Thị trường AI trong Phát hiện Thuốc được Dự báo Tăng trưởng Vượt bậc 42,4% để Đạt 28,4 Tỷ USD vào năm 2030, Dự báo từ UnivDatos

Điểm nổi bật chính của Báo cáo:

• Khám phá và phát triển thuốc (D&D) tốn kém và mất thời gian. Theo báo cáo của tạp chí ngành, chi phí trung bình để khám phá và phát triển các liệu pháp thuốc mới là 2,6 tỷ đô la và chu kỳ phát triển hơn 10 năm. Hầu hết các liệu pháp tiềm năng đều bị loại bỏ sớm trong thử nghiệm lâm sàng, đặc biệt là trong các thử nghiệm tiền lâm sàng và giai đoạn 1, do phễu thử nghiệm phát triển hạn chế, điều này ảnh hưởng trực tiếp đến chi phí cao và chu kỳ phát triển dài.
• Các giải pháp AI trong thử nghiệm lâm sàng loại bỏ các tắc nghẽn tiềm ẩn, rút ​​ngắn chu kỳ thử nghiệm lâm sàng và cải thiện hiệu quả và độ chính xác của thử nghiệm lâm sàng. Do đó, các giải pháp AI tiên tiến này ngày càng trở nên phổ biến đối với những người chơi trong ngành khoa học đời sống. Theo ước tính năm 2021 từ Clinical Trials Arena, số lượng liên minh chiến lược và quan hệ đối tác giữa bốn công ty hàng đầu dựa trên AI trong khám phá thuốc và các công ty dược phẩm đã tăng từ 4 vào năm 2015 lên 27 vào năm 2020.
• Không gian nghiên cứu y sinh và lâm sàng ngày càng được số hóa, mở đường cho các giải pháp AI. Lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra trong các quy trình khám phá thuốc, bao gồm cả giai đoạn sàng lọc phân tử và trong các nghiên cứu tiền lâm sàng, đang làm tăng nhu cầu về các giải pháp do AI điều khiển.

Theo một báo cáo mới của Univdatos Market Insights, Thị trường AI trong khám phá thuốc, dự kiến ​​sẽ đạt 28,4 tỷ đô la Mỹ vào năm 2030 với tốc độ CAGR là 42,4%. Khám phá và phát triển một ứng cử viên trị liệu mới là một trong những quy trình tốn nhiều công sức và thời gian nhất trên thế giới. Vấn đề lớn nhất với D&D là tỷ lệ hao hụt cao. Điều này phần lớn là do cách tiếp cận thử và sai được sử dụng để khám phá thuốc. Ít hơn 1% các dẫn chất thuốc dược lý được chuyển đổi thành ứng cử viên thuốc cho các thử nghiệm lâm sàng. Các chuyên gia ước tính rằng gần 90% các ứng cử viên thuốc được xem xét trong các thử nghiệm này không thể tiến triển trong chu kỳ phát triển. Điều này dẫn đến chi phí cao. Một loại thuốc kê đơn thường mất 10-15 năm và chi phí trung bình từ 1-2 tỷ đô la để đi từ phòng thí nghiệm đến thị trường. Khoảng một phần ba chi phí trên phát sinh trong giai đoạn khám phá thuốc. Để giải quyết những thách thức này, chẳng hạn như tăng yêu cầu về vốn và thất bại của chương trình giai đoạn cuối, các công ty dược phẩm đang khám phá việc sử dụng các công cụ dựa trên AI để cải thiện quy trình khám phá và phát triển thuốc của họ bằng cách sử dụng thông tin hóa học và sinh học. Người ta hy vọng rằng AI khám phá thuốc sẽ có thể xử lý và phân tích một lượng lớn dữ liệu lâm sàng/y tế và tận dụng nó để cải thiện những nỗ lực khám phá thuốc hiện đại.

