創薬情報科学市場 - 世界の業界規模、シェア、傾向、機会、予測、モード別（社内、アウトソーシング）、ワークフロー別（発見、開発）、サービス別（シーケンス分析プラットフォーム、分子モデリング、ドッキング、臨床試験データ管理、その他）、エンドユーザー別（製薬およびバイオテクノロジー企業、契約研究機関（CROS）、その他）、地域および競合別、2019～2029年予測

市場概要

世界の創薬情報科学市場は2023年に31億8000万米ドルと評価され、2029年までの予測期間中に9.40％のCAGRで堅調な成長が見込まれています。創薬情報科学は、膨大な量の生化学データの分析と解釈に用いられる最先端の技術ソリューションです。これは、計算技術と情報技術の重要な応用として機能し、創薬プロセスの迅速化と合理化に役立ちます。情報科学には、コンピュータアルゴリズムとデータ分析を利用して、コスト効率よく効率的に新薬を設計、開発、テストすることが含まれます。この学際的な分野では、化学、生物学、薬理学、統計学、コンピューター サイエンスが統合され、研究目的で臨床検査室で生成されたデータから貴重な洞察を生み出すことが容易になります。シーケンシング、ターゲット データ分析、データ視覚化、ドッキング、分子モデリング、データベース保護のための幅広いソフトウェアおよびハードウェア ベースのツールを備えた創薬インフォマティクスは、医療機関、製薬およびバイオテクノロジー組織、開発業務受託機関 (CRO) で広く活用されています。

主要な市場推進要因

データ マイニングと分析における技術的進歩

データ マイニングと分析により、予測モデリングと機械学習アルゴリズムの適用が可能になります。これらのテクノロジーにより、潜在的な薬剤候補を特定し、その有効性を予測し、さらにテストする化合物の優先順位を付けることができるため、創薬プロセスが加速します。データ マイニング技術により、生物学的データに隠れたパターンや関係性を発見できるため、研究者は潜在的な薬剤ターゲットを特定できます。ゲノミクス、プロテオミクス、その他のオミクス データを統合することで、インフォマティクス ツールは疾患に関係する主要な分子を特定できます。化合物の仮想スクリーニングは、創薬の重要な側面です。高度な分析により、何千もの化合物の可能性を迅速に評価し、実験テストの選択を絞り込むことができます。これにより、時間とリソースを節約できます。データ マイニングと分析により、臨床試験の設計と患者の募集を最適化できます。患者データを分析することで、研究者は適切な候補者を特定し、特定の治療に対する患者の反応を予測して、試験のコストとスケジュールを削減できます。分析により、臨床試験データを監視して、有害事象や安全性の懸念を監視できます。潜在的な問題を早期に検出することで、タイムリーな介入が可能になり、患者の安全と規制遵守が確保されます。

創薬の研究開発の増加

創薬の研究開発では、ゲノム、プロテオミクス、化学、臨床情報など、膨大な量の複雑なデータが生成されます。DDI システムは、これらの膨大なデータセットを管理、分析し、洞察を得るために不可欠であり、研究者にとって非常に貴重です。ハイスループットスクリーニング技術の進歩により、潜在的な薬物候補に関する実験データの生成が加速しています。DDI ツールは、研究者がこのデータを効率的に処理および解釈するのに役立ち、薬物発見プロセスを迅速化します。現代の薬物発見では、薬物ターゲットを特定し、疾患のメカニズムを理解するために、マルチオミクスデータ (ゲノミクス、プロテオミクス、メタボロミクスなど) を統合することがよくあります。DDI プラットフォームは、さまざまなオミクスデータセットを統合して分析する機能を提供します。R&D の取り組みでは、潜在的な薬物候補を特定し、その有効性を予測し、化合物の特性を最適化するために、予測モデリングと機械学習アルゴリズムがますます利用されるようになっています。DDI システムは、これらの高度な分析に必要な計算インフラストラクチャを提供します。化合物の in silico 仮想スクリーニングは、潜在的な薬物候補を特定するためのコスト効率の高いアプローチです。 DDI ツールは、化合物とターゲット タンパク質の相互作用をシミュレートし、結合親和性を予測することで、仮想スクリーニングを容易にします。

研究費の増加

製薬業界とバイオテクノロジー業界では、研究活動で膨大な量のデータが生成されます。これには、ゲノミクス、プロテオミクス、化合物ライブラリ、臨床試験データなどが含まれます。研究費の増加により、組織はさらに多くのデータを生成できるようになり、この情報を効果的に管理および分析するための高度な情報科学ソリューションが必要になります。研究費の増加により、高度な分析手法とテクノロジーの採用が可能になります。製薬およびバイオテクノロジー企業は、より洗練されたデータマイニング、機械学習、予測分析機能を提供する最先端のインフォマティクスツールに投資することができます。

