예측 독성학 시장의 AI 크기 및 점유율 분석 - 성장 추세 및 예측 (2025 - 2032) 분석

전세계 AI 예측 독성학 시장 규모 및 예측 – 2025-2032

전세계 AI 예측 독성학 시장의 가치는 2025년에 6억 3,580만 달러로 평가되며, 2032년에는 3,92550만 달러에 도달할 것으로 예상되며, 2025년부터 2025년까지 연평균 성장률(CAGR) 29.7%을 보일 것으로 예상됩니다. 2032.

독성학 예측 시장에서 글로벌 AI의 주요 시사점

• 클래식 기계 학습 부문은 2025년에 56.1 %의 예상 점유율을 차지하며 시장을 선도하고 있습니다.
• 2025년에는 북미가 40.3 %의 점유율로 시장을 주도할 것으로 예상됩니다.
• 2025년 21.5 %의 점유율을 차지하는 아시아 태평양 지역은 가장 빠르게 성장하는 지역이 될 것으로 예상됩니다.

시장 개요

시장 추세는 예측 정확도를 높이고 동물 실험에 대한 의존도를 줄이기 위해 고급 기계 학습 알고리즘과 빅 데이터 분석을 통합하는 방향으로의 강력한 변화를 나타냅니다. 또한 맞춤형 의약품에 대한 수요가 증가하고 제약 R&D에서 AI 기반 플랫폼이 확장되면서 시장 채택이 가속화되고 있습니다. 전산 독성학 도구의 지속적인 발전과 AI 기반 약물 안전 솔루션에 대한 투자 증가는 예측 기간 동안 시장 성장을 더욱 촉진할 것입니다.

현재 이벤트와 그 영향

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Predictive Toxicology Market Insights의 글로벌 AI, Technology – Classical Machine Learning은 Versatility 및 Proven 효과에 대한 시장의 가장 높은 공유를 기여합니다.

예측 독성 시장에서 글로벌 AI에서 고전적인 기계 학습 세그먼트는 2025 년 56.1%의 예상 점유율을 보유하는 지배적 인 위치를 보유하고 있습니다. 이 세그먼트를 제안하는 주요 드라이버 중 하나는 고전적인 ML 알고리즘을 효율적으로 처리 할 수있는 구조화된 독성 데이터 세트의 광범위한 가용성입니다. 이러한 알고리즘은 기존 유독성 데이터의 큰 볼륨 내에서 패턴과 상관 관계를 식별하여 비용이 많이 들지 않고 화학 독성 프로파일의 정확한 예측을 가능하게합니다. 또한, 지원 벡터 기계 (SVM), 무작위 숲 및 결정 나무 제안 해석성과 같은 고전적인 기계 학습 모형은 독성학에서 높게 평가됩니다. 규제 기관 및 제약 회사는 종종 특정 블랙 박스 딥 학습 접근법과 비교하여 고전적인 ML 모델을 만드는 예측 뒤에 합리적 인 이해를하기 위해 투명한 방법론이 필요합니다.

또한, 다른 화학적 클래스와 생물학적 엔드포인트를 통해 다양한 데이터 세트에 고전적인 ML 기술의 적응력은 더 매력을 강화합니다. 고전적인 기계 학습 알고리즘의 비교 낮은 계산 요구 사항도 광범위한 채택에 기여합니다. 중요한 컴퓨팅 전력과 대규모 라벨 데이터가 요구되는 깊은 학습 모델과는 달리, 고전적인 ML 메소드는 중형 컴퓨팅 리소스와 작은 데이터 세트로 효과적으로 작동할 수 있으며, 제한된 인프라로 조직에 접근할 수 있습니다. 또한, 지속적인 개선 기능 엔지니어링 및 통합 영역 전문 지식의 고전 ML 워크플로우는 독성 예측의 정밀도를 강화했습니다.

