Генеративный ИИ на фармацевтическом рынке — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз на 2018–2028 гг. Сегментировано по типу препарата (малая молекула, большая молекула), по применению (клинические исследования, открытие лекарств, исследования и разработки, другие), по технологии (глубокое обучение, обработка естественного языка, метод запросов, обработка с учетом контекст

Обзор рынка

Глобальный генеративный ИИ на фармацевтическом рынке оценивается в 1,96 млрд долларов США в 2022 году и, как ожидается, будет прогнозировать устойчивый рост в прогнозируемый период с CAGR 27,62% до 2028 года. Глобальный генеративный ИИ на фармацевтическом рынке переживает волну преобразований, поскольку искусственный интеллект (ИИ) продолжает революционизировать фармацевтическую промышленность. Генеративный ИИ, подмножество ИИ, использует передовые алгоритмы и модели для создания нового ценного контента, и в фармацевтическом секторе он оказывается фактором, меняющим правила игры. Этот рынок характеризуется применением генеративного ИИ в разработке лекарств, молекулярном дизайне и оптимизации различных фармацевтических процессов. Одним из основных драйверов этого рынка является насущная потребность в разработке инновационных лекарств и срочность ускорения процесса открытия лекарств. Генеративный ИИ обеспечивает беспрецедентную эффективность открытия лекарств, прогнозируя потенциальных кандидатов на лекарства, оптимизируя молекулярные структуры и значительно сокращая время и затраты, связанные с традиционными методами. Фармацевтические компании все больше осознают потенциал генеративного ИИ в обнаружении новых терапевтических целей и ускорении идентификации ведущих соединений. Способность технологии анализировать огромные наборы данных, включая биологическую и химическую информацию, позволяет исследователям принимать решения на основе данных, повышая общий уровень успеха разработки лекарств.

Более того, глобальный рынок генеративного ИИ в фармацевтической отрасли является свидетелем сотрудничества и партнерства между фармацевтическими компаниями и поставщиками технологий ИИ. Это сотрудничество направлено на использование сильных сторон обоих секторов, объединяя фармацевтический опыт с передовыми возможностями ИИ для решения сложных задач в области открытия и разработки лекарств. На рынке также отмечается появление стартапов, специализирующихся на приложениях генеративного ИИ для фармацевтики, что привносит инновации и гибкость в отрасль. Поскольку регулирующие органы все больше признают потенциал генеративного ИИ в улучшении процессов разработки лекарств, рынок, вероятно, будет расти и дальше.

Однако такие проблемы, как проблемы конфиденциальности данных, этические соображения и интерпретируемость результатов, полученных с помощью ИИ, — это проблемы, которые отрасль должна решить, чтобы способствовать широкому внедрению. Глобальный генеративный ИИ на фармацевтическом рынке готов к значительному расширению, поскольку фармацевтические компании стремятся оставаться конкурентоспособными в быстро меняющейся среде. Обещая более быстрое открытие лекарств, снижение затрат на разработку и повышение показателей успешности клинических испытаний, генеративный ИИ меняет будущее фармацевтических исследований и разработок.

Ключевые драйверы рынка

Ускоренное открытие и разработка лекарств

Ускоренное открытие и разработка лекарств стали катализатором замечательного роста глобального генеративного ИИ на фармацевтическом рынке. Традиционные методы открытия лекарств часто являются длительными и ресурсоемкими, при этом значительное количество потенциальных кандидатов на лекарства не проходит различные стадии разработки. Генеративный ИИ устраняет это узкое место, используя мощь передовых алгоритмов для быстрого анализа огромных наборов данных. Это ускорение особенно заметно на ранних этапах разработки лекарств, где модели генеративного ИИ предсказывают потенциальных кандидатов на лекарства и оптимизируют молекулярные структуры с поразительной скоростью и точностью. Эффективно ориентируясь в обширном ландшафте биологических и химических данных, генеративный ИИ позволяет фармацевтическим исследователям выявлять перспективные соединения за малую часть времени, которое потребовалось бы при использовании традиционных подходов. Это ускорение не только ускоряет общий процесс разработки лекарств, но и значительно снижает сопутствующие расходы, делая внедрение генеративного ИИ привлекательным предложением для фармацевтических компаний, стремящихся к эффективности и конкурентоспособности в быстро развивающейся отрасли.

