약물 발견 정보학 시장 - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 모드별(사내, 아웃소싱), 워크플로우별(발견, 개발), 서비스별(시퀀스 분석 플랫폼, 분자 모델링, 도킹, 임상 시험 데이터 관리, 기타), 최종 사용자별(제약 및 생명공학 회사, 계약 연구 기관(CROS), 기타), 지역 및 경쟁별, 2019-2029F

시장 개요

글로벌 약물 발견 정보학 시장은 2023년에 31억 8천만 달러 규모로 평가되었으며, 2029년까지 9.40%의 CAGR로 예측 기간 동안 강력한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 약물 발견 정보학은 방대한 양의 생화학 데이터를 분석하고 해석하는 데 사용되는 최첨단 기술 솔루션입니다. 이는 계산 및 정보 기술의 중요한 응용 프로그램으로, 약물 발견 프로세스를 가속화하고 간소화합니다. 정보학은 컴퓨터 알고리즘과 데이터 분석을 활용하여 비용 효율적이고 효율적으로 신약을 설계, 개발 및 테스트하는 것을 포함합니다. 이 다학제 분야는 화학, 생물학, 약리학, 통계학 및 컴퓨터 과학을 통합하여 임상 실험실에서 생성된 데이터에서 연구 목적으로 귀중한 통찰력을 창출하는 데 도움이 됩니다. 시퀀싱, 타겟 데이터 분석, 데이터 시각화, 도킹, 분자 모델링 및 데이터베이스 보호를 위한 광범위한 소프트웨어 및 하드웨어 기반 도구를 통해 약물 발견 정보학은 의료 기관, 제약 및 생명 공학 기관, 계약 연구 기관(CRO)에서 광범위하게 활용됩니다.

주요 시장 동인

데이터 마이닝 및 분석의 기술적 발전

데이터 마이닝 및 분석을 통해 예측 모델링 및 머신 러닝 알고리즘을 적용할 수 있습니다. 이러한 기술은 잠재적인 약물 후보를 식별하고, 효능을 예측하고, 추가 테스트를 위해 화합물의 우선순위를 지정하여 약물 발견 프로세스를 가속화할 수 있습니다. 데이터 마이닝 기술은 생물학적 데이터에서 숨겨진 패턴과 관계를 발견하여 연구자가 잠재적인 약물 타겟을 식별하는 데 도움이 됩니다. 유전체학, 프로테오믹스 및 기타 오믹스 데이터를 통합함으로써 정보학 도구는 질병에 관련된 주요 분자를 정확히 파악할 수 있습니다. 화학 화합물의 가상 스크리닝은 약물 발견의 중요한 측면입니다. 고급 분석은 수천 개의 화합물의 잠재력을 빠르게 평가하여 실험적 테스트를 위한 선택 범위를 좁힐 수 있습니다. 이를 통해 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다. 데이터 마이닝과 분석은 임상 시험 설계와 환자 모집을 최적화할 수 있습니다. 환자 데이터를 분석하여 연구자는 적합한 후보자를 식별하고 특정 치료에 대한 환자 반응을 예측하여 시험 비용과 일정을 줄일 수 있습니다. 분석은 임상 시험 데이터를 모니터링하여 부작용과 안전 문제를 파악할 수 있습니다. 잠재적 문제를 조기에 감지하면 시기적절한 개입이 가능하여 환자 안전과 규정 준수가 보장됩니다.

약물 발견에 대한 R&D 증가

약물 발견 R&D는 유전체, 프로테오믹, 화학 및 임상 정보를 포함한 방대한 양의 복잡한 데이터를 생성합니다. DDI 시스템은 이러한 방대한 데이터 세트를 관리, 분석 및 도출하는 데 필수적이므로 연구자에게 매우 귀중합니다. 고처리량 스크리닝 기술의 발전으로 잠재적 약물 후보에 대한 실험 데이터 생성이 가속화되었습니다. DDI 도구는 연구자가 이 데이터를 효율적으로 처리하고 해석하여 약물 발견 프로세스를 가속화하는 데 도움이 됩니다. 현대의 약물 발견은 종종 약물 표적을 식별하고 질병 메커니즘을 이해하기 위해 다중 오믹스 데이터(유전체학, 단백체학, 대사체학 등)를 통합하는 것을 포함합니다. DDI 플랫폼은 다양한 오믹스 데이터 세트를 통합하고 분석하는 기능을 제공합니다. R&D 노력은 잠재적인 약물 후보를 식별하고 효능을 예측하며 화합물 특성을 최적화하기 위해 예측 모델링 및 머신 러닝 알고리즘에 점점 더 의존하고 있습니다. DDI 시스템은 이러한 고급 분석에 필요한 컴퓨팅 인프라를 제공합니다. 화학 화합물의 실리코 가상 스크리닝은 잠재적인 약물 후보를 식별하는 데 비용 효율적인 방법입니다. DDI 도구는 표적 단백질과 화합물 상호 작용을 시뮬레이션하고 결합 친화도를 예측하여 가상 스크리닝을 용이하게 합니다.

