KI im Markt für die Arzneimittelentdeckung wird voraussichtlich um 42,4 % wachsen und bis 2030 USD 28,4 Milliarden erreichen, prognostiziert UnivDatos

Wichtigste Punkte des Berichts:

• Die Erforschung und Entwicklung (E&E) von Arzneimitteln ist kostspielig und zeitaufwendig. Branchenberichten zufolge belaufen sich die durchschnittlichen Kosten für die Entdeckung und Entwicklung neuer Arzneimitteltherapien auf 2,6 Milliarden US-Dollar und der Entwicklungszyklus auf über 10 Jahre. Die meisten Therapie-Kandidaten werden frühzeitig in der klinischen Prüfung verworfen, insbesondere in der präklinischen Phase und in Phase-1-Studien, was auf den begrenzten Test-Funnel 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 erfreuen sich diese hochmodernen KI-Lösungen bei Akteuren der Life-Science-Industrie zunehmender Beliebtheit. Schätzungen von Clinical Trials Arena aus dem Jahr 2021 zufolge ist die Anzahl der strategischen Allianzen und Partnerschaften zwischen den vier größten KI-basierten Unternehmen in der Arzneimittelforschung und Pharmaunternehmen von 4 im Jahr 2015 auf 27 im Jahr 2020 gestiegen.
• Biomedizinische und klinische Forschungsbereiche werden zunehmend digitalisiert, was den Weg für KI-Lösungen ebnet. Die riesige Datenmenge, die in Arzneimittelforschungsprozessen erzeugt wird, einschließlich der Molekülscreening-Phase und in präklinischen Studien, erhöht die Nachfrage nach KI-gestützten Lösungen.

Laut einem neuen Bericht von Univdatos Market Insights wird erwartet, dass der KI im Arzneimittelentdeckungsmarktbis 2030 28,4 Milliarden US-Dollar erreichen wird, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 42,4 %. Die Entdeckung und Entwicklung eines neuen therapeutischen Kandidaten ist einer der aufwendigsten und zeitaufwendigsten Prozesse der Welt. Das größte Problem bei der E&E ist die hohe Ausfallrate. Dies ist größtenteils auf den Trial-and-Error-Ansatz zurückzuführen, der für die Arzneimittelentdeckung verwendet wird. Weniger als 1 % der pharmakologischen Arzneimittel-Leitstrukturen werden in Arzneimittelkandidaten für klinische Studien umgewandelt. Experten schätzen, dass fast 90 % der in diesen Studien berücksichtigten Arzneimittelkandidaten im Entwicklungszyklus nicht 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 entstehen in der Arzneimittelentdeckungsphase. Um diese Herausforderungen wie steigende Kapitalanforderungen und das Scheitern von Programmen im späteren Stadium zu bewältigen, untersuchen Pharmaunternehmen den Einsatz von KI-basierten Werkzeugen, um ihre Arzneimittelentdeckungs- und Entwicklungsprozesse mithilfe chemischer und biologischer Informationen zu verbessern. Es wird erwartet, dass die KI-gestützte Arzneimittelentdeckung 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.

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

Der Bericht legt nahe, dass der kostspielige und langwierige Prozess der Arzneimittelverabreichung einer der Hauptfaktoren ist, der den KI-Markt für Arzneimittelentdeckung in den kommenden Jahren antreibt. Die Entwicklung eines neuen Arzneimittels dauert in der Regel 10-15 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 Misserfolge 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, haben sich die Kosten für die Markteinführung eines neuen Arzneimittels deutlich erhöht. Zu den Hauptfaktoren, die zu den steigenden Kosten für pharmazeutische Innovationen beitragen, gehören verlorene Investitionen aufgrund von klinischem Schwund im Spätstadium, ein strengeres regulatorisches Regime, das eine hohe Zulassungshürde setzt, und gestiegene Kosten für klinische Studien, insbesondere für zulassungsrelevante Studien. 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 Arzneimittelentdeckungsprozess als Arzneimittelkandidat für eine bestimmte Erkrankung zugelassen. KI in der Arzneimittelentdeckung hat das Potenzial, die Zeit und die Kosten für die Markteinführung neuer Arzneimittel drastisch zu reduzieren. Es hat auch das Potenzial, neue Behandlungen für Erkrankungen zu entdecken, die zuvor schwer zu behandeln waren.