Вклад генеративного ИИ в ускорение разработки лекарств выходит за рамки начальных этапов, охватывая оптимизацию и уточнение на протяжении всего жизненного цикла разработки лекарств. Технология помогает в разработке клинических испытаний, помогая исследователям определять оптимальные группы пациентов, уточнять критерии включения и повышать вероятность успешных результатов испытаний. Используя идеи генеративного ИИ, фармацевтические компании могут принимать решения на основе данных на каждом этапе, сокращая время и ресурсы, необходимые для клинической разработки. Это ускорение имеет решающее значение, особенно при решении неотложных медицинских потребностей и быстром реагировании на возникающие проблемы здравоохранения, где своевременный доступ к эффективным методам лечения имеет первостепенное значение.

Более того, скорость и эффективность, достигнутые генеративным ИИ в разработке лекарств, соответствуют стремлению отрасли к персонализированной медицине. Адаптация лечения к индивидуальным профилям пациентов требует тонкого понимания сложных биологических взаимодействий, и генеративный ИИ отлично справляется с расшифровкой этих запутанных взаимосвязей в обширных наборах данных. Эта возможность не только ускоряет определение персонализированных вариантов лечения, но и способствует развитию прецизионной медицины, где методы лечения точно настраиваются в соответствии с уникальными характеристиками каждого пациента.

Оптимизация процессов разработки и производства лекарственных средств

Глобальный генеративный ИИ на фармацевтическом рынке переживает значительный подъем благодаря своей ключевой роли в оптимизации процессов разработки и производства лекарственных средств. Традиционно разработка и производство лекарственных средств были сложными процессами, требующими тщательного экспериментирования и итеративного совершенствования. Генеративный ИИ меняет этот ландшафт, используя передовые алгоритмы для анализа сложных взаимодействий в фармацевтических формулах. Эта технология позволяет прогнозировать и оптимизировать лекарственные формулы с беспрецедентной скоростью и точностью. Исследуя множество переменных и параметров, модели генеративного ИИ могут предлагать формулы, которые повышают стабильность, растворимость и биодоступность лекарственных средств. Это не только ускоряет процесс разработки рецептур, но и способствует разработке более эффективных и удобных для пациентов лекарственных препаратов.

В производственных процессах генеративный ИИ играет важную роль в оптимизации условий производства, обеспечении согласованности и минимизации отклонений. Способность технологии анализировать большие наборы данных, включая информацию о сырье, производственном оборудовании и параметрах процесса, позволяет ей определять оптимальные параметры производства. Такая оптимизация приводит к повышению эффективности производства фармацевтических препаратов, снижению затрат и повышению общего качества производства. Генеративный ИИ также играет решающую роль в решении проблем, связанных с масштабированием, гарантируя, что успешные в лабораторных масштабах рецептуры могут быть легко перенесены в более крупные производственные масштабы.

Кроме того, генеративный ИИ облегчает исследование инновационных механизмов доставки лекарств, включая нанотехнологии и персонализированные системы доставки лекарств. Генеративный ИИ способствует разработке наиболее эффективных методов доставки на основе характеристик пациента и природы терапевтического агента, генерируя информацию о наиболее эффективных методах доставки лекарств. Этот персонализированный подход не только улучшает приверженность пациентов и результаты, но и соответствует растущей тенденции к точной медицине в фармацевтической промышленности.

Оптимизация процессов разработки и производства лекарств, обусловленная генеративным ИИ, соответствует постоянному стремлению фармацевтической промышленности к эффективности, рентабельности и качеству при разработке лекарств. Поскольку спрос на новые и улучшенные фармацевтические продукты усиливается, генеративный ИИ предоставляет мощный инструмент для оптимизации и улучшения методов разработки и производства.

