दवा खोज बाजार में एआई में 42.4% की वृद्धि देखी जा रही है, जो 28.4 तक 2030 बिलियन अमेरिकी डॉलर तक पहुंच जाएगी, यूनिवडेटोस मार्केट इनसाइट्स का अनुमान
- विकास कुमार
- जुलाई 30, 2024
- स्वास्थ्य देखभाल, NEWS
- ड्रग डिस्कवरी में ए.आई, कैंसर रोधी दवा की खोज, कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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रिपोर्ट की मुख्य बातें:
- दवा की खोज और विकास (डी एंड डी) महंगा और समय लेने वाला है। उद्योग पत्रिका रिपोर्ट के अनुसार, नई दवा उपचारों की खोज और विकास की औसत लागत $2.6 बिलियन है और विकास चक्र 10 वर्षों से अधिक है। अधिकांश संभावित उपचारों को सीमित विकास परीक्षण फ़नल के कारण नैदानिक परीक्षण, विशेष रूप से प्रीक्लिनिकल और चरण 1 परीक्षणों में जल्दी ही खारिज कर दिया जाता है, जो सीधे उच्च लागत और लंबे विकास चक्रों को प्रभावित करता है।
- नैदानिक परीक्षणों में एआई समाधान संभावित बाधाओं को दूर करते हैं, नैदानिक परीक्षण चक्र को छोटा करते हैं, और नैदानिक परीक्षणों की दक्षता और सटीकता में सुधार करते हैं। नतीजतन, ये अत्याधुनिक एआई समाधान जीवन विज्ञान उद्योग के खिलाड़ियों के बीच तेजी से लोकप्रिय हो रहे हैं। क्लिनिकल ट्रायल एरिना के 2021 के अनुमानों के अनुसार, दवा खोज और दवा कंपनियों में शीर्ष चार एआई-आधारित कंपनियों के बीच रणनीतिक गठबंधन और साझेदारी की संख्या 4 में 2015 से बढ़कर 27 में 2020 हो गई।
- बायोमेडिकल और क्लिनिकल रिसर्च क्षेत्र तेजी से डिजिटल होते जा रहे हैं, जिससे AI समाधानों का मार्ग प्रशस्त हो रहा है। दवा खोज प्रक्रियाओं में उत्पन्न होने वाले विशाल डेटा, जिसमें अणु स्क्रीनिंग चरण और प्रीक्लिनिकल अध्ययन शामिल हैं, AI-संचालित समाधानों की मांग को बढ़ा रहे हैं।
Univdatos मार्केट इनसाइट्स की एक नई रिपोर्ट के मुताबिक, दवा खोज बाजार में एआई, 28.4% की सीएजीआर से बढ़कर 2030 तक 42.4 बिलियन अमेरिकी डॉलर तक पहुंचने की उम्मीद है। एक नए चिकित्सीय उम्मीदवार की खोज और विकास दुनिया में सबसे अधिक श्रमसाध्य और समय लेने वाली प्रक्रियाओं में से एक है। D&D के साथ सबसे बड़ा मुद्दा उच्च दर का क्षरण है। यह काफी हद तक दवा की खोज के लिए इस्तेमाल किए जाने वाले परीक्षण-और-त्रुटि दृष्टिकोण के कारण है। औषधीय दवा के 1% से भी कम लीड को नैदानिक परीक्षणों के लिए दवा उम्मीदवारों में परिवर्तित किया जाता है। विशेषज्ञों का अनुमान है कि इन परीक्षणों में विचार किए गए लगभग 90% दवा उम्मीदवार विकास चक्र में आगे बढ़ने में विफल रहते हैं। इससे उच्च लागत होती है। एक प्रिस्क्रिप्शन दवा को आम तौर पर 10-15 साल लगते हैं और बेंच से बाजार तक जाने में औसतन $1-2 बिलियन का खर्च आता है। उपरोक्त लागतों का लगभग एक तिहाई हिस्सा दवा खोज चरण के दौरान खर्च होता है। बढ़ती पूंजी आवश्यकताओं और देर-चरण कार्यक्रम विफलता जैसी इन चुनौतियों का समाधान करने के लिए, दवा कंपनियाँ रासायनिक और जैविक जानकारी का उपयोग करके अपनी दवा खोज और विकास प्रक्रियाओं को बेहतर बनाने के लिए AI-आधारित उपकरणों के उपयोग की खोज कर रही हैं। यह उम्मीद की जाती है कि AI दवा खोज बड़ी मात्रा में नैदानिक/चिकित्सा डेटा को संसाधित और विश्लेषण करने में सक्षम होगी और आधुनिक दवा खोज प्रयासों को बेहतर बनाने के लिए इसका लाभ उठाएगी।
