약물 발견 시장에서의 AI - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 2018-2028, 구성 요소 유형(소프트웨어 및 서비스), 약물 유형(소분자 및 대분자), 응용 프로그램 유형(임상 전 테스트, 약물 최적화 및 재활용, 타겟 식별, 후보자 스크리닝 및 기타), 치료 영역(종양학, 신경 퇴행성 질환, 심혈관 질환, 희귀 질환 및 기타), 지역 및 경쟁별로 세분화

시장 개요

글로벌 AI in Drug Discovery Market은 USD로 평가됨

주요 시장 동인

약물 연구 프로세스에 소요되는 절대 시간 감소

약물 발견 프로세스에 필요한 전체 시간을 줄이려는 욕구가 커지면서 제약 발견 분야에서 인공지능(AI)에 대한 수요가 크게 증가하여 시장 성장이 가속화될 것입니다. 전통적인 동물 모델은 일반적으로 인간이 평가하기 전에 화합물을 식별하고 최적화하는 데 3~5년이 걸리지만 AI 기반 스타트업은 잠재적으로 며칠 또는 몇 달 만에 신약을 발견하고 개발할 수 있습니다. 또한 의료 예산이 증가하고 의료 인프라가 발전하면서 시장 확장에 큰 원동력이 될 것입니다. 약물 활동을 효율적으로 탐색하기 위한 인공지능(AI) 도입이 증가함에 따라 약물 개발 산업에서 인공지능(AI)에 대한 수요가 증가할 것입니다. 기존의 약물 발견 프로세스는 시간이 많이 걸리고 비용이 많이 들며 실패하기 쉽다는 특징이 있습니다. 반면 AI 기반 접근 방식은 화합물 스크리닝, 리드 최적화, 임상 시험 설계를 포함한 약물 발견의 중요한 단계를 간소화하여 효율성을 높이고 비용을 절감할 수 있는 기회를 제공합니다. AI 알고리즘을 활용하면 광범위한 화합물 라이브러리를 신속하게 분석하고 후보군을 효율적으로 우선 순위 지정하고 정확한 속성 예측을 수행하여 신속하고 효과적인 약물 개발을 촉진할 수 있습니다.

빅 테크와 제약 회사가 함께 투자

제약 산업에서 사용되는 방대한 데이터 세트에서 Microsoft의 AI 알고리즘을 활용하기 위해 Novartis와 컴퓨터 회사는 2019년에 시작하여 수년간 지속되는 전략적 계약을 체결했습니다. 두 기관은 이미지 분석과 생성적 방법을 사용하여 개인화된 의학을 발전시키고 세포 및 유전자 치료를 개선하려는 의도를 표명했습니다. 4월, 그래픽 처리 장치의 저명한 제조업체이자 AI 역량을 적극적으로 발전시키는 회사인 엔비디아는 슈뢰딩거와 협력하여 분자 예측에서 소프트웨어의 예측 기능을 가속화하고 향상시켰습니다. 이러한 요소들은 약물 발견 시장에서 AI에 상당한 영향을 미칩니다. 지난 10년 동안 약물 발견 및 개발을 위한 AI 기반 방법론을 중심으로 설립된 수많은 기업 중 하나인 Exscientia는 최근 상당한 투자를 유치했습니다. 이러한 회사 중 일부는 잠재적인 소분자 약물 후보의 식별을 가속화하는 도구를 개발하고 있습니다. 예를 들어, Recursion Pharmaceuticals는 최초 공모에서 4억 3,600만 달러를 모금하여 AI를 활용하여 새로운 약물 개발에 정보를 제공할 수 있는 생물학적 통찰력을 발견하려는 목표로 방대한 양의 맞춤형 세포 행동 데이터를 생성했습니다. 또한 IBM, Microsoft, Google과 같은 IT 기업은 약물 발견 시장에서 AI의 발전을 강화하기 위해 제약 회사와 적극적으로 투자하고 재정적 협력을 하고 있습니다.

