Le rapport « Investor Series : Opportunities in the Artificial Intelligence in Drug Discovery Market », proposé par ResearchAndMarket, fournit des informations détaillées sur le marché de la découverte de médicaments basée sur l’IA, ainsi que sur les plateformes de découverte de médicaments, les fournisseurs de services et de technologies. Il offre une perspective technique et financière sur la façon dont l’opportunité dans ce domaine est susceptible d’évoluer, en termes de succès commercial futur, au cours de la prochaine décennie.
La découverte et l’identification de nouveaux médicaments candidats est un processus qui prend beaucoup de temps, et qui comporte plusieurs défis. L’une des principales préoccupations associées au processus de développement de médicaments est le taux d’attrition élevé, qui est souvent lié à la méthode d’essais et d’erreurs adoptée pour l’identification des plombs.
Dans ce contexte, seul un faible pourcentage de pistes pharmacologiques sont finalement traduites en candidats potentiels pour des études cliniques. En outre, près de 90% de ces candidats ne sont pas en mesure de progresser davantage dans le processus de développement. Ceci, à son tour, entraîne une perte importante pour les développeurs de médicaments, à la fois en termes de ressources et de finances.
Habituellement, un médicament sur ordonnance nécessite au moins 10 ans pour arriver sur le marché et un investissement moyen de plus de 2 milliards de dollars. En outre, il est rapporté que la phase de découverte de médicaments représente environ un tiers des coûts susmentionnés. Au cours des dernières années, l’IA est devenue un outil de premier plan, dont il a été démontré qu’elle avait le potentiel de relever un certain nombre de défis existants. En conséquence, les acteurs engagés dans le domaine pharmaceutique ont commencé à mettre en œuvre des outils basés sur l’IA pour mieux informer leurs opérations de découverte et de développement de médicaments, en utilisant les données chimiques et biologiques disponibles.
Actuellement, un certain nombre de techniques basées sur l’IA, notamment le machine learning, le deep learning, l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé et le traitement du langage naturel, sont utilisées à différentes étapes du processus de développement de médicaments. Plus précisément, les solutions basées sur l’IA sont largement utilisées en combinaison avec des algorithmes d’apprentissage profond pour produire des informations exploitables pour l’identification des cibles, la génération de hits, ainsi que l’optimisation des leads. De telles solutions devraient augmenter la productivité globale de la R&D et réduire les défaillances cliniques des produits candidats.
En outre, les estimations suggèrent qu’en 2022, l’adoption de solutions basées sur l’IA pour la découverte de médicaments devrait permettre des économies d’une valeur de 8,57 milliards de dollars, les projections du marché suggérant des économies de coûts de plus de 28 milliards de dollars d’ici 2035.
Malgré le fait que les startups de niche sont le fer de lance de l’innovation dans ce domaine, plusieurs grands acteurs pharmaceutiques acquièrent également activement des capacités pour ces technologies. De nombreux géants de la technologie, tels que Google, IBM et Microsoft, ont développé leurs produits exclusifs ou offrent des solutions grâce à des collaborations avec d’autres intervenants de l’industrie; par exemple DeepMind de Google et IBM Watson.
Même si seules quelques-unes de ces plates-formes basées sur l’IA sont devenues publiques, les développeurs ont connu une croissance considérable de la valeur des actions à mesure que leurs plates-formes / produits candidats respectifs progressaient à travers les différentes étapes de développement. Compte tenu des scénarios historiques et contemporains, nous pensons que le marché de la découverte de médicaments basé sur l’IA présente des opportunités d’investissement lucratives pour les investisseurs à court et à long terme.
Portée du rapport
Ce rapport met l’accent sur le besoin de découverte de médicaments basée sur l’IA, le paysage du marché des principaux acteurs, l’analyse des offres de produits et des propositions de valeur affiliées, les informations tirées de l’activité de financement historique, l’indexation de la santé des startups, les opportunités de risque potentielles, l’analyse financière des principales entreprises publiques, les prévisions de marché et l’analyse des opportunités, les informations sur les sorties d’investisseurs divulguées publiquement et les principales cibles d’acquisition.
Il comprend :
- Une perspective qualitative et quantitative (lorsque l’information était disponible) sur le besoin actuel d’IA dans le domaine de la découverte de médicaments. Il présente des détails sur les principales applications de l’IA dans la découverte de médicaments, ainsi que des informations sur les avantages de l’utilisation de telles méthodologies par rapport aux approches de découverte conventionnelles. En outre, il met en évidence divers défis rencontrés au cours des différentes étapes de la découverte de médicaments, ainsi que les opinions des représentants des principales entreprises parties prenantes impliquées dans ce domaine.
- Une analyse détaillée des entreprises axées sur la découverte de médicaments basées sur l’IA qui ont été créées après 2005, avec des données sur les tendances observées liées aux paramètres d’entrée de base, tels que l’année d’établissement, l’emplacement du siège social, la taille de l’entreprise et le type d’entreprise.
- Une perspective quantitative sur la santé relative (basée sur les détails de base de l’entreprise, les détails des produits, l’activité de financement et les revenus et bénéfices estimés) des entreprises qui ont été décrits en détail dans ce rapport. Cette analyse est basée sur un critère de notation exclusif, qui a été éclairé par une recherche secondaire.
- Une évaluation des différents produits et services affiliés, offerts par les sociétés mentionnées ci-dessus, avec une analyse basée sur le nombre et les types de services / plates-formes, et une perspective éclairée sur la valeur des offres susmentionnées basée sur de multiples aspects pertinents, à savoir la valeur liée au capital intellectuel, la valeur pour les utilisateurs finaux, la valeur pour les développeurs, et autres.
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