Markt für KI in der Arzneimittelforschung wird voraussichtlich um 42,4 % wachsen und bis 2030 USD 28,4 Milliarden erreichen, prognostiziert Univdatos Market Insights

Wichtigste Highlights des Berichts:

• Die Arzneimittelentdeckung und -entwicklung (D&E) ist kostspielig und zeitaufwändig. Laut Branchenberichten betragen die durchschnittlichen Kosten für die Entdeckung und Entwicklung neuer Arzneimitteltherapien 2,6 Milliarden US-Dollar, und der Entwicklungszyklus dauert über 10 Jahre. Die meisten Kandidaten für Therapien werden frühzeitig in der klinischen Studie, insbesondere in präklinischen Studien und Phase-1-Studien, verworfen, da der begrenzte Entwicklungstest-Funnel die hohen Kosten und langen Entwicklungszyklen direkt beeinflusst.
• KI-Lösungen in klinischen Studien beseitigen potenzielle Engpässe, verkürzen den Zyklus klinischer Studien und verbessern die Effizienz und Präzision klinischer Studien. Infolgedessen werden diese hochmodernen KI-Lösungen bei Akteuren der Life-Science-Branche immer beliebter. Schätzungen von Clinical Trials Arena aus dem Jahr 2021 zufolge stieg die Zahl der strategischen Allianzen und Partnerschaften zwischen den vier führenden KI-basierten Unternehmen in der Arzneimittelforschung und Pharmaunternehmen von 4 im Jahr 2015 auf 27 im Jahr 2020.
• Biomedizinische und klinische Forschungsbereiche werden zunehmend digitalisiert, was den Weg für KI-Lösungen ebnet. Die riesige Datenmenge, die in den Prozessen der Arzneimittelentdeckung generiert wird, einschließlich in der Phase des Molekülscreenings und in präklinischen Studien, erhöht die Nachfrage nach KI-gesteuerten Lösungen.

Laut einem neuen Bericht von Univdatos Market InsightsMarkt für KI in der Arzneimittelforschung, wird voraussichtlich bis 2030 bei einer CAGR von 42,4 % USD 28,4 Mrd. erreichen.Die Entdeckung und Entwicklung eines neuen therapeutischen Kandidaten ist einer der mühsamsten und zeitaufwändigsten Prozesse der Welt. Das größte Problem bei D&E ist die hohe Abbruchrate. Dies ist größtenteils auf den Versuch-und-Irrtum-Ansatz zurückzuführen, der bei der Arzneimittelentdeckung verwendet wird. Weniger als 1 % der pharmakologischen Wirkstoffkandidaten werden in Arzneimittelkandidaten für klinische Studien umgewandelt. Experten schätzen, dass fast 90 % der in diesen Studien in Betracht gezogenen Arzneimittelkandidaten im Entwicklungszyklus nicht weiterkommen. Dies führt zu hohen Kosten. Ein verschreibungspflichtiges Medikament benötigt in der Regel 10 bis 15 Jahre und kostet durchschnittlich 1 bis 2 Milliarden US-Dollar, um von der Laborbank zum Markt zu gelangen. Etwa ein Drittel der oben genannten Kosten fallen während der Arzneimittelentdeckungsphase an. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, wie z. B. erhöhten Kapitalanforderungen und dem Scheitern von Programmen in der späten Phase, prüfen Pharmaunternehmen den Einsatz von KI-basierten Tools, um ihre Prozesse der Arzneimittelentdeckung und -entwicklung mithilfe chemischer und biologischer Informationen zu verbessern. Es wird erwartet, dass die KI-basierte Arzneimittelforschung in der Lage sein wird, große Mengen an klinischen/medizinischen Daten zu verarbeiten und zu analysieren und diese zu nutzen, um moderne Arzneimittelentdeckungsbemühungen zu verbessern.

