Рынок информатики для поиска лекарств — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированный по режиму (внутренний, аутсорсинг), по рабочему процессу (открытие, разработка), по услугам (платформы анализа последовательностей, молекулярное моделирование, стыковка, управление данными клинических испытаний, другие), по конечному пользователю (фармацевтические и биотехнол

Обзор рынка

Глобальный рынок информатики открытия лекарств был оценен в 3,18 млрд долларов США в 2023 году и, как ожидается, будет прогнозировать устойчивый рост в прогнозируемый период со среднегодовым темпом роста 9,40% до 2029 года. Информатика открытия лекарств — это передовое технологическое решение, используемое для анализа и интерпретации огромных объемов биохимических данных. Она служит важнейшим приложением вычислительных и информационных технологий, ускоряя и оптимизируя процесс открытия лекарств. Информатика охватывает использование компьютерных алгоритмов и аналитики данных для экономически эффективного и действенного проектирования, разработки и тестирования новых лекарств. Эта междисциплинарная область объединяет химию, биологию, фармакологию, статистику и информатику, облегчая получение ценных идей из данных, полученных в клинических лабораториях для исследовательских целей. Благодаря широкому спектру программных и аппаратных инструментов для секвенирования, анализа целевых данных, визуализации данных, стыковки, молекулярного моделирования и защиты баз данных информатика открытия лекарств широко используется в учреждениях здравоохранения, фармацевтических и биотехнологических организациях и контрактных исследовательских организациях (CRO).

Ключевые движущие силы рынка

Технологические достижения в области интеллектуального анализа данных и аналитики

Интеллектуальный анализ данных и аналитика позволяют применять алгоритмы предиктивного моделирования и машинного обучения. Эти технологии могут определять потенциальных кандидатов на лекарственные препараты, прогнозировать их эффективность и расставлять приоритеты в соединениях для дальнейшего тестирования, ускоряя процесс открытия лекарств. Методы интеллектуального анализа данных могут раскрывать скрытые закономерности и взаимосвязи в биологических данных, помогая исследователям определять потенциальные цели для лекарственных препаратов. Интегрируя геномные, протеомные и другие омиксные данные, информационные инструменты могут точно определять ключевые молекулы, участвующие в заболеваниях. Виртуальный скрининг химических соединений является критически важным аспектом открытия лекарств. Расширенная аналитика может быстро оценить потенциал тысяч соединений, сужая выбор для экспериментального тестирования. Это экономит время и ресурсы. Добыча данных и аналитика могут оптимизировать дизайн клинических испытаний и набор пациентов. Анализируя данные пациентов, исследователи могут определять подходящих кандидатов и прогнозировать реакцию пациентов на конкретные методы лечения, сокращая расходы на испытания и сроки. Аналитика может отслеживать данные клинических испытаний на предмет нежелательных явлений и проблем безопасности. Раннее обнаружение потенциальных проблем позволяет своевременно вмешаться, обеспечивая безопасность пациентов и соблюдение нормативных требований.

Расширение НИОКР в области открытия лекарств

НИОКР в области открытия лекарств генерируют огромные объемы сложных данных, включая геномную, протеомную, химическую и клиническую информацию. Системы DDI необходимы для управления, анализа и получения информации из этих огромных наборов данных, что делает их бесценными для исследователей. Достижения в области высокопроизводительных методов скрининга ускорили получение экспериментальных данных о потенциальных кандидатах на лекарства. Инструменты DDI помогают исследователям эффективно обрабатывать и интерпретировать эти данные, ускоряя процесс открытия лекарств. Современное открытие лекарств часто включает интеграцию данных мульти-омики (геномики, протеомики, метаболомики и т. д.) для определения целей лекарств и понимания механизмов заболеваний. Платформы DDI предлагают возможность интегрировать и анализировать разнообразные наборы данных омики. Усилия в области НИОКР все больше полагаются на предиктивное моделирование и алгоритмы машинного обучения для определения потенциальных кандидатов на лекарства, прогнозирования их эффективности и оптимизации свойств соединений. Системы DDI предоставляют вычислительную инфраструктуру, необходимую для этих расширенных анализов. Виртуальный скрининг химических соединений in silico является экономически эффективным подходом для определения потенциальных кандидатов на лекарства. Инструменты DDI облегчают виртуальный скрининг, моделируя взаимодействия соединений с целевыми белками и прогнозируя сродство связывания.