Повторное использование лекарств и комбинированная терапия

Повторное использование лекарств и исследование комбинированной терапии стали ключевыми факторами в продвижении глобального генеративного ИИ на фармацевтическом рынке. Генеративный ИИ играет решающую роль в выявлении новых применений для существующих лекарств, известных как повторное использование лекарств, используя свою способность анализировать обширные наборы данных и прогнозировать потенциальное терапевтическое использование. Этот подход предлагает экономически эффективную и быструю альтернативу традиционной разработке лекарств, поскольку он использует богатство информации об одобренных лекарствах, их мишенях и связанных с ними биологических путях. Модели генеративного ИИ могут раскрывать новые показания для существующих лекарств, облегчая быструю идентификацию кандидатов для повторного использования и сокращая время, необходимое для клинической проверки.

Более того, на рынке наблюдается всплеск исследований комбинированной терапии, когда несколько лекарств стратегически объединяются для повышения эффективности или уменьшения побочных эффектов. Генеративный ИИ вносит свой вклад, прогнозируя синергические комбинации лекарств на основе сложных взаимодействий в биологических системах. Технология может анализировать обширные наборы данных, связанных с взаимодействием лекарств, молекулярными путями и данными о пациентах, предлагая понимание комбинаций, которые могут демонстрировать улучшенные терапевтические эффекты. Этот подход соответствует сдвигу в сторону персонализированной медицины, поскольку генеративный ИИ может адаптировать комбинированную терапию к индивидуальным профилям пациентов, оптимизируя результаты лечения.

Преимущества повторного использования лекарств и комбинированной терапии многогранны, и генеративный ИИ находится на переднем крае раскрытия их полного потенциала. Выявляя новые терапевтические применения для существующих лекарств, повторное использование лекарств снижает риски, связанные с разработкой совершенно новых соединений, часто ускоряя время, необходимое для выхода лекарства на рынок. С другой стороны, комбинированная терапия решает сложные проблемы заболеваний, которые не могут быть полностью решены с помощью лечения одним агентом, обеспечивая более комплексный подход к уходу за пациентами. Применение генеративного ИИ в этих областях повышает эффективность и показатели успешности стратегий повторного использования лекарств и комбинированной терапии, делая их более привлекательными для фармацевтических компаний, ищущих инновационные и эффективные решения для лечения.

Основные проблемы рынка

Проблема конфиденциальности и безопасности данных

Глобальный генеративный ИИ на фармацевтическом рынке сталкивается с серьезным препятствием в виде проблем конфиденциальности и безопасности данных. Поскольку фармацевтические компании все чаще используют технологии генеративного ИИ для ускорения процессов открытия и разработки лекарств, конфиденциальный характер используемых данных становится критической проблемой. Отрасль имеет дело с огромным массивом конфиденциальной информации, включая данные пациентов, патентованные молекулярные структуры и результаты клинических испытаний. Потенциальное неправомерное использование или несанкционированный доступ к этим данным представляет существенную угрозу, препятствуя бесшовной интеграции генеративного ИИ в фармацевтические исследования.

Одной из основных проблем в контексте конфиденциальности данных является риск непреднамеренных утечек данных. Обширные наборы данных, используемые моделями генеративного ИИ, могут включать личную и медицинскую информацию, что делает их привлекательными целями для кибератак. Несанкционированный доступ к такой информации не только ставит под угрозу конфиденциальность пациентов, но и подвергает фармацевтические компании юридическим и нормативным последствиям. В результате растет потребность в надежных мерах кибербезопасности для защиты целостности и конфиденциальности конфиденциальных данных, используемых в приложениях генеративного ИИ.