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Der Bericht deutet darauf hin, dass derkostspielige und langwierige Prozess der Arzneimittelentwicklungeiner der Hauptfaktoren ist, die den Markt für KI in der Arzneimittelforschung in den kommenden Jahren antreiben. Die Entwicklung eines neuen Medikaments dauert in der Regel 10 bis 15 Jahre und kostet durchschnittlich bis zu 2,8 Milliarden US-Dollar. 80–90 % der Arzneimittelversagen treten in der Klinik auf, wobei Phase-II-PoC-Studien den Großteil der klinischen Ausfälle ausmachen. Während die Anzahl der von Aufsichtsbehörden wie der US-amerikanischen FDA zugelassenen NMEs im letzten Jahrzehnt (2010–2019) im Vergleich zum vorherigen Jahrzehnt gestiegen ist, sind die Kosten für die Markteinführung eines neuen Arzneimittels erheblich gestiegen. Zu den wichtigsten Faktoren, die zu den steigenden pharmazeutischen Innovationskosten beitragen, gehören entgangene Investitionen aufgrund von Ausfällen in der späten klinischen Phase, ein strengeres regulatorisches Regime, das eine hohe Zulassungshürde setzt, und erhöhte Kosten für klinische Studien, insbesondere für Zulassungsstudien. Diese Faktoren treiben Innovationen und die Einführung neuer Technologien durch Pharma- und Biotech-Unternehmen voran, um die Produktivität zu steigern, Kosten zu senken und die langfristige Nachhaltigkeit zu gewährleisten.

Nur eine von 5.000 bis 10.000 Verbindungen wird im Arzneimittelentdeckungsprozess als Arzneimittelkandidat für eine bestimmte Erkrankung zugelassen. KI in der Arzneimittelforschung hat das Potenzial, die Zeit und die Kosten für die Markteinführung neuer Medikamente drastisch zu senken. Es hat auch das Potenzial, neue Behandlungen für Erkrankungen zu entdecken, die zuvor schwer zu behandeln waren.

Abb. 1: Top-Länder für KI-basierte Start-ups in der Arzneimittelforschung, 2021

Mehrere Akteure auf diesem Markt bauen Plattformen auf, die bei der Arzneimittelentdeckung helfen können. Zum Beispiel

• Google Cloud startete im Mai 2023 zwei neue KI-gestützte Lösungen: die Target and Lead Identification Suite und die Multiomics Suite, die Arzneimittelentdeckungsunternehmen, Pharmaunternehmen und Organisationen des öffentlichen Sektors helfen sollen, ihre Bemühungen zur Arzneimittelentwicklung und Präzisionsmedizin zu beschleunigen. Die Target and Lead Identification Suite ermöglicht ein effizienteres Drug Design in silico, prognostiziert Proteinstrukturen und beschleunigt die Lead-Optimierung in der Arzneimittelentdeckung. Die beiden KI-gestützten Google Cloud Suites helfen, ein seit langem bestehendes Problem in der Biopharmazeutik zu lösen: die Markteinführung eines neuen Arzneimittels in den USA, was zeitaufwändig und kostspielig sein kann. Mehrere Unternehmen, darunter das große Pharmaunternehmen Pfizer, haben bereits begonnen, diese Produkte zu nutzen.
• Im März 2023 fügte Insilico Medicine seiner PandaOmicms-Plattform eine spezielle KI-Chat-Funktion „ChatPandaGPT“ hinzu. Diese Integration ermöglicht es Forschern, „Konversationen in natürlicher Sprache“ mit der Plattform zu führen, wodurch sie große Datensätze analysieren und potenzielle therapeutische Ziele und Biomarker effektiver entdecken können.