Увеличение расходов на исследования

Фармацевтическая и биотехнологическая отрасли генерируют огромные объемы данных в своей исследовательской деятельности. Это включает геномику, протеомику, библиотеки химических соединений, данные клинических испытаний и многое другое. Увеличение расходов на исследования позволяет организациям генерировать еще больше данных, что требует передовых информационных решений для эффективного управления и анализа этой информации. Более высокие расходы на исследования позволяют внедрять передовые аналитические методы и технологии. Фармацевтические и биотехнологические компании могут инвестировать в современные инструменты информатики, которые обеспечивают более сложные возможности добычи данных, машинного обучения и предиктивной аналитики.

Растущие инвестиции в исследования в области информатики со стороны фармацевтического и биотехнологического секторов являются одним из ключевых факторов, стимулирующих расширение и спрос на рынке информатики для поиска лекарств. Кроме того, растущая поддержка исследований редких заболеваний и орфанных препаратов в сочетании с акцентом на программное обеспечение для поиска лекарств дополнительно способствуют росту рынка в прогнозируемый период с 2024 по 2029 год. Более того, внедрение инновационных инструментов Insilco некоторыми организациями наряду с ростом хронических заболеваний, таких как сердечно-сосудистые заболевания, онкология, сахарный диабет и другие инфекционные заболевания, способствуют развитию рынка. Кроме того, достижения в версиях программного обеспечения для обработки, агрегации, анализа и визуализации данных играют значительную роль в поддержании роста рынка информатики для поиска лекарств. Более широкое использование облачных сервисов обеспечивает многообещающую траекторию роста отрасли в прогнозируемый период. Расширение биотехнологической отрасли, рынка биопрепаратов и присутствие ведущих фармацевтических и биотехнологических компаний в сочетании с истечением срока действия патентов открывают существенные возможности для роста рынка в прогнозируемый период с 2024 по 2029 год.

Увеличение числа клинических испытаний

Растущее число клинических испытаний генерирует значительный объем данных, включая истории болезни пациентов, медицинские изображения, результаты лабораторных исследований и электронные медицинские карты. Информатические платформы необходимы для эффективного управления, интеграции и анализа этих сложных наборов данных. Клинические испытания все больше фокусируются на стратификации пациентов для выявления субпопуляций, которые по-разному реагируют на лечение. Системы DDI помогают исследователям анализировать разнообразные данные пациентов для выявления соответствующих биомаркеров и адаптации терапии к конкретным группам пациентов. Включение реальных данных клинических испытаний в процессы разработки лекарств становится все более распространенным. Инструменты информатики облегчают интеграцию этих разнообразных данных, позволяя исследователям подтверждать результаты в реальных популяциях пациентов. Решения в области информатики помогают в наборе пациентов, определяя подходящих участников на основе критериев испытаний и данных о реальных пациентах. Это оптимизирует процесс набора и сокращает задержки в испытаниях. Безопасность лекарств является критически важным аспектом клинических испытаний. Системы DDI помогают отслеживать нежелательные явления и сигналы безопасности в режиме реального времени, обеспечивая безопасность пациентов и соответствие нормативным требованиям. Помимо завершения испытаний, инструменты информатики имеют решающее значение для анализа данных после испытаний, включая долгосрочные данные наблюдения и реальные доказательства, полученные пациентами, которые участвовали в испытаниях.

