신약 발견 시장의 AI 크기 및 점유율 분석 - 성장 추세 및 예측 (2026 - 2033) 분석

글로벌 AI in Drug Discovery Market 크기 및 예측 - 2026에서 2033

Global AI in Drug discovery 시장은 성장할 것으로 예상됩니다. 100원 3,240.0 만 2026에서 50-100 원 사이트맵 2033년까지 화합물의 연간 성장률을 등록 (CAGR)의 1.5% 할인 2026년부터 2033년까지· 약물 발견의 글로벌 AI 시장은 AI-enabled 생물 의학 연구 및 약물 발견에 대한 대중 투자 증가에 의해 상당한 확장을 위해 추진된다.

FY2025에서, 미국 국립 보건 연구소 (NIH) 바이오 의학 연구 보조금에서 35.3 억 달러를 수여하고 데이터 과학 이니셔티브는 omics, 이미징, 전자 건강 기록 및 기타 생물 의학 데이터 세트를 사용하여 AI / ML 응용 프로그램을 지원하고 있습니다. AI-enabled 생물 의학 연구를 위한 공공 펀딩 및 데이터 인프라의 확장 가용성을 강조하고, 표적 식별, 분자 분석, 화합물 검열 및 기타 약물 발견 워크플로를 통해 AI의 채택에 대한 강력한 기반을 창출합니다.

디스커버리 마켓에서 글로벌 AI의 열쇠 테이크아웃

• 소프트웨어를 보유하기 위해 계획 66.8% 할인 2026년 글로벌 AI의 발견 시장 점유율은 지구의 AI 인프라 및 규제 경험으로 인해 북미 전역의 지배적 인 제안 세그먼트를 만듭니다. 예를 들어, 미국 FDA는 2016과 2023 사이의 AI 구성 요소를 포함하는 500 개 이상의 제출 경험을보고, 비 클리닉, 임상, 제조 및 마케팅 응용 프로그램을 덮고 약물 개발 워크플로우를 통해 AI 지원 소프트웨어의 확장 역할을 거부.
• 기계 학습은 파악하기 위해 계획됩니다 7.6% 할인 2026년 글로벌 AI의 발견 시장 점유율은 유럽 전역의 지배적 기술 부문으로 의약품 개발에서 AI 기반 방법론의 규제 합격을 증가시켰습니다. 예를 들어, 3 월 2025에서 유럽 의학기구 (EMA)는 AI 기반 방법론, AIM-NASH에 대한 첫 번째 자격 의견을 발표했다, 간 생물 이미지의 AI 보조 분석 인식 임상 시험에 대한 과학적 검증 증거로, 의학 개발에서 AI 기반 분석 방법의 성장 규제 합격을 민주화.
• 히트 식별 및 심사가 개최됩니다. 11.6% 할인 2026년 글로벌 AI의 발견 시장 점유율은 아시아 태평양 전역의 지배적 인 약 발견 프로세스 세그먼트를 만들기 위해 AI의 규제 통합을 증가시켜 제약 개발. 예를 들어, 4 월 2026에서 중국 NMPA는 "Artificial Intelligence + Drug Regulation" 구현 의견을 발표했다. 약물 R & D, 검토 및 승인, 테스트, 감시 및 더 넓은 제약 수명주기, 고품질 데이터 세트 및 대형 모델의 개발과 함께 AI 통합을 호출합니다.
• 북미 시장은 예상 점유율을 가진 지배력을 유지 51.6% 할인 2026년에, 그것의 큰 약제 연구 및 개발 기초에 의해 bolstered와 AI의 통합을 약 개발 워크플로우로 증가합니다. 예를 들어, 5 월 2026에서 미국 FDA는 HALO를 시작했으며 40 개 이상의 응용 프로그램 및 제출 데이터 소스를 통합했으며 FDA 과학 검토자 및 조사자를위한 확장 AI 시스템과 함께 AI-enabled 규제 및 제약 활동을 지원하는 데이터 인프라를 강화했습니다.
• 아시아 태평양은 약물 발견 시장의 글로벌 AI에서 가장 빠른 성장을 전시 할 것으로 예상되며, 예상된 CAGR을 등록 24시간·2% 할인 2026–2033 동안 제약 R & D 역량을 확장하고 책임있는 AI 사용에 대한 규제 초점 증가에 의해 구동. 예를 들어, 6 월 2026에서 일본 PMDA는 의료 제품의 수명주기 관리, 특히 책임, 투명성 및 데이터 및 개인 정보 취급을 통해 AI의 적절한 사용을위한 지침을 개발하기 위해 교차 섹션 프로젝트 팀을 설립했습니다. 이 규제 이니셔티브는 지역 제약 생태계 내에서 AI 채택을위한 명확한 프레임 워크의 개발을 지원합니다.