최종 사용자 피드백 및 Predictive Toxicology Market에서 AI에 대한 Unmet 필요

• 약국 및 CROs는 AI 모델이 강력한 내부 검증을 보여준 반면, 규제는 여전히 AI-only 예측을 수락하는 것으로 기소합니다. 표준화 된 검증 프레임 워크 및 투명 규제 지침은 공식 제출에서 사용할 수있는 AI 독성 출력을 허용해야합니다. 미국 FDA 및 EMA는 Promising 결과에도 불구하고 AI 기반 예측, 느린 채택을 따라 보조 in-vitro / in-vivo 데이터를 요청합니다.
• 최종 사용자는 파편, 실로드, 또는 독점적인 유독성 데이터셋, 모형 견고성 및 일반화로 투쟁합니다. 고품질에 Broader 접근, curated datasets는 훈련과 벤치마킹 AI 공구를 위해 필요합니다.
• 사용자는 AI 예측 유독성 도구를 기존의 발견 및 preclinical 파이프라인에 완벽하게 구현합니다. 그들은 실험실 정보 시스템 (LIMS), cheminformatics 플랫폼 및 클라우드 기반 협업 도구와 더 나은 상호 운용성을 필요로한다.

지역 통찰력

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북아메리카 Predictive Toxicology Market Analysis 및 Trends의 AI

북미는 2025년 40.3%의 점유율을 차지하고 있으며, 고급 의료 인프라, 광범위한 R&D 역량 및 중요한 정부 지원으로 구성된 강력한 생태계에서 획기적인 독성 시장에서 글로벌 AI를 지배할 것으로 예상됩니다. 최고 수준의 바이오 기술 및 제약 회사의 존재는 AI를 간소화하여 약물 안전 평가가 시장 성숙을 가속화합니다.

미국 FDA와 같은 규제 기관은 이러한 기술의 신뢰와 채택을 촉진하는 AI 기반 독성 평가를 점점 강화했습니다. 또한, AI 스타트업 및 학술기관의 고농도가치 혁신을 전문으로 하고 있습니다. IBM Watson Health, Numerate 및 Schrödinger와 같은 주목할만한 회사는 지역 내 독성 프로파일링에 대한 예측 정확도를 강화 정교한 AI 플랫폼을 개발하고 있습니다.

Predictive Toxicology Market Analysis 및 Trends의 아시아 태평양 AI

아시아 태평양 지역, 2025 년에 21.5%의 점유율을 유지, 예측 독성 시장에서 AI에서 가장 빠른 성장을 전시하는 것으로 예상된다. 이 서지는 제약 제조 허브 확장에 의해 크게 구동, 의료 투자 증가, 그리고 더 안전한 약 개발 프로세스에 대한 수요 상승. 중국, 일본, 대한민국과 같은 국가의 정부는 디지털 의료 변혁을 목표로 선호하는 정책과 자금 제도를 통해 AI 채택을 적극 추진하고 있습니다.

Academia와 Industry 간의 Biotech 생태계의 급속한 확장은 AI 혁신을 위한 비옥한 환경을 촉진합니다. Ping An Healthcare, Insilico Medicine 및 Astellas Pharma와 같은 기업은 지구의 역동적 인 순간을 밑으로 예측하는 독성 기능, AI 응용 프로그램을 개척하고 있습니다.

중요한 국가를 위한 Predictive Toxicology 시장 전망에 있는 AI

U.S. Predictive Toxicology Market Analysis 및 Trends의 AI

미국은 최첨단 AI 기술 제공업체와 제약 거인들의 조합에 의해 구동되는 글로벌 리더입니다. 정부의 지원 규제 프레임 워크는 동물 테스트 및 폭발성 약물 승인을 줄이기 위해 AI 도구를 통합합니다. Atomwise와 같은 IBM 왓슨 건강 및 시작과 같은 기업 혁신자는 높은 정밀도로 불리한 반응을 예측할 수있는 기계 학습 모델을 배치하여 독성학을 재구성하고,이 시장의 선두 주자.

Predictive Toxicology Market Analysis 및 Trends의 독일 AI

독일은 의료 분야의 기술 발전에 대한 강한 제약 산업 기지 및 노력의 이점을 제공합니다. 규제 의장국은 예측 독성학의 AI 응용 프로그램을 통해 안전과 효능의 높은 기준을 충족합니다. Bayer 및 BioNTech와 같은 회사는 AI-powered toxicology 플랫폼에 크게 투자하여 약물 안전 프로파일을 최적화하고 업계 및 연구 기관과 협력하여이 분야에서 지속적인 혁신을 주도합니다.