Основные проблемы рынка

Высокие цены и стоимость настройки программного обеспечения для информатики

Фармацевтические и биотехнологические компании, особенно небольшие и стартапы, могут иметь ограниченные бюджеты на закупку и внедрение программного обеспечения. Высокие цены могут быть непомерными, что затрудняет для этих организаций инвестирование в решения DDI. Значительные первоначальные затраты на настройку и лицензионные сборы за программное обеспечение отвлекают ресурсы от других критически важных аспектов исследований и разработок в области открытия лекарств. Организации могут не решаться выделять значительную часть своих бюджетов на программное обеспечение для информатики. Стоимость программного обеспечения DDI может перевесить его предполагаемые преимущества для некоторых организаций, особенно если они не уверены в способности программного обеспечения ускорить открытие лекарств или улучшить результаты исследований. Помимо первоначальных затрат на установку, организации должны учитывать текущие расходы на обслуживание, поддержку и лицензионные сборы. Общая стоимость владения с течением времени может стать значительным бременем. Небольшие фармацевтические и биотехнологические компании, которые могут иметь ограниченные финансовые ресурсы, могут быть особенно чувствительны к высоким ценам и затратам на установку. Это может привести к задержке или ограничению принятия DDI среди МСП.

Нехватка квалифицированных специалистов

Внедрение программного обеспечения для информатики открытия лекарств часто требует специальных навыков для настройки, конфигурирования и интеграции с существующими системами. Нехватка квалифицированных специалистов может привести к задержкам и трудностям при развертывании программного обеспечения. Адаптация программного обеспечения DDI к конкретным исследовательским потребностям и рабочим процессам организации часто требует знаний в области информатики и биоинформатики. Без квалифицированных специалистов организации могут столкнуться с трудностями при настройке программного обеспечения для максимальной эффективности. Эффективное управление данными имеет решающее значение для открытия лекарств, и специалисты DDI необходимы для обеспечения качества, интеграции и безопасности данных. Отсутствие таких экспертов может привести к проблемам и ошибкам, связанным с данными. Программное обеспечение DDI часто обладает мощными возможностями для анализа данных, предиктивного моделирования и виртуального скрининга. Квалифицированные специалисты необходимы для использования этих функций в полной мере, оптимизируя результаты исследований.

Основные тенденции рынка

Растущая потребность в исследованиях орфанных препаратов

Исследования орфанных препаратов часто включают изучение редких заболеваний со сложной генетической и молекулярной основой. Решения DDI необходимы для управления и анализа разнообразных и сложных наборов данных, связанных с этими заболеваниями, которые могут включать генетические данные, истории болезни пациентов и результаты клинических испытаний. Интеграция данных из различных источников, включая реестры пациентов, данные омики и клинические испытания, имеет решающее значение в исследовании орфанных препаратов. Платформы DDI предоставляют возможность интегрировать и гармонизировать эти разрозненные источники данных, облегчая комплексный анализ. Исследования орфанных препаратов часто требуют подхода, ориентированного на пациента, из-за ограниченного числа затронутых лиц. DDI позволяет анализировать данные, специфичные для пациента, поддерживая разработку персонализированной терапии редких заболеваний. Решения DDI могут помочь в идентификации существующих препаратов, которые могут быть повторно использованы для орфанных заболеваний. Анализируя большие наборы данных, исследователи могут выявлять потенциальных кандидатов среди одобренных лекарств, ускоряя разработку лечения.

Расширение разработки разнообразного набора инструментов

Разработка инструментов для геномики, транскриптомики, протеомики и метаболомики требует интеграции для системно-биологического подхода. Системы DDI позволяют интегрировать и анализировать данные мультиомики, поддерживая комплексные исследования. Высококонтентные инструменты скрининга генерируют большие объемы данных на основе изображений. Решения DDI имеют решающее значение для эффективного управления и анализа этих наборов данных, позволяя исследователям извлекать значимые идеи.

