創薬における人工知能市場は予測期間中に32.8%のCAGRを記録する見込みです。
COVID-19パンデミックは当初、創薬市場の人工知能に大きな影響を与えた。新型コロナウイルス感染症の症状を治療し、その感染を抑制するための新薬を開発するための大規模かつ速いペースの需要により、AIはいくつかの有望な薬剤候補を特定する可能性を持ち、COVID-19に対するリガンドベースのde novo薬剤設計を最適化するのに役立った。COVID-19の創薬研究のスピードを加速するためにAIを導入した企業もある。例えば、2021年、BenevolentAIはCOVID-19の創薬研究を加速するために機械学習を利用し、COVID-19に対する潜在的な薬剤としてバルシチニブを発見した。2022年、Insilico Medicineは、生成化学AIプラットフォームChemistry42を使用して、COVID-19の治療のための新規前臨床治療薬候補である3CLプロテアーゼ阻害剤を同定した。AIはより優れたデータアクセシビリティを提供したため、研究者たちはCOVID-19の感染率など、集団から得られたウイルスに関する大量の公表データを活用することができた。
さらに、AIは薬剤候補のスクリーニング速度を加速させただけでなく、従来の創薬プロセスの落とし穴も明らかにした。AIの有望なスピードと有効性は、COVID-19の感染を抑制するための安全で高効率、かつ迅速な創薬に役立った。パンデミックとパンデミック後の段階において、いくつかのAI企業、新興企業、組織がCOVID-19創薬のための資金提供を受けている。例えば、2022年5月、国立アレルギー感染症研究所（NIAID）として知られる国立衛生研究所（NIH）は、パンデミックが懸念される病原体のための9つの抗ウイルス薬発見（AViDD）センター設立のために5億7700万米ドル以上を授与した。2021年7月、エクセンティアはコロナウイルスに対する低分子治療薬の発見と開発のために約7000万米ドルの共同研究を開始した。このように、COVID-19の大流行は、パンデミックの中で市場の成長にプラスの影響を与えている。さらに、当社の分析によると、今後数年間、世界中で新たな変異体による創薬プロセスを支援することが期待されています。COVID-19やその他の関連疾患領域に対する創薬への利用が世界的に増加していることから、市場は注目すべきペースでさらに成長すると予想される。
さらに、臨床創薬プロセスのデジタル化も市場の成長を後押ししている。ビッグデータの利用や、計算生物学の領域におけるステージモデリング、リード化合物の選択、最適化ステップでのAIの利用は、創薬プロセスに役立っている。デジタルアプローチは、薬理学、化学、生物学、臨床研究の領域からビッグデータを分析する際に役立っている。例えば、2022年11月、オーストラリアのモナシュ大学は、多発性硬化症に対するフマル酸ジメチルの再利用や多発性骨髄腫に対するサリドマイドの再利用など、より広範な医療用途に利用できるビッグデータを活用した。2022年10月、創薬目的でAIを活用する臨床段階の技術対応型バイオテクノロジー企業であるヴァージ・ジェノミクスは、筋萎縮性側索硬化症の治療薬VRG50635の初投与を発表した。このような事例は、市場の成長に有利に働くと思われる。
加えて、複数の医薬品メーカーがAI企業と提携し、創薬プログラムの迅速化を図っている。例えば、2022年1月、サノフィとExscientiaは、ExscientiaのAI駆動型プラットフォームを用いた4種類のがん（非小細胞肺がん、トリプルネガティブ乳がん、中皮腫、多発性骨髄腫）の創薬・開発プログラムに関する研究提携およびライセンス契約を締結した。2022年11月、AI企業のサイトリーゾンはファイザーとの複数年にわたる提携を拡大し、同社のAI技術を創薬開発に活用している。
したがって、前述の要因により、調査された市場は分析期間中に成長を目撃することが予想される。しかし、データの管理とその標準化に関連する高コストとエラーが、市場の成長を阻害する可能性が高い。
創薬における人工知能市場の動向腫瘍学セグメントは予測期間中に著しい成長を遂げると予測される
がん領域の創薬では、AIが抗がん剤の発見を加速させる。がんの罹患率が上昇傾向にあることから、同分野は近い将来に成長が見込まれる。米国癌協会（American Cancer Society）2022によると、癌は米国における死因の第2位である。2022年末までに609,360人以上が死亡し、190万人が新たにがんにかかると推定されている。
AIは、機械学習とディープラーニング・アルゴリズムによって抗がん剤の創薬を促進する。ディープラーニングは、薬剤候補のde novo分子構造の設計とその反応の予測において非常に柔軟である。2022年にネイチャー誌に掲載された研究によると、AIは生物学的ネットワークから新薬や抗がん剤の標的を効果的に同定するのに役立っている。生物学的ネットワークは、がん細胞の構成要素間の相互作用を効果的に保存・評価する。これには細胞ネットワークのモデリングも含まれ、AI生物学的解析を通じてネットワークの特性とがんを結びつける枠組みを定量化するのに役立つ。これは、潜在的な新規抗がん剤や標的の発見に役立つ。
さらに、一部の市場プレーヤーは、がんの創薬プロセスでAIを活用している。例えば、2022年10月、製薬技術企業であるモデル・メディシンズは、AXLとBRD4を標的とする抗がん剤の創薬と開発に焦点を当てたオンコロジー・プログラムを開始した。さらに2022年6月、シュレーディンガー社は、MALT1阻害剤SGR-1505の治験薬申請を米国食品医薬品局（USFDA）から承認された。同社は創薬目的で物理学ベースのソフトウェア・プラットフォームを使用している。AIを利用した抗がん剤発見の活発な研究や臨床研究、市場プレーヤーや製薬会社の主要な開発により、腫瘍学セグメントは予測期間中に大きな成長を目撃すると予想される。