Mở khóa Thông tin chi tiết về Thị trường AI trong Khám phá Thuốc– https://univdatos.com/reports/artificial-intelligence-in-drug-discovery-market?popup=report-enquiry

Báo cáo cho thấy rằng quá trình phân phối thuốc tốn kém và kéo dài là một trong những yếu tố chính thúc đẩy Thị trường AI trong Khám phá Thuốc trong những năm sắp tới. Phát triển một loại thuốc mới thường mất 10-15 năm với chi phí trung bình lên tới 2,8 tỷ đô la. 80-90% các thất bại của thuốc xảy ra trong phòng khám với các thử nghiệm PoC Giai đoạn II chiếm phần lớn các thất bại lâm sàng. Mặc dù số lượng NME được các cơ quan quản lý như US FDA phê duyệt đã tăng lên trong thập kỷ qua (2010-2019) so với thập kỷ trước, nhưng chi phí để đưa một loại thuốc mới ra thị trường đã tăng lên đáng kể. Các yếu tố chính góp phần làm tăng chi phí đổi mới dược phẩm bao gồm mất vốn đầu tư do hao mòn lâm sàng giai đoạn cuối, một chế độ quản lý chặt chẽ hơn đặt ra một rào cản phê duyệt cao và tăng chi phí thử nghiệm lâm sàng, đặc biệt là đối với các thử nghiệm quan trọng. Những yếu tố này thúc đẩy sự đổi mới và áp dụng các công nghệ mới của các công ty dược phẩm và công nghệ sinh học để cải thiện năng suất, giảm chi phí và đảm bảo tính bền vững lâu dài.

Chỉ có một trong số 5.000 đến 10.000 hợp chất được phê duyệt làm ứng cử viên thuốc cho một tình trạng cụ thể trong quy trình khám phá thuốc. Al trong Khám phá Thuốc có tiềm năng giảm đáng kể thời gian và chi phí đưa các loại thuốc mới ra thị trường. Nó cũng có tiềm năng khám phá các phương pháp điều trị mới cho các tình trạng mà trước đây khó nhắm mục tiêu.

Hình 1: Các quốc gia hàng đầu về các công ty khởi nghiệp AI trong khám phá thuốc, năm 2021

Một số người chơi trên thị trường này đang xây dựng các nền tảng có thể giúp khám phá thuốc. Ví dụ,

• Google Cloud đã ra mắt vào tháng 5 năm 2023 hai giải pháp mới do AI cung cấp: bộ công cụ Nhận dạng mục tiêu và dẫn chất và bộ công cụ Đa mô thức, được thiết kế để giúp các công ty khám phá thuốc, các công ty dược phẩm và các tổ chức khu vực công đẩy nhanh nỗ lực thiết kế thuốc và y học chính xác của họ. Bộ Nhận dạng mục tiêu và dẫn chất cho phép thiết kế thuốc hiệu quả hơn trên silico, dự đoán cấu trúc protein và tăng tốc tối ưu hóa dẫn chất trong khám phá thuốc. Hai bộ Google Cloud do AI cung cấp giúp giải quyết một vấn đề lâu đời trong ngành công nghiệp sinh học: đưa một loại thuốc mới ra thị trường Hoa Kỳ, điều này có thể tốn thời gian và chi phí. Một số công ty, bao gồm cả Pfizer của Big Pharma, đã bắt đầu sử dụng các sản phẩm này.
• Vào tháng 3 năm 2023, Insilico Medicine đã thêm một tính năng trò chuyện AI chuyên dụng, “ChatPandaGPT”, vào nền tảng PandaOmicms của mình. Sự tích hợp này cho phép các nhà nghiên cứu có các “cuộc trò chuyện ngôn ngữ tự nhiên” với nền tảng, cho phép họ phân tích các bộ dữ liệu lớn và khám phá các mục tiêu và dấu ấn sinh học trị liệu tiềm năng hiệu quả hơn.

