創薬における AI 市場 - 2018 年～ 2028 年の世界規模、シェア、トレンド、機会、予測、コンポーネント タイプ別 (ソフトウェアとサービス)、薬剤タイプ別 (低分子と高分子)、アプリケーション タイプ別 (前臨床試験、薬剤の最適化と再利用、ターゲット特定、候補スクリーニングなど)、治療領域別 (腫瘍学、神経変性疾患、心血管疾患、希少疾患など)、地域および競合状況別

市場概要

世界の創薬における AI 市場は USD と評価されています

主要な市場推進要因

医薬品研究プロセスに費やされる絶対時間の短縮

創薬プロセスに必要な全体的な時間を短縮したいという要望が高まることで、医薬品の発見における人工知能 (AI) の需要が大幅に高まり、市場の成長が加速します。従来の動物モデルでは、通常、人間による評価の前に化合物を特定して最適化するのに 3 ～ 5 年かかりますが、AI を活用した新興企業は、数日または数か月で新薬を発見して開発できる可能性があります。さらに、医療予算の増加と医療インフラの進歩は、市場拡大の重要な推進力となるでしょう。薬物の作用を効率的に探索するための人工知能 (AI) の採用の増加は、医薬品開発業界における人工知能 (AI) の需要を促進するでしょう。従来の創薬プロセスは、時間がかかり、コストが高く、失敗しやすいという特徴があります。対照的に、AI 主導のアプローチは、化合物のスクリーニング、リードの最適化、臨床試験の設計など、創薬の重要な段階を合理化することで、効率を高め、経費を削減する機会を提供します。AI アルゴリズムを活用することで、広範な化合物ライブラリの迅速な分析、候補の効率的な優先順位付け、正確な特性予測が可能になり、迅速かつ効果的な医薬品開発が促進されます。

大手テクノロジー企業と製薬企業が共同投資

製薬業界で使用されている膨大なデータセットで Microsoft の AI アルゴリズムの利用を促進するため、ノバルティスとこのコンピューター企業は、2019 年から数年にわたる戦略的契約を締結しました。2 つの組織は、画像分析と生成方法を使用して個別化医療を進歩させ、細胞および遺伝子治療を強化する意向を表明しました。 4月、グラフィックス処理ユニットの大手メーカーであり、AI機能を積極的に推進している企業であるNvidiaは、Schrödingerと提携して、分子予測におけるソフトウェアの予測機能を迅速化および強化しました。これらの要因は、創薬市場におけるAIに大きな影響を与えます。過去10年以内に設立された、創薬および開発のためのAIベースの方法論を中心とした数多くの企業の中で、Exscientiaは最近多額の投資を集めています。これらの企業のいくつかは、潜在的な低分子薬候補の特定を加速するためのツールを開発しています。たとえば、Recursion Pharmaceuticalsは新規株式公開で4億3,600万ドルを調達し、AIを活用して新薬開発に役立つ生物学的洞察を明らかにすることを目的として、大量のカスタマイズされた細胞行動データを生成しました。さらに、IBM、Microsoft、GoogleなどのIT企業は、医薬品発見市場におけるAIの進歩を強化するために、製薬会社への投資や金融協力を積極的に行っています。

慢性疾患の発生率の増加

糖尿病、慢性閉塞性肺疾患（COPD）、冠動脈疾患、関節炎、喘息、肝炎、がんなどの慢性疾患の有病率は、世界中の主要地域で大幅に増加しています。これは、高齢人口の増加（2050年までに世界人口の20％を超えると予測されています）、ライフスタイルの変化、急速な都市化による食生活の変化に起因しています。国際糖尿病連合によると、2021年には、世界中で5億3,700万人が糖尿病に罹患しました。さらに、2030 年までに年間の新規がん症例数は 6 億 4,300 万人に達すると予想されています。アジア太平洋地域では肺がんががん関連死亡の主な原因となっており、中国だけで全症例の 50% 以上を占めています。子宮頸がんは、ライフスタイルの変化と社会文化的要因に大きく影響されます。アジア太平洋地域で乳がんに悩まされている注目すべき国には、インド、タイ、中国などがあります。