연구 지출 증가

제약 및 생명공학 산업은 연구 활동에서 엄청난 양의 데이터를 생성합니다. 여기에는 유전체학, 프로테오믹스, 화학 화합물 라이브러리, 임상 시험 데이터 등이 포함됩니다. 연구 지출이 증가함에 따라 조직은 더 많은 데이터를 생성할 수 있으므로 이 정보를 효과적으로 관리하고 분석하기 위한 고급 정보학 솔루션이 필요합니다. 연구 지출이 증가하면 고급 분석 기법과 기술을 도입할 수 있습니다. 제약 및 생명공학 회사는 보다 정교한 데이터 마이닝, 머신 러닝 및 예측 분석 기능을 제공하는 최첨단 정보학 도구에 투자할 수 있습니다.

제약 및 생명공학 부문에서 정보학에 대한 연구 투자가 증가하는 것은 약물 발견 정보학 시장의 확장과 수요를 견인하는 주요 요인 중 하나입니다. 또한 희귀 질환 및 희귀 약물 연구에 대한 지원이 증가하고 약물 발견을 위한 정보학 소프트웨어에 중점을 두면서 2024년부터 2029년까지의 예측 기간 동안 시장 성장에 더욱 기여합니다. 또한 특정 조직에서 혁신적인 Insilco 도구를 도입하고 심혈관 질환, 종양학, 당뇨병 및 기타 감염성 질환과 같은 만성 질환이 증가함에 따라 시장 개발이 촉진됩니다. 또한 데이터 처리, 집계, 분석 및 시각화를 위한 소프트웨어 버전의 발전은 약물 발견 정보학 시장의 성장을 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 클라우드 기반 서비스의 활용 증가는 예측 기간 동안 유망한 산업 성장 궤적을 보장합니다. 확장되는 생명공학 산업, 생물학 시장, 선도적인 제약 및 생명공학 기업의 존재와 특허 만료는 2024년에서 2029년까지의 예측 기간 동안 시장에 상당한 성장 기회를 제공합니다.

임상 시험 수 증가

임상 시험 수의 증가는 환자 기록, 의료 영상, 검사 결과 및 전자 건강 기록을 포함한 상당한 양의 데이터를 생성합니다. 정보학 플랫폼은 이러한 복잡한 데이터 세트를 효율적으로 관리, 통합 및 분석하는 데 필수적입니다. 임상 시험은 치료에 다르게 반응하는 하위 집단을 식별하기 위해 환자 계층화에 점점 더 중점을 둡니다. DDI 시스템은 연구자가 다양한 환자 데이터를 분석하여 관련 바이오마커를 식별하고 특정 환자 그룹에 맞게 치료법을 맞춤화하는 데 도움이 됩니다. 임상 시험에서 얻은 실제 데이터를 약물 발견 프로세스에 통합하는 것이 점점 더 일반화되고 있습니다. 정보학 도구는 이러한 다양한 데이터의 통합을 용이하게 하여 연구자가 실제 환자 집단에서 결과를 검증할 수 있도록 합니다. 정보학 솔루션은 시험 기준과 실제 환자 데이터를 기반으로 적격 참여자를 식별하여 환자 모집을 지원합니다. 이를 통해 모집 프로세스가 간소화되고 시험 지연이 줄어듭니다. 약물 안전은 임상 시험의 중요한 측면입니다. DDI 시스템은 부작용과 안전 신호를 실시간으로 모니터링하여 환자 안전과 규정 준수를 보장합니다. 시험 완료 외에도 정보학 도구는 장기 추적 데이터와 시험에 참여한 환자가 생성한 실제 증거를 포함하여 시험 후 데이터를 분석하는 데 필수적입니다.