Phân khúc ung thư đang đạt được sức hút tối đa trên thị trường

Khám phá thuốc điều trị ung thư bằng AI giúp tăng tốc khám phá thuốc chống ung thư. Phân khúc khám phá thuốc điều trị ung thư dự kiến ​​sẽ tăng trưởng trong tương lai gần vì tỷ lệ mắc bệnh ung thư đang gia tăng. Hiệp hội Ung thư Hoa Kỳ năm 2022 ước tính rằng ung thư là nguyên nhân gây tử vong đứng hàng thứ hai ở Hoa Kỳ với hơn 609.360 trường hợp ung thư mới dự kiến vào năm 2022. AI đẩy nhanh quá trình khám phá thuốc chống ung thư thông qua máy học và việc sử dụng các thuật toán học sâu. Với sự trợ giúp của học sâu, các ứng cử viên thuốc có thể được thiết kế trong một cấu trúc phân tử de novo và các phản ứng của chúng có thể được dự đoán. Theo một nghiên cứu năm 2022 được công bố trên tạp chí Nature, AI rất hữu ích trong việc xác định mục tiêu thuốc mới và chống ung thư từ các mạng lưới sinh học. Các mạng lưới sinh học giúp bảo tồn và đánh giá sự tương tác giữa các thành phần của tế bào ung thư. Mô hình hóa mạng lưới tế bào giúp định lượng khuôn khổ kết nối các thuộc tính mạng lưới và ung thư bằng cách sử dụng phân tích sinh học AI. AI đẩy nhanh quá trình khám phá thuốc chống ung thư trong ung thư học. Ngoài ra, một số người chơi trên thị trường đang sử dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực khám phá thuốc điều trị ung thư. Ví dụ: model medicines, một công ty phát triển và khám phá thuốc điều trị ung thư, đã thông báo vào tháng 10 năm 2022 rằng họ sẽ phát triển các loại thuốc điều trị ung thư nhắm mục tiêu vào các thụ thể AXL và BRD4. Vào tháng 6 năm 2022, một nhà phát triển thuốc điều trị ung thư khác, schrödinger s.r.o., đã nhận được sự chấp thuận từ Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ (USFDA) cho Đơn đăng ký Thuốc mới điều tra (INDA) của mình cho một loại thuốc có tên SGR- 1505, một chất ức chế thụ thể MALT1. Công ty đang phát triển thuốc điều trị ung thư bằng nền tảng phần mềm dựa trên vật lý. Thị trường ung thư dự kiến ​​sẽ tăng trưởng đáng kể trong những năm tới do nghiên cứu đang diễn ra và khám phá thuốc lâm sàng bằng AI và các phát triển chính của những người chơi trên thị trường và các công ty dược phẩm.

Kết luận

Khi chúng ta đi sâu vào tương lai của việc khám phá thuốc, việc tích hợp Trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực này mang đến một tia hy vọng trong việc giải quyết những thách thức lâu dài về chi phí cao, chu kỳ phát triển kéo dài và tỷ lệ hao hụt đáng sợ đã ảnh hưởng đến ngành dược phẩm trong lịch sử. Sự tổng hợp các công nghệ AI với các quy trình phức tạp của quá trình khám phá thuốc đang mở đường cho một kỷ nguyên mới, nơi những con số đáng sợ là 2,6 tỷ đô la chi phí và hơn một thập kỷ thời gian phát triển không còn là tiêu chuẩn nữa. Thông qua các liên minh chiến lược và số hóa nghiên cứu y sinh, AI đang cho phép một bước nhảy vọt đáng kể trong cách chúng ta tiếp cận việc khám phá các liệu pháp mới. Việc sử dụng các giải pháp do AI điều khiển trong việc điều hướng lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra trong quá trình khám phá thuốc minh họa cho sự thay đổi theo hướng các phương pháp sáng tạo và hiệu quả hơn. Hơn nữa, phân khúc ung thư, đặc biệt, đang ở đỉnh cao của những tiến bộ mang tính cách mạng với AI. Việc tích hợp AI trong khám phá thuốc điều trị ung thư không chỉ đẩy nhanh quá trình khám phá thuốc chống ung thư mà còn mở ra những con đường mới cho các phương pháp điều trị mà trước đây không thể tiếp cận được. Với việc ung thư vẫn là nguyên nhân hàng đầu gây tử vong trên toàn thế giới, vai trò của AI trong lĩnh vực này là một tia hy vọng cho hàng triệu người. Khi công ty đứng ở thời điểm quan trọng này, quỹ đạo của AI trong khám phá thuốc báo trước một tương lai nơi việc phát triển các loại thuốc cứu sống không bị cản trở bởi sự kém hiệu quả và chi phí cắt cổ. Sự hợp tác giữa các gã khổng lồ công nghệ và các công ty dược phẩm, cùng với các nền tảng và giải pháp sáng tạo đang được phát triển, là dấu hiệu của một lĩnh vực đã chín muồi để chuyển đổi. Tóm lại, Thị trường AI trong Khám phá Thuốc đang trên bờ vực của một cuộc cách mạng, được thúc đẩy bởi sự cần thiết phải vượt qua các rào cản của quy trình khám phá thuốc truyền thống.