KI im Markt für Wirkstoffforschung wird voraussichtlich um 42,4 % auf 28,4 Mrd. USD bis 2030 steigen, prognostiziert UnivDatos

Wichtige Highlights des Berichts:

• Die Entdeckung und Entwicklung von Medikamenten (D&D) ist kostspielig und zeitaufwendig. Laut Berichten von Branchenzeitschriften belaufen sich die durchschnittlichen Kosten für die Entdeckung und Entwicklung neuer medikamentöser Therapien auf 2,6 Milliarden US-Dollar, und der Entwicklungszyklus dauert über 10 Jahre. Die meisten Therapieansätze werden frühzeitig in der klinischen Prüfung verworfen, insbesondere in der präklinischen Phase und in Phase-1-Studien, was auf den begrenzten Entwicklungstesttrichter zurückzuführen ist, der sich direkt auf die hohen Kosten und langen Entwicklungszyklen auswirkt.
• KI-Lösungen in klinischen Studien beseitigen potenzielle Engpässe, verkürzen den klinischen Studienzyklus und verbessern die Effizienz und Präzision klinischer Studien. Infolgedessen werden diese hochmodernen KI-Lösungen bei Akteuren der Life-Science-Industrie immer beliebter. Laut Schätzungen von Clinical Trials Arena aus dem Jahr 2021 stieg die Zahl der strategischen Allianzen und Partnerschaften zwischen den vier führenden KI-basierten Unternehmen in der Arzneimittelentwicklung 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 Arzneimittelentwicklungsprozessen erzeugt wird, einschließlich in der Molekül-Screening-Phase und in präklinischen Studien, erhöht die Nachfrage nach KI-gesteuerten Lösungen.

Laut einem neuen Bericht von Univdatos Market Insights wird erwartet, dass der KI im Arzneimittelentwicklungsmarktbis 2030 28,4 Milliarden US-Dollar erreichen wird, was einem Wachstum von 42,4 % entspricht. Die Entdeckung und Entwicklung eines neuen therapeutischen Kandidaten ist einer der arbeitsintensivsten und zeitaufwendigsten Prozesse der Welt. Das größte Problem bei D&D ist die hohe Abbruchrate. Dies ist vor allem auf den Trial-and-Error-Ansatz zurückzuführen, der bei der Arzneimittelentwicklung angewendet wird. Weniger als 1 % der pharmakologischen Arzneimittel-Leitsubstanzen werden in Arzneimittelkandidaten für klinische Studien umgewandelt. Experten schätzen, dass fast 90 % der in diesen Studien berücksichtigten Arzneimittelkandidaten im Entwicklungszyklus nicht weiter vorankommen. Dies führt zu hohen Kosten. Ein verschreibungspflichtiges Medikament benötigt in der Regel 10-15 Jahre und kostet durchschnittlich 1-2 Milliarden US-Dollar, um vom Labor auf den Markt zu kommen. Etwa ein Drittel der oben genannten Kosten entfällt auf die Phase der Arzneimittelentwicklung. Um diese Herausforderungen, wie z. B. steigende Kapitalanforderungen und das Scheitern von Programmen im Spätstadium, zu bewältigen, untersuchen Pharmaunternehmen den Einsatz von KI-basierten Tools, um ihre Arzneimittelentwicklungs- und Entwicklungsprozesse mithilfe von chemischen und biologischen Informationen zu verbessern. Es wird erwartet, dass die KI-gestützte Arzneimittelentwicklung in der Lage sein wird, große Mengen an klinischen/medizinischen Daten zu verarbeiten und zu analysieren und diese zu nutzen, um moderne Arzneimittelentwicklungsbemühungen zu verbessern.