주요 시장 과제

정보학 소프트웨어의 높은 가격 및 설치 비용

제약 및 생명 공학 회사, 특히 소규모 회사와 스타트업은 소프트웨어 조달 및 구현에 대한 예산이 제한적일 수 있습니다. 높은 가격은 금지될 수 있으므로 이러한 조직이 DDI 솔루션에 투자하기 어려울 수 있습니다. 상당한 사전 설정 비용과 소프트웨어 라이선스 수수료는 약물 발견 연구 및 개발의 다른 중요한 측면에서 리소스를 돌립니다. 조직은 예산의 상당 부분을 정보학 소프트웨어에 할당하는 데 주저할 수 있습니다. DDI 소프트웨어의 비용은 일부 조직에 인식된 이점보다 더 클 수 있으며, 특히 소프트웨어가 약물 발견을 가속화하거나 연구 결과를 개선할 수 있는지 확신하지 못하는 경우 더욱 그렇습니다. 조직은 초기 설정 비용 외에도 지속적인 유지 관리, 지원 및 라이선스 수수료를 고려해야 합니다. 시간이 지남에 따라 총 소유 비용은 상당한 부담이 될 수 있습니다. 재정 자원이 제한적일 수 있는 소규모 제약 및 생명 공학 회사는 높은 가격과 설정 비용에 특히 민감할 수 있습니다. 이로 인해 중소기업에서 DDI 도입이 지연되거나 제한될 수 있습니다.

숙련된 전문가 부족

약물 발견 정보학 소프트웨어를 구현하려면 기존 시스템을 설정, 구성 및 통합하기 위한 전문적인 기술이 필요한 경우가 많습니다. 숙련된 전문가가 부족하면 소프트웨어 배포가 지연되고 어려울 수 있습니다. 조직의 특정 연구 요구 사항과 워크플로에 맞게 DDI 소프트웨어를 조정하려면 종종 정보학 및 생물정보학에 대한 전문 지식이 필요합니다. 숙련된 전문가가 없으면 조직에서 최대 효율성을 위해 소프트웨어를 사용자 지정하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 효과적인 데이터 관리가 약물 발견에 필수적이며 DDI 전문가는 데이터 품질, 통합 및 보안을 보장하는 데 필수적입니다. 이러한 전문가가 부족하면 데이터 관련 과제와 오류가 발생할 수 있습니다. DDI 소프트웨어는 종종 데이터 분석, 예측 모델링 및 가상 스크리닝을 위한 강력한 기능을 갖추고 있습니다. 이러한 기능을 최대한 활용하여 연구 결과를 최적화하려면 숙련된 전문가가 필요합니다.

주요 시장 동향

희귀 의약품 연구에 대한 수요 증가

희귀 의약품 연구는 종종 복잡한 유전적 및 분자적 기반을 가진 희귀 질병을 연구하는 것을 포함합니다. DDI 솔루션은 유전 데이터, 환자 기록 및 임상 시험 결과를 포함할 수 있는 이러한 질병과 관련된 다양하고 복잡한 데이터 세트를 관리하고 분석하는 데 필수적입니다. 환자 등록부, 오믹스 데이터 및 임상 시험을 포함한 다양한 소스의 데이터를 통합하는 것은 희귀 의약품 연구에 매우 중요합니다. DDI 플랫폼은 이러한 이질적인 데이터 소스를 통합하고 조화시켜 포괄적인 분석을 용이하게 하는 기능을 제공합니다. 희귀 의약품 연구는 영향을 받는 개인의 수가 제한되어 있기 때문에 종종 환자 중심적 접근 방식이 필요합니다. DDI는 환자별 데이터 분석을 가능하게 하여 희귀 질병에 대한 맞춤형 치료법 개발을 지원합니다. DDI 솔루션은 희귀 의약품에 재활용될 수 있는 기존 약물을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 연구자들은 방대한 데이터 세트를 분석하여 승인된 약물 중에서 잠재적 후보를 발견하여 치료 개발을 가속화할 수 있습니다.

다양한 도구 세트 개발 증가

유전체학, 전사체학, 단백체학 및 대사체학을 위한 도구 개발에는 시스템 생물학 접근 방식을 위한 통합이 필요합니다. DDI 시스템은 다중 오믹스 데이터의 통합 및 분석을 가능하게 하여 포괄적인 연구를 지원합니다. 고함량 스크리닝 도구는 방대한 양의 이미지 기반 데이터를 생성합니다. DDI 솔루션은 이러한 데이터 세트를 효율적으로 관리하고 분석하는 데 필수적이며, 연구자들이 의미 있는 통찰력을 추출할 수 있도록 합니다.

