Le marché de l'IA dans la découverte de médicaments devrait connaître une croissance fulgurante de 42,4 % pour atteindre 28,4 milliards USD d'ici 2030, selon les projections d'UnivDatos

Principaux points saillants du rapport :

• La découverte et le développement de médicaments (D&D) sont coûteux et prennent beaucoup de temps. Selon les rapports des revues spécialisées, le coût moyen de la découverte et du développement de nouvelles thérapies médicamenteuses est de 2,6 milliards de dollars et le cycle de développement dure plus de 10 ans. La plupart des thérapies candidates sont rejetées au début de l’essai clinique, en particulier dans les essais précliniques et de phase 1, en raison de l’entonnoir de tests de développement limité, ce qui a une incidence directe sur les coûts élevés et les longs cycles de développement.
• Les solutions d’IA dans les essais cliniques éliminent les goulets d’étranglement potentiels, raccourcissent le cycle des essais cliniques et améliorent l’efficacité et la précision des essais cliniques. Par conséquent, ces solutions d’IA de pointe sont de plus en plus populaires auprès des acteurs de l’industrie des sciences de la vie. Selon les estimations de 2021 de Clinical Trials Arena, le nombre d’alliances stratégiques et de partenariats entre les quatre plus grandes entreprises d’IA dans la découverte de médicaments et les sociétés pharmaceutiques est passé de 4 en 2015 à 27 en 2020.
• Les espaces de recherche biomédicale et clinique se numérisent de plus en plus, ouvrant la voie aux solutions d’IA. La grande quantité de données générées dans les processus de découverte de médicaments, y compris lors de la phase de dépistage des molécules et dans les études précliniques, augmente la demande de solutions axées sur l’IA.

Selon un nouveau rapport de Univdatos Market Insights, le marché de l’IA dans la découverte de médicaments devrait atteindre 28,4 milliards de dollars américains en 2030, avec un TCAC de 42,4 %. La découverte et le développement d’un nouveau candidat thérapeutique sont l’un des processus les plus laborieux et les plus longs au monde. Le plus gros problème avec la D&D est le taux élevé d’attrition. Cela est en grande partie dû à l’approche par essais et erreurs utilisée pour la découverte de médicaments. Moins de 1 % des chefs de file en pharmacologie sont convertis en médicaments candidats pour les essais cliniques. Les experts estiment que près de 90 % des médicaments candidats envisagés dans ces essais ne parviennent pas à progresser dans le cycle de développement. Cela entraîne des coûts élevés. Un médicament sur ordonnance prend généralement de 10 à 15 ans et coûte en moyenne de 1 à 2 milliards de dollars américains pour passer du laboratoire au marché. Environ un tiers des coûts ci-dessus sont engagés pendant la phase de découverte du médicament. Pour relever ces défis, tels que l’augmentation des besoins en capitaux et l’échec des programmes en phase tardive, les sociétés pharmaceutiques étudient l’utilisation d’outils axés sur l’IA pour améliorer leurs processus de découverte et de développement de médicaments à l’aide d’informations chimiques et biologiques. On s’attend à ce que la découverte de médicaments par l’IA soit en mesure de traiter et d’analyser de grandes quantités de données cliniques et médicales et de les exploiter pour améliorer les efforts modernes de découverte de médicaments.

Découvrez des informations sur le marché de l’IA dans la découverte de médicaments– https://univdatos.com/reports/artificial-intelligence-in-drug-discovery-market?popup=report-enquiry

Le rapport suggère que le processus coûteux et long de livraison de médicaments est l’un des principaux facteurs qui stimulent l’IA dans le marché de la découverte de médicaments au cours des prochaines années. Le développement d’un nouveau médicament prend généralement de 10 à 15 ans, avec un coût moyen allant jusqu’à 2,8 milliards de dollars américains. 80 à 90 % des échecs de médicaments se produisent en clinique, les essais PoC de phase II représentant la majorité des échecs cliniques. Bien que le nombre de NME approuvés par les organismes de réglementation tels que la FDA américaine ait augmenté au cours de la dernière décennie (2010-2019) par rapport à la décennie précédente, le coût de mise sur le marché d’un nouveau médicament a considérablement augmenté. Les principaux facteurs contribuant à l’augmentation des coûts de l’innovation pharmaceutique comprennent la perte d’investissement due à l’attrition clinique en phase tardive, un régime réglementaire plus strict qui établit une barre d’approbation élevée et l’augmentation des coûts des essais cliniques, en particulier pour les essais pivots. Ces facteurs stimulent l’innovation et l’adoption de nouvelles technologies par les sociétés pharmaceutiques et biotechnologiques afin d’améliorer la productivité, de réduire les coûts et d’assurer la durabilité à long terme.

Seul un composé sur 5 000 à 10 000 est approuvé comme médicament candidat pour une affection spécifique dans le processus de découverte de médicaments. L’IA dans la découverte de médicaments a le potentiel de réduire considérablement le temps et le coût de mise de nouveaux médicaments sur le marché. Il a également le potentiel de découvrir de nouveaux traitements pour des affections qui étaient auparavant difficiles à cibler.