증권

왜 약물 디스커버리 시장에서 글로벌 AI를 지배합니까?

소프트웨어는 시장 점유율을 파악하기 위해 계획된다 66.8% 할인 2026년 복잡한 데이터 세트와 자동화의 계산 프로세스를 분석하고 대규모 분자 분석을 수행 할 수 있는 능력으로 빚지고 있습니다. AI 및 규제 관행의 증가는 전용 소프트웨어 플랫폼의 생성 및 채택을 구동 할 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 6월 2026일, 영국 'Medicines 및 헬스케어 제품 규제 기관 (MHRA) vaccine 디자인의 인공 지능의 역할을 평가하기 위해 인공 지능 샌드 박스를 설립, 안전 평가를 최적화, 위험 예측 및 동물 테스트의 사용 감소, 의학 R & D에 대한 검증 된 디지털 및 인공 지능 기반 도구의 중요성 강조.

왜 기계 학습은 약물 발견 시장에서 AI에서 가장 큰 기술 세그먼트를 대표합니까?

Machine Learning은 시장 점유율을 파악하기 위한 계획입니다. 7.6% 할인 2026년에, 큰, 복잡한 및 생물 의학 자료 세트를 취급하기 위하여 그것의 능력 때문에, 구조 행동 관계를 확인하고, 분자 재산을 예측하고, 높 순수성 약 후보자를 선정하십시오. 또한 ML 기반 타겟 식별, 가상 심사, ADMET 예측 및 리드 최적화는 제약 연구 및 개발에서 더 큰 채택을 얻고 있습니다. 예를 들어, 1월 2026일, 미국 식품의약품안전처 유럽 의학기구 (European Medicines Agency)는 약물 개발에서 인공 지능의 사용을 촉진하기 위해 10 가지 원칙을 공동으로 도입했습니다. 이러한 원칙은 데이터 관리, 모델 개발, 성능 평가 및 수명주기 관리, 기계 학습을 사용하여 의약품 개발을위한 더 많은 규제 프레임 워크를 제공합니다.

ID와 Screening Segment는 약물 발견 시장에서 글로벌 AI를 지배

히트 식별 및 선별 세그먼트는 시장 점유율을 보유하기 위해 계획됩니다. 11.6% 할인 2026 년에 AI의 능력에 따르면, 빠르게, 예측 화합물 상호 작용, 및 실험적 검증을위한 잠재적 인 약물 후보를 식별합니다. 또한, AI-empowered 가상 검열은 또한 실험적인 시험과 expedite 이른 단계 약 발견을 위한 필요를 낮출지도 모릅니다. 예를 들어, 6 월 2026에서, 생명 과학을위한 AI Adoption 계획 영국 정부 실험 공정을 가속화 할 수있는 잠재력을 가진 AI 응용 프로그램으로 강조 된 가상 화합물, 실험 테스트 이전에 치료 및 등급 화합물의 더 큰 숫자를 표시합니다.

