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AIベースの創薬市場、2030年まで堅調に成長見込み
株式会社グローバルインフォメーションは、市場調査レポート「AIベースの創薬市場：ディープラーニングと機械学習への焦点（2020年〜2030年）」 (Roots Analysis) の販売を5月11日より開始いたしました。
薬剤候補の臨床的成功には、関連する生物学的標的とそれに対応する薬理学的リードの特定を含む創薬プロセスが不可欠です。現代の薬理学の複雑化を考慮すると、実行可能な治療法の候補を発見することは、資本投資と時間の両面で非常に困難です。実際、Tufts Center for the Study of Drug Developmentが行った調査によると、1つの処方薬がベンチから市場に出るまでには、約10年の歳月と25億米ドル以上の資本投資が必要であると推定されています。前述の支出の約3分の1は、創薬段階で発生します。さらに、創薬段階で発見された薬理学上のリード化合物のうち、実際に臨床試験に使える製品候補になるのはごく一部であることはよく知られています。現在、専門家は、製品候補の90％近くが臨床段階に到達しないと考えています。このような失敗率の高さは、試行錯誤的なレガシーな創薬プロセスに起因すると言われています。製薬業界の関係者は、創薬に必要な資金の増加に伴う懸念に対処し、医薬品開発プログラムの後期段階での失敗を防ぐために、現在、人工知能（AI）ベースのツールを導入して、利用可能な化学的および生物学的データを使用して医薬品開発業務により良い情報を提供することを検討しています。
時間の経過とともに、AIベースのツールは、ヘルスケア分野において、創薬を含む様々なプロセスに徐々に導入されてきました。AIの予測能力は、主に大量の臨床データや医療データの処理と分析に基づいており、現在ではこれらのデータを活用して最新の創薬活動をより良く伝えることができるようになっています。深層学習アルゴリズムは、公開されている科学文献（構造化データ）と、公共の医療データバンクにある電子カルテや臨床試験情報（非構造化データ）とを相互に参照し、ターゲットの特定、ヒットの創出、リードの最適化のための実用的な洞察を生み出す能力を示しています。つまり、AIを活用した創薬業務は、研究開発全体の生産性を向上させるだけでなく、製品開発の初期段階で医薬品候補の安全性や有効性を正確に予測することで、臨床上の失敗を減らすことができると考えられます。このような先進的なツールの導入は、主流の医薬品開発プログラムではまだ限られていますが、過去5年間だけでも、創薬アプリケーションのためのAIベースのソリューションを開発している企業に50億米ドル近くが投資されていることは特筆すべきでしょう。興味深いことに、上記の金額の50%が過去2年間に投資されています。このように、ニッチではあるが将来性のあるこの業界では、利害関係者にとってのチャンスは、予測される将来において相応のペースで成長する可能性があると考えられます。
【 当レポートの詳細目次 】
https://www.gii.co.jp/report/root986219-ai-based-drug-discovery-market-focus-on-deep.html
ご購入検討用にレポートサンプルのご提供なども行っております（無料）。
【本件に関するお問合せは下記まで】
販売代理店 株式会社グローバルインフォメーション
Tel：044-952-0102
e-mail：jp-info@gii.co.jp
URL：https://www.gii.co.jp/
〒215-0004
神奈川県川崎市麻生区万福寺1-2-3 アーシスビル7F
薬剤候補の臨床的成功には、関連する生物学的標的とそれに対応する薬理学的リードの特定を含む創薬プロセスが不可欠です。現代の薬理学の複雑化を考慮すると、実行可能な治療法の候補を発見することは、資本投資と時間の両面で非常に困難です。実際、Tufts Center for the Study of Drug Developmentが行った調査によると、1つの処方薬がベンチから市場に出るまでには、約10年の歳月と25億米ドル以上の資本投資が必要であると推定されています。前述の支出の約3分の1は、創薬段階で発生します。さらに、創薬段階で発見された薬理学上のリード化合物のうち、実際に臨床試験に使える製品候補になるのはごく一部であることはよく知られています。現在、専門家は、製品候補の90％近くが臨床段階に到達しないと考えています。このような失敗率の高さは、試行錯誤的なレガシーな創薬プロセスに起因すると言われています。製薬業界の関係者は、創薬に必要な資金の増加に伴う懸念に対処し、医薬品開発プログラムの後期段階での失敗を防ぐために、現在、人工知能（AI）ベースのツールを導入して、利用可能な化学的および生物学的データを使用して医薬品開発業務により良い情報を提供することを検討しています。
時間の経過とともに、AIベースのツールは、ヘルスケア分野において、創薬を含む様々なプロセスに徐々に導入されてきました。AIの予測能力は、主に大量の臨床データや医療データの処理と分析に基づいており、現在ではこれらのデータを活用して最新の創薬活動をより良く伝えることができるようになっています。深層学習アルゴリズムは、公開されている科学文献（構造化データ）と、公共の医療データバンクにある電子カルテや臨床試験情報（非構造化データ）とを相互に参照し、ターゲットの特定、ヒットの創出、リードの最適化のための実用的な洞察を生み出す能力を示しています。つまり、AIを活用した創薬業務は、研究開発全体の生産性を向上させるだけでなく、製品開発の初期段階で医薬品候補の安全性や有効性を正確に予測することで、臨床上の失敗を減らすことができると考えられます。このような先進的なツールの導入は、主流の医薬品開発プログラムではまだ限られていますが、過去5年間だけでも、創薬アプリケーションのためのAIベースのソリューションを開発している企業に50億米ドル近くが投資されていることは特筆すべきでしょう。興味深いことに、上記の金額の50%が過去2年間に投資されています。このように、ニッチではあるが将来性のあるこの業界では、利害関係者にとってのチャンスは、予測される将来において相応のペースで成長する可能性があると考えられます。
【 当レポートの詳細目次 】
https://www.gii.co.jp/report/root986219-ai-based-drug-discovery-market-focus-on-deep.html
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