Mercado de inteligencia artificial en el descubrimiento de fármacos: tamaño de la industria global, participación, tendencias, oportunidades y pronóstico, 2018-2028, segmentado por tipo de componente (software y servicios), por tipo de fármaco (molécula pequeña y molécula grande), por tipo de aplicación (pruebas preclínicas, optimización y reutilización de fármacos, identificación de objetivos, se

Descripción general del mercado

El mercado global de IA en el descubrimiento de fármacos se ha valorado en USD

Impulsores clave del mercado

Disminución del tiempo absoluto dedicado al proceso de investigación de medicamentos

El creciente deseo de reducir el tiempo total necesario para el proceso de descubrimiento de fármacos impulsaría significativamente la demanda de inteligencia artificial (IA) en el descubrimiento farmacéutico, acelerando así el crecimiento del mercado. Los modelos animales tradicionales suelen tardar entre tres y cinco años en identificar y optimizar los compuestos antes de la evaluación humana, mientras que las empresas emergentes impulsadas por IA podrían descubrir y desarrollar medicamentos nuevos en cuestión de días o meses. Además, el aumento del presupuesto de atención médica y los avances en la infraestructura de atención médica servirían como impulsores importantes para la expansión del mercado. La mayor adopción de inteligencia artificial (IA) para explorar de manera eficiente la actividad de los medicamentos impulsará la demanda de inteligencia artificial (IA) en la industria del desarrollo de medicamentos. Los procesos convencionales de descubrimiento de fármacos se caracterizan por su naturaleza lenta, sus altos costos y su susceptibilidad a los fallos. Por el contrario, los enfoques impulsados por IA presentan una oportunidad para mejorar la eficiencia y reducir los gastos al agilizar las etapas críticas del descubrimiento de fármacos, incluida la selección de compuestos, la optimización de los candidatos y el diseño de ensayos clínicos. El aprovechamiento de los algoritmos de IA permite un análisis rápido de amplias bibliotecas de compuestos, una priorización eficiente de candidatos y predicciones precisas de propiedades, lo que facilita un desarrollo de fármacos rápido y eficaz.

Las grandes empresas tecnológicas y farmacéuticas invierten juntas

Para facilitar la utilización de los algoritmos de IA de Microsoft en los vastos conjuntos de datos empleados en la industria farmacéutica, Novartis y la empresa informática forjaron un acuerdo estratégico de varios años de duración, a partir de 2019. Las dos entidades expresaron su intención de emplear el análisis de imágenes y los métodos generativos para avanzar en la medicina personalizada y mejorar la terapia celular y genética. En abril, Nvidia, un destacado fabricante de unidades de procesamiento gráfico y una empresa que promueve activamente las capacidades de IA, se asoció con Schrödinger para acelerar y mejorar las capacidades predictivas del software en el pronóstico molecular. Estos factores ejercen colectivamente una influencia sustancial en el mercado de la IA en el descubrimiento de fármacos. Exscientia, entre las numerosas empresas establecidas en la última década centradas en metodologías basadas en IA para el descubrimiento y desarrollo de fármacos, ha atraído recientemente una inversión sustancial. Varias de estas empresas están desarrollando herramientas para acelerar la identificación de posibles candidatos a fármacos de moléculas pequeñas. Por ejemplo, Recursion Pharmaceuticals recaudó 436 millones de dólares en su oferta pública inicial, generando grandes volúmenes de datos de comportamiento celular personalizados con el objetivo de aprovechar la IA para descubrir conocimientos biológicos que puedan informar el desarrollo de nuevos medicamentos. Además, empresas de TI como IBM, Microsoft y Google están invirtiendo activamente y participando en colaboraciones financieras con compañías farmacéuticas para impulsar el avance de la IA en el mercado de descubrimiento de fármacos.