현재 이벤트와 그 영향

약 디스커버리 시장의 AI

시장 드라이버

• 빠른 표적 ID와 화합물 검열을 위한 AI의 상승 채택: AI의 성장 채택은 복잡한 생물학적 데이터를 분석하기 위해 제약 및 생명 공학 회사가 활성화하고 잠재적 치료 대상을 식별하고 유망한 화합물을 신속하게 우선 순위화합니다. AI 기반 접근법은 초기 R & D 워크플로우의 효율성을 개선하면서 타겟 발견 및 화합물 선별에 필요한 시간을 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 4 월 2026, QIAGEN 및 NVIDIA는 그래픽 기반 AI를 적용하고 질병 기계 분석, 치료 표적 식별 및 바이오 마커 발견에 대한 가속화 된 컴퓨팅을 적용하기 위해 협력을 확장하여 약물 발견에 대한 생물학적 관계의 빠른 평가를 지원합니다.
• AI-enabled 약 발견 플랫폼에 있는 성장 약제 투자: AI-enabled 플랫폼의 제약 투자 증가는 인공 지능의 통합을 강화 약 발견 R&D 워크플로우 제약 회사는 AI 인프라, 컴퓨팅 플랫폼 및 전략적 기술 파트너십을 통해 자본을 할당하고 대상 식별, 분자 디자인, 가상 심사 및 후보 최적화를 가속화합니다. 예를 들어, 3 월 2026에서 Roche는 2,176 NVIDIA Blackwell GPU를 배포하여 AI 인프라를 확장하여 총 하이브리드 클라우드 AI 인프라를 3,500 이상의 GPU로 활용하여 치료 및 진단 개발을 지원합니다.
• 초기 약물 발견에 걸쳐 AI의 활용: 제약 회사는 점점 AI 및 기계 학습을 초기 단계 R & D에 통합하고 복잡한 생물학 데이터 세트를 분석하고, 새로운 목표를 확인하고, 히트 식별 및 리드 최적화를 가속화합니다. 이 워크플로우를 통해 AI의 채택은 연구원들이 더 큰 데이터셋을 평가하고 더 효율적으로 유망한 후보를 우선적으로 평가할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어, 7 월 2026에서 Novartis는 R & D 워크플로우를 통해 AI의 사용을 강조하여 유전학, 멀티 omic, 이미징, 임상 및 과학 문학 데이터를 통합하여 생물학적 표적 및 분자를 식별합니다.

Emerging 동향

• De Novo 약 디자인을 위한 창조적인 AI: 관련 기사 사이트맵 표적 생물학과 화학 재산을 가진 소설 분자를 디자인하기 위하여 점점 이용되고, 화학 공간과 더 빠른 지도 발생 및 최적화의 더 넓은 탐험을 가능하게 합니다.
• Multimodal AI와 기초 모형: 약 발견 플랫폼은 점차적으로 다모달 AI와 기초 모형을 통해 genomic, proteomic, 분자, 화학물질 및 임상 자료 세트를 통합하고, 개량한 표적 ID, 화합물 우선순화 및 후보 선정을 지원하는.
• AI-Driven 약 발견 협력: 제약 및 생명 공학 회사는 AI 기술 제공 업체와 함께 점점 경쟁적 인 모델, 유전적 AI 및 대상 발견, 가상 심사, 분자 디자인 및 리드 최적화를 통해 자동화 된 워크플로우를 통합합니다.

지역 통찰력

북미는 마약 디스커버리에서 AI를위한 강력한 시장입니까?

북미는 약 발견 시장의 글로벌 AI를 리드, 예상되는 회계 51.6% 할인 2026년에, 그것의 높은 기술 가장자리, 높은 연구 및 개발 투자, 및 thriving pharma 및 biotech 기업에 owing. 또한, 정부 정책과 유리한 규제 환경을 가진 디지털 건강 회사에 대한 인센티브는 국가 보건 연구소 (NIH), 방위 선진 연구 프로젝트 기관 (DARPA)와 같은 정부 기관에 의해 디지털 건강 회사의 펀드의 큰 숫자와 같은 시장 성장을 낙관 할 수 있습니다.

예를 들어, 7월 2026일, 미국 국립 보건 연구소 (NIH) 인공 지능과 고급 컴퓨팅을 적용하는 생물 창세기 임무를 시작으로 약물 발견 및 임상 번역을 포함한 바이오 의학 발견을 가속화하고 AI-enabled 연구 인프라 및 협업을 홍보하는 동안. 또한, pharma, 기술 및 계약 연구 조직 네트워크 중 AI 침투 및 협력을 증가시키고 약물 발견 혁신을 가속화할 것으로 예상됩니다.