Erhalten Sie Einblicke in den KI im Arzneimittelentwicklungsmarkt– https://univdatos.com/reports/artificial-intelligence-in-drug-discovery-market?popup=report-enquiry

Der Bericht deutet darauf hin, dass der kostspielige und langwierige Prozess der Arzneimittelverabreichung einer der Hauptfaktoren ist, die den KI im Arzneimittelentwicklungsmarkt in den kommenden Jahren antreiben. Die Entwicklung eines neuen Medikaments dauert in der Regel 10-15 Jahre und kostet durchschnittlich bis zu 2,8 Milliarden US-Dollar. 80-90 % der Medikamentenfehler treten in der Klinik auf, wobei Phase-II-PoC-Studien den Großteil der klinischen Fehler ausmachen. Während die Anzahl der von Aufsichtsbehörden wie der US FDA zugelassenen NMEs im letzten Jahrzehnt (2010-2019) im Vergleich zum vorherigen Jahrzehnt gestiegen ist, haben sich die Kosten für die Einführung eines neuen Medikaments auf dem Markt deutlich erhöht. Zu den Hauptfaktoren, die zu den steigenden Kosten für pharmazeutische Innovationen beitragen, gehören verlorene Investitionen aufgrund von klinischen Ausfällen im Spätstadium, 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 verbessern, Kosten zu senken und die langfristige Nachhaltigkeit zu gewährleisten.

Nur eine von 5.000 bis 10.000 Verbindungen wird im Arzneimittelentwicklungsprozess als Arzneimittelkandidat für einen bestimmten Zustand zugelassen. KI in der Arzneimittelentwicklung hat das Potenzial, die Zeit und die Kosten für die Einführung neuer Medikamente auf den Markt drastisch zu reduzieren. Es hat auch das Potenzial, neue Behandlungen für Erkrankungen zu entdecken, die bisher schwer zu behandeln waren.

Abb. 1: Top-Länder für KI-Startups in der Arzneimittelentwicklung, 2021

Mehrere Akteure in diesem Markt bauen Plattformen, die bei der Arzneimittelentwicklung helfen können. Zum Beispiel,

• Google Cloud hat im Mai 2023 zwei neue KI-gestützte Lösungen auf den Markt gebracht: die Target and Lead Identification Suite und die Multiomics Suite, die darauf ausgelegt sind, Arzneimittelentwicklungsunternehmen, Pharmafirmen und Organisationen des öffentlichen Sektors dabei zu helfen, ihre Arzneimitteldesign- und Präzisionsmedizin-Bemühungen zu beschleunigen. Die Target and Lead Identification Suite ermöglicht ein effizienteres Arzneimitteldesign in silico, sagt Proteinstrukturen vorher und beschleunigt die Lead-Optimierung in der Arzneimittelentwicklung. Die beiden KI-gestützten Google Cloud-Suites helfen bei der Lösung eines seit langem bestehenden Problems in der Biopharmazie: die Einführung eines neuen Medikaments auf dem US-Markt, die zeitaufwendig und kostspielig sein kann. Mehrere Unternehmen, darunter auch Big Pharmas Pfizer, haben bereits mit der Verwendung dieser Produkte begonnen.
• Im März 2023 fügte Insilico Medicine seiner PandaOmicms-Plattform eine spezielle KI-Chatfunktion „ChatPandaGPT“ hinzu. Diese Integration ermöglicht es Forschern, „natürliche Sprachgespräche“ mit der Plattform zu führen, wodurch sie große Datensätze analysieren und potenzielle therapeutische Ziele und Biomarker effektiver entdecken können.