Различные инструменты моделирования и имитации используются для прогнозирования свойств соединений, взаимодействия лекарственных средств и токсичности. DDI облегчает интеграцию результатов моделирования в процесс разработки лекарственных средств. Инструменты ИИ и МО все чаще используются для разработки лекарственных средств, от идентификации целей до разработки лекарственных средств. Платформы DDI предоставляют вычислительную инфраструктуру для внедрения и управления этими алгоритмами. Растущее разнообразие инструментов в области разработки лекарственных средств отражает развивающийся характер этой области и внедрение передовых технологий. DDI играет центральную роль в использовании потенциала этих инструментов, предоставляя возможности управления данными, интеграции, анализа и визуализации. Поскольку процесс открытия лекарств становится все более сложным и управляемым данными, ожидается, что спрос на информационные решения будет расти для обеспечения эффективных исследований, принятия решений на основе данных и успешной разработки лекарств.

Сегментарные аналитические данные

Аналитические данные рабочего процесса

На основе рабочего процесса рынок делится на два сегментаоткрытие лекарств и разработка лекарств. В 2023 году наблюдалось доминирование информатики открытия из-за значительного внимания к разработке прецизионных лекарств. Прецизионная медицина подразумевает предоставление персонализированной медицинской помощи на основе генетических и молекулярных профилей пациентов. Такие компании, как PerkinElmer, Inc., предоставляют решения в области информатики открытия, используя аналитику для ускорения процесса открытия лекарств в кратчайшие сроки.

Аналитические данные услуг

На основе услуг рынок сегментируется на платформы анализа последовательностей, молекулярное моделирование, стыковку, управление данными клинических испытаний и другие. В 2023 году платформы анализа последовательностей стали лидерами отрасли. Ожидается, что в течение всего прогнозируемого периода этот сегмент сохранит лидирующие позиции, демонстрируя при этом самые высокие среднегодовые темпы роста (CAGR). Решения в области биоинформатики широко используются для создания первичных и вторичных баз данных последовательностей нуклеиновых кислот, белков и других биомолекулярных последовательностей. Программное обеспечение в области информатики используется для добычи и хранения данных секвенирования генома для идентификации генов и целевых белков, которые будут способствовать разработке потенциальных лекарств. Кроме того, рост этого сегмента обусловлен использованием различных баз данных и инструментов анализа последовательностей, таких как CLUSTALW, BLAST и FASTA, в базовых исследованиях по открытию лекарств.

Региональные данные

В 2023 году на Северную Америку пришлась наибольшая доля мирового рынка информатики по открытию лекарств. Локальный рост рынка можно объяснить несколькими факторами, включая присутствие известных компаний, быстрое внедрение инновационных и передовых инструментов НИОКР и более высокую распространенность инфекционных заболеваний. Более того, местные компании сосредоточены на научно-исследовательском сотрудничестве и совместных предприятиях, что, как ожидается, будет способствовать дальнейшему расширению рынка в ближайшем будущем. Например, компания Atomwise Inc. недавно объявила о растущем портфеле совместных проектов с такими компаниями, как A2i Therapeutics и OrganAi, охватывающих такие области, как нейронаука, онкология, нарушения свертываемости крови, инфекционные заболевания и иммунология.

Последние разработки

• В ноябре 2023 года компания Boehringer Ingelheim заключила партнерское соглашение с IBM с целью использования базовых модельных технологий IBM для новаторского открытия и разработки антител. Boehringer будет использовать генеративную модель ИИ, созданную и предварительно обученную IBM, для выявления потенциальных антител для терапевтических приложений. Модель будет подвергаться настройке с использованием дополнительных данных, предоставленных Boehringer. Терапевтические антитела играют решающую роль в лечении таких заболеваний, как аутоиммунные и инфекционные заболевания, а также рак. Однако процессы открытия и разработки сложны и требуют много времени.

Ключевые игроки рынка

• 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.