왜 아시아 태평양 AI는 약 디스커버리 시장 전시 높은 성장?

아시아 태평양은 약물 발견 시장의 글로벌 AI에서 가장 빠른 성장을 전시 할 것으로 예상되며, 예상된 CAGR을 등록 2.2% 할인 2026–2033 중. 지역은 계정으로 계획됩니다. 0% 할인 2026년 글로벌 시장의 글로벌 시장은 생명공학 역량, 디지털 채택 및 AI 인프라의 투자 증가로 인해 발생합니다. 또한, AI-enabled 연구에 대한 디지털 건강 변화 이니셔티브 및 정부 지원은 아시아 태평양 시장에 대한 운전 요인이 될 것입니다.

예를 들어, 5 월 2026에서 인도 미션은 인도 의료 연구 (ICMR)의 인도 협의회 (Indian Council of Medical Research)와 협력하여 인도 의료 및 생명 의학 연구의 국가 전역 AI 생태계를 구축하고 혁신적인 AI 이니셔티브에 대한 정부 지원을 촉진했습니다. (출처: 공지사항· 또한, 디지털 혁신을위한 유리한 정부 지침 및 AI 허브의 상승은 지역 시장의 성장을 밀어. 이 외에도 외부 외국 약국 및 기술이전과의 협업은 아시아 태평양 지역의 약 발견 과정에서 AI의 구현을 지원합니다.

글로벌 AI in Drug Discovery Market Outlook for Key 국가

왜 미국 리드 혁신과 약물 디스커버리 시장에서 AI에서 채택?

미국은 목표 ID, 가상 심사, 분자 디자인 및 약물 발견 프로세스의 모든 AI-enabled 응용 프로그램에 대한 빠른 확산으로 혁신 및 채택을 구동합니다. 인공 지능의 영역에서 biotech 기업과 탠덤의 제약 R & D의 밀도는 약물 파이프라인에서 미래의 사용을 위해 계산의 더 빠른 검증을 가능하게해야합니다. 또한, 인공 지능 기업과 제약 영역 내에서 인공 지능 기업과 그 사이의 사전 노출은 정교한 계산 능력으로 결합되어 생물학적 및 화학 데이터에 대한 대규모 분석 가능성이 높습니다.

일본은 마약 디스커버리 시장에서 AI를 위한 호의적인 시장입니까?

일본은 제약 R & D, 고급 의료 시스템의 강력한 기지로 인해 약물 발견에 AI의 유리한 시장이며 생물 의학 연구 내에서 AI의 급속한 확장 사용. 또한, AI 보조 약 디자인, 정밀 의학 및 계산 방법에 대한 국가의 상승 초점은 대상 발견, 심사 및 리드 최적화에 기회를 만들 것입니다.

중국은 마약 디스커버리 시장에서 AI를위한 중요한 성장 허브로 이수합니까?

중국은 약물 연구 및 개발 (R & D) 공정에서 인공 지능 (AI)의 큰 채택에 의해 활성화 된 주요 성장 센터로 빠르게 부상하고 정부 정책은 약물 개발에서 AI의 사용을 촉진합니다. NMPA (이전 CFDA) AI + 약물 규정 프로그램은 약물 R & D, 데이터 처리 및 규제 감독에서 AI의 사용을 가속화 할 것으로 예상됩니다. Target discovery, virtual screening, 그리고 molecular design에 있는 더 중대한 기능은 시장 성장을 위한 추가 지원을 제안합니다.

왜 독일은 마약 디스커버리 시장에서 유럽 AI를 탑니까?

독일은 고체 제약 연구 인프라, 고품질 인공 지능 전력 및 성숙한 생명 공학 풍경 때문에 약물 발견 시장에서 유럽 AI를 선도합니다. AI for Drug Research의 사용을 촉진하는 정부 행동은 약물 발견의 계산 워크의 상승을 촉진 할 것으로 예상됩니다. 또한 AI, Biotech 및 건강 데이터에 대한 국가의 초점은 약물 발견에서 AI 워크플로우 채택을 더 지원할 수 있습니다.