만성 질환의 발생률 증가

당뇨병, 만성 폐쇄성 폐질환(COPD), 관상 동맥 질환, 관절염, 천식, 간염, 암과 같은 만성 질환의 유병률은 전 세계 주요 지역에서 상당히 증가했습니다. 이는 노령 인구 증가(2050년까지 전 세계 인구의 20%를 초과할 것으로 예상), 라이프스타일의 진화, 급속한 도시화로 인한 식단 변화 때문일 수 있습니다. 국제 당뇨병 연맹에 따르면, 2021년에 당뇨병은 전 세계적으로 무려 5억 3,700만 명에게 영향을 미쳤습니다. 또한 2030년까지 연간 신규 암 발생 건수는 6억 4,300만 건에 달할 것으로 예상됩니다. 폐암은 아시아 태평양 지역에서 암 관련 사망의 주요 원인으로, 중국에서만 전체 사례의 50% 이상을 차지합니다. 자궁 경부암은 생활 방식 변화와 사회 문화적 요인에 크게 영향을 받습니다. 아시아 태평양 지역에서 유방암에 영향을 받는 주요 국가로는 인도, 태국, 중국이 있습니다.

기술 발전

기계 학습, 딥 러닝, 자연어 처리와 같은 AI 기술의 발전으로 복잡한 생물학적 데이터를 분석하고 해석하는 AI의 역량이 크게 향상되었습니다. 이러한 발전으로 유전체학, 단백체학, 임상 데이터를 포함한 다양한 데이터 소스의 통합이 용이해져 약물 발견에서 보다 포괄적인 통찰력과 신속한 의사 결정이 가능해졌습니다. 유전체 서열, 단백질 구조, 약물-표적 상호 작용을 포함하는 생물학적 데이터의 기하급수적 증가는 AI 기반 분석 및 모델링에 대한 풍부한 기회를 제공합니다. 대규모 데이터 세트의 가용성은 AI 알고리즘이 패턴을 식별하고, 화합물 특성을 예측하고, 혁신적인 가설을 생성할 수 있도록 하여 약물 발견에서 정보에 입각한 데이터 중심 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

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주요 시장 과제

데이터 품질 및 가용성

AI는 훈련 및 모델 개발을 위해 고품질, 다양하고 포괄적인 데이터에 크게 의존합니다. 그러나 신뢰할 수 있고 잘 정리된 데이터 세트의 가용성을 보장하는 것은 어려울 수 있으며, 특히 데이터 프라이버시, 지적 재산권 및 규제 고려 사항이 중요한 요소인 약물 발견 분야에서 더욱 그렇습니다. 다양한 환자 집단과 질병 유형을 포함하는 대규모의 대표적인 데이터 세트에 대한 액세스를 얻는 것은 AI 주도 약물 발견 노력에 장애물이 될 수 있습니다. AI 알고리즘, 특히 딥 러닝 모델은 종종 "블랙박스" 역할을 하여 예측이나 권장 사항의 근거를 해석하기 어렵게 만듭니다. 투명하고 설명 가능한 의사 결정이 중요한 약물 발견 분야에서 해석 가능성의 부족은 규제 기관, 임상의 및 환자 사이에 우려를 불러일으킬 수 있습니다. AI 모델의 해석 가능성 과제를 해결하는 것은 이 분야에서 신뢰와 수용을 촉진하는 데 필수적입니다. AI 기반 모델을 검증하고 규제 표준을 준수하는 것은 약물 발견 산업에서 과제를 제시합니다. 규제 기관은 일반적으로 신약의 안전성과 효능을 보장하기 위해 높은 수준의 증거와 검증을 요구합니다. AI 모델은 엄격한 표준을 충족하고 다양한 데이터 세트에서 강력한 성능을 입증하여 규제 승인을 받아야 합니다. 약물 발견에서 AI의 고유한 고려 사항을 적절히 해결하는 규제 프레임워크를 개발하는 것은 광범위한 채택을 촉진하는 데 필수적입니다.

