Ожидается стремительный рост рынка ИИ в сфере разработки лекарств на 42,4%, который достигнет 28,4 млрд долларов США к 2030 году, прогнозирует UnivDatos

Основные моменты отчета:

• Открытие и разработка лекарств (D&D) — это дорогостоящий и трудоемкий процесс. Согласно отчетам отраслевых журналов, средняя стоимость открытия и разработки новых лекарственных средств составляет 2,6 миллиарда долларов, а цикл разработки — более 10 лет. Большинство перспективных методов лечения отбрасываются на ранних стадиях клинических испытаний, особенно на доклинических испытаниях и испытаниях фазы 1, из-за ограниченной воронки тестирования разработки, что напрямую влияет на высокие затраты и длительные циклы разработки.
• Решения на основе ИИ в клинических испытаниях устраняют потенциальные узкие места, сокращают цикл клинических испытаний и повышают эффективность и точность клинических испытаний. В результате эти передовые решения на основе ИИ становятся все более популярными среди игроков медико-биологической отрасли. Согласно оценкам Clinical Trials Arena за 2021 год, количество стратегических альянсов и партнерств между четырьмя ведущими компаниями, занимающимися разработкой лекарств на основе ИИ, и фармацевтическими компаниями выросло с 4 в 2015 году до 27 в 2020 году.
• Биомедицинские и клинические исследования становятся все более цифровыми, открывая путь для решений на основе ИИ. Огромный объем данных, генерируемых в процессах открытия лекарств, в том числе на этапе скрининга молекул и в доклинических исследованиях, увеличивает спрос на решения, управляемые ИИ.

Согласно новому отчету Univdatos Market Insights, рынок ИИ в открытии лекарств, как ожидается, достигнет 28,4 млрд долларов США в 2030 году, вырастая со среднегодовым темпом роста 42,4%. Открытие и разработка нового терапевтического кандидата — один из самых трудоемких и продолжительных процессов в мире. Самая большая проблема с D&D — высокий уровень отсева. Это во многом связано с методом проб и ошибок, используемым для открытия лекарств. Менее 1% фармакологических кандидатов в лекарства превращаются в кандидаты в лекарства для клинических испытаний. Эксперты оценивают, что почти 90% кандидатов в лекарства, рассматриваемых в этих испытаниях, не проходят дальше в цикле разработки. Это приводит к высоким затратам. Как правило, для вывода рецептурного лекарства с лабораторного стола на рынок требуется 10–15 лет и в среднем 1–2 миллиарда долларов. Около трети вышеуказанных затрат приходится на этап открытия лекарств. Для решения этих проблем, таких как увеличение капитальных затрат и неудачи программ на поздних стадиях, фармацевтические компании изучают возможность использования инструментов на основе ИИ для улучшения своих процессов открытия и разработки лекарств с использованием химической и биологической информации. Ожидается, что ИИ в открытии лекарств сможет обрабатывать и анализировать большие объемы клинических/медицинских данных и использовать их для улучшения современных усилий по открытию лекарств.

Получите представление о рынке ИИ в открытии лекарств– https://univdatos.com/reports/artificial-intelligence-in-drug-discovery-market?popup=report-enquiry

В отчете говорится, что дорогостоящий и длительный процесс доставки лекарств является одним из основных факторов, определяющих развитие рынка ИИ в открытии лекарств в ближайшие годы. Разработка нового лекарства обычно занимает 10–15 лет со средней стоимостью до 2,8 миллиарда долларов. 80–90% неудач с лекарствами происходят в клинике, причем на испытания Phase II PoC приходится большинство клинических неудач. В то время как количество НМЛ, одобренных регулирующими органами, такими как FDA США, увеличилось за последнее десятилетие (2010–2019 гг.) по сравнению с предыдущим десятилетием, стоимость вывода нового лекарства на рынок значительно возросла. Ключевые факторы, способствующие увеличению затрат на фармацевтические инновации, включают потерянные инвестиции из-за отсева на поздних стадиях клинических испытаний, более строгий режим регулирования, который устанавливает высокую планку для утверждения, и увеличение затрат на клинические испытания, особенно для основных испытаний. Эти факторы стимулируют инновации и внедрение новых технологий фармацевтическими и биотехнологическими компаниями для повышения производительности, снижения затрат и обеспечения долгосрочной устойчивости.

Только одно из каждых 5000–10 000 соединений утверждается в качестве кандидата в лекарства для конкретного состояния в процессе открытия лекарств. ИИ в открытии лекарств имеет потенциал значительно сократить время и стоимость вывода новых лекарств на рынок. Он также имеет потенциал для открытия новых методов лечения состояний, которые ранее было трудно лечить.

Рис. 1. Ведущие страны по количеству стартапов в области ИИ в открытии лекарств, 2021 г.

