Ожидается, что рынок ИИ в разработке лекарств вырастет на 42,4% и достигнет 28,4 млрд долларов США к 2030 году, согласно прогнозам Univdatos Market Insights

Основные выводы отчета:

• Разработка и развитие лекарств (D&D) является дорогостоящим и трудоемким процессом. Согласно отраслевым отчетам, средняя стоимость открытия и разработки новых методов лечения составляет 2,6 миллиарда долларов США, а цикл разработки превышает 10 лет. Большинство кандидатов на терапию отбрасываются на ранних этапах клинических испытаний, особенно в доклинических испытаниях и испытаниях фазы 1, из-за ограниченной воронки тестирования разработки, что напрямую влияет на высокие затраты и длительные циклы разработки.
• ИИ-решения в клинических испытаниях устраняют потенциальные узкие места, сокращают цикл клинических испытаний и повышают эффективность и точность клинических испытаний. В результате эти передовые ИИ-решения становятся все более популярными среди участников индустрии медико-биологических наук. Согласно оценкам Clinical Trials Arena за 2021 год, количество стратегических альянсов и партнерств между четырьмя ведущими компаниями, использующими ИИ в разработке лекарств, и фармацевтическими компаниями выросло с 4 в 2015 году до 27 в 2020 году.
• Пространства биомедицинских и клинических исследований становятся все более цифровыми, прокладывая путь для ИИ-решений. Огромный объем данных, генерируемых в процессах разработки лекарств, в том числе на этапе скрининга молекул и в доклинических исследованиях, увеличивает спрос на ИИ-ориентированные решения.

Согласно новому отчету Univdatos Market Insights,Рынок ИИ в разработке лекарств, как ожидается, достигнет 28,4 млрд долларов США в 2030 году, демонстрируя среднегодовой темп роста в 42,4%.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 в значительной степени связано с подходом проб и ошибок, используемым для разработки лекарств. Менее 1% фармакологических лидов превращаются в кандидатов на лекарства для клинических испытаний. Эксперты оценивают, что почти 90% кандидатов на лекарства, рассматриваемых в этих испытаниях, не проходят дальше в цикле разработки. Это приводит к высоким затратам. Рецептурный препарат обычно занимает 10-15 лет и стоит в среднем 1-2 миллиарда долларов США, чтобы пройти путь от лабораторного стола до рынка. Около трети вышеуказанных затрат приходится на этап разработки лекарств. Чтобы решить эти проблемы, такие как увеличение потребности в капитале и сбои на поздних этапах программы, фармацевтические компании изучают использование инструментов на основе ИИ для улучшения своих процессов разработки и развития лекарств, используя химическую и биологическую информацию. Ожидается, что разработка лекарств с использованием ИИ сможет обрабатывать и анализировать большие объемы клинических/медицинских данных и использовать их для улучшения современных усилий по разработке лекарств.

Получите представление оРынок ИИ в разработке лекарств–https://univdatos.com/get-a-free-sample-form-php/?product_id=4910

В отчете предполагается, чтодорогостоящий и длительный процесс доставки лекарствявляется одним из основных факторов, стимулирующих рынок ИИ в разработке лекарств в ближайшие годы. Разработка нового лекарства обычно занимает 10-15 лет со средней стоимостью до 2,8 миллиарда долларов США. 80-90% неудач лекарств происходят в клинике, при этом на испытания PoC фазы II приходится большинство клинических неудач. Хотя количество новых лекарственных веществ (NME), 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 выросла. Ключевыми факторами, способствующими росту затрат на фармацевтические инновации, являются потеря инвестиций из-за отсева на поздних стадиях клинических испытаний, более строгий регуляторный режим, устанавливающий высокую планку одобрения, и увеличение затрат на клинические испытания, особенно для ключевых 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 на лекарство для конкретного состояния в процессе разработки лекарств. ИИ в разработке лекарств может резко сократить время и стоимость вывода новых лекарств на рынок. Он также может открыть новые методы лечения заболеваний, которые ранее было трудно вылечить.

Рис. 1: Ведущие страны для стартапов в области ИИ в разработке лекарств, 2021 г.

