Рынок ИИ в разработке лекарств вырастет до $8,1 млрд к 2030 году

Глобальный рынок искусственного интеллекта (ИИ) в разработке лекарств переживает стремительный рост, обусловленный необходимостью снижения затрат и сокращения длительных сроков исследований и разработок в фармацевтике. Согласно последним данным Astute Analytica, ожидается, он достигнет $8,1 млрд к 2030 году, увеличиваясь на 25% в год в течение прогнозируемого периода 2023-2030 годов.

Мировой рост заболеваемости раком, диабетом, сердечно-сосудистыми и нейродегенеративными заболеваниями является мощным катализатором, стимулирующим интеграцию ИИ в разработку новых препаратов. Традиционные методы исследований и разработок (НИОКР) часто не успевают за растущим спросом на эффективные методы лечения, поскольку эти процессы, как правило, трудоемки, дорогостоящи и ресурсоемки.

Технологии ИИ решают эти проблемы, обеспечивая более быструю и точную идентификацию мишеней для лекарств, прогнозирование прогрессирования заболевания и оптимизацию дизайна соединений с помощью сложных аналитических данных. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать обширные и сложные биологические наборы данных, такие как геномика, протеомика и клинические записи, чтобы выявлять новые терапевтические пути и специфические для заболеваний биомаркеры. Это понимание на молекулярном уровне особенно важно для хронических заболеваний, которые часто включают многогранные механизмы и гетерогенные популяции пациентов.

Ускорение разработки лекарств с помощью инноваций в области ИИ

Рынок разработки лекарств переживает стремительный рост, в первую очередь из-за острой необходимости снизить как общую стоимость, так и длительность процесса вывода новых лекарств на рынок. Разработка успешного лекарства обычно занимает почти десятилетие и требует инвестиций, в среднем, в размере $2,6 млрд. Такой длительный срок обусловлен строгим процессом скрининга многочисленных потенциальных соединений, многие из которых отсеиваются на доклинических стадиях и в ходе клинических испытаний фазы 1.

Одной из самых больших проблем в разработке лекарств является обработка огромного объема молекулярных данных и научной литературы, накопленных за десятилетия. Искусственный интеллект стал мощным решением этой проблемы, обеспечивая быстрый скрининг и анализ сложных наборов данных. Алгоритмы ИИ могут просеивать огромные массивы молекулярной информации, выявляя перспективные кандидаты в лекарства и соответствующие биологические мишени за гораздо меньшее время, чем это потребовалось бы исследователям-людям.

Способность ИИ оптимизировать процессы разработки лекарств привела к его все более широкому внедрению в фармацевтической промышленности. Заинтересованные стороны признают, что интеграция технологий ИИ может значительно сократить сроки разработки, уменьшить количество дорогостоящих неудач в клинических испытаниях и повысить точность отбора кандидатов. Делая процесс разработки лекарств более быстрым, эффективным и экономически выгодным, ИИ трансформирует традиционные рабочие процессы и способствует инновациям.

Северная Америка: Пионер внедрения ИИ в здравоохранении

Северная Америка выделяется как один из первых регионов, внедривших искусственный интеллект, позиционируя себя как ведущего участника мирового рынка ИИ, особенно в секторах здравоохранения и фармацевтики. Это лидерство во многом обусловлено хорошо развитой фармацевтической промышленностью региона, имеющей долгую историю инноваций и развитую инфраструктуру. Приверженность региона развитию решений в области здравоохранения дополнительно подкрепляется значительными инвестициями в исследования и разработки, что позволяет ускорить интеграцию технологий ИИ в разработку лекарств, диагностику и уход за пациентами.

Фармацевтический ландшафт Северной Америки известен во всем мире своим масштабом, опытом и передовыми возможностями. Крупные фармацевтические компании постоянно стремятся повышать эффективность и точность своих исследований с помощью инструментов на основе ИИ. Эти технологии помогают оптимизировать процессы разработки лекарств, улучшить дизайн клинических испытаний и ускорить получение разрешений регулирующих органов.

Этому способствует присутствие в США ведущих мировых технологических компаний, включая Google, Microsoft, IBM и многих других. Такие гиганты играют решающую роль в разработке и внедрении передовых решений на основе ИИ в различных отраслях, причем здравоохранение является одним из основных направлений. Их обширные ресурсы, передовые исследования и сотрудничество с поставщиками медицинских услуг и фармацевтическими компаниями усиливают доминирование Северной Америки в области внедрения ИИ.

Использование возможностей больших данных в разработке лекарств

Экспоненциальный рост биомедицинских данных — от геномики и протеомики до медицинской визуализации и электронных медицинских карт — создал беспрецедентную возможность для ИИ совершить революцию в разработке лекарств. Этот обширный и сложный ландшафт данных предоставляет исследователям кладезь информации, но его огромный объем и разнообразие требуют передовых аналитических инструментов. Анализ больших данных с помощью ИИ позволяет ученым обрабатывать и интерпретировать эти массивные наборы данных, выявляя значимые корреляции и идеи, которые ранее были скрыты.

Системы ИИ превосходно интегрируют мультиомические данные — объединяя геномную, протеомную, транскриптомную и метаболомную информацию — для выявления механизмов заболеваний на молекулярном уровне. Анализируя эти взаимосвязанные биологические слои, ИИ может идентифицировать ключевые пути и молекулярные мишени, участвующие в прогрессировании заболевания. Это глубокое понимание способствует разработке индивидуальных методов лечения, которые более эффективны и имеют меньше побочных эффектов.

Помимо разработки лекарств, ИИ улучшает прогнозирование реакции на лечение у различных групп пациентов. Используя интегрированные биомедицинские данные, модели ИИ могут моделировать реакцию разных пациентов на конкретные методы лечения, позволяя врачам выбирать наиболее перспективные варианты терапии. Эта прогностическая способность сокращает количество проб и ошибок при назначении лекарств, сокращает сроки клинических разработок и улучшает результаты лечения пациентов.

Ключевые компании: IBM Corporation, Microsoft Corporation, Google, NVIDIA Corporation, Cloud Pharmaceuticals, Inc., Indivumed GmbH, Deep Genomics, Atomwise, Inc., Insilico Medicine, Exscientia, Bioage, Envisagenics.

Источник: https://www.globenewswire.com/

4.02.2026