技術の進歩

機械学習、ディープラーニング、自然言語処理などの AI 技術の進歩により、複雑な生物学的データを分析および解釈する AI の機能が大幅に強化されました。これらの進歩により、ゲノミクス、プロテオミクス、臨床データなどの多様なデータ ソースの統合が容易になり、創薬におけるより包括的な洞察と迅速な意思決定が実現します。ゲノム配列、タンパク質構造、薬物とターゲットの相互作用を含む生物学的データの指数関数的な増加は、AI 主導の分析とモデリングの豊富な機会を提供します。大規模なデータセットが利用可能になることで、AI アルゴリズムはパターンを識別し、化合物の特性を予測し、革新的な仮説を生成することができるようになり、それによって創薬において情報に基づいたデータ主導の意思決定が可能になります。

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主要な市場の課題

データの品質と可用性

AI は、トレーニングとモデル開発において、高品質で多様かつ包括的なデータに大きく依存しています。しかし、信頼性が高く、適切にキュレーションされたデータセットの可用性を確保することは、特にデータ プライバシー、知的財産、規制上の考慮事項が重要な要素となる創薬の分野では困難な場合があります。多様な患者集団と疾患の種類を網羅する大規模で代表的なデータセットへのアクセスを取得することは、AI 主導の創薬の取り組みにとって障害となる可能性があります。AI アルゴリズム、特にディープラーニング モデルは「ブラック ボックス」として機能することが多く、予測や推奨の背後にある理由を解釈することが困難です。透明性と説明可能な意思決定が重要な創薬では、解釈可能性の欠如が規制当局、臨床医、患者の間で懸念を引き起こす可能性があります。 AI モデルの解釈可能性の課題に対処することは、この分野での信頼と受容を促進するために不可欠です。AI 駆動型モデルの検証と規制基準への準拠の確保は、創薬業界では課題となっています。規制当局は通常、新薬の安全性と有効性を確保するために、高いレベルの証拠と検証を要求します。AI モデルは、規制当局の承認を得るために、厳格な基準を満たし、多様なデータセットで堅牢なパフォーマンスを発揮する必要があります。創薬における AI の独自の考慮事項に適切に対処する規制フレームワークを開発することは、AI のより広範な採用を促進するために不可欠です。

技術的な課題

人工知能と機械学習は、多くの面で大きな進歩を遂げてきました。しかし、データセットの品質は、医薬品開発に AI 手法を利用する上で依然として大きな障害となっています。多くの困難なデータセットの存在は、創薬における AI の使用を促進するための協力の重要性を強調しています。データの所有権と機密性に関連する困難な問題に対処することは非常に重要です。この分野では強力な初期リードが不足しているにもかかわらず、現在のテクノロジーを遡及的に検証し、最適化するための取り組みが進行中です。

主要な市場動向

R＆Dベンチャーの拡大

研究開発活動の拡大とクラウドベースのサービスとアプリケーションの利用の増加は、創薬市場における人工知能（AI）の成長に好ましい見通しを示しています。新興国からの需要の高まりとバイオテクノロジー産業の進歩は、創薬市場におけるAIの開発ペースをさらに加速させるでしょう。COVID-19パンデミックは、COVID-19治療のための既存の薬物の識別とスクリーニングにおける広範な適用によって証明されているように、医薬品開発分野での人工知能の使用を大幅に推進しました。AIは、SARS-CoV、HIV、SARS-CoV-2、インフルエンザウイルスなどのさまざまな病気の予防のための有効物質の特定に効果的であることが証明されています。パンデミックの間、世界中の経済は、時間とコストがかかる従来のワクチン発見プロセスの代わりに AI ベースの創薬に依存し、創薬市場における AI の成長に貢献しました。

個別化医療と精密医療

AI は、遺伝情報、臨床パラメータ、ライフスタイル要因などの患者データを統合することで、個別化医療に革命を起こす可能性があります。このデータを分析することで、AI アルゴリズムは患者のサブグループを特定し、治療に対する個々の反応を予測し、治療戦略を最適化できます。個々の患者の固有の特性に基づいて治療をカスタマイズする機能により、治療結果を向上させ、副作用を最小限に抑え、患者ケアを最適化する精密医療アプローチが可能になります。この革新的なユースケースは、病気の診断、モニタリング、治療に革命を起こし、より効果的で個別化された治療介入につながる可能性があります。適切な薬物ターゲットの特定と検証は、創薬プロセスの重要なステップです。ゲノミクス、プロテオミクス、臨床データなどの複雑な生物学的データを分析することで、AI アルゴリズムは潜在的なターゲットを特定し、その生物学的メカニズムを解明できます。多様なデータソースを統合し、機械学習技術を活用することで、AIは新しい薬物ターゲットを発見し、特定の疾患との関連性を検証し、薬物開発の成功の可能性を予測できます。このユースケースにより、研究者は治療が成功する可能性が高いターゲットに努力を集中することができます。