영국에서 개발하는 약 디스커버리 시장에서 AI?

미국은 생명 과학 및 정부 인센티브에 강한 연구 기능으로 인해 약 발견 시장의 AI로 진화하고 있습니다. 예를 들어, 2026 년 영국 과학 전략에 대한 AI는 타겟 발견, 바인딩 친화 예측 및 리드 최적화를 위해 AI를 포함하는 약물 발견을 가속화하는 특정 임무를 설명했습니다. 또한, 영국 정부의 생명 과학 분야 계획은 명시적으로 환자 중심의 접근, 그리고 AI-enabled 약 발견을 격려하는 것 같습니다.

임상 개발 단계에 의한 AI-Enabled 치료 파이프 라인, 2025

약 발견 시장에서 AI의 새로운 성장 기회를 창출하는 데 novo 분자 디자인 및 리드 최적화를위한 유전 AI의 성장 사용은 무엇입니까?

약 발견에 있는 유전적인 인공 지능의 사용의 상승은 분자, 가상 검열 및 납 최적화의 빠른 de novo 디자인을 위한 잠재력을 나타냅니다. 이것은 더 큰 화학 공간을 검색하고 더 적은 잠재적 인 리드 화합물을 밖으로 화면에 투자 할 수 있습니다. 이것은 또한 두드러지게 지속적인 반복적인 종합 및 테스트 주기를 감소시킬 수 있습니다, 1개 이상 표적한 재산을 가진 분자를 디자인하는 능력은 더 유력한 약을 만들 수 있습니다. 예를 들어, 9 월 2, 2026, Alnylam 제약, Inc. 그리고 Inceptive는 차세대 RNA 간섭 치료법을 개발하기 위해 협력을 발표했습니다. 실험적 검증과 AI 기반 디자인을 결합하는 잠재적 치료의 디자인을위한 고급 유전 인공 지능 모델을 활용함으로써.

시장 선수, 중요한 발달 및 경쟁적인 조경

주요 개발

• 9 월 16, 2026, Insilico 의학 Longevity Vaccines 연구 이니셔티브를 시작, 유전자 AI, Pharma 적용. AI 및 노후화 기반 모델과 함께 프로그래밍 가능한 RNA 약을 개발하는 단일 관리자, 어린이 관련 질병의 초기 세포 드라이버를 대상으로 자체 제한 치료. 이 이니셔티브는 처음에는 senescent, fibrotic 및 autoreactive 세포를 제거하고 면역 체계 회춘을 강화하고, 표적 ID 및 치료 디자인에 있는 AI의 확장 신청을 강조하는
• 9 월 16, 2026, 노르딕스 Anthropic은 Novo가 선택한 R&D 워크플로우를 통해 Anthropic의 Claude Science 및 Frontier AI 모델을 사용하기 위해 사전 AI 기반 약물 발견을 발표했습니다. 콜라보레이션은 특정 생물학적 및 직업적 과제를 해결하고 과학적 사고를 지원하며 AI 기반 소프트웨어 개발을 강화하고, 데이터 거버넌스 및 인간 통찰력을 구축하여 고급 AI 모델의 성장 통합을 제약 연구로 강조합니다.
• 8월 2026일 Tata 컨설팅 서비스 (TCS) TCS ADD AgentHub 출시, 약 개발, 임상 개발 및 약학 워크플로우를 통해 제약 회사 규모 AI를 돕기 위해 설계된 에이전트 AI 플랫폼. 이 플랫폼은 인간의 oversight, 내장 감사성 및 임상 데이터 검토, 연구 디자인, 의료 모니터링 및 문학 분석과 같은 활동을 지원하기 위해 책임과 정의 된 책임, 약물 개발 가치 사슬을 통해 AI의 성장 채택을 강조하는 역할 기반 AI 에이전트를 사용합니다