Aumento de la incidencia de enfermedades crónicas

La prevalencia de enfermedades crónicas, como diabetes, enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC), enfermedad de las arterias coronarias, artritis, asma, hepatitis y cáncer, ha experimentado un aumento significativo en las principales regiones del mundo. Esto se puede atribuir a la creciente población geriátrica (que se proyecta que superará el 20% de la población mundial en 2050), la evolución de los estilos de vida y los cambios dietéticos resultantes de la rápida urbanización. Según la Federación Internacional de Diabetes, en 2021, la diabetes afectó a la asombrosa cifra de 537 millones de personas en todo el mundo. Además, se espera que el número de nuevos casos de cáncer por año alcance los 643 millones para 2030. El cáncer de pulmón es la principal causa de mortalidad relacionada con el cáncer en la región de Asia y el Pacífico, y China por sí sola representa más del 50% de todos los casos. El cáncer de cuello uterino está influenciado en gran medida por los cambios en el estilo de vida y los factores socioculturales. Los países notables afectados por el cáncer de mama en la región de Asia y el Pacífico incluyen India, Tailandia y China.

Avance tecnológico

Los avances en las tecnologías de IA, como el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural, han mejorado enormemente las capacidades de la IA para analizar e interpretar datos biológicos complejos. Estos avances facilitan la integración de diversas fuentes de datos, incluida la genómica, la proteómica y los datos clínicos, lo que da como resultado conocimientos más completos y una toma de decisiones más rápida en el descubrimiento de fármacos. El crecimiento exponencial de los datos biológicos, que abarcan secuencias genómicas, estructuras de proteínas e interacciones fármaco-objetivo, presenta una gran cantidad de oportunidades para el análisis y el modelado impulsados por IA. La disponibilidad de conjuntos de datos a gran escala permite a los algoritmos de IA discernir patrones, pronosticar propiedades de compuestos y generar hipótesis innovadoras, lo que permite una toma de decisiones informada y basada en datos en el descubrimiento de fármacos.

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Principales desafíos del mercado

Calidad y disponibilidad de datos

La IA depende en gran medida de datos de alta calidad, diversos y completos para el entrenamiento y el desarrollo de modelos. Sin embargo, garantizar la disponibilidad de conjuntos de datos confiables y bien seleccionados puede ser un desafío, especialmente en el campo del descubrimiento de fármacos, donde la privacidad de los datos, la propiedad intelectual y las consideraciones regulatorias son factores importantes. Obtener acceso a conjuntos de datos grandes y representativos que abarquen diversas poblaciones de pacientes y tipos de enfermedades puede representar un obstáculo para los esfuerzos de descubrimiento de fármacos impulsados por IA. Los algoritmos de IA, en particular los modelos de aprendizaje profundo, a menudo funcionan como "cajas negras", lo que dificulta la interpretación del razonamiento detrás de sus predicciones o recomendaciones. En el descubrimiento de fármacos, donde la toma de decisiones transparente y explicable es crucial, la falta de interpretabilidad puede generar inquietudes entre los reguladores, los médicos y los pacientes. Abordar el desafío de la interpretabilidad en los modelos de IA es vital para fomentar la confianza y la aceptación en el campo. Validar los modelos impulsados por IA y garantizar el cumplimiento de las normas regulatorias presenta desafíos en la industria del descubrimiento de fármacos. Los reguladores generalmente requieren un alto nivel de evidencia y validación para garantizar la seguridad y eficacia de los nuevos medicamentos. Los modelos de IA deben cumplir con estándares rigurosos y demostrar un rendimiento sólido en diversos conjuntos de datos para obtener la aprobación regulatoria. Desarrollar un marco regulatorio que aborde adecuadamente las consideraciones únicas de la IA en el descubrimiento de fármacos es esencial para facilitar su adopción más amplia.

