药物发现信息学市场 - 全球行业规模、份额、趋势、机会和预测，按模式（内部、外包）、按工作流程（发现、开发）、按服务（序列分析平台、分子建模、对接、临床试验数据管理、其他）、按最终用户（制药和生物技术公司、合同研究组织 (CROS)、其他）、按地区和竞争进行细分，2019-2029F

市场概览

2023 年全球药物发现信息学市场价值为 31.8 亿美元，预计在预测期内将实现强劲增长，到 2029 年的复合年增长率为 9.40%。药物发现信息学是一种用于分析和解释大量生化数据的尖端技术解决方案。它是计算和信息技术的重要应用，可加快和简化药物发现过程。信息学包括利用计算机算法和数据分析来经济高效地设计、开发和测试新药。这个多学科领域整合了化学、生物学、药理学、统计学和计算机科学，有助于从临床实验室生成的数据中产生有价值的见解以用于研究目的。药物发现信息学拥有广泛的软件和硬件工具，可用于测序、目标数据分析、数据可视化、对接、分子建模和数据库保护，广泛应用于医疗机构、制药和生物技术组织以及合同研究组织 (CRO)。

关键市场驱动因素

数据挖掘和分析的技术进步

数据挖掘和分析使预测建模和机器学习算法的应用成为可能。这些技术可以识别潜在的候选药物，预测其功效，并确定化合物的优先次序以进行进一步测试，从而加速药物发现过程。数据挖掘技术可以揭示生物数据中隐藏的模式和关系，帮助研究人员识别潜在的药物靶点。通过整合基因组学、蛋白质组学和其他组学数据，信息学工具可以精确定位与疾病有关的关键分子。化学化合物的虚拟筛选是药物发现的一个关键方面。高级分析可以快速评估数千种化合物的潜力，缩小实验测试的选择范围。这节省了时间和资源。数据挖掘和分析可以优化临床试验设计和患者招募。通过分析患者数据，研究人员可以确定合适的候选药物并预测患者对特定治疗的反应，从而降低试验成本并缩短试验时间。分析可以监控临床试验数据中的不良事件和安全问题。及早发现潜在问题可以及时干预，确保患者安全和法规遵从性。

增加药物发现的研发

药物发现研发会产生大量复杂数据，包括基因组、蛋白质组、化学和临床信息。DDI 系统对于管理、分析和从这些海量数据集中获取见解至关重要，这对研究人员来说非常宝贵。高通量筛选技术的进步加速了潜在候选药物实验数据的生成。DDI 工具可帮助研究人员高效地处理和解释这些数据，从而加快药物发现过程。现代药物发现通常涉及整合多组学数据（基因组学、蛋白质组学、代谢组学等），以确定药物靶点并了解疾病机制。DDI 平台提供了整合和分析各种组学数据集的能力。研发工作越来越依赖于预测模型和机器学习算法来识别潜在的候选药物、预测其功效并优化化合物特性。DDI 系统为这些高级分析提供了必要的计算基础设施。在计算机上对化合物进行虚拟筛选是一种识别潜在候选药物的经济有效方法。DDI 工具通过模拟化合物与目标蛋白的相互作用并预测结合亲和力来促进虚拟筛选。

增加研究支出

制药和生物技术行业在其研究活动中产生大量数据。这包括基因组学、蛋白质组学、化合物库、临床试验数据等。增加研究支出使组织能够生成更多数据，因此需要先进的信息学解决方案来有效地管理和分析这些信息。更高的研究支出使得采用先进的分析技术和技术成为可能。制药和生物技术公司可以投资于最先进的信息学工具，这些工具可提供更复杂的数据挖掘、机器学习和预测分析功能。制药和生物技术部门对信息学的研究投资不断增加，这是推动药物发现信息学市场扩张和需求的关键因素之一。此外，对罕见病和孤儿药研究的支持不断增加，再加上对药物发现信息学软件的关注，进一步促进了 2024 年至 2029 年预测期内市场的增长。此外，某些组织引入创新的 Insilco 工具，以及心血管疾病、肿瘤学、糖尿病和其他传染病等慢性病的增加，促进了市场的发展。此外，数据处理、聚合、分析和可视化软件版本的进步在推动药物发现信息学市场的增长方面发挥着重要作用。基于云的服务利用率的提高确保了预测期内行业增长轨迹的良好发展。不断扩张的生物技术行业、生物制剂市场以及领先的制药和生物技术公司的存在，再加上专利到期，为 2024 年至 2029 年预测期内的市场提供了巨大的增长机会。

临床试验数量增加

临床试验数量的增加产生了大量数据，包括患者记录、医学图像、实验室结果和电子健康记录。信息学平台对于有效管理、集成和分析这些复杂的数据集至关重要。临床试验越来越注重患者分层，以识别对治疗反应不同的亚群。DDI 系统帮助研究人员分析不同的患者数据，以识别相关的生物标志物并针对特定患者群体量身定制治疗方法。将临床试验中的真实世界数据纳入药物发现过程正变得越来越普遍。信息学工具促进了这些不同数据的整合，使研究人员能够验证真实世界患者群体中的发现。信息学解决方案通过根据试验标准和真实世界患者数据识别合格参与者来帮助患者招募。这简化了招募流程并减少了试验延迟。药物安全是临床试验的一个重要方面。DDI 系统有助于实时监测不良事件和安全信号，确保患者安全和法规遵从性。除了完成试验之外，信息学工具对于分析试验后数据也至关重要，包括长期随访数据和参与试验的患者产生的真实世界证据。