Onkologie-Segment gewinnt maximale Traktion im Markt

Die Onkologie-Arzneimittelentdeckung mit KI beschleunigt die Entdeckung von Krebsmedikamenten. Es wird erwartet, dass das Onkologie-Arzneimittelentdeckungssegment in naher Zukunft wachsen wird, da die Inzidenz von Krebs zunimmt.Die American Cancer Society schätzt 2022, dass Krebs die zweithäufigste Todesursache in den Vereinigten Staaten ist, wobei bis 2022 mehr als 609.360 neue Krebsfälle erwartet werden.KI beschleunigt die Arzneimittelentdeckung für Krebsmedikamente durch maschinelles Lernen und den Einsatz von Deep-Learning-Algorithmen. Mithilfe von Deep Learning können Arzneimittelkandidaten in einer de novo molekularen Struktur entworfen und ihre Reaktionen vorhergesagt werden.Laut einer 2022 in Nature veröffentlichten Studie ist KI nützlich bei der Identifizierung neuartiger Arzneimittel und Anti-Krebs-Ziele aus biologischen Netzwerken.Biologische Netzwerke helfen bei der Erhaltung und Bewertung der Interaktionen zwischen den Komponenten von Krebszellen. Die Modellierung von Zellnetzwerken hilft bei der Quantifizierung des Frameworks, das Netzwerkeigenschaften und Krebs durch KI-Biologie-Analyse verbindet. KI beschleunigt die Entdeckung von Krebsmedikamenten in der Onkologie. Darüber hinaus nutzen mehrere Akteure auf dem Markt Künstliche Intelligenz (KI) im Bereich der Krebsarzneimittelentdeckung.Zum Beispiel gab Model Medicines, ein Unternehmen für die Arzneimittelentdeckung und -entwicklung in der Onkologie, im Oktober 2022 bekannt, dass es Onkologiemedikamente entwickeln wird, die auf die AXL- und BRD4-Rezeptoren abzielen. Im Juni 2022 erhielt ein anderer Onkologie-Arzneimittelentwickler, schrödinger s.r.o., die Genehmigung der United States Food and Drug Administration (USFDA) für seinen Zulassungsantrag (INDA) für ein Medikament namens SGR-1505, einen Inhibitor des MALT1-Rezeptors. Das Unternehmen entwickelt Onkologiemedikamente mithilfe einer physikbasierten Softwareplattform.Es wird erwartet, dass der Onkologie-Markt in den kommenden Jahren erheblich wachsen wird, da die laufende Forschung und klinische Arzneimittelentdeckung unter Verwendung von KI und wichtige Entwicklungen von Marktteilnehmern und Pharmaunternehmen stattfinden.

Fazit

Während wir uns in die Zukunft der Arzneimittelentdeckung vertiefen, stellt die Integration vonKünstliche Intelligenz (KI)in diesem Sektor einen Hoffnungsschimmer bei der Bewältigung der langjährigen Herausforderungen hoher Kosten, langer Entwicklungszyklen und der entmutigenden Abbruchraten dar, die die Pharmaindustrie in der Vergangenheit geplagt haben. Die Synthese von KI-Technologien mit den komplexen Prozessen der Arzneimittelentdeckung ebnet den Weg für eine neue Ära, in der die entmutigenden Zahlen von 2,6 Milliarden US-Dollar an Kosten und über einem Jahrzehnt Entwicklungszeit keine Normen mehr sind. Durch strategische Allianzen und die Digitalisierung der biomedizinischen Forschung ermöglicht KI einen bedeutenden Sprung in der Art und Weise, wie wir die Entdeckung neuer Therapeutika angehen. Der Einsatz von KI-gesteuerten Lösungen bei der Navigation durch die riesigen Datenmengen, die während der Arzneimittelentdeckungsprozesse generiert werden, veranschaulicht den Wandel hin zu innovativeren und effektiveren Methoden. Darüber hinaus steht das Onkologiesegment insbesondere an der Schwelle revolutionärer Fortschritte mit KI. Die Integration von KI in die Onkologie-Arzneimittelentdeckung beschleunigt nicht nur die Entdeckung von Krebsmedikamenten, sondern eröffnet auch neue Wege für Behandlungen, die zuvor unerreichbar waren. Da Krebs weltweit weiterhin eine der Hauptursachen für Sterblichkeit ist, ist die Rolle der KI in diesem Bereich ein Hoffnungsschimmer für Millionen von Menschen. Wenn das Unternehmen in diesem entscheidenden Moment steht, kündigt die Entwicklung der KI in der Arzneimittelentdeckung eine Zukunft an, in der die Entwicklung lebensrettender Medikamente nicht durch Ineffizienzen und exorbitante Kosten behindert wird. Die Kooperationen zwischen Technologiegiganten und Pharmaunternehmen sowie die innovativen Plattformen und Lösungen, die entwickelt werden, deuten auf einen Sektor hin, der reif für Veränderungen ist. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sich der Markt für KI in der Arzneimittelentdeckung am Rande einer Revolution befindet, angetrieben von der Notwendigkeit, die Barrieren traditioneller Arzneimittelentdeckungsprozesse zu überwinden.