Desafíos técnicos

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático han logrado avances significativos en muchos aspectos. Sin embargo, la calidad de los conjuntos de datos sigue siendo un obstáculo sustancial en la utilización de métodos de IA para el desarrollo de fármacos. La existencia de numerosos conjuntos de datos desafiantes subraya la importancia de la cooperación para avanzar en el uso de la IA en el descubrimiento de fármacos. Abordar cuestiones desafiantes relacionadas con la propiedad y la confidencialidad de los datos es crucial. A pesar de la falta de pistas iniciales sólidas en el campo, hay esfuerzos en curso para verificar y optimizar retrospectivamente las tecnologías actuales.

Tendencias clave del mercado

Expansión en la empresa de I+D

La expansión de las actividades de investigación y desarrollo, junto con la creciente utilización de servicios y aplicaciones basados en la nube, presenta perspectivas favorables para el crecimiento de la inteligencia artificial (IA) en el mercado de descubrimiento de fármacos. La creciente demanda de los países emergentes y el avance de las industrias biotecnológicas acelerarán aún más el ritmo de desarrollo en el mercado de la IA en el descubrimiento de fármacos. La pandemia de COVID-19 ha impulsado significativamente el uso de la inteligencia artificial en el campo del desarrollo de fármacos, como lo demuestra su amplia aplicación en la identificación y detección de medicamentos existentes para el tratamiento de COVID-19. La IA ha demostrado ser eficaz en la identificación de sustancias activas para la prevención de diversas enfermedades como el SARS-CoV, el VIH, el SARS-CoV-2, el virus de la influenza y otras. Durante la pandemia, las economías de todo el mundo recurrieron al descubrimiento de fármacos basado en IA en lugar de los procesos tradicionales de descubrimiento de vacunas, que requieren mucho tiempo y son costosos, lo que contribuyó al crecimiento de la IA en el mercado del descubrimiento de fármacos.

Medicina personalizada y atención sanitaria de precisión

La IA tiene el potencial de revolucionar la medicina personalizada mediante la integración de datos de los pacientes, incluida la información genética, los parámetros clínicos y los factores de estilo de vida. Al analizar estos datos, los algoritmos de IA pueden identificar subgrupos de pacientes, predecir respuestas individuales a las terapias y optimizar las estrategias de tratamiento. La capacidad de adaptar los tratamientos a cada paciente en función de sus características únicas permite enfoques de atención sanitaria de precisión que mejoran los resultados del tratamiento, minimizan los efectos adversos y optimizan la atención al paciente. Este caso de uso transformador tiene el potencial de revolucionar el diagnóstico, el seguimiento y el tratamiento de las enfermedades, lo que conduce a intervenciones terapéuticas más eficaces y personalizadas. La identificación y validación de dianas farmacológicas adecuadas son pasos fundamentales en el proceso de descubrimiento de fármacos. A través del análisis de datos biológicos complejos, como la genómica, la proteómica y los datos clínicos, los algoritmos de IA pueden identificar dianas potenciales y dilucidar sus mecanismos biológicos. Al integrar diversas fuentes de datos y aprovechar las técnicas de aprendizaje automático, la IA puede descubrir nuevos objetivos farmacológicos, validar su relevancia para enfermedades específicas y predecir la probabilidad de éxito en el desarrollo de fármacos. Este caso de uso permite a los investigadores centrar sus esfuerzos en objetivos con una mayor probabilidad de éxito terapéutico.

Información segmentaria

Información sobre el tipo de componente

El mercado de la IA en el descubrimiento de fármacos se clasifica en software y servicios según el tipo de componente. En términos de participación de mercado, se espera que el segmento de servicios domine el mercado global de servicios de IA en el descubrimiento de fármacos en 2022 y presente la CAGR más alta entre 2022 y 2028. El crecimiento de este segmento de mercado está impulsado principalmente por las ventajas asociadas con los servicios de IA y la fuerte demanda de servicios de IA entre los usuarios finales. Además, el segmento de software también juega un papel importante en el dominio de la IA en el descubrimiento de fármacos. Por ejemplo, varias empresas emergentes se están centrando en el desarrollo de soluciones innovadoras de aprendizaje profundo y modelos generativos. Estos avances permiten la utilización de datos existentes para diseñar moléculas que se pueden optimizar in silico, cumpliendo con todos los criterios de éxito de los proyectos de descubrimiento de moléculas pequeñas. Como ejemplo, Makya es una plataforma SaaS fácil de usar para el descubrimiento de nuevos fármacos impulsado por IA, con un enfoque específico en la optimización multiparamétrica para proyectos basados en ligandos y estructuras.