製薬およびバイオテクノロジー部門によるインフォマティクスへの研究投資の増加は、創薬インフォマティクス市場の拡大と需要を促進する主な要因の1つです。さらに、希少疾患および希少疾病用医薬品研究へのサポートの増加と、創薬用インフォマティクスソフトウェアへの注目が相まって、2024年から2029年の予測期間中の市場の成長にさらに貢献します。さらに、特定の組織による革新的なInsilcoツールの導入、および心血管疾患、腫瘍学、糖尿病、その他の感染症などの慢性疾患の増加が、市場の発展を後押ししています。さらに、データ処理、集約、分析、視覚化のためのソフトウェアバージョンの進歩は、創薬インフォマティクス市場の成長を促進する上で重要な役割を果たしています。クラウドベースのサービスの利用増加により、予測期間中の業界の成長軌道が確実に有望になります。拡大するバイオテクノロジー業界、生物製剤市場、大手製薬会社およびバイオテクノロジー会社の存在、そして特許の失効により、2024年から2029年の予測期間中に市場に大きな成長の機会がもたらされます。

臨床試験数の増加

臨床試験数の増加により、患者記録、医療画像、検査結果、電子健康記録など、大量のデータが生成されます。これらの複雑なデータセットを効率的に管理、統合、分析するには、インフォマティクス プラットフォームが不可欠です。臨床試験では、治療に対する反応が異なるサブグループを特定するために、患者の層別化にますます重点が置かれています。DDI システムは、研究者が多様な患者データを分析して関連するバイオマーカーを特定し、特定の患者グループに合わせて治療法を調整するのに役立ちます。臨床試験からの実際のデータを創薬プロセスに組み込むことが一般的になりつつあります。インフォマティクス ツールは、この多様なデータの統合を容易にし、研究者が実際の患者集団で調査結果を検証できるようにします。インフォマティクス ソリューションは、試験基準と実際の患者データに基づいて適格な参加者を特定することで、患者の募集を支援します。これにより、募集プロセスが合理化され、試験の遅延が削減されます。医薬品の安全性は、臨床試験の重要な側面です。DDI システムは、有害事象と安全性のシグナルをリアルタイムで監視し、患者の安全性と規制遵守を確保するのに役立ちます。試験の完了後も、インフォマティクス ツールは、長期追跡データや試験に参加した患者によって生成された実際の証拠など、試験後のデータを分析するために不可欠です。

主要な市場の課題

インフォマティクス ソフトウェアの高額な価格とセットアップ コスト

製薬会社やバイオテクノロジー会社、特に小規模な会社や新興企業では、ソフトウェアの調達と実装の予算が限られている場合があります。価格が高額なため、これらの組織が DDI ソリューションに投資することが困難になります。多額の初期セットアップ コストとソフトウェア ライセンス料により、医薬品の発見研究と開発の他の重要な側面からリソースが逸らされます。組織は、予算のかなりの部分をインフォマティクス ソフトウェアに割り当てることに躊躇する場合があります。特に、ソフトウェアが創薬を加速したり研究成果を改善したりする能力があるかどうか確信が持てない場合、DDI ソフトウェアのコストは一部の組織にとって、認識されているメリットを上回る可能性があります。初期設定コストに加えて、組織は継続的なメンテナンス、サポート、ライセンス料を考慮する必要があります。長期にわたる総所有コストは大きな負担になる可能性があります。資金が限られている可能性のある小規模な製薬会社やバイオテクノロジー会社は、特に高額な価格と設定コストに敏感です。このため、中小企業における DDI の導入が遅れたり、限定的になったりする可能性があります。

熟練した専門家の不足

創薬インフォマティクス ソフトウェアを実装するには、多くの場合、セットアップ、構成、および既存のシステムとの統合を行うための専門的なスキル セットが必要です。熟練した専門家の不足は、ソフトウェアの導入の遅れや困難につながる可能性があります。DDI ソフトウェアを組織の特定の研究ニーズやワークフローに合わせて調整するには、多くの場合、情報科学とバイオインフォマティクスの専門知識が必要です。熟練した専門家がいなければ、組織はソフトウェアをカスタマイズして効率を最大限に高めるのに苦労する可能性があります。効果的なデータ管理は新薬発見に不可欠であり、DDI の専門家はデータの品質、統合、セキュリティを確保するために不可欠です。このような専門家が不足すると、データ関連の課題やエラーが発生する可能性があります。DDI ソフトウェアには、データ分析、予測モデリング、仮想スクリーニングの強力な機能が搭載されていることがよくあります。これらの機能を最大限に活用して研究結果を最適化するには、熟練した専門家が必要です。

