الفشل السريرية. في حين أن عدد التكوينات الجزيئية الجديدة المعتمدة من قبل الوكالات التنظيمية مثل إدارة الغذاء والدواء الأمريكية قد زاد على مدى العقد الماضي (2010-2019) مقارنة بالعقد السابق، فقد زادت التكلفة اللازمة لطرح دواء جديد في السوق بشكل كبير. تشمل العوامل الرئيسية التي تساهم في زيادة تكاليف الابتكار الصيدلاني فقدان الاستثمار من الاستبعاد السريري في المراحل المتأخرة، ونظامًا تنظيميًا أكثر صرامة يحدد معيار موافقة عاليًا، وزيادة تكاليف التجارب السريرية، خاصة بالنسبة للتجارب المحورية. هذه العوامل تدفع إلى الابتكار وتبني التقنيات الجديدة من قبل شركات الأدوية والتكنولوجيا الحيوية لتحسين الإنتاجية وخفض التكاليف وضمان الاستدامة على المدى الطويل.

لا تتم الموافقة على سوى مركب واحد من كل 5000 إلى 10000 مركب كمرشح دوائي لحالة معينة في عملية اكتشاف الدواء. يتمتع الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأدوية بالقدرة على تقليل الوقت والتكلفة بشكل كبير اللازمين لطرح أدوية جديدة في السوق. كما أنه يتمتع بالقدرة على اكتشاف علاجات جديدة للحالات التي كان من الصعب استهدافها سابقًا.

الشكل 1: أفضل الدول للشركات الناشئة في مجال اكتشاف الأدوية بالذكاء الاصطناعي، 2021

يبني العديد من اللاعبين في هذا السوق منصات يمكنها المساعدة في اكتشاف الأدوية. على سبيل المثال,

• أطلقت Google Cloud في مايو 2023 حلين جديدين مدعومين بالذكاء الاصطناعي: مجموعة تحديد الأهداف والقيادة ومجموعة Multiomics، والتي تم تصميمها لمساعدة شركات اكتشاف الأدوية وشركات الأدوية والمؤسسات العامة على تسريع جهودها في تصميم الأدوية والطب الدقيق. تتيح مجموعة تحديد الأهداف والقيادة تصميمًا أكثر كفاءة للأدوية في السيليكون، وتتنبأ بهياكل البروتين وتسرع من تحسين القيادة في اكتشاف الأدوية. تساعد مجموعات Google Cloud المدعومة بالذكاء الاصطناعي في حل مشكلة قائمة منذ فترة طويلة في مجال المستحضرات الصيدلانية الحيوية: طرح دواء جديد في السوق الأمريكية، الأمر الذي قد يستغرق وقتًا طويلاً ويكلف الكثير. بدأت العديد من الشركات، بما في ذلك شركة الأدوية الكبيرة Pfizer، بالفعل في استخدام هذه المنتجات.
• في مارس 2023، أضافت شركة Insilico Medicine ميزة دردشة متخصصة بالذكاء الاصطناعي، “ChatPandaGPT” ، إلى نظامها الأساسي PandaOmicms. يسمح هذا التكامل للباحثين بإجراء “محادثات باللغة الطبيعية” مع النظام الأساسي، مما يسمح لهم بتحليل مجموعات البيانات الكبيرة واكتشاف الأهداف والعلامات البيولوجية العلاجية المحتملة بشكل أكثر فعالية.