Información sobre el área terapéutica

En términos del área terapéutica, se prevé que el segmento de oncología experimente la tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) más alta durante el período de pronóstico. Esto se puede atribuir a la mayor adopción de IA en el descubrimiento de fármacos para el tratamiento de diversas formas de cáncer, una cantidad sustancial de fármacos prometedores en la cartera de oncología, el uso creciente de IA en el descubrimiento y desarrollo de fármacos oncológicos y el creciente número de colaboraciones entre grandes compañías farmacéuticas y proveedores de IA. Estos factores son los principales impulsores del crecimiento de este segmento.

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Perspectivas regionales

América del Norte está preparada para dominar el mercado, principalmente debido a la alta adopción de tecnologías de IA en productos farmacéuticos, un grupo sustancial de pacientes, una mayor prevalencia de enfermedades crónicas e infecciosas, una infraestructura de atención médica avanzada y una investigación clínica activa y ensayos de IA y descubrimiento de fármacos en la región. Estados Unidos, en particular, exhibe una prevalencia significativa de enfermedades metabólicas y de estilo de vida. Según lo informado por los CDC, más de 130 millones de adultos en los Estados Unidos vivirán con diabetes en 2022. Además, la enfermedad renal crónica afecta a uno de cada siete adultos en el país, según los Institutos Nacionales de Salud. Importantes instituciones académicas y de investigación, como el Centro Oncológico MD Anderson de la Universidad de Texas, la Universidad de Alabama en Huntsville, la Universidad de Oxford y la Universidad de Dundee, entre otras, están integrando la IA en los estudios de descubrimiento de fármacos. El crecimiento de la inteligencia artificial en el mercado de descubrimiento de fármacos en la región se ve impulsado aún más por desarrollos clave y una alta concentración de actores del mercado en los Estados Unidos. Por ejemplo, en noviembre de 2021, Alphabet, la empresa matriz de Google, presentó ISOMORPHIC LABORATORIES como su empresa inaugural de descubrimiento de fármacos. De manera similar, en septiembre de 2022, Microsoft firmó un acuerdo de colaboración con Novo Nordisk, ofreciendo sus servicios de inteligencia artificial, computación y nube para análisis de ciencia de datos, descubrimiento de fármacos y actividades de desarrollo. Además, la unidad de Johnson & Johnson, Janssen, anunció una asociación con SRI International en agosto de 2022, aprovechando la plataforma de inteligencia artificial SynFini de SRI para el descubrimiento de fármacos de moléculas pequeñas. Se espera que estos avances continuos en la región impulsen el crecimiento del mercado.

Acontecimientos recientes

• En febrero de 2021, Exscientia y la Universidad de Oxford colaborarán para investigar tratamientos para la enfermedad de Alzheimer.
• A partir de octubre de 2020, Beginning Therapeutics se asoció con Genentech (EE. UU.) para un esfuerzo conjunto en el desarrollo de fármacos multiobjetivo, aprovechando las capacidades avanzadas de IA de Genesis para identificar posibles terapias para diversas enfermedades.
• En marzo de 2021, Iktos y Pfizer llegaron a un acuerdo para utilizar las herramientas de diseño de fármacos impulsadas por IA de Iktos para las iniciativas de moléculas pequeñas seleccionadas de Pfizer.

Actores clave del mercado