主要な市場動向

希少疾病用医薬品研究のニーズの高まり

希少疾病用医薬品研究では、複雑な遺伝的および分子的基盤を持つ希少疾患の研究が行われることがよくあります。DDI ソリューションは、遺伝子データ、患者記録、臨床試験結果など、これらの疾患に関連する多様で複雑なデータセットを管理および分析するために不可欠です。患者登録、オミクスデータ、臨床試験など、さまざまなソースからのデータを統合することは、希少疾病用医薬品の研究において重要です。DDI プラットフォームは、これらの異なるデータソースを統合および調和させる機能を提供し、包括的な分析を容易にします。希少疾病用医薬品の研究は、影響を受ける個人の数が限られているため、患者中心のアプローチが必要になることがよくあります。DDI は患者固有のデータの分析を可能にし、希少疾患の個別化治療法の開発をサポートします。DDI ソリューションは、希少疾病に転用できる既存の薬剤の特定に役立ちます。大規模なデータセットを分析することで、研究者は承認済みの薬剤の中から潜在的な候補を見つけ出し、治療開発を迅速化できます。

多様なツールセットの開発の増加

ゲノミクス、トランスクリプトミクス、プロテオミクス、メタボロミクスのツールの開発には、システム生物学アプローチの統合が必要です。DDI システムは、マルチオミクスデータの統合と分析を可能にし、包括的な研究をサポートします。ハイコンテンツ スクリーニング ツールは、大量の画像ベースのデータを生成します。 DDI ソリューションは、これらのデータ セットを効率的に管理および分析し、研究者が有意義な洞察を引き出すために不可欠です。

化合物の特性、薬物相互作用、毒性を予測するために、さまざまなモデリングおよびシミュレーション ツールが使用されます。DDI は、モデリング結果の創薬パイプラインへの統合を容易にします。AI および ML ツールは、ターゲットの特定から薬物設計まで、創薬にますます使用されています。DDI プラットフォームは、これらのアルゴリズムを実装および管理するための計算インフラストラクチャを提供します。創薬におけるツールの多様性の増加は、この分野の進化と高度なテクノロジーの採用を反映しています。DDI は、データ管理、統合、分析、視覚化機能を提供することで、これらのツールの可能性を活用する上で中心的な役割を果たしています。創薬プロセスがより複雑でデータ主導になるにつれて、効率的な研究、データ主導の意思決定、および成功する医薬品開発を確実にするために、インフォマティクス ソリューションの需要が高まると予想されます。

セグメント別インサイト

ワークフロー インサイト

ワークフローに基づいて、市場は創薬と医薬品開発の 2 つのセグメントに分かれています。 2023 年には、精密医療の開発に重点が置かれたため、ディスカバリー インフォマティクスが優位に立つことが確認されました。精密医療では、患者の遺伝子および分子プロファイルに基づいてパーソナライズされた医療を提供します。PerkinElmer, Inc. などの企業は、分析を利用して創薬プロセスを迅速に促進するディスカバリー インフォマティクス ソリューションを提供しています。

サービス インサイト

サービスに基づいて、市場はシーケンス分析プラットフォーム、分子モデリング、ドッキング、臨床試験データ管理などに細分化されています。2023 年には、シーケンス分析プラットフォームが業界のリーダーとして浮上しました。予測期間を通じて、このセグメントは最高の複合年間成長率 (CAGR) を示しながら、主導的な地位を維持すると予想されます。バイオインフォマティクス ソリューションは、核酸、タンパク質、その他の生体分子配列のプライマリ データベースとセカンダリ データベースの作成に広く利用されています。インフォマティクス ソフトウェアは、潜在的な医薬品の開発を促進する遺伝子と標的タンパク質を特定するために、ゲノム配列データのマイニングとウェアハウスに使用されています。さらに、このセグメントの成長は、基礎的な創薬研究における CLUSTALW、BLAST、FASTA などのさまざまなデータベースと配列分析ツールの利用によって促進されています。

地域別インサイト

北米は、2023 年に世界の創薬インフォマティクス市場で最大のシェアを占めました。市場のローカルな成長は、著名な企業の存在、革新的で高度な R&D ツールの急速な導入、感染症の蔓延率の高さなど、いくつかの要因に起因しています。さらに、地元企業は研究協力や合弁事業に注力しており、近い将来、市場拡大をさらに促進すると予想されます。たとえば、Atomwise Inc. は最近、神経科学、腫瘍学、凝固障害、感染症、免疫学などの分野を網羅する、A2i Therapeutics や OrganAi などの企業との共同プロジェクトのポートフォリオを拡大すると発表しました。

最近の開発

• 2023 年 11 月、ベーリンガーインゲルハイムは IBM と提携し、IBM の基盤モデル技術を活用して、先駆的な抗体の発見と開発に取り組みます。ベーリンガーは、IBM が作成し、事前トレーニングした生成 AI モデルを使用して、治療用途の可能性のある抗体を特定します。このモデルは、ベーリンガーが提供する追加データを使用してカスタマイズされます。治療用抗体は、自己免疫疾患や感染症、がんなどの疾患の治療に重要な役割を果たします。しかし、発見と開発のプロセスは複雑で時間がかかります。

主要市場プレーヤー

• 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.