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

• Google Cloud в мае 2023 года запустила два новых решения на базе ИИ: пакет Target and Lead identification и пакет Multiomics, которые призваны помочь компаниям, занимающимся разработкой лекарств, фармацевтическим фирмам и организациям государственного сектора ускорить разработку лекарств и усилия по прецизионной медицине. Пакет Target and Lead Identification обеспечивает более эффективную разработку лекарств in silico, предсказывает структуры белков и ускоряет оптимизацию лидов при разработке лекарств. Два пакета Google Cloud на базе ИИ помогают решить давнюю проблему в биофармацевтике: вывод нового лекарства на рынок США, что может быть трудоемким и дорогостоящим. Некоторые компании, в том числе Pfizer из Big Pharma, уже начали использовать эти продукты.
• В марте 2023 года Insilico Medicine добавила специализированную функцию ИИ-чата «ChatPandaGPT» к своей платформе PandaOmics. Эта интеграция позволяет исследователям вести «разговоры на естественном языке» с платформой, что позволяет им более эффективно анализировать большие наборы данных и обнаруживать потенциальные терапевтические мишени и биомаркеры.

Онкологический сегмент набирает максимальную популярность на рынке

Разработка онкологических препаратов с использованием ИИ ускоряет разработку противораковых препаратов. Ожидается, что сегмент разработки онкологических препаратов вырастет в ближайшем будущем, поскольку заболеваемость раком растет.По оценкам Американского онкологического общества за 2022 год, рак является второй ведущей причиной смертности в Соединенных Штатах, и в 2022 году ожидается более 609 360 новых случаев заболевания раком.ИИ ускоряет разработку лекарств от рака с помощью машинного обучения и использования алгоритмов глубокого обучения. С помощью глубокого обучения можно разрабатывать кандидаты на лекарства в новой молекулярной структуре, и можно предсказывать их реакции.Согласно исследованию 2022 года, опубликованному в 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 клеточных сетей помогает количественно оценить структуру, которая связывает свойства сети и рак, используя анализ биологии ИИ. ИИ ускоряет разработку противораковых препаратов в онкологии. Кроме того, несколько игроков на рынке используют искусственный интеллект (ИИ) в области разработки лекарств от рака.Например, model medicines, компания по разработке и развитию онкологических препаратов, объявила в октябре 2022 года, что она разработает онкологические препараты, нацеленные на рецепторы AXL и BRD4. В июне 2022 года другой разработчик онкологических препаратов, schrödinger s.r.o., получил одобрение Управления по контролю за продуктами и лекарствами США (USFDA) на свою заявку на новое исследование лекарственного средства (INDA) для препарата под названием SGR-1505, ингибитора рецептора MALT1. Компания разрабатывает онкологические препараты, используя физическую программную платформу.Ожидается, что онкологический рынок значительно вырастет в ближайшие годы из-за продолжающихся исследований и клинической разработки лекарств с использованием ИИ и ключевых разработок со стороны игроков рынка и фармацевтических компаний.

Заключение

Когда мы углубляемся в будущее разработки лекарств, интеграцияИскусственного интеллекта (ИИ)в этом секторе представляет собой луч надежды в решении давних проблем высоких затрат, длительных циклов разработки и пугающих показателей отсева, которые исторически преследовали фармацевтическую промышленность. Синтез ИИ-технологий со сложными процессами разработки лекарств открывает путь к новой эре, когда пугающие цифры в 2,6 миллиарда долларов США затрат и более десяти лет на разработку больше не являются нормой. Благодаря стратегическим альянсам и цифровизации биомедицинских исследований, ИИ позволяет совершить значительный скачок в том, как мы подходим к открытию новых терапевтических средств. Использование ИИ-ориентированных решений при навигации по огромным данным, генерируемым в процессе разработки лекарств, иллюстрирует переход к более инновационным и эффективным методологиям. Более того, онкологический сегмент, в частности, находится на пороге революционных достижений с ИИ. Интеграция ИИ в разработку 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 маяком надежды для миллионов. Находясь в этот поворотный момент, траектория ИИ в разработке лекарств предвещает будущее, в котором разработке жизненно важных лекарств не будут препятствовать неэффективность и непомерные затраты. Сотрудничество между технологическими гигантами и фармацевтическими компаниями, наряду с инновационными платформами и решениями, находящимися в разработке, свидетельствуют о секторе, который созрел для трансформации. В заключение, рынок ИИ в разработке лекарств находится на грани революции, вызванной необходимостью преодолеть барьеры традиционных процессов разработки лекарств.