Несколько игроков на этом рынке строят платформы, которые могут помочь в открытии лекарств. Например,

• В мае 2023 года Google Cloud запустила два новых решения на основе ИИ: Target and Lead identification suite и Multiomics suite, которые предназначены для того, чтобы помочь компаниям, занимающимся открытием лекарств, фармацевтическим фирмам и организациям государственного сектора ускорить разработку лекарств и усилия по прецизионной медицине. Target and Lead Identification suite обеспечивает более эффективную разработку лекарств in silico, прогнозирует структуры белков и ускоряет оптимизацию лидов в открытии лекарств. Два пакета Google Cloud на основе ИИ помогают решить давнюю проблему в биофармацевтике: вывод нового лекарства на рынок США, который может быть трудоемким и дорогостоящим. Несколько компаний, в том числе Big Pharma’s Pfizer, уже начали использовать эти продукты.
• В марте 2023 года Insilico Medicine добавила специализированную функцию чата с ИИ «ChatPandaGPT» на свою платформу PandaOmicms. Эта интеграция позволяет исследователям вести «разговоры на естественном языке» с платформой, что позволяет им анализировать большие наборы данных и более эффективно обнаруживать потенциальные терапевтические цели и биомаркеры.

Онкологический сегмент набирает максимальную популярность на рынке

Открытие онкологических препаратов с помощью ИИ ускоряет открытие противораковых препаратов. Ожидается, что сегмент открытия онкологических препаратов будет расти в ближайшем будущем, поскольку заболеваемость раком растет. Согласно оценкам Американского онкологического общества за 2022 год, рак является второй ведущей причиной смертности в Соединенных Штатах: к 2022 году ожидается более 609 360 новых случаев рака. ИИ ускоряет открытие лекарств для противораковых препаратов с помощью машинного обучения и использования алгоритмов глубокого обучения. С помощью глубокого обучения кандидаты в лекарства могут быть разработаны в молекулярной структуре de novo, и их реакции могут быть предсказаны. Согласно исследованию 2022 года, опубликованному в Nature, ИИ полезен для идентификации новых лекарств и противораковых целей из биологических сетей. Биологические сети помогают сохранять и оценивать взаимодействия между компонентами раковых клеток. Моделирование клеточных сетей помогает в количественной оценке структуры, которая связывает свойства сети и рак, с помощью анализа биологии ИИ. ИИ ускоряет открытие противораковых препаратов в онкологии. Кроме того, несколько игроков на рынке используют искусственный интеллект (ИИ) в области открытия противораковых препаратов. Например, компания Model medicines, компания по открытию и разработке онкологических препаратов, объявила в октябре 2022 года о разработке онкологических препаратов, нацеленных на рецепторы AXL и BRD4. В июне 2022 года другой разработчик онкологических препаратов, schrödinger s.r.o., получил одобрение от Управления по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (USFDA) для своей заявки на новое исследуемое лекарство (INDA) для препарата под названием SGR-1505, ингибитора рецептора MALT1. Компания разрабатывает онкологические препараты, используя программную платформу на основе физики. Ожидается, что онкологический рынок значительно вырастет в ближайшие годы из-за текущих исследований и клинических открытий лекарств с использованием ИИ, а также ключевых разработок игроков рынка и фармацевтических компаний.

Заключение

Поскольку мы углубляемся в будущее открытия лекарств, интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в этом секторе представляет собой луч надежды в решении давних проблем высоких затрат, длительных циклов разработки и огромных показателей отсева, которые исторически преследовали фармацевтическую промышленность. Синтез технологий ИИ со сложными процессами открытия лекарств прокладывает путь к новой эре, когда пугающие цифры в 2,6 миллиарда долларов затрат и более десяти лет времени разработки больше не являются нормой. Благодаря стратегическим альянсам и цифровизации биомедицинских исследований ИИ обеспечивает значительный скачок в нашем подходе к открытию новых методов лечения. Использование решений на основе ИИ для навигации по огромным данным, генерируемым в процессах открытия лекарств, является примером перехода к более инновационным и эффективным методологиям. Более того, онкологический сегмент, в частности, находится на пороге революционных достижений с помощью ИИ. Интеграция ИИ в открытие онкологических препаратов не только ускоряет открытие противораковых препаратов, но и открывает новые пути для лечения, которые ранее были недоступны. Поскольку рак остается ведущей причиной смертности во всем мире, роль ИИ в этой области является лучом надежды для миллионов. Поскольку компания находится в этот поворотный момент, траектория развития ИИ в открытии лекарств предвещает будущее, в котором разработка жизненно важных лекарств не будет сдерживаться неэффективностью и непомерными затратами. Сотрудничество между технологическими гигантами и фармацевтическими компаниями, а также инновационные платформы и решения, которые разрабатываются, свидетельствуют о секторе, который созрел для преобразований. В заключение, рынок ИИ в открытии лекарств находится на грани революции, обусловленной необходимостью преодоления барьеров традиционных процессов открытия лекарств.