Rynek AI w Odkrywaniu Leków, Przewiduje Się Gwałtowny Wzrost o 42,4%, Osiągając 28,4 Mld USD do 2030 r., Prognozy Univdatos Market Insights

Kluczowe Ustalenia Raportu:

• Odkrywanie i rozwój leków (D&R) jest kosztowny i czasochłonny. Według raportów branżowych, średni koszt odkrycia i opracowania nowych terapii lekowych wynosi 2,6 miliarda USD, a cykl rozwoju przekracza 10 lat. Większość terapii kandydujących jest odrzucana wcześnie w badaniach klinicznych, zwłaszcza w badaniach przedklinicznych i fazy 1, ze względu na ograniczony lejek testowania w rozwoju, co bezpośrednio wpływa na wysokie koszty i długie cykle rozwoju.
• Rozwiązania AI w badaniach klinicznych usuwają potencjalne wąskie gardła, skracają cykl badań klinicznych oraz poprawiają wydajność i precyzję badań klinicznych. W rezultacie, te nowatorskie rozwiązania AI stają się coraz bardziej popularne wśród graczy z branży nauk o życiu. Według szacunków z 2021 roku Clinical Trials Arena, liczba strategicznych sojuszy i partnerstw między czterema czołowymi firmami opartymi na AI w odkrywaniu leków i firmami farmaceutycznymi wzrosła z 4 w 2015 roku do 27 w 2020 roku.
• Przestrzenie badań biomedycznych i klinicznych stają się coraz bardziej zdigitalizowane, torując drogę dla rozwiązań AI. Ogromna ilość danych generowanych w procesach odkrywania leków, w tym na etapie selekcji cząsteczek i w badaniach przedklinicznych, zwiększa zapotrzebowanie na rozwiązania oparte na AI.

Według nowego raportu Univdatos Market Insights,Rynek AI w Odkrywaniu Leków, oczekuje się, że osiągnie 28,4 mld USD w 2030 r., rosnąc ze średnią roczną stopą wzrostu (CAGR) 42,4%.Odkrywanie i opracowywanie nowego kandydata terapeutycznego jest jednym z najbardziej żmudnych i czasochłonnych procesów na świecie. Największym problemem w D&R jest wysoki wskaźnik rezygnacji. Wynika to w dużej mierze z podejścia prób i błędów stosowanego w odkrywaniu leków. Mniej niż 1% prowadzeń farmakologicznych jest konwertowanych na kandydatów na leki do badań klinicznych. Eksperci szacują, że prawie 90% kandydatów na leki rozważanych w tych badaniach nie przechodzi dalej w cyklu rozwoju. Prowadzi to do wysokich kosztów. Lek na receptę zwykle zajmuje 10-15 lat i kosztuje średnio 1-2 miliardy USD, aby przejść od ławki do rynku. Około jednej trzeciej powyższych kosztów jest ponoszona w fazie odkrywania leków. Aby sprostać tym wyzwaniom, takim jak rosnące wymagania kapitałowe i niepowodzenia programów na późnym etapie, firmy farmaceutyczne badają wykorzystanie narzędzi opartych na AI w celu ulepszenia procesów odkrywania i rozwoju leków, wykorzystując informacje chemiczne i biologiczne. Oczekuje się, że odkrywanie leków za pomocą AI będzie w stanie przetwarzać i analizować duże ilości danych klinicznych/medycznych i wykorzystywać je do ulepszania nowoczesnych przedsięwzięć związanych z odkrywaniem leków.

Odkryj Wgląd wRynek AI w Odkrywaniu Leków–https://univdatos.com/get-a-free-sample-form-php/?product_id=4910

Raport sugeruje, żekosztowny i długotrwały proces dostarczania lekówjest jednym z głównych czynników napędzających rynek AI w Odkrywaniu Leków w nadchodzących latach. Opracowanie nowego leku trwa zwykle 10-15 lat ze średnim kosztem do 2,8 miliarda USD. 80-90% niepowodzeń leków występuje w klinice, przy czym badania PoC fazy II stanowią większość niepowodzeń klinicznych. Chociaż liczba NME zatwierdzonych przez agencje regulacyjne, takie jak US FDA, wzrosła w ciągu ostatniej dekady (2010-2019) w porównaniu z poprzednią dekadą, koszty wprowadzenia nowego leku na rynek znacznie wzrosły. Kluczowe czynniki przyczyniające się do wzrostu kosztów innowacji farmaceutycznych obejmują utracone inwestycje z rezygnacji na późnym etapie klinicznym, bardziej rygorystyczny reżim regulacyjny, który ustala wysoki próg zatwierdzania, oraz zwiększone koszty badań klinicznych, szczególnie w przypadku badań kluczowych. Czynniki te napędzają innowacje i wdrażanie nowych technologii przez firmy farmaceutyczne i biotechnologiczne w celu poprawy produktywności, obniżenia kosztów i zapewnienia długoterminowej stabilności.

Tylko jeden na 5000 do 10 000 związków jest zatwierdzony jako kandydat na lek dla określonego stanu w procesie odkrywania leków. AI w Odkrywaniu Leków ma potencjał, aby radykalnie skrócić czas i koszt wprowadzania nowych leków na rynek. Ma również potencjał, aby odkryć nowe metody leczenia stanów, które wcześniej były trudne do zaadresowania.

Rys. 1: Najlepsze kraje dla startupów AI w odkrywaniu leków, 2021 r.