セグメント別インサイト

コンポーネントタイプ別インサイト

創薬におけるAI市場は、コンポーネントタイプに基づいてソフトウェアとサービスに分類されます。市場シェアの点では、サービスセグメントは2022年に世界の創薬サービスにおけるAI市場を支配し、2022年から2028年の間に最高のCAGRを示すことが予想されます。この市場セグメントの成長は、主にAIサービスに関連する利点と、エンドユーザーの間でのAIサービスに対する強い需要によって推進されています。さらに、ソフトウェアセグメントは、創薬におけるAI分野でも重要な役割を果たしています。たとえば、いくつかの新興企業は、ディープラーニングの革新的なソリューションと生成モデルの開発に注力しています。これらの進歩により、既存のデータを活用して、in silico で最適化できる分子を設計できるようになり、低分子発見プロジェクトのすべての成功基準を満たすことができます。たとえば、Makya は、リガンドと構造ベースのプロジェクトのマルチパラメータ最適化に特に焦点を当てた、AI 駆動型新薬発見のためのユーザーフレンドリーな SaaS プラットフォームです。

治療領域の洞察

治療領域に関しては、腫瘍学セグメントが予測期間中に最も高い複合年間成長率 (CAGR) を経験すると予想されています。これは、さまざまな種類のがんの治療薬の発見における AI の採用の増加、腫瘍学パイプラインにおける有望な薬剤の数の多さ、腫瘍学薬剤の発見と開発における AI の使用の増加、大手製薬会社と AI プロバイダー間のコラボレーションの増加に起因しています。これらの要因が、主にこのセグメントの成長を牽引しています。

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地域別インサイト

北米は、医薬品における AI 技術の採用率の高さ、患者層の多さ、慢性疾患や感染症の有病率の高さ、先進的な医療インフラ、この地域における AI と創薬の臨床研究と試験の活発さなどにより、市場を席巻する態勢が整っています。特に米国では、代謝性疾患と生活習慣病の有病率が顕著です。CDC の報告によると、2022 年には米国の成人 1 億 3,000 万人以上が糖尿病を患うことになります。さらに、国立衛生研究所によると、慢性腎臓病は米国の成人 7 人に 1 人を悩ませています。テキサス大学 MD アンダーソンがんセンター、アラバマ大学ハンツビル校、オックスフォード大学、ダンディー大学などの著名な研究機関や学術機関は、創薬研究に AI を取り入れています。この地域の創薬市場における人工知能の成長は、米国における重要な開発と市場プレーヤーの集中によってさらに推進されています。たとえば、2021年11月、Googleの親会社であるAlphabetは、最初の創薬会社としてISOMORPHIC LABORATORIESを発表しました。同様に、2022年9月、MicrosoftはNovo Nordiskと協力契約を締結し、データサイエンス分析、創薬、開発活動にAI、計算、クラウドサービスを提供しています。さらに、ジョンソン・エンド・ジョンソンの部門であるJanssenは、2022年8月にSRI Internationalとの提携を発表し、SRIのSynFini AIプラットフォームを低分子創薬に活用しています。この地域でのこれらの継続的な進歩は、市場の成長を促進すると予想されます。

最近の開発

• 2021年2月、Exscientiaとオックスフォード大学は、アルツハイマー病の治療法の研究で協力します。
• 2020年10月より、Beginning TherapeuticsはGenentech（米国）と提携し、Genesisの高度なAI機能を活用してさまざまな疾患の潜在的な治療薬を特定し、マルチターゲット医薬品開発の共同取り組みを開始しました。
• 2021年3月、IktosとPfizerは、Pfizerの選定された低分子イニシアチブにIktosのAI駆動型医薬品設計ツールを活用することで合意しました。

主要な市場プレーヤー