공급 업체

약 발견 시장의 글로벌 AI는 AI 플랫폼 혁신, 유전적 AI 기능, 예측 모델링, 데이터 통합, 워크플로우 자동화 및 제약 가치 사슬의 전략적 협업에 중점을 둔 경쟁과 매우 역동적이다. 시장 참가자들은 AI-powered Drug discovery platform을 확장하여 분자 설계 및 타겟 식별 기능을 개선하고 멀티 모달 생물학 데이터를 통합하고, 발견 시간 단축을 가속화하고 후보 선택을 향상시킵니다. 핵심 초점 지역은 다음을 포함합니다:

• 타겟 식별, 가상 심사, 분자 디자인 및 리드 최적화를위한 통합 AI 플랫폼 개발
• De novo 약물 설계 및 분자 특성 예측을위한 유전 AI 및 기계 학습 모델의 발전
• 약물 발견 통찰력을 향상시키기 위해 다중화 생물학, 게놈, proteomic 및 화학 데이터 세트의 통합
• 약물 repurposing, biomarker discovery 및 예측 독성 평가를위한 AI-enabled 플랫폼 확장
• AI 기업, 제약 회사, 생명 공학 회사 및 연구 기관 간의 전략적 협업 및 기술 파트너십

시장 보고서 Scope

분석 Opinion (전문 Opinion)

• 앞으로 몇 년 동안, 약물 발견 시장의 글로벌 AI는 발견 워크플로우의 여러 단계를 지원하는 통합, 다중 모드 및 유전자 AI 플랫폼으로 독립 예측 도구에서 전환하여 형성됩니다. 가능한 AI 시스템은 타겟 식별, 분자 설계, 선별 및 리드 최적화를 개선할 것으로 예상되며 파편 처리 워크플로우에 의존도를 줄입니다. 산업은 생물, 화학, 임상, 그리고 더 큰 자동화 및 인간적인 oversight를 가진 실제 데이터셋을 결합하는 AI 플랫폼으로 이동할 가능성이 높습니다
• 가장 큰 기회는 미국 De Novo Drug Design에 대한 Generative AI 내에서 포위됩니다. 고급 AI 기능, 광범위한 제약 R & D 활동, 강력한 생명 공학 생태계 및 대규모 생물학 및 화학 데이터 세트에 대한 액세스는 AI 설계 후보의 급속한 상용화를 지원할 수 있습니다. 플레이어는 특히 제약 R & D 및 AI 인프라가 빠르게 확장되는 아시아 태평양의 기회를 평가해야합니다.
• 경쟁 우위를 확보하기 위해 경쟁 우위를 확보하기 위해, 고급 데이터 세트 및 통합 AI 플랫폼은 개별 알고리즘에 단독으로 보완해야 합니다. 제약 및 생명 공학 생태계의 파트너십을 구축하고, 설명과 데이터 주체를 강화하고, 설명과 데이터 주체를 강화하고, 발견 시간 및 후보 품질에 대한 취약한 개선을 거부하는 것은 차별화와 장기적인 경쟁 이점을 달성하기 위해 중요합니다.

시장 Segmentation

• Insights 제공 (Revenue, USD Mn, 2021 - 2033)
  • 소프트웨어
  • 제품정보
• 기술 통찰력 (Revenue, USD Mn, 2021 - 2033)
  • 기계 학습
  • 딥러닝
  • 인공지능
  • 회사 소개
  • 이름 *
• 약 발견 과정 통찰력 (Revenue, USD Mn, 2021 - 2033)
  • 대상 식별 및 검증
  • ID 및 심사
  • 리드 식별 및 최적화
  • 임상연구
• 약물 유형 통찰력 (Revenue, USD Mn, 2021 - 2033)
  • 소형 의약품
  • 대형 의약품
• 애플리케이션 통찰력 (Revenue, USD Mn, 2021 - 2033)
  • 약물 Repurposing
  • De Novo 약 디자인
  • 가상 검열
  • Biomarker 발견
  • 이름 *
• 최종 사용자 통찰력 (Revenue, USD Mn, 2021 - 2033)
  • 제약 및 생명 공학 회사
  • 계약 연구기구 (CRO)
  • 학술 및 연구소
  • 이름 *
• 지역 통찰력 (Revenue, USD Mn, 2021 - 2033)
  • 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
  • Schrödinger, 주식회사
  • Insilico 의학
  • 제약, Inc.
  • Isomorphic Labs 제한
  • 주식회사 XtalPi
  • (주)인시트로
  • 인기 카테고리
  • Biomedicines, Inc. 생성
  • (주)오위킨
  • 사이트 맵