Predictive Toxicology Market Analysis 및 Trends의 중국 AI

중국은 melding 정부 백업 AI 이니셔티브에 의해 아시아 태평양 성장 narrative를 선도하는 expansive 제약 개발. 중국 정부의 인센티브는 "중국 2025에서 만드는"전략과 같은 약물 안전 평가를 포함한 의료 부문의 AI 채택을 강조합니다. Ping An Healthcare 및 Insilico Medicine과 같은 기업은 큰 데이터 세트와 AI를 활용하여 독성 예측을 가속화하고 중국이 시장에서 급속하게 신흥 발전을 이루고 있습니다.

Predictive Toxicology Market Analysis 및 Trends의 일본 AI

일본은 AI 혁신에 강한 정부 초점이 주목할만한 제약 분야로 결합되었습니다. Efforts는 의료의 디지털화를위한 국가의 더 넓은 푸시와 예측 독성으로 AI를 통합합니다. Astellas Pharma 및 Fujifilm과 같은 회사는 AI 방법론을 배포하여 역대 약물 반응 및 유선 사전 클리닉 테스트를 최소화하고, 일본의 약 안전성과 규제 준수를 개선하기 위해 노력합니다.

대한민국 AI in Predictive Toxicology 시장 분석 및 동향

대한민국의 성장과 혁신 정밀도 약 AI 기술은 예측 독성학의 확장 역할을 합니다. 정부의 투자 스마트 의료 그리고 AI 스타트업은 컴퓨팅 유독성 툴에서 연료 발전을 시작합니다. Lunit와 Vuno와 같은 회사는 혁신적인 예측 독성 솔루션의 지역 급속한 채택을 신호하는 초기 독성 위험 평가에서 제약 개발자를 지원하는 AI 기반 소프트웨어를 개발합니다.

시장 선수, 키 개발 및 경쟁 지능

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주요 개발

• 7월 2025일, Simulations Plus, Inc., cheminformatics, biosimulation, 시뮬레이션 지원 성능 및 인텔리전스 솔루션 및 바이오 제약 산업에 의료 통신의 선도적 인 제공 업체 인 Simulations Plus는 폴란드어 아카데미 (IMB PAS)의 의학 생물학 연구소와 공동으로 인공 지능 중심 약물 디자인 (AIDD)의 실험 결과가 미국 화학 협회 (ACS) 의학 화학 편지에서 출판되었다.
• 6월 2025일 시뮬레이션 플러스, Inc. ADMET Predictor 13, 그 주력 기계 학습 (ML) 모델링 플랫폼의 출시를 발표, 최적화, 약물 발견의 다양한 단계에서 새로운 분자의 선택.
• 6월 2025일 Lhasa 제한 Derek Nexus (version 6.4.2)와 Sarah Nexus (version 5.0.0)의 최신 릴리스를 발표했습니다. 과학자들이 자신감, 증거 기반 안전 평가를 돕기 위해 설계된 전문가 중심의 의사 결정 지원 도구. 이 릴리스는 화학적 위험 평가에 대한 접근 및 규제 기대를 회귀합니다.
• 2 월 2025에서 Lhasa Limited는 Vitic Excipients 데이터베이스에 새로운 제약 excipient 데이터의 출시를 발표했습니다. 이 Pre-competitive 데이터 공유 이니셔티브는 규정 준수 제출을 강화하면서 의약품의 안전한 제한을 수립하기 위해 독점적 인 정립 정보를 제공하는 excipient 및 차량 독성 데이터의 익명 공유를 촉진합니다.

Predictive Toxicology Market Player에서 AI에 의해 따르는 최고 전략

• 연구 개발의 실질적인 투자를 통해 현장을 설립하여 고성능 AI 기반 독성 플랫폼 및 예측 모델의 혁신을 주도합니다.
  • Schrödinger는 예측 독성 이니셔티브 (2024-2025)을 확장하여 고급 딥러닝 안전 모델 (예 : hERG 금지, CYP450 책임)에 투자하여 선도적 인 AI 기반 발견 회사로 위치를 강화했습니다.