Abb. 1: Top-Länder für KI in Startups zur Arzneimittelentdeckung, 2021

Mehrere Akteure in diesem Markt bauen Plattformen, die bei der Arzneimittelentdeckung 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, Unternehmen der Arzneimittelentdeckung, Pharmafirmen und Organisationen des öffentlichen Sektors zu helfen, ihre Bemühungen im Bereich Arzneimitteldesign und Präzisionsmedizin zu beschleunigen. Die Target and Lead Identification Suite ermöglicht ein effizienteres Arzneimitteldesign in silico, sagt Proteinstrukturen voraus und beschleunigt die Leitstrukturoptimierung in der Arzneimittelentdeckung. Die beiden KI-gestützten Google Cloud Suites helfen bei der Lösung eines seit langem bestehenden Problems in der Biopharma: der Markteinführung eines neuen Arzneimittels in den USA, die zeitaufwendig und kostspielig sein kann. Mehrere Unternehmen, darunter auch Big Pharma Pfizer, haben bereits mit der Nutzung dieser Produkte begonnen.
• Im März 2023 fügte Insilico Medicine seiner PandaOmicms-Plattform eine spezielle KI-Chatfunktion „ChatPandaGPT“ hinzu. Diese Integration ermöglicht es Forschern, „natürliche Sprachkonversationen“ 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-Arzneimittelentdeckung mit KI beschleunigt die Entdeckung von Anti-Krebs-Medikamenten. Es wird erwartet, dass das Segment der Onkologie-Arzneimittelentdeckung 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, mit mehr als 609.360 neuen Krebsfällen, die bis 2022 erwartet werden. KI beschleunigt die Arzneimittelentdeckung für Anti-Krebs-Medikamente 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 Medikamente und Anti-Krebs-Ziele aus biologischen Netzwerken nützlich. Biologische Netzwerke helfen bei der Erhaltung und Bewertung der Wechselwirkungen zwischen den Komponenten von Krebszellen. Die zelluläre Netzwerkmodellierung hilft bei der Quantifizierung des Rahmens, der Netzwerkeigenschaften und Krebs verbindet, indem die Analyse der KI-Biologie verwendet wird. KI beschleunigt die Anti-Krebs-Arzneimittelentdeckung in der Onkologie. Darüber hinaus verwenden mehrere Akteure auf dem Markt künstliche Intelligenz (KI) im Bereich der Krebsmedikamentenentwicklung. Beispielsweise kündigte Model Medicines, ein Unternehmen für Onkologie-Arzneimittelentdeckung und -entwicklung, im Oktober 2022 an, dass es Onkologiemedikamente entwickeln wird, die auf die AXL- und die 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 physikbasierten Softwareplattform. Es wird erwartet, dass der Onkologie-Markt in den kommenden Jahren aufgrund der laufenden Forschung und der klinischen Arzneimittelentdeckung mit KI sowie der wichtigsten Entwicklungen von Marktteilnehmern und Pharmaunternehmen erheblich wachsen wird.

Fazit

Wenn wir in die Zukunft der Arzneimittelentdeckung eintauchen, stellt die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) in diesem Sektor einen Hoffnungsschimmer bei der Bewältigung der langjährigen Herausforderungen hoher Kosten, langer Entwicklungszyklen und der entmutigenden Ausfallraten 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 an 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-gestützten Lösungen zur Navigation in den riesigen Datenmengen, die während der Arzneimittelentdeckungsprozesse generiert werden, veranschaulicht den Wandel hin zu innovativeren und effektiveren Methoden. Darüber hinaus steht insbesondere das Onkologie-Segment an der Spitze revolutionärer Fortschritte mit KI. Die Integration von KI in die Onkologie-Arzneimittelentdeckung beschleunigt nicht nur die Entdeckung von Anti-Krebs-Medikamenten, sondern eröffnet auch neue Wege für Behandlungen, die bisher außerhalb der Reichweite lagen. Da Krebs nach wie vor eine der Haupttodesursachen weltweit ist, ist die Rolle der KI in diesem Bereich ein Hoffnungsschimmer für Millionen von Menschen. Da das Unternehmen an 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 entwickelten innovativen Plattformen und Lösungen sind ein Indiz für einen Sektor, der reif für den Wandel ist. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sich der KI-Markt für Arzneimittelentdeckung am Rande einer Revolution befindet, die von der Notwendigkeit getrieben wird, die Barrieren traditioneller Arzneimittelentdeckungsprozesse zu überwinden.