主要市场挑战

信息学软件的高定价和安装成本

制药和生物技术公司，尤其是规模较小的公司和初创公司，可能在软件采购和实施方面的预算有限。高定价可能会让人望而却步，使这些组织难以投资 DDI 解决方案。大量的前期安装成本和软件许可费用会分散药物发现研究和开发其他关键方面的资源。组织可能不愿意将预算的很大一部分分配给信息学软件。对于某些组织来说，DDI 软件的成本可能超过其预期的收益，特别是如果他们不确定该软件是否能够加速药物发现或改善研究结果。除了初始设置成本外，组织还必须考虑持续的维护、支持和许可费用。随着时间的推移，总拥有成本可能是一个沉重的负担。规模较小的制药和生物技术公司可能财务资源有限，对高定价和设置成本特别敏感。这可能会导致中小企业延迟或限制采用 DDI。

缺乏熟练的专业人员

实施药物发现信息学软件通常需要一套专门的技能来设置、配置和与现有系统集成。熟练专业人员的稀缺可能导致软件部署延迟和困难。根据组织的特定研究需求和工作流程定制 DDI 软件通常需要信息学和生物信息学方面的专业知识。如果没有熟练的专业人员，组织可能难以定制软件以实现最高效率。有效的数据管理对于药物研发至关重要，而 DDI 专业人员对于确保数据质量、集成和安全性至关重要。缺乏此类专家可能会导致与数据相关的挑战和错误。DDI 软件通常具有强大的数据分析、预测建模和虚拟筛选功能。需要熟练的专业人员充分利用这些功能，优化研究成果。

主要市场趋势

孤儿药研究需求不断增长

孤儿药研究通常涉及研究具有复杂遗传和分子基础的罕见疾病。DDI 解决方案对于管理和分析与这些疾病相关的多样化和复杂的数据集至关重要，这些数据集可能包括遗传数据、患者记录和临床试验结果。整合来自各种来源的数据，包括患者登记处、组学数据和临床试验，对于孤儿药研究至关重要。DDI 平台提供了整合和协调这些不同数据源的能力，促进了综合分析。由于受影响的个体数量有限，孤儿药研究通常需要以患者为中心的方法。 DDI 能够分析患者特定数据，支持开发针对罕见疾病的个性化疗法。DDI 解决方案有助于识别可用于治疗罕见疾病的现有药物。通过分析大型数据集，研究人员可以在已获批准的药物中发现潜在候选药物，从而加快治疗开发。

日益多样化的工具集的开发

基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学工具的开发需要集成系统生物学方法。DDI 系统能够集成和分析多组学数据，支持综合研究。高内涵筛选工具会生成大量基于图像的数据。DDI 解决方案对于有效管理和分析这些数据集至关重要，可让研究人员提取有意义的见解。

各种建模和模拟工具用于预测化合物特性、药物相互作用和毒性。DDI 有助于将建模结果集成到药物发现流程中。从靶标识别到药物设计，AI 和 ML 工具越来越多地用于药物发现。 DDI 平台提供了用于实施和管理这些算法的计算基础设施。药物发现工具的日益多样化反映了该领域的不断发展和先进技术的采用。DDI 通过提供数据管理、集成、分析和可视化功能，在利用这些工具的潜力方面发挥着核心作用。随着药物发现过程变得越来越复杂和数据驱动，对信息学解决方案的需求预计将上升，以确保高效的研究、数据驱动的决策和成功的药物开发。

细分洞察

工作流程洞察

根据工作流程，市场分为两个部分：药物发现和药物开发。2023 年，由于对精准医疗开发的高度关注，发现信息学占据了主导地位。精准医疗涉及根据患者的基因和分子特征提供个性化医疗服务。 PerkinElmer, Inc. 等公司提供发现信息学解决方案，利用分析快速加快药物发现过程。

服务洞察

根据服务，市场细分为序列分析平台、分子建模、对接、临床试验数据管理等。2023 年，序列分析平台成为行业领导者。在整个预测期内，该细分市场预计将保持领先地位，同时展现最高的复合年增长率 (CAGR)。生物信息学解决方案广泛用于创建核酸、蛋白质和其他生物分子序列的一级和二级数据库。信息学软件用于挖掘和存储基因组测序数据，以识别基因和靶蛋白，从而促进潜在药物的开发。此外，该领域的增长得益于基础药物发现研究中各种数据库和序列分析工具（如 CLUSTALW、BLAST 和 FASTA）的使用。

区域见解

2023 年，北美占据了全球药物发现信息学市场的最大份额。该市场的本地增长可归因于多种因素，包括知名公司的存在、创新和先进研发工具的快速采用以及传染病的患病率较高。此外，本地公司正专注于研究合作和合资企业，预计这将在不久的将来进一步推动市场扩张。例如，Atomwise Inc. 最近宣布与 A2i Therapeutics 和 OrganAi 等公司开展越来越多的合作项目，涵盖神经科学、肿瘤学、凝血障碍、传染病和免疫学等领域。

最新发展

• 2023 年 11 月，勃林格殷格翰与 IBM 合作，利用 IBM 的基础模型技术进行开创性的抗体发现和开发。勃林格殷格翰将采用 IBM 创建并预先训练的生成式 AI 模型来识别可用于治疗应用的潜在抗体。该模型将使用勃林格殷格翰提供的额外数据进行定制。治疗性抗体在治疗自身免疫性疾病、传染病以及癌症等疾病方面发挥着至关重要的作用。然而，发现和开发的过程错综复杂，耗时耗力。

主要市场参与者

• Dassault Systemes SE
• IBM Corporation
• Infosys Ltd.
• Schrödinger Inc.
• Jubilant Life Sciences NV
• Aragen Lifescience Ltd.
• Charles River LaboratoriesInc.
• Thermo Fisher Scientific Inc.
• Clarivate Analytics LLC
• PerkinElmer Inc.