다양한 모델링 및 시뮬레이션 도구는 화합물 특성, 약물 상호 작용 및 독성을 예측하는 데 사용됩니다. DDI는 모델링 결과를 약물 발견 파이프라인에 통합하는 것을 용이하게 합니다. AI 및 ML 도구는 표적 식별에서 약물 설계에 이르기까지 약물 발견에 점점 더 많이 사용되고 있습니다. DDI 플랫폼은 이러한 알고리즘을 구현하고 관리하기 위한 계산 인프라를 제공합니다. 약물 발견에서 도구의 다양성이 증가하는 것은 이 분야의 진화하는 특성과 첨단 기술의 도입을 반영합니다. DDI는 데이터 관리, 통합, 분석 및 시각화 기능을 제공하여 이러한 도구의 잠재력을 활용하는 데 중심적인 역할을 합니다. 약물 발견 프로세스가 더욱 복잡하고 데이터 중심이 되면서 효율적인 연구, 데이터 중심 의사 결정 및 성공적인 약물 개발을 보장하기 위해 정보학 솔루션에 대한 수요가 증가할 것으로 예상됩니다.

세그먼트별 통찰력

워크플로 통찰력

워크플로에 따라 시장은 약물 발견 및 약물 개발의 두 세그먼트로 나뉩니다. 2023년에는 정밀 의학 개발에 중점을 두었기 때문에 발견 정보학이 우세했습니다. 정밀 의학은 환자의 유전적 및 분자적 프로필을 기반으로 개인화된 의료 서비스를 제공하는 것을 포함합니다. PerkinElmer, Inc.와 같은 회사는 분석을 활용하여 약물 발견 프로세스를 신속하게 진행하는 발견 정보학 솔루션을 제공합니다.

서비스 통찰력

서비스를 기준으로 시장은 시퀀스 분석 플랫폼, 분자 모델링, 도킹, 임상 시험 데이터 관리 등으로 세분화됩니다. 2023년에 시퀀스 분석 플랫폼이 업계 리더로 부상했습니다. 예측 기간 내내 이 세그먼트는 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)을 보이는 동시에 선두 자리를 유지할 것으로 예상됩니다. 생물정보학 솔루션은 핵산, 단백질 및 기타 생물 분자 시퀀스의 1차 및 2차 데이터베이스를 만드는 데 광범위하게 활용됩니다. 정보학 소프트웨어는 게놈 시퀀싱 데이터의 마이닝 및 웨어하우징에 사용되어 잠재적인 약물 개발을 용이하게 할 유전자와 표적 단백질을 식별합니다. 또한 이 세그먼트의 성장은 기본 약물 발견 연구에서 CLUSTALW, BLAST, FASTA와 같은 다양한 데이터베이스 및 시퀀스 분석 도구를 활용하여 촉진됩니다.

지역별 통찰력

북미는 2023년에 글로벌 약물 발견 정보학 시장에서 가장 큰 점유율을 차지했습니다. 시장의 지역적 성장은 저명한 기업의 존재, 혁신적이고 진보된 R&D 도구의 빠른 채택, 감염성 질환의 유병률 증가를 포함한 여러 요인에 기인할 수 있습니다. 또한, 지역 기업들은 연구 협업과 합작 투자에 집중하고 있으며, 이는 가까운 미래에 시장 확장을 더욱 촉진할 것으로 예상됩니다. 예를 들어, Atomwise Inc.는 최근 A2i Therapeutics 및 OrganAi와 같은 기업과 협력하여 신경 과학, 종양학, 응고 장애, 감염성 질환 및 면역학과 같은 분야를 아우르는 협업 프로젝트의 포트폴리오를 확대한다고 발표했습니다.

최근 개발

• 2023년 11월, Boehringer Ingelheim은 IBM과 협력하여 IBM의 기초 모델 기술을 활용하여 선구적인 항체 발견 및 개발을 진행했습니다. Boehringer는 IBM이 만들고 사전 훈련한 생성 AI 모델을 사용하여 치료적 응용 프로그램을 위한 잠재적 항체를 식별합니다. 이 모델은 Boehringer가 제공한 추가 데이터를 사용하여 사용자 지정됩니다. 치료용 항체는 자가면역 및 감염성 질환, 암과 같은 질환을 치료하는 데 중요한 역할을 합니다. 그러나 발견 및 개발 프로세스는 복잡하고 시간이 많이 걸립니다.

주요 시장 참여자

• 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.