• AI 예측 유독성 시장의 중간 수준의 플레이어는 전략적 균형 성능과 감당성을 제공하는 비용 효율적인 솔루션을 제공함으로써 차별화됩니다.
  • MultiCASE는 우수한 기업 솔루션과 비교할 수 있는 대안을 제공하는 학술 및 중층 연구 연구소에서 널리 사용되는 상대적으로 낮은 비용 QSAR 기반 예측 독성 도구를 제공합니다.

• AI 중심 예측 독성 우주의 소규모 플레이어는 경쟁적인 니치를 쫓아보다 초점을 맞춘 전략을 고용합니다.
  • Lhasa Limited의 Vitic Excipients 데이터베이스 확장 (2 월 2025)은 예상 안전 데이터에 대한 높은 특정 간격을 대상으로 정립 과학자 및 규제 기관 중 niche 채택을 가능하게합니다.

시장 보고서 Scope

Predictive Toxicology 시장 보고서에 AI

시장 역학

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Predictive Toxicology Market Driver의 글로벌 AI – 동물 테스트 감소 및 NAM 채택

전 세계 정부 및 규제 기관은 엄격한 가이드라인과 위임장을 시행하고, 안전 테스트에서 동물 사용의 감소를 격려하거나 요구하고, 새로운 접근 방법 방법론 (NAMs)의 통합을 촉진하고, vitro assays 및 AI 중심 예측 도구. 이 NAMs는 전통적인 유독학 학문에 더 윤리, 비용 효과 및 시간 능률적인 대안을 제안하고, 인간적인 연구 관행을 위한 대중 및 과학적인 수요를 성장하기.

또한 제약, 화학 및 소비자 제품 산업은 안전 및 효능 기준을 보장하는 동안 진화 규정을 준수하는 혁신적인 AI 기술에 적극적으로 투자하고 있습니다. 9 월 2022에서 미국 FDA 현대화 법 2.0은 법에 서명되었으며 약물 개발자가 약물 안전과 효능을 입증하기 위해 비 동물 테스트 방법을 사용하도록 허용했습니다. 이 규제 기관은 독성 결과를 정확하게 예측할 수 있는 고급 AI 모델의 개발뿐만 아니라, 이러한 기술을 검증하고 채택하기 위해 이해 관계자 간의 협력을 촉진하고, 궁극적으로 독성학의 동물없는 테스트 패러다임으로 전환을 가속화합니다.

Predictive Toxicology Market의 글로벌 AI Opportunity – NAM 및 AI의 확장을 규제 제출 및 Precompetitive Data-Sharing Initiative로 확장

NAMs, 비 동물 테스트 기술 및 고급 컴퓨팅 모델을 강조, 기존 독성 테스트에 신뢰할 수있는 대안으로 전세계 규제 기관에 의해 점점 증가. NAMs와 AI 구동 예측 독성 도구 통합은 향상된 정확도, 빠른 회전 시간 및 감소 비용, 화학 안전 평가에 대한 긴 이해 문제를 해결합니다. 이 통합은 미국 환경 보호국 (EPA), 유럽 화학기구 (ECHA) 및 식품 및 의약품 관리 (FDA)과 같은 규제 기관을 지원하며 더 기계적 인 인간적 수준의 데이터를 통합하기 위해 프레임 워크를 현대화하여 더 많은 정보를 분석하는 의사 결정 프로세스를 촉진합니다.

또한, Precompetitive data-sharing 플랫폼의 성장은 제약 회사, 규제 당국 및 학술 기관을 포함하여 여러 이해 관계자를 가능하게하며, 더 강력한 AI 모델의 개발을 촉진합니다. 이러한 이니셔티브는 규제 컨텍스트에서 AI-enabled NAMs의 검증 및 채택을 가속화합니다.

분석 Opinion (전문 Opinion)

• 제약 및 생명 공학 회사는 AI 독성 모델을 사용하여 가장 큰 수요 드라이버이며 부작용을 조기에 예측하고 사전 진료 정량 비율을 절단합니다. 더 많은 규제 기관이 NAM을 인식하고, Investigational New Drug (IND) 제출에 대한 채택은 꾸준히 성장할 것으로 예상됩니다.
• 수요는 화학, 농약 및 화장품 산업, 엄격한 EU 및 미국 규정이 동물 테스트를 phasing하는 화학, agrochemical에서 일어나고 있습니다. AI 중심의 예측 독성학은 특히 높은 볼륨 안전 평가를 위해 준수 및 비용 효율적인 대안을 제공합니다.
• 교육 기관 및 규제 기관은 점점 AI-enabled NAMs를 채택하여 검증 및 데이터베이스 개발. Precompetitive Collaborations (e.g., Lhasa의 Vitic Excipients Database)는 독성 참조 표준을 수립하는 AI 모델에 대한 기관적 수요를 증가시킵니다.

