드럭 디스커버리 시장의 인공 지능(AI), 2028년까지 34억 9300만 달러에 도달

수익 측면에서 글로벌 인공 지능(AI) In Drug Discovery Market은 2020년에 2억 6100만 달러를 차지했으며 2021년에서 2028년까지 CAGR 38.3%로 성장할 것으로 예상되며 2028년에는 34억 9300만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

AI는 인간이 하는 일을 하는 데 점점 정교해지고 있지만 효율적이고 빠른 방식으로 더 낮은 비용으로 처리하고 있습니다. 의료 분야에서 두 인공 지능의 잠재력은 방대합니다. AI는 연구자들이 약물을 만드는 데도 도움이 될 가능성이 있습니다. AI를 사용하는 다양한 로봇 과학자는 향상된 정확도, 재현성 및 철저한 기록 보관으로 더 많은 화합물을 테스트할 수 있습니다. 신약 개발 비율이 감소하고 약물 시험 비용이 증가함에 따라 기업은 이제 약물 발명 및 약물 시험을 위해 AI 플랫폼으로 전환하고 있습니다. 기계 학습과 자연어 처리는 신약 개발에 사용되는 두 가지 AI 플랫폼입니다. AI는 가상으로 분자를 스크리닝하고, 분자 모델을 설계하고, 약물이 신체에서 무독성인 올바른 특성을 가질 가능성을 분석 및 예측합니다.

기존 의약품에 대한 방대한 정보 데이터베이스에서 새로운 잠재적 치료법을 식별하기 위해 다양한 AI 솔루션이 개발되고 있으며, 이는 에볼라 바이러스와 같은 중요한 질병을 표적으로 재설계될 수 있습니다. 이는 신약 개발의 효율성과 성공률을 향상시켜 치명적인 질병 위협에 대응하여 신약을 시장에 출시하는 프로세스를 촉진할 수 있습니다.

여러 연구 기관에서 인공 지능을 약물 설계에 사용하고 있습니다. 예를 들어, 2016년에 IBM Waton은 약물 발견 연구에서 Pfizer와 파트너 관계를 맺었습니다. Pfizer는 IBM Watson을 사용하여 면역 종양 연구를 위한 신약을 식별하고 있습니다. GNS Healthcare는 기계 학습을 약물 발견에 사용하기 위해 Roche 그룹의 일원인 Genentech와 제휴했습니다. 그들의 초점은 특히 암 치료를 위해 AI를 사용하여 개인화된 의학 접근 방식을 개발하는 것입니다. 사노피(Sanofi)는 영국 스타트업 엑시엔티아(Exscientia)의 인공 지능(AI) 플랫폼을 사용하여 대사 질환 치료제를 찾는 계약을 체결했습니다.

의료 분야는 인간이 분석할 수 없는 히트, 분자 및 임상 시험 대상에 대한 방대한 양의 귀중한 데이터를 관리할 수 있는 기능을 제공하는 AI의 출현으로 변화하고 있습니다. 여기서 AI는 데이터에 대한 패턴을 자동으로 찾는 기술을 제공하여 연구자가 시간을 효율적으로 관리하고 오류를 최소화하여 신약 개발의 핵심 부분에 집중할 수 있도록 합니다.

약물 발견 과정과 혁신의 기술 발전은 종양학 분야에 혁명을 일으키고 매우 효과적인 치료 옵션을 탄생시켰습니다. CT 스캔, 3D 유방 조영술 및 표적 방사선 요법과 같은 여러 진단 기술은 조기에 효과적인 진단을 통해 암에 대한 이해를 높였습니다. 또한, 종양 약물 R&D에 대한 지속적으로 증가하는 투자와 더 나은 산출물에 대한 선도적인 제약 및 생명 공학 회사의 막대한 지출은 약물 발견 시장 성장에서 전체 AI에 힘을 실어주고 있습니다. 종양학 약물의 연구 및 개발에 대한 강조가 증가함에 따라 약물 발견 시장 성장에서 글로벌 AI에 도움이 될 것으로 예상됩니다.

AI 기술이 초기 단계에 있고 다양한 조직과 플레이어가 제품 및 서비스 구현에 대한 R&D 단계에 있기 때문에 재정적 도전은 전 세계적으로 의료 분야에서 인공 지능의 잠재력에 영향을 미치고 있습니다. 따라서 이들은 신약 개발 시장에서 글로벌 AI를 억제하는 역할을 할 수 있는 몇 가지 요소입니다.