قطاع الأورام يحصل على أقصى قدر من الجذب في السوق

يعمل اكتشاف أدوية الأورام باستخدام الذكاء الاصطناعي على تسريع اكتشاف الأدوية المضادة للسرطان. من المتوقع أن ينمو قطاع اكتشاف أدوية الأورام في المستقبل القريب مع ارتفاع معدل الإصابة بالسرطان.تقدر جمعية السرطان الأمريكية لعام 2022 أن السرطان هو السبب الثاني للوفاة في الولايات المتحدة، مع توقع أكثر من 609360 حالة إصابة جديدة بالسرطان بحلول عام 2022.يعمل الذكاء الاصطناعي على تسريع اكتشاف الأدوية للأدوية المضادة للسرطان من خلال التعلم الآلي واستخدام خوارزميات التعلم العميق. بمساعدة التعلم العميق، يمكن تصميم المرشحين الدوائيين في هيكل جزيئي جديد ويمكن التنبؤ بردود أفعالهم.وفقًا لدراسة عام 2022 المنشورة في مجلة Nature، فإن الذكاء الاصطناعي مفيد في تحديد الأهداف الدوائية الجديدة والمضادة للسرطان من الشبكات البيولوجية.تساعد الشبكات البيولوجية في الحفاظ على وتقييم التفاعلات بين مكونات الخلايا السرطانية. يساعد نمذجة الشبكات الخلوية في تحديد الإطار الذي يربط خصائص الشبكة والسرطان باستخدام تحليل علم الأحياء بالذكاء الاصطناعي. يعمل الذكاء الاصطناعي على تسريع اكتشاف الأدوية المضادة للسرطان في الأورام. بالإضافة إلى ذلك، يستخدم العديد من اللاعبين في السوق الذكاء الاصطناعي (AI) في مجال اكتشاف أدوية السرطان.على سبيل المثال، أعلنت شركة model medicines، وهي شركة لاكتشاف الأدوية وتطويرها في مجال الأورام، في أكتوبر 2022 أنها ستطور أدوية للأورام تستهدف مستقبلات AXL و BRD4. في يونيو 2022، حصل مطور أدوية الأورام آخر، schrödinger s.r.o.، على موافقة من إدارة الغذاء والدواء الأمريكية (USFDA) على طلب الدواء الجديد الاستقصائي (INDA) لدواء يسمى SGR-1505، وهو مثبط لمستقبل MALT1. تقوم الشركة بتطوير أدوية الأورام باستخدام نظام أساسي للبرامج يعتمد على الفيزياء.من المتوقع أن ينمو سوق الأورام بشكل كبير في السنوات القادمة بسبب الأبحاث الجارية واكتشاف الأدوية السريرية باستخدام الذكاء الاصطناعي والتطورات الرئيسية من قبل اللاعبين في السوق وشركات الأدوية.

الخلاصة

بينما نتعمق في مستقبل اكتشاف الأدوية، فإن دمجالذكاء الاصطناعي (AI)ضمن هذا القطاع يمثل منارة أمل في معالجة التحديات القائمة منذ فترة طويلة والمتمثلة في ارتفاع التكاليف ودورات التطوير الطويلة ومعدلات الاستبعاد المخيفة التي ابتليت بها صناعة الأدوية تاريخياً. إن توليف تقنيات الذكاء الاصطناعي مع العمليات المعقدة لاكتشاف الأدوية يمهد الطريق لعصر جديد لم تعد فيه الأرقام المخيفة البالغة 2.6 مليار دولار أمريكي من التكاليف وأكثر من عقد من الزمان في وقت التطوير هي المعايير. من خلال التحالفات الإستراتيجية ورقمنة البحوث الطبية الحيوية، يتيح الذكاء الاصطناعي قفزة كبيرة في كيفية تعاملنا مع اكتشاف العلاجات الجديدة. إن استخدام الحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي في التنقل في البيانات الهائلة المتولدة أثناء عمليات اكتشاف الأدوية يجسد التحول نحو منهجيات أكثر ابتكارًا وفعالية. علاوة على ذلك، يقف قطاع الأورام على وجه الخصوص على أعتاب التطورات الثورية باستخدام الذكاء الاصطناعي. إن دمج الذكاء الاصطناعي في اكتشاف أدوية الأورام لا يؤدي فقط إلى تسريع اكتشاف الأدوية المضادة للسرطان ولكنه يفتح أيضًا طرقًا جديدة للعلاجات التي كانت في السابق بعيدة المنال. مع استمرار السرطان في كونه سببًا رئيسيًا للوفاة في جميع أنحاء العالم، فإن دور الذكاء الاصطناعي في هذا المجال هو منارة أمل للملايين. بينما تقف الشركة في هذه اللحظة المحورية، فإن مسار الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأدوية يبشر بمستقبل لا يعيقه عدم الكفاءة والتكاليف الباهظة في تطوير الأدوية المنقذة للحياة. تعتبر أوجه التعاون بين عمالقة التكنولوجيا وشركات الأدوية، إلى جانب المنصات والحلول المبتكرة التي يتم تطويرها، مؤشراً على قطاع مهيأ للتحول. في الختام، فإن سوق الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأدوية على وشك الثورة، مدفوعًا بالحاجة إلى التغلب على حواجز عمليات اكتشاف الأدوية التقليدية.