Onkologie-Segment gewinnt maximale Zugkraft auf dem Markt

Die Onkologie-Arzneimittelentwicklung mit KI beschleunigt die Antikrebsmittelentwicklung. Es wird erwartet, dass das Onkologie-Arzneimittelentwicklungssegment in naher Zukunft wachsen wird, da die Häufigkeit von Krebs zunimmt. Die American Cancer Society schätzt für 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 Arzneimittelentwicklung für Antikrebsmittel durch maschinelles Lernen und den Einsatz von Deep-Learning-Algorithmen. Mithilfe von Deep Learning können Arzneimittelkandidaten in einer De-novo-Molekülstruktur entworfen und ihre Reaktionen vorhergesagt werden. Laut einer 2022 in Nature veröffentlichten Studie ist KI bei der Identifizierung neuartiger Arzneimittel und Antikrebsziele aus biologischen Netzwerken nützlich. Biologische Netzwerke helfen bei der Erhaltung und Bewertung der Interaktionen zwischen den Komponenten von Krebszellen. Die zelluläre Netzwerkmodellierung hilft bei der Quantifizierung des Frameworks, das Netzwerkeigenschaften und Krebs verbindet, indem die KI-Biologieanalyse verwendet wird. KI beschleunigt die Antikrebsmittelentwicklung in der Onkologie. Darüber hinaus verwenden mehrere Akteure auf dem Markt künstliche Intelligenz (KI) im Bereich der Krebsmedikamentenentwicklung. Beispielsweise gab Model Medicines, ein Unternehmen für Onkologie-Arzneimittelentwicklung, 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., von der US-amerikanischen Food and Drug Administration (USFDA) die Zulassung für seinen Antrag auf ein neues Prüfpräparat (Investigational New Drug Application, INDA) für ein Medikament namens SGR-1505, einen Inhibitor des MALT1-Rezeptors. Das Unternehmen entwickelt Onkologiemedikamente mithilfe einer physikalischen Softwareplattform. Es wird erwartet, dass der Onkologiemarkt in den kommenden Jahren aufgrund der laufenden Forschung und klinischen Arzneimittelentwicklung mithilfe von KI und wichtiger Entwicklungen von Marktakteuren und Pharmaunternehmen erheblich wachsen wird.

Fazit

Wenn wir in die Zukunft der Arzneimittelentwicklung eintauchen, stellt die Integration von Künstliche Intelligenz (KI) in diesem Sektor einen Hoffnungsschimmer dar, um die langjährigen Herausforderungen hoher Kosten, langer Entwicklungszyklen und der abschreckenden Abbruchraten anzugehen, die die Pharmaindustrie in der Vergangenheit geplagt haben. Die Synthese von KI-Technologien mit den komplexen Prozessen der Arzneimittelentwicklung ebnet den Weg für eine neue Ära, in der die abschreckenden Zahlen von 2,6 Milliarden US-Dollar an Kosten und über einem Jahrzehnt Entwicklungszeit nicht mehr die Norm sind. Durch strategische Allianzen und die Digitalisierung der biomedizinischen Forschung ermöglicht KI einen bedeutenden Sprung in der Art und Weise, wie wir an die Entdeckung neuer Therapeutika herangehen. Der Einsatz von KI-gesteuerten Lösungen bei der Navigation durch die riesigen Daten, die während der Arzneimittelentwicklungsprozesse generiert werden, verdeutlicht den Wandel hin zu innovativeren und effektiveren Methoden. Insbesondere das Onkologiesegment steht an der Schwelle zu revolutionären Fortschritten mit KI. Die Integration von KI in die Onkologie-Arzneimittelentwicklung beschleunigt nicht nur die Entdeckung von Antikrebsmitteln, sondern eröffnet auch neue Wege für Behandlungen, die bisher unerreichbar waren. Da Krebs weltweit nach wie vor eine der häufigsten Todesursachen ist, ist die Rolle der KI in diesem Bereich ein Hoffnungsschimmer für Millionen von Menschen. Da das Unternehmen an diesem entscheidenden Punkt steht, kündigt die Entwicklung von KI in der Arzneimittelentwicklung eine Zukunft an, in der die Entwicklung lebensrettender Medikamente nicht durch Ineffizienzen und exorbitante Kosten behindert wird. Die Zusammenarbeit zwischen Technologiegiganten und Pharmaunternehmen sowie die innovativen Plattformen und Lösungen, die entwickelt werden, sind ein Zeichen für einen Sektor, der reif für den Wandel ist. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sich der KI im Arzneimittelentwicklungsmarkt am Rande einer Revolution befindet, die durch die Notwendigkeit angetrieben wird, die Hindernisse traditioneller Arzneimittelentwicklungsprozesse zu überwinden.