Ожидается, что рынок ИИ в сфере разработки лекарств вырастет на 42,4% и достигнет 28,4 млрд долларов США к 2030 году, прогнозирует UnivDatos.

Основные моменты отчета:

• Открытие и разработка лекарств (D&D) — дорогостоящий и трудоемкий процесс. Согласно отчетам отраслевых журналов, средняя стоимость открытия и разработки новых методов лекарственной терапии составляет 2,6 миллиарда долларов США, а цикл разработки — более 10 лет. Большинство перспективных методов терапии отбраковываются на ранних этапах клинических испытаний, особенно на доклинической фазе и фазе 1, из-за ограниченной воронки 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 участников индустрии медико-биологических наук. Согласно оценкам Clinical Trials Arena за 2021 год, число стратегических альянсов и партнерств между четырьмя ведущими компаниями на основе ИИ в области открытия лекарств и фармацевтическими компаниями выросло с 4 в 2015 году до 27 в 2020 году.
• Биомедицинские и клинические исследования становятся все более цифровыми, что открывает 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, повышает спрос на решения на основе ИИ.

Согласно новому отчету Univdatos Market Insights, рынок ИИ в сфере открытия лекарств, как ожидается, достигнет 28,4 млрд долларов США в 2030 году, увеличиваясь в среднем на 42,4% в год. Открытие и разработка нового терапевтического кандидата — один из самых трудоемких и длительных 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 лидеров превращаются в кандидаты в лекарства для клинических испытаний. Эксперты оценивают, что почти 90% кандидатов в лекарства, рассматриваемых в этих испытаниях, не продвигаются вперед в цикле разработки. Это приводит к высоким затратам. Обычно требуется 10-15 лет и в среднем 1-2 миллиарда долларов, чтобы рецептурный препарат прошел путь от лабораторного стола до рынка. Около трети вышеуказанных затрат приходится на этап открытия лекарств. Для решения этих проблем, таких как увеличение потребностей в капитале и неудачи программ на поздних стадиях, фармацевтические компании изучают использование инструментов на основе ИИ для улучшения своих процессов открытия и разработки лекарств с использованием химической и биологической информации. Ожидается, что ИИ в области открытия лекарств сможет обрабатывать и анализировать большие объемы клинических/медицинских данных и использовать их для улучшения современных усилий по открытию лекарств.

Узнайте больше о рынке ИИ в сфере открытия 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 рынок ИИ в сфере открытия лекарств в ближайшие годы. Разработка нового лекарства обычно занимает 10-15 лет при средней стоимости 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 NME, одобренных регулирующими органами, такими как US FDA, 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 одобрения, 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 5000-10000 соединений утверждается в качестве кандидата в лекарство для определенного состояния в процессе открытия лекарств. Al в сфере открытия лекарств может значительно сократить время и затраты на вывод новых лекарств на рынок. Он также может открыть новые методы лечения заболеваний, которые ранее было трудно лечить.

Рис. 1: Ведущие страны по количеству стартапов в области ИИ в сфере открытия лекарств, 2021 г.

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

• В мае 2023 года Google Cloud запустила два новых решения на базе 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 в области точной медицины. Target and Lead Identification suite обеспечивает более эффективную разработку лекарств in silico, прогнозирует структуры белков и ускоряет оптимизацию лидерства в открытии лекарств. Два пакета Google Cloud на базе ИИ помогают решить давнюю проблему в биофармацевтике: вывод нового лекарства на рынок США, который может быть длительным и дорогостоящим. Несколько компаний, в том числе 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 находить потенциальные терапевтические цели и биомаркеры.

Онкологический сегмент набирает максимальную популярность на рынке

Онкологическое открытие лекарств с помощью ИИ ускоряет открытие противораковых препаратов. Ожидается, что в ближайшем будущем онкологический сегмент открытия лекарств будет расти, поскольку заболеваемость раком растет. Американское онкологическое общество в 2022 году оценивает, что рак является второй ведущей причиной смертности в Соединенных Штатах, и 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 структуре молекулы de novo и могут быть предсказаны их реакции. Согласно исследованию 2022 года, опубликованному в журнале Nature, ИИ полезен для выявления новых лекарств и противораковых мишеней из биологических сетей. Биологические сети помогают сохранять и оценивать взаимодействия между компонентами раковых клеток. Моделирование клеточной сети помогает количественно оценить структуру, связывающую 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, занимающаяся разработкой и разработкой онкологических препаратов, объявила в октябре 2022 года, что разработает онкологические препараты, нацеленные на рецепторы AXL и BRD4. В июне 2022 года другой разработчик онкологических препаратов, компания Schrödinger s.r.o., получила одобрение от Управления по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (USFDA) на свою заявку на регистрацию нового исследуемого препарата (INDA) для препарата под названием SGR-1505, ингибитора рецептора MALT1. Компания разрабатывает онкологические препараты, используя программную платформу на физической основе. Ожидается, что в ближайшие годы онкологический рынок значительно вырастет из-за продолжающихся исследований и клинического открытия лекарств с использованием ИИ, а также ключевых разработок со стороны участников рынка и фармацевтических компаний.

Вывод

По мере того как мы углубляемся в будущее открытия лекарств, интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в этот сектор представляет собой луч надежды в решении давних проблем высоких затрат, длительных циклов разработки и пугающих показателей отсева, которые исторически преследовали фармацевтическую промышленность. Синтез технологий ИИ со сложными процессами открытия лекарств открывает 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 том, как мы подходим к открытию новых терапевтических средств. Использование решений на основе ИИ для навигации по огромным данным, генерируемым в процессе открытия лекарств, является примером перехода к более инновационным и эффективным методологиям. Более того, онкологический сегмент, в частности, находится на пороге революционных достижений с ИИ. Интеграция ИИ в открытие онкологических препаратов не только ускоряет открытие противораковых препаратов, но и открывает новые возможности для лечения, которые ранее были недоступны. Поскольку рак остается основной причиной смертности во всем мире, роль ИИ в этой области является лучом надежды для миллионов людей. Поскольку компания находится в этот поворотный момент, траектория ИИ в сфере открытия лекарств предвещает будущее, в котором разработка спасительных лекарств не будет затруднена неэффективностью и непомерными затратами. Сотрудничество между технологическими гигантами и фармацевтическими компаниями, а также инновационные платформы и решения, которые разрабатываются, свидетельствуют о том, что сектор созрел для трансформации. В заключение, рынок ИИ в сфере открытия лекарств находится на пороге революции, вызванной необходимостью преодолеть барьеры традиционных процессов открытия лекарств.