Kilku graczy na tym rynku buduje platformy, które mogą pomóc w odkrywaniu leków. Na przykład,

• Google Cloud uruchomił w maju 2023 roku dwa nowe rozwiązania oparte na AI: pakiet Target and Lead Identification oraz pakiet Multiomics, które mają pomóc firmom zajmującym się odkrywaniem leków, firmom farmaceutycznym i organizacjom sektora publicznego w przyspieszeniu projektowania leków i precyzyjnej medycyny. Pakiet Target and Lead Identification umożliwia bardziej efektywne projektowanie leków in silico, przewiduje struktury białek i przyspiesza optymalizację prowadzeń w odkrywaniu leków. Dwa pakiety Google Cloud oparte na AI pomagają rozwiązać wieloletni problem w biofarmaceutyce: wprowadzenie nowego leku na rynek amerykański, co może być czasochłonne i kosztowne. Kilka firm, w tym Pfizer z branży Big Pharma, już rozpoczęło korzystanie z tych produktów.
• W marcu 2023 r. Insilico Medicine dodało specjalną funkcję czatu AI, „ChatPandaGPT”, do swojej platformy PandaOmicms. Ta integracja pozwala naukowcom na „rozmowy w języku naturalnym” z platformą, co pozwala im efektywniej analizować duże zbiory danych i odkrywać potencjalne cele terapeutyczne i biomarkery.

Segment Onkologii Zyskuje Maksymalną Traktację na Rynku

Odkrywanie leków onkologicznych z wykorzystaniem AI przyspiesza odkrywanie leków przeciwnowotworowych. Oczekuje się, że segment odkrywania leków onkologicznych będzie rósł w najbliższej przyszłości, ponieważ zachorowalność na raka rośnie.Amerykańskie Towarzystwo Onkologiczne w 2022 r. szacuje, że rak jest drugą najczęstszą przyczyną śmiertelności w Stanach Zjednoczonych, z ponad 609 360 nowymi przypadkami raka przewidywanymi do 2022 r.AI przyspiesza odkrywanie leków przeciwnowotworowych poprzez uczenie maszynowe i wykorzystanie algorytmów głębokiego uczenia. Z pomocą głębokiego uczenia można projektować kandydatów na leki w strukturze molekularnej de novo, a także przewidywać ich reakcje.Według badania opublikowanego w Nature w 2022 r., AI jest użyteczna w identyfikacji nowych celów lekowych i przeciwnowotworowych z sieci biologicznych.Sieci biologiczne pomagają w zachowaniu i ocenie interakcji między składnikami komórek nowotworowych. Modelowanie sieci komórkowych pomaga w kwantyfikacji struktury, która łączy właściwości sieci i raka, wykorzystując analizę AI biologii. AI przyspiesza odkrywanie leków przeciwnowotworowych w onkologii. Ponadto kilku graczy na rynku wykorzystuje Sztuczną Inteligencję (AI) w dziedzinie odkrywania leków przeciwnowotworowych.Na przykład model medicines, firma zajmująca się odkrywaniem i opracowywaniem leków onkologicznych, ogłosiła w październiku 2022 r., że opracuje leki onkologiczne, które będą ukierunkowane na receptory AXL i BRD4. W czerwcu 2022 r. inny deweloper leków onkologicznych, schrödinger s.r.o., otrzymał zatwierdzenie od Amerykańskiej Agencji ds. Żywności i Leków (USFDA) dla swojego Zgłoszenia Nowego Leki Badawczego (INDA) dla leku o nazwie SGR-1505, inhibitora receptora MALT1. Firma opracowuje leki onkologiczne, wykorzystując platformę programową opartą na fizyce.Oczekuje się, że rynek onkologiczny będzie w nadchodzących latach znacząco rósł z powodu trwających badań i odkrywania leków klinicznych z wykorzystaniem AI oraz kluczowych osiągnięć graczy rynkowych i firm farmaceutycznych.

Wnioski

Zagłębiając się w przyszłość odkrywania leków, integracjaSztucznej Inteligencji (AI)w tym sektorze stanowi promyk nadziei w rozwiązywaniu długotrwałych wyzwań wysokich kosztów, długich cykli rozwoju i przerażających wskaźników rezygnacji, które historycznie nękały przemysł farmaceutyczny. Synteza technologii AI ze złożonymi procesami odkrywania leków toruje drogę do nowej ery, w której przerażające liczby 2,6 miliarda dolarów kosztów i ponad dekada czasu rozwoju nie są już normą. Poprzez strategiczne sojusze i digitalizację badań biomedycznych, AI umożliwia znaczny skok w sposobie, w jaki podchodzimy do odkrywania nowych terapii. Wykorzystanie rozwiązań opartych na AI w nawigacji po ogromnych danych generowanych podczas procesów odkrywania leków ilustruje przesunięcie w kierunku bardziej innowacyjnych i skutecznych metodologii. Co więcej, w szczególności segment onkologii znajduje się u progu rewolucyjnych osiągnięć z AI. Integracja AI w odkrywaniu leków onkologicznych nie tylko przyspiesza odkrywanie leków przeciwnowotworowych, ale także otwiera nowe możliwości leczenia, które wcześniej były poza zasięgiem. Ponieważ firma stoi w tym kluczowym momencie, trajektoria AI w odkrywaniu leków zapowiada przyszłość, w której rozwój leków ratujących życie nie jest utrudniony przez nieefektywność i wygórowane koszty. Współpraca między gigantami technologicznymi i firmami farmaceutycznymi, obok innowacyjnych platform i rozwiązań, które są opracowywane, świadczy o sektorze, który jest gotowy na transformację. Podsumowując, rynek AI w Odkrywaniu Leków znajduje się na skraju rewolucji, napędzanej koniecznością pokonywania barier tradycyjnych procesów odkrywania leków.