기술적 과제

인공지능과 머신 러닝은 여러 측면에서 상당한 발전을 이루었습니다. 그러나 데이터 세트의 품질은 약물 개발에 AI 방법을 활용하는 데 여전히 큰 장애물입니다. 수많은 까다로운 데이터 세트가 존재한다는 것은 약물 발견에서 AI 사용을 발전시키는 데 있어 협력의 중요성을 강조합니다. 데이터 소유권 및 기밀성과 관련된 까다로운 문제를 해결하는 것이 중요합니다. 이 분야에서 강력한 초기 리드가 부족함에도 불구하고 현재 기술을 회고적으로 검증하고 최적화하려는 노력이 계속되고 있습니다.

주요 시장 동향

R&D 벤처 확대

연구 개발 활동 확대와 클라우드 기반 서비스 및 애플리케이션 활용 증가는 약물 발견 시장에서 인공 지능(AI)의 성장에 유리한 전망을 제시합니다. 신흥국의 수요 증가와 생명 공학 산업의 발전은 약물 발견 시장에서 AI의 개발 속도를 더욱 가속화할 것입니다. COVID-19 팬데믹은 약물 개발 분야에서 인공 지능의 사용을 크게 촉진했으며, COVID-19 치료를 위한 기존 약물의 식별 및 스크리닝에서 광범위하게 적용된 것에서 입증되었습니다. AI는 SARS-CoV, HIV, SARS-CoV-2, 인플루엔자 바이러스 등과 같은 다양한 질병의 예방을 위한 활성 물질을 식별하는 데 효과적인 것으로 입증되었습니다. 팬데믹 동안 전 세계 경제는 시간과 비용이 많이 드는 전통적인 백신 발견 프로세스 대신 AI 기반 약물 발견에 의존했으며, 이는 약물 발견 시장에서 AI의 성장에 기여했습니다.

맞춤형 의학 및 정밀 의료

AI는 유전 정보, 임상적 매개변수, 라이프스타일 요인을 포함한 환자 데이터를 통합하여 맞춤형 의학을 혁신할 잠재력이 있습니다. AI 알고리즘은 이 데이터를 분석하여 환자 하위 그룹을 식별하고, 치료에 대한 개별 반응을 예측하고, 치료 전략을 최적화할 수 있습니다. 고유한 특성에 따라 개별 환자에게 치료를 맞춤화하는 기능은 치료 결과를 개선하고, 부작용을 최소화하고, 환자 치료를 최적화하는 정밀 의료 접근 방식을 가능하게 합니다. 이 혁신적인 사용 사례는 질병 진단, 모니터링 및 치료에 혁신을 일으켜 보다 효과적이고 개인화된 치료적 개입으로 이어질 잠재력이 있습니다. 적합한 약물 표적을 식별하고 검증하는 것은 약물 발견 프로세스에서 중요한 단계입니다. 유전체학, 단백체학 및 임상 데이터와 같은 복잡한 생물학적 데이터를 분석하여 AI 알고리즘은 잠재적 표적을 식별하고 생물학적 메커니즘을 밝힐 수 있습니다. 다양한 데이터 소스를 통합하고 머신 러닝 기술을 활용함으로써 AI는 새로운 약물 표적을 발견하고 특정 질병과의 관련성을 검증하며 약물 개발의 성공 가능성을 예측할 수 있습니다. 이 사용 사례는 연구자가 치료 성공 가능성이 더 높은 표적에 노력을 집중할 수 있도록 지원합니다.