Fig. 1 : Principaux pays pour les jeunes entreprises d’IA dans la découverte de médicaments, 2021

Plusieurs acteurs de ce marché construisent des plateformes qui peuvent aider à la découverte de médicaments. Par exemple,

• Google Cloud a lancé en mai 2023 deux nouvelles solutions axées sur l’IA : la suite d’identification de cibles et de chefs de file et la suite Multiomics, qui sont conçues pour aider les entreprises de découverte de médicaments, les entreprises pharmaceutiques et les organismes du secteur public à accélérer leurs efforts en matière de conception de médicaments et de médecine de précision. La suite d’identification de cibles et de chefs de file permet une conception de médicaments plus efficace in silico, prédit les structures protéiques et accélère l’optimisation des chefs de file dans la découverte de médicaments. Les deux suites Google Cloud axées sur l’IA aident à résoudre un problème de longue date dans le domaine biopharmaceutique : la mise sur le marché américain d’un nouveau médicament, qui peut prendre beaucoup de temps et être coûteuse. Plusieurs entreprises, dont Pfizer, une grande entreprise pharmaceutique, ont déjà commencé à utiliser ces produits.
• En mars 2023, Insilico Medicine a ajouté une fonctionnalité de clavardage spécialisée en IA, « ChatPandaGPT », à sa plateforme PandaOmicms. Cette intégration permet aux chercheurs d’avoir des « conversations en langage naturel » avec la plateforme, ce qui leur permet d’analyser de grands ensembles de données et de découvrir plus efficacement des cibles thérapeutiques et des biomarqueurs potentiels.

Le segment de l’oncologie gagne un maximum d’attrait sur le marché

La découverte de médicaments en oncologie avec l’IA accélère la découverte de médicaments anticancéreux. Le segment de la découverte de médicaments en oncologie devrait croître dans un avenir proche, car l’incidence du cancer est en augmentation. L’American Cancer Society 2022 estime que le cancer est la deuxième cause de mortalité aux États-Unis, avec plus de 609 360 nouveaux cas de cancer attendus d’ici 2022. L’IA accélère la découverte de médicaments pour les médicaments anticancéreux grâce à l’apprentissage automatique et à l’utilisation d’algorithmes d’apprentissage profond. Grâce à l’apprentissage profond, les médicaments candidats peuvent être conçus dans une structure moléculaire de novo et leurs réactions peuvent être prédites. Selon une étude de 2022 publiée dans Nature, l’IA est utile dans l’identification de nouveaux médicaments et cibles anticancéreuses à partir de réseaux biologiques. Les réseaux biologiques aident à préserver et à évaluer les interactions entre les composants des cellules cancéreuses. La modélisation des réseaux cellulaires aide à quantifier le cadre qui relie les propriétés du réseau et le cancer en utilisant l’analyse de la biologie de l’IA. L’IA accélère la découverte de médicaments anticancéreux en oncologie. De plus, plusieurs acteurs du marché utilisent l’intelligence artificielle (IA) dans le domaine de la découverte de médicaments contre le cancer. Par exemple, Model Medicines, une société de découverte et de développement de médicaments en oncologie, a annoncé en octobre 2022 qu’elle développerait des médicaments en oncologie ciblant les récepteurs AXL et BRD4. En juin 2022, un autre développeur de médicaments en oncologie, Schrödinger s.r.o., a reçu l’approbation de la Food and Drug Administration des États-Unis (USFDA) pour sa demande de nouveau médicament expérimental (INDA) pour un médicament appelé SGR-1505, un inhibiteur du récepteur MALT1. L’entreprise développe des médicaments en oncologie à l’aide d’une plateforme logicielle basée sur la physique. Le marché de l’oncologie devrait croître de manière significative dans les années à venir en raison de la recherche en cours et de la découverte de médicaments cliniques utilisant l’IA et des développements clés par les acteurs du marché et les sociétés pharmaceutiques.

Conclusion

Alors que nous nous penchons sur l’avenir de la découverte de médicaments, l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) au sein de ce secteur présente une lueur d’espoir pour relever les défis de longue date que sont les coûts élevés, les longs cycles de développement et les taux d’attrition considérables qui ont historiquement affligé l’industrie pharmaceutique. La synthèse des technologies d’IA avec les processus complexes de découverte de médicaments ouvre la voie à une nouvelle ère où les chiffres effrayants de 2,6 milliards de dollars en coûts et de plus d’une décennie en temps de développement ne sont plus la norme. Grâce aux alliances stratégiques et à la numérisation de la recherche biomédicale, l’IA permet de faire un grand pas en avant dans la façon dont nous abordons la découverte de nouvelles thérapeutiques. L’utilisation de solutions axées sur l’IA pour naviguer dans les vastes données générées au cours des processus de découverte de médicaments illustre le passage à des méthodologies plus novatrices et efficaces. De plus, le segment de l’oncologie, en particulier, est à l’aube de percées révolutionnaires grâce à l’IA. L’intégration de l’IA dans la découverte de médicaments en oncologie accélère non seulement la découverte de médicaments anticancéreux, mais ouvre également de nouvelles avenues pour des traitements qui étaient auparavant hors de portée. Le cancer demeurant l’une des principales causes de mortalité dans le monde, le rôle de l’IA dans ce domaine est une lueur d’espoir pour des millions de personnes. Alors que l’entreprise se trouve à ce moment charnière, la trajectoire de l’IA dans la découverte de médicaments annonce un avenir où le développement de médicaments qui sauvent des vies n’est pas entravé par l’inefficacité et les coûts exorbitants. Les collaborations entre les géants de la technologie et les sociétés pharmaceutiques, ainsi que les plateformes et solutions novatrices en cours d’élaboration, témoignent d’un secteur qui est prêt à se transformer. En conclusion, le marché de l’IA dans la découverte de médicaments est sur le point de connaître une révolution, motivée par la nécessité de surmonter les obstacles des processus traditionnels de découverte de médicaments.