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रिपोर्ट बताती है कि दवा वितरण की महंगी और लंबी प्रक्रिया आगामी वर्षों में ड्रग डिस्कवरी बाजार में एआई को आगे बढ़ाने वाले प्रमुख कारकों में से एक है। एक नई दवा विकसित करने में आमतौर पर 10-15 साल लगते हैं और इसकी औसत लागत 2.8 बिलियन डॉलर तक होती है। 80-90% दवा विफलताएं क्लिनिक में होती हैं, जिसमें चरण II PoC परीक्षण अधिकांश नैदानिक विफलताओं के लिए जिम्मेदार होते हैं। जबकि यूएस एफडीए जैसी नियामक एजेंसियों द्वारा अनुमोदित एनएमई की संख्या पिछले दशक (2010-2019) में उससे पहले के दशक की तुलना में बढ़ी है, बाजार में एक नई दवा लाने की लागत में काफी वृद्धि हुई है। फार्मास्युटिकल इनोवेशन लागत में वृद्धि में योगदान देने वाले प्रमुख कारकों में देर-चरण के क्लिनिकल एट्रिशन से खोया निवेश, एक अधिक कठोर नियामक व्यवस्था जो उच्च अनुमोदन बार निर्धारित करती है, और विशेष रूप से महत्वपूर्ण परीक्षणों के लिए क्लिनिकल परीक्षण लागत में वृद्धि शामिल है
दवा खोज प्रक्रिया में हर 5,000 से 10,000 यौगिकों में से केवल एक को ही किसी विशिष्ट स्थिति के लिए दवा उम्मीदवार के रूप में अनुमोदित किया जाता है। दवा खोज में एएल में नई दवाओं को बाजार में लाने के समय और लागत को नाटकीय रूप से कम करने की क्षमता है। इसमें उन स्थितियों के लिए नए उपचारों की खोज करने की भी क्षमता है जिन्हें पहले लक्षित करना मुश्किल था।
चित्र 1: दवा खोज स्टार्टअप में एआई के लिए शीर्ष देश, 2021
इस बाज़ार में कई खिलाड़ी ऐसे प्लेटफ़ॉर्म बना रहे हैं जो दवा खोज में मदद कर सकते हैं। उदाहरण के लिए,
- Google क्लाउड ने मई 2023 में दो नए AI-संचालित समाधान लॉन्च किए: टारगेट और लीड आइडेंटिफिकेशन सूट और मल्टीओमिक्स सूट, जिन्हें दवा खोज कंपनियों, दवा कंपनियों और सार्वजनिक क्षेत्र के संगठनों को उनकी दवा डिजाइन और सटीक दवा प्रयासों में तेजी लाने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। टारगेट और लीड आइडेंटिफिकेशन सूट सिलिको में अधिक कुशल दवा डिजाइन को सक्षम बनाता है, प्रोटीन संरचनाओं की भविष्यवाणी करता है और दवा खोज में लीड ऑप्टिमाइजेशन को तेज करता है। दो AI-संचालित Google क्लाउड सूट बायोफार्मा में एक लंबे समय से चली आ रही समस्या को हल करने में मदद करते हैं: अमेरिकी बाजार में एक नई दवा लाना, जो समय लेने वाली और महंगी हो सकती है। बिग फार्मा के फाइजर सहित कई कंपनियों ने पहले ही इन उत्पादों का उपयोग शुरू कर दिया है।
- मार्च 2023 में इनसिलिको मेडिसिन ने अपने पांडाओमिकम्स प्लेटफ़ॉर्म में एक विशेष एआई चैट सुविधा, "चैटपांडाजीपीटी" को जोड़ा। यह एकीकरण शोधकर्ताओं को प्लेटफ़ॉर्म के साथ "प्राकृतिक भाषा वार्तालाप" करने की अनुमति देता है, जो उन्हें बड़े डेटासेट का विश्लेषण करने और संभावित चिकित्सीय लक्ष्य और बायोमार्कर को अधिक प्रभावी ढंग से खोजने की अनुमति देता है।
ऑन्कोलॉजी सेगमेंट बाजार में सबसे ज्यादा लोकप्रियता हासिल कर रहा है
एआई के साथ ऑन्कोलॉजी दवा की खोज से कैंसर रोधी दवा की खोज में तेज़ी आएगी। निकट भविष्य में ऑन्कोलॉजी दवा खोज क्षेत्र के बढ़ने की उम्मीद है क्योंकि कैंसर के मामले बढ़ रहे हैं। अमेरिकन कैंसर सोसायटी 2022 का अनुमान है कि कैंसर संयुक्त राज्य अमेरिका में मृत्यु का दूसरा प्रमुख कारण है और 609,360 तक 2022 से अधिक नए कैंसर के मामले सामने आने की उम्मीद है। एआई मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग एल्गोरिदम के उपयोग के माध्यम से कैंसर रोधी दवाओं की खोज को गति देता है। डीप लर्निंग की मदद से, दवा उम्मीदवारों को नए सिरे से आणविक संरचना में डिज़ाइन किया जा सकता है और उनकी प्रतिक्रियाओं की भविष्यवाणी की जा सकती है। नेचर में प्रकाशित 2022 के एक अध्ययन के अनुसार, एआई जैविक नेटवर्क से