세그먼트별 통찰력

구성 요소 유형 통찰력

약물 발견 시장에서 AI는 구성 요소 유형을 기준으로 소프트웨어와 서비스로 분류됩니다. 시장 점유율 측면에서 서비스 부문은 2022년에 글로벌 약물 발견 서비스 시장에서 AI를 지배하고 2022년에서 2028년 사이에 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. 이 시장 부문의 성장은 주로 AI 서비스와 관련된 이점과 최종 사용자 사이에서 AI 서비스에 대한 강력한 수요에 의해 주도됩니다. 게다가 소프트웨어 부문도 약물 발견 분야에서 AI 분야에서 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 여러 신흥 기업이 딥 러닝 혁신 솔루션과 생성 모델 개발에 주력하고 있습니다. 이러한 발전으로 기존 데이터를 활용하여 실리코에서 최적화할 수 있는 분자를 설계할 수 있으며, 이는 소분자 발견 프로젝트의 모든 성공 기준을 충족합니다. 예를 들어, Makya는 리간드 및 구조 기반 프로젝트를 위한 다중 매개변수 최적화에 특히 중점을 둔 AI 기반 신약 발견을 위한 사용자 친화적인 SaaS 플랫폼입니다.

치료 영역 통찰력

치료 영역 측면에서 종양학 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)을 경험할 것으로 예상됩니다. 이는 다양한 형태의 암 치료를 위한 약물 발견에 AI를 도입하는 것이 증가하고, 종양학 파이프라인에 유망한 약물이 상당히 많고, 종양학 약물을 발견하고 개발하는 데 AI를 사용하는 것이 증가하고, 대형 제약 회사와 AI 공급업체 간의 협업이 증가하는 데 기인할 수 있습니다. 이러한 요인은 주로 이 부문의 성장을 주도하고 있습니다.

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지역 통찰력

북미는 주로 제약 분야에서 AI 기술의 높은 채택, 상당한 환자 풀, 만성 및 감염성 질환의 높은 유병률, 첨단 의료 인프라, 이 지역에서 AI와 약물 발견에 대한 활발한 임상 연구 및 시험으로 인해 시장을 지배할 태세에 있습니다. 특히 미국은 대사 및 생활 방식 질환의 유병률이 높습니다. CDC의 보고에 따르면 2022년에 미국 성인 1억 3,000만 명 이상이 당뇨병을 앓을 것입니다. 또한 국립보건원에 따르면 만성 신장 질환은 미국 성인 7명 중 1명에게 영향을 미칩니다. 텍사스 대학교 MD 앤더슨 암 센터, 헌츠빌에 있는 앨라배마 대학교, 옥스퍼드 대학교, 던디 대학교 등 저명한 연구 및 학술 기관은 AI를 약물 발견 연구에 통합하고 있습니다. 이 지역의 약물 발견 시장에서 인공지능의 성장은 주요 개발과 미국 내 시장 참여자의 높은 집중으로 더욱 촉진되었습니다. 예를 들어, 2021년 11월, Google의 모회사인 Alphabet은 첫 번째 약물 발견 회사로 ISOMORPHIC LABORATORIES를 공개했습니다. 마찬가지로, 2022년 9월, Microsoft는 Novo Nordisk와 협력 계약을 체결하여 데이터 과학 분석, 약물 발견 및 개발 활동을 위한 AI, 계산 및 클라우드 서비스를 제공했습니다. 또한, Johnson & Johnson의 계열사인 Janssen은 2022년 8월 SRI International과 협력하여 소분자 약물 발견을 위한 SRI의 SynFini AI 플랫폼을 활용한다고 발표했습니다. 이 지역의 이러한 지속적인 발전은 시장 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다.

최근 개발

• 2021년 2월, Exscientia와 옥스퍼드 대학교는 알츠하이머병 치료법을 연구하기 위해 협력할 것입니다.
• 2020년 10월부터 Beginning Therapeutics는 Genentech(미국)와 협력하여 다중 타겟 약물 개발을 위한 공동 노력을 기울였으며, Genesis의 고급 AI 역량을 활용하여 다양한 질병에 대한 잠재적인 치료법을 식별했습니다.
• 2021년 3월, Iktos와 Pfizer는 Pfizer의 선택된 소분자 이니셔티브를 위해 Iktos의 AI 기반 약물 설계 도구를 활용하기로 합의했습니다.

주요 시장 참여자