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Research and Markets發布新藥開發之AI應用市場現況與預測報告

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科技產業資訊室 (iKnow) - 黃勁勳 發表於 2022年5月17日
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圖、Research and Markets發布新藥開發之AI應用市場現況與預測報告
 
Research and Markets發布AI應用於藥物開發之調查及預測報告
GLOBE NEWSWIRE 報導指出,Research and Markets於2022年5月12日發布「以AI開發新藥的市場:按藥物發現步驟、治療領域和關鍵地區的分佈:2022-2035年行業趨勢和全球預測」報告,已將產品新增到ResearchAndMarkets.com。

此報告對從事提供基於人工智慧的服務、平台和工具以發現新型候選藥物的參與者的當前格局和未來潛力進行了廣泛研究。該研究進行了深入分析,突出了基於人工智慧的藥物發現服務/技術提供商的能力。

一種新的候選治療藥物的發現和開發過程通常是乏味的,並且充滿了一些挑戰。 與整個過程相關的關鍵問題是高損耗率,這通常歸因於藥物發現過程所遵循的試誤法。事實上,只有一小部分藥理先導物被轉化為可行的臨床研究候選產品。此外,專家認為,在此類研究中考慮的近 90% 的候選產品未能在開發過程中進一步推進。

這通常會導致巨大的財務負擔。在此背景下,估計開發一種處方藥需要10到15年的時間,平均投資1到20億美元,才能從場邊走向市場。此外,僅在藥物發現階段就產生了大約三分之一的上述支出。因此,為了解決現有的問題,例如不斷增加的資本要求和後期項目的失敗,製藥企業目前正在探索實施基於人工智慧的工具,以更好地為他們的發現和開發業務提供信息,使用可用的化學和生物 參考數據。
 
近五年公私部門大量投資於藥物發現階段之AI應用
具體來說,人工智慧被認為能夠處理和分析大量臨床/醫學數據,並利用它更好地為現代藥物發現工作提供信息。在這種情況下,深度學習算法已被證明能夠交叉引用已發表的科學文獻(結構化數據)與電子健康記錄和臨床試驗信息(非結構化數據),以便鎖定標的物、精準生成以及優化候選藥物用於可以進行研發的項目。

目前,機器學習、深度學習、監督學習、無監督學習和自然語言處理是一些基於人工智慧的關鍵工具,它們被部署在醫療保健領域的不同流程中,包括藥物發現。通過在開發早期階段準確預測其安全性和有效性,預計在藥物發現操作中使用人工智慧技術不僅可以提高整體研發生產力,還可以減少候選產品的臨床失敗。目前有近 210 家公司聲稱為藥物發現提供基於人工智慧的服務、平台和工具。

在過去五年中,私營和公共部門投資者在這個市場上的投資超過 100 億美元。有趣的是,上述金額的近 50% 是在過去兩年投資的,這反映出利害關係人者對基於人工智慧的藥物發現工具越來越感興趣。

此外,最近報告了近 440 個產業/學術利害關係人者之間的合作實例,以推進各種基於 AI 的藥物發現解決方案的開發。考慮到這一領域的參與者正在採取的積極舉措,我們相信,這個利基市場中的利害關係人者的機會,儘管尚未到來,但在可預見的未來,產業可能會以令人讚賞的速度增長。
(1057字;圖1)


參考資料:
Outlook on the AI-based drug discovery global market to 2035. Research and Markets,2022/5/12
 
 
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