Более того, соблюдение правил защиты данных, таких как Общий регламент по защите данных (GDPR) в Европе и Закон о переносимости и подотчетности медицинского страхования (HIPAA) в США, добавляет еще один уровень сложности. Приложения генеративного ИИ в фармацевтике должны ориентироваться в этих строгих нормативных рамках, чтобы гарантировать, что сбор, обработка и хранение конфиденциальных данных соответствуют установленным правилам. Достижение и поддержание соответствия этим нормам требует всестороннего понимания как технологий ИИ, так и тонкостей законов о защите данных.

Интерпретируемость результатов, сгенерированных ИИ

Генеративный ИИ, особенно модели глубокого обучения, часто характеризуется своей природой черного ящика, что означает, что внутренняя работа алгоритмов сложна и нелегко понятна операторам-людям. В фармацевтическом секторе, где решения могут иметь серьезные последствия для здоровья пациентов, соблюдения нормативных требований и бизнес-результатов, природа черного ящика ИИ представляет собой значительную проблему. Заинтересованные стороны, включая исследователей, врачей и регулирующие органы, могут испытывать трудности с доверием к результатам, полученным с помощью этих алгоритмов, и их интерпретацией.

Фармацевтическая промышленность строго регулируется, и обеспечение соответствия нормативным стандартам имеет первостепенное значение. Однако отсутствие интерпретируемости результатов, сгенерированных ИИ, вызывает опасения по поводу соблюдения нормативных требований. Регулирующим органам необходимо понимать, как модели ИИ приходят к выводам, чтобы гарантировать, что решения соответствуют этическим нормам и стандартам безопасности. Невозможность интерпретировать результаты, полученные с помощью ИИ, усложняет процесс получения одобрения регулирующих органов на новые препараты и методы лечения, препятствуя широкому внедрению генеративного ИИ в фармацевтические исследования и разработки.

Доверие является краеугольным камнем любой успешной интеграции технологий, а проблема интерпретируемости напрямую влияет на доверие заинтересованных сторон к результатам, полученным с помощью ИИ. Исследователи, врачи и лица, принимающие решения, могут не решиться полагаться на идеи, полученные с помощью ИИ, если они не могут понять, как система приходит к своим выводам. Это ограниченное доверие может помешать принятию генеративного ИИ в таких критически важных областях, как разработка лекарств, где прозрачность и подотчетность имеют решающее значение для успеха.

Основные тенденции рынка

Усиление внимания к персонализированной медицине

Глобальный фармацевтический рынок переживает революционный сдвиг, вызванный растущим вниманием к персонализированной медицине, тенденцией, которая значительно стимулирует принятие генеративного искусственного интеллекта (генеративного ИИ). Поскольку фармацевтическая промышленность осознает ограничения универсального лечения, все больше внимания уделяется адаптации терапии к индивидуальным пациентам на основе их уникального генетического состава, истории болезни и конкретных характеристик.

Генеративный ИИ становится ключевым фактором в этом изменении парадигмы, предлагая передовые алгоритмы, способные анализировать обширные и разнообразные наборы данных для создания персонализированных вариантов лечения. Используя генеративный ИИ, фармацевтические исследователи могут определять оптимальные кандидаты на лекарственные препараты, которые соответствуют определенным генетическим и биологическим маркерам отдельных пациентов. Эта тенденция не только повышает эффективность лечения, но и сводит к минимуму потенциальные побочные эффекты, что приводит к более целенаправленным и эффективным терапевтическим вмешательствам.

Пересечение генеративного ИИ и персонализированной медицины прокладывает путь к новой эре в здравоохранении, где методы лечения точно подбираются с учетом индивидуальных потребностей пациентов, что обеспечивает беспрецедентный уровень эффективности и ухода за пациентами. По мере усиления внимания к персонализированной медицине глобальный генеративный ИИ на фармацевтическом рынке готов к устойчивому росту, предлагая преобразующие решения проблем традиционной разработки лекарств и позиционируя себя как краеугольный камень будущего здравоохранения.