नवीन दवा और कैंसर-रोधी लक्ष्य की पहचान करने में उपयोगी है। जैविक नेटवर्क कैंसर कोशिकाओं के घटकों के बीच परस्पर क्रियाओं को संरक्षित करने और उनका मूल्यांकन करने में मदद करते हैं। सेलुलर नेटवर्क मॉडलिंग एआई जीवविज्ञान विश्लेषण का उपयोग करके नेटवर्क गुणों और कैंसर को जोड़ने वाले ढांचे को मापने में मदद करता है। एआई ऑन्कोलॉजी में कैंसर विरोधी दवा की खोज को गति देता है। इसके अलावा, बाजार में कई खिलाड़ी कैंसर की दवा की खोज के क्षेत्र में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का उपयोग कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, मॉडल मेडिसिन, एक ऑन्कोलॉजी ड्रग डिस्कवरी और ड्रग डेवलपमेंट कंपनी, ने अक्टूबर 2022 में घोषणा की कि वह AXL और BRD4 रिसेप्टर्स को लक्षित करने वाली ऑन्कोलॉजी ड्रग्स विकसित करेगी। जून 2022 में, एक अन्य ऑन्कोलॉजी ड्रग डेवलपर, श्रोडिंगर एसआरओ को यूनाइटेड स्टेट्स फूड एंड ड्रग एडमिनिस्ट्रेशन (यूएसएफडीए) से एसजीआर-1505 नामक एक दवा के लिए अपने इन्वेस्टिगेशनल न्यू ड्रग एप्लीकेशन (आईएनडीए) के लिए मंजूरी मिली, जो एमएएलटी1 रिसेप्टर का अवरोधक है। कंपनी भौतिकी आधारित सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म का उपयोग करके ऑन्कोलॉजी ड्रग्स विकसित कर रही है। आने वाले वर्षों में ऑन्कोलॉजी बाजार में उल्लेखनीय वृद्धि होने की उम्मीद है, क्योंकि एआई का उपयोग करते हुए अनुसंधान और नैदानिक दवा की खोज जारी है, तथा बाजार के खिलाड़ियों और फार्मा कंपनियों द्वारा महत्वपूर्ण विकास हो रहा है।
निष्कर्ष
जैसे-जैसे हम औषधि खोज के भविष्य में आगे बढ़ रहे हैं, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) इस क्षेत्र में उच्च लागत, लंबे विकास चक्र और भयावह क्षति दर जैसी दीर्घकालिक चुनौतियों का समाधान करने में आशा की किरण प्रस्तुत करता है, जिसने ऐतिहासिक रूप से दवा उद्योग को परेशान किया है। दवा खोज की जटिल प्रक्रियाओं के साथ AI तकनीकों का संश्लेषण एक नए युग का मार्ग प्रशस्त कर रहा है, जहाँ 2.6 बिलियन डॉलर की लागत और एक दशक से अधिक के विकास समय के भयावह आंकड़े अब सामान्य नहीं रह गए हैं। रणनीतिक गठबंधनों और बायोमेडिकल अनुसंधान के डिजिटलीकरण के माध्यम से, AI नई चिकित्सा पद्धतियों की खोज के लिए हमारे दृष्टिकोण में एक महत्वपूर्ण छलांग लगाने में सक्षम है। दवा खोज प्रक्रियाओं के दौरान उत्पन्न विशाल डेटा को नेविगेट करने में AI-संचालित समाधानों का उपयोग अधिक नवीन और प्रभावी तरीकों की ओर बदलाव का उदाहरण है। इसके अलावा, ऑन्कोलॉजी सेगमेंट, विशेष रूप से, AI के साथ क्रांतिकारी प्रगति के शिखर पर है। ऑन्कोलॉजी दवा खोज में AI का एकीकरण न केवल कैंसर रोधी दवाओं की खोज में तेजी ला रहा है, बल्कि उन उपचारों के लिए नए रास्ते भी खोल रहा है जो पहले पहुंच से बाहर थे। कैंसर दुनिया भर में मृत्यु दर का एक प्रमुख कारण बना हुआ है, इस क्षेत्र में एआई की भूमिका लाखों लोगों के लिए आशा की किरण है। चूंकि कंपनी इस महत्वपूर्ण क्षण पर खड़ी है, इसलिए दवा खोज में एआई का प्रक्षेप पथ एक ऐसे भविष्य की शुरुआत करता है जहां जीवन रक्षक दवाओं के विकास में अक्षमता और अत्यधिक लागतों से बाधा नहीं आएगी। तकनीकी दिग्गजों और दवा कंपनियों के बीच सहयोग, साथ ही साथ विकसित किए जा रहे अभिनव प्लेटफ़ॉर्म और समाधान, एक ऐसे क्षेत्र का संकेत देते हैं जो परिवर्तन के लिए तैयार है। निष्कर्ष में, दवा खोज बाजार में एआई एक क्रांति के कगार पर है, जो पारंपरिक दवा खोज प्रक्रियाओं की बाधाओं को दूर करने की आवश्यकता से प्रेरित है।