이름 *

1차 연구 인터뷰

• AI 및 computational 약 발견 과학자 대상 식별, 가상 심사, 분자 디자인 및 리드 최적화에 참여
• AI 채택과 약물 발견 전략을 담당하는 제약 R & D 임원
• 약 발견을위한 AI 모델을 개발하는 Computational biologists 및 기계 학습 과학자
• Bioinformatics 및 cheminformatics 전문가는 게놈, 분자 및 화학 데이터 세트와 함께 작업
• AI 플랫폼 및 소프트웨어 전문가는 유전자 AI, 분자 모델링 및 예측 분석에 참여했습니다.

회사연혁

• AI 기반 약 발견 플랫폼 제공
• 제약 및 생명 공학 회사
• 계약 연구 조직 (CROs)
• Computational chemistry 및 bioinformatics 기술 제공 업체
• 클라우드 컴퓨팅 및 AI 인프라 제공
• AI-enabled 약 discovery와 관련된 학술 및 연구 기관
• 끝 사용 분야
  • 제약 회사
  • Biotechnology 기업
  • 계약 연구기구 (CRO)
  • 학술 및 연구 기관
  • 정부 및 연구기구
• 규제 및 건강 Bodies
  • 미국 식품의약품안전처 (FDA) – 약물 개발, 규제 고려 사항 및 AI-generated 증거에 대한 지침
  • 유럽 의학기구 (EMA) - 의약품 수명주기, 규제 지침 및 AI 방법론에 대한 AI 응용
  • 의약품 및 의료 제품 규제 기관 (MHRA), U.K. - 의약품 규제, AI 채택 및 제약 개발의 데이터 중심 접근
  • National Medical Products Administration (NMPA), 중국 – 제약 규제, 약물 평가 및 약물 개발의 AI 관련 혁신
  • International Council for Harmonisation (ICH) – 국제 기술 표준 및 제약 개발 관련 규제 조화

데이터베이스

• ChEMBL – 표적 분석, 화합물 검열 및 약 발견 연구 지원되는 Curated bioactivity 및 화학 자료
• ClinicalTrials.gov – 임상 연구 및 결과 데이터 지원 약물 개발 및 분석
• Protein Data Bank (PDB) – 단백질, 핵산 및 분자 복합물에 대한 구조 정보
• DrugBank - 약물, 표적, 메커니즘 및 약물 발견 및 재분포 연구를 지원하는 분자 정보

회사연혁

• Biotechnology Innovation Organization (BIO) – 생명 공학 및 제약 산업 자원 및 정책 정보
• 약물 정보 협회 (DIA) – 약물 개발, 규제 과학, 제약 혁신 자원
• 국제 제약 공학 협회 (ISPE) – 제약 기술, 디지털 전환 및 AI 관련 산업 자원
• 미국 제약 연구 및 제조업체 (PhRMA) - 제약 R & D 및 혁신 자원
• 임상연구기구 협회 (ACRO) - 임상 연구 및 기술 채택 자원

공공 도메인 소스

• 미국 식품의약품안전처 (FDA) – 약물 개발, 규제 지침 및 의료 제품 정보의 AI
• 유럽 의학기구 (EMA) - 의약품 수명주기 및 규제 과학 정보의 AI
• 국립 보건 연구소 (NIH) - 생물 의학 연구, genomics, 약물 발견 및 AI 관련 연구 정보
• 생명 공학 정보 센터 (NCBI) - Genomic, 생물 의학 및 AI 구동 약물 발견을 지원하는 과학 데이터베이스
• 표준 및 기술 연구소 (NIST) - AI 표준, 평가, 위험 관리 및 기술 프레임 워크
• ClinicalTrials.gov - 제약 연구 지원 임상 시험 등록 및 결과 정보

공급 업체

• 사이트맵 데이터 분석 도구, Proprietary CMI 지난 10 년간의 정보의 이전 저장소.