Интеграция генеративного ИИ в повторное использование лекарств

Интеграция генеративного искусственного интеллекта (генеративного ИИ) в повторное использование лекарств является динамичной тенденцией, которая значительно продвигает глобальный генеративный ИИ на фармацевтическом рынке. Перепрофилирование лекарств или перепозиционирование существующих лекарств для новых терапевтических применений приобрело известность как стратегия ускорения разработки методов лечения различных заболеваний.

Генеративный ИИ играет ключевую роль в этом процессе, используя свою способность анализировать обширные наборы данных, включая результаты клинических испытаний, молекулярные структуры и биологические пути. Используя сложные алгоритмы, генеративный ИИ выявляет потенциальных кандидатов на лекарственные препараты для перепрофилирования, предлагая более эффективную и экономически выгодную альтернативу традиционным методам открытия лекарств. Эта тенденция особенно важна для удовлетворения неотложных медицинских потребностей и оптимизации использования существующих фармацевтических ресурсов.

Способность генеративного ИИ быстро просеивать огромные объемы данных, прогнозировать потенциальные взаимодействия лекарств и предлагать новые терапевтические применения меняет ландшафт разработки лекарств. Эта интеграция не только ускоряет выявление жизнеспособных кандидатов, но и способствует общей устойчивости фармацевтических исследований и разработок. Поскольку фармацевтическая промышленность осознает ценность повторного использования существующих лекарств для решения новых проблем здравоохранения, интеграция генеративного ИИ в повторное использование лекарств способствует созданию климата инноваций, эффективности и оптимизации ресурсов. Эта тенденция готова сыграть решающую роль в формировании будущего фармацевтических исследований, предлагая новые решения сложных медицинских проблем и способствуя дальнейшему росту мирового рынка генеративного ИИ в фармацевтическом секторе.

Сегментарные идеи

Сведения о типах лекарств

В зависимости от типа лекарства малые молекулы стали доминирующим сегментом на мировом рынке для

Прикладных идей

В зависимости от сферы применения открытие лекарств стало доминирующим сегментом на мировом рынке для глобального генеративного ИИ на фармацевтическом рынке в 2022 году

Региональные идеи

Северная Америка стала доминирующим игроком на мировом генеративном ИИ на фармацевтическом рынке в 2022 году, удерживая наибольшую долю рынка. Северная Америка, особенно Соединенные Штаты, обладают высокоразвитой технологической инфраструктурой. В регионе расположено множество фармацевтических и биотехнологических компаний, которые являются первопроходцами в области передовых технологий, включая генеративный ИИ. Наличие хорошо зарекомендовавших себя научно-исследовательских и опытно-конструкторских центров способствует лидерству Северной Америки в области внедрения инновационных решений, таких как генеративный ИИ, в фармацевтические процессы. Североамериканские фармацевтические компании часто участвуют в стратегическом сотрудничестве и партнерстве с поставщиками технологий, в том числе специализирующимися на генеративном ИИ. Такое сотрудничество способствует обмену опытом, ресурсами и технологиями, способствуя инновациям и интеграции передовых решений ИИ в процесс открытия, разработки и производства лекарств.

Последние разработки

• В январе 2022 года Sanofi и Exscientia заключили соглашение о лицензионном и исследовательском партнерстве, направленное на совместную разработку до 15 новых кандидатов на основе малых молекул, нацеленных на лечение онкологических и иммунологических заболеваний, с использованием платформы Exscientia на основе ИИ. Ожидается, что инициативы, предпринятые лидерами отрасли, приведут к существенному росту в этом сегменте в течение прогнозируемого периода.
• В июне 2023 года компания Sumitomo Pharma Co., Ltd. представила диалоговый инструмент на базе генеративного искусственного интеллекта. Этот интерактивный онлайн-инструмент, похожий на «ChatGPT» от OpenAI Inc., использует движок искусственного интеллекта OpenAI с определенными параметрами, ограничивающими использование данных OpenAI в других целях. Инструмент предназначен для использования всеми сотрудниками компании.

Ключевые игроки рынка

• AstraZenecaPlc
• Nvidia
• Baidu
• Johnson& Johnson
• Sanofi
• Adaptyv Bio