시장 Segmentation

• 기술 통찰력 (Revenue, USD Mn, 2020 - 2032)
  • Classical 기계 학습
  • 딥러닝
  • 물리 기반 및 분자 모델링
  • 이름 *
• 지역 통찰력 (Revenue, USD Mn, 2020 - 2032)
  • 북아메리카
    • 미국
    • 한국어
  • 라틴 아메리카
    • 인기 카테고리
    • 아르헨티나
    • 주요 시장
    • 라틴 아메리카의 나머지
  • 유럽 연합 (EU)
    • 한국어
    • 미국
    • 이름 *
    • 한국어
    • 담당자: Mr. Li
    • 러시아
    • 유럽의 나머지
  • 아시아 태평양
    • 중국 중국
    • 주요 특징
    • 일본국
    • 담당자: Ms.
    • 대한민국
    • 사이트맵
    • 아시아 태평양
  • 중동
    • GCC 소개 국가 *
    • 한국어
    • 중동의 나머지
  • 주요 특징
    • 대한민국
    • 북한
    • 대한민국
• 키 플레이어 Insights
  • Lhasa 제한
  • 시뮬레이션 플러스
  • 슈뢰딩거
  • 사이트맵
  • Exscientia, 그리스
  • Insilico 의학
  • 사이트 맵
  • 찰스 강 Laboratories
  • 채용정보
  • 화학 Computing 그룹 (CCG)
  • 멀티캐시
  • 사업영역
  • 인기있는
  • Valo 건강
  • 지원하다

이름 *

1차 연구 인터뷰

회사연혁

• 제약 및 생명 공학 기업 (예, R&D 이사, Preclinical Safety Managers)
• 계약 연구기구 (CROs) (예 : Toxicology Project Leads, Study Director)
• 학술 및 연구 기관 (예 : Pharmacology, Computational Toxicology Researchers 교수)
• 규제 기관 (예 : 미국 FDA, EMA Scientific Reviewers, OECD NAMs Experts)
• AI Software Developers & Vendors는 예측 독성 플랫폼 (예 : Lhasa Limited, Simulation Plus, Schrödinger)을 전문으로합니다.
• 산업 관성 & Precompetitive Collaborators (예 : excipient 및 ADMET 안전에 대한 데이터 공유 이니셔티브)

데이터베이스

• 주 메뉴
• 사이트맵
• ToxNet (아직)
• OECD QSAR 툴박스
• 니 NCATS 데이터 포털
• 미국 FDA 승인 이벤트 보고 시스템 (FAERS)

회사 소개

• 약 발견 오늘
• Pharma 기술 전망
• Pharma Review에서 AI
• Computational Toxicology 통찰력
• R&D 소개

학회소개

• Toxicology의 자료
• 독성학 (Elsevier)
• 응용 과학 저널
• Pharmacology의 국경 (Toxicology 단면도)
• 학회소개

신문

• BioPharma 제품 사이트맵
• 화학 및 엔지니어링 뉴스 (C & EN)
• 약국
• Fierce 바이오 테크
• 경제 시간 (인도)

회사연혁

• 사회학 (SOT)
• 유럽 Vitro (ESTIV)의 독성학 협회
• 국제학연합(IUTOX)
• 약학 및 실험 치료를위한 미국 사회 (ASPET)
• 비 동물 테스트 (NAMs)에 OECD 작업 그룹

공공 도메인 소스

• 미국 식품의약품안전처 (FDA)
• 유럽 의학기구 (EMA)
• 경제 협력 및 개발기구 (OECD)
• 국립 보건 연구소 (NIH)
• 세계 보건기구 (WHO)
• 연구분야

공급 업체

• 사이트맵 Data Analytics 도구
• 보조 CMI 지난 8 년간의 정보의 이전 저장소