北米が創薬人工知能市場を支配する見込み
北米は、医薬品におけるAI技術の採用率の高さ、患者数の多さ、慢性疾患や感染症の有病率の高さ、高度な医療インフラ、同地域におけるAIと創薬の非常に活発な臨床研究や試験などの要因により、市場を支配すると予想される。米国は代謝性疾患と生活習慣病の有病率が高い。CDCによると、2022年には米国で1億3,000万人以上の成人が糖尿病とともに暮らすことになる。米国国立衛生研究所によると、米国では成人の7人に1人が慢性腎臓病に罹患している。テキサス大学MDアンダーソンがんセンター、アラバマ大学ハンツビル校、オックスフォード大学、ダンディー大学など、さまざまな研究機関や学術機関がAIを創薬研究に組み込んでいる。
主要な開発と米国における市場プレイヤーの高い集中は、この地域における創薬における人工知能市場の成長を促進する他の要因の一部である。例えば、2021年11月、グーグルの親会社であるアルファベットは、同社初の創薬企業ISOMORPHIC LABORATORIESを立ち上げた。さらに2022年9月、マイクロソフトはノボ・ノルディスクと提携契約を結んだ。この契約に基づき、マイクロソフトはAI、計算、クラウドサービスをノボ ノルディスクのデータサイエンス分析、創薬、開発活動に提供する。また、2022年8月には、ジョンソン・エンド・ジョンソン傘下のヤンセンが、低分子医薬品の探索にSRIのAIプラットフォーム「シンフィニ（SynFini）」を活用するため、SRIインターナショナルとの協業を発表した。このように、この地域におけるこうした継続的な開発は、市場の成長を促進すると予想される。
したがって、学術機関、研究機関、医療機関による創薬でのAIの利用が増加しているため、企業とその主要な開発は、北米地域における研究市場の成長を後押しすると予想される。
産業概要
創薬における人工知能市場は、世界的および地域的に事業を展開する少数の企業の存在により、その性質上、適度に統合されている。競争環境には、Microsoft、IBM、Exscientia、GNS Healthcare、Alphabet、Benevolent AI、Cloud、NVIDIA Corporation、DEEP GENOMICS、Neumora、Recursion、Notable、Insilico Medicine、PathAIなど、市場シェアを持ち、よく知られている国際的な企業だけでなく地域企業の分析も含まれる。
【目次】
1 はじめに
1.1 前提条件と市場定義
1.2 調査範囲
2 調査方法
3 エグゼクティブサマリー
4 市場ダイナミクス
4.1 市場概要
4.2 市場促進要因
4.2.1 創薬のための製薬企業とAI企業とのコラボレーションの増加
4.2.2 臨床創薬のデジタル化の進展
4.2.3 慢性疾患や感染症の増加
4.3 市場の制約
4.3.1 予算の制約、データ管理と標準化に伴うエラー
4.4 ポーターのファイブフォース
4.4.1 新規参入の脅威
4.4.2 買い手／消費者の交渉力
4.4.3 サプライヤーの交渉力
4.4.4 代替製品の脅威
4.4.5 競争ライバルの激しさ
5 市場セグメント（金額別市場規模-百万米ドル）
5.1 コンポーネントタイプ別
5.1.1 ソフトウェア
5.1.2 サービス
5.2 アプリケーションタイプ別
5.2.1 前臨床試験
5.2.2 薬物の最適化と再利用
5.2.3 ターゲット同定
5.2.4 候補化合物のスクリーニング
5.2.5 その他（新薬設計、生理活性予測、毒性予測）
5.3 治療領域別
5.3.1 がん領域
5.3.2 神経変性疾患
5.3.3 循環器疾患
5.3.4 代謝性疾患
5.3.5 希少疾患
5.3.6 感染性疾患
5.3.7 遺伝子疾患
5.4 地理
5.4.1 北米
5.4.1.1 米国
5.4.1.2 カナダ
5.4.1.3 メキシコ
5.4.2 欧州
5.4.2.1 ドイツ
5.4.2.2 イギリス
5.4.2.3 フランス
5.4.2.4 イタリア
5.4.2.5 スペイン
5.4.2.6 その他の地域
5.4.3 アジア太平洋
5.4.3.1 中国
5.4.3.2 日本
5.4.3.3 インド
5.4.3.4 オーストラリア
5.4.3.5 韓国
5.4.3.6 その他のアジア太平洋地域
5.4.4 中東・アフリカ
5.4.4.1 GCC
5.4.4.2 南アフリカ
5.4.4.3 その他の中東・アフリカ地域
5.4.5 南米
5.4.5.1 ブラジル
5.4.5.2 アルゼンチン
5.4.5.3 南米のその他
6 競争環境
6.1 企業プロフィール
6.1.1 マイクロソフト
6.1.2 IBM
6.1.3 Exscientia
6.1.4 GNSヘルスケア
6.1.5 アルファベット
6.1.6 ベネボレントAI
6.1.7 クラウド
6.1.8 エヌビディア・コーポレーション
6.1.9 ディープ・ゲノミクス
6.1.10 Neumora
6.1.11 リカージョン
6.1.12 注目すべき
6.1.13 インシリコ・メディシン
6.1.14 PathAI
7 市場機会と今後の動向
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