KI für Pharma- und Biotech-Marktgröße, Marktanteil, Wachstum und Branchenanalyse, nach Typ (Arzneimittelentdeckungs-KI, Genomdaten-KI, KI-gestützte Analyse), nach Anwendung (Arzneimittel, biotechnologische Forschung und Entwicklung, klinische Studien, personalisierte Medizin) sowie regionale Einblicke und Prognosen bis 2035

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KI FÜR PHARMA- UND BIOTECH-MARKTÜBERSICHT

Der weltweite KI-Markt für Pharma- und Biotechnologie wird im Jahr 2026 auf 2,68 Milliarden US-Dollar geschätzt und wächst bis 2035 stetig auf 8,68 Milliarden US-Dollar, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 13,95 % von 2026 bis 2035.

Auf dem KI-Markt für die Arzneimittelentwicklung findet ein transformatives Wachstum statt, da künstliche Intelligenz zunehmend zu einer unverzichtbaren Technologie in der gesamten Wertschöpfungskette der Arzneimittelentwicklung wird. KI reicht von rechnerischen Techniken in der Molekülentdeckung bis hin zu klinischen Studien und personalisierten Behandlungsoptionen und steigert dadurch die Effizienz, beschleunigt die Markteinführung und sorgt für ein völlig neues Genauigkeitsniveau bei der Prognose. Angesichts der sich verschlechternden Situation bei biologischen Daten und des wachsenden Kostendrucks für Forschung und Entwicklung haben die Pharma- und Biotech-Unternehmen schnell KI integriert, um mithalten zu können. Maschinelles Lernen, Deep Learning und Verarbeitung natürlicher Sprache werden in diesem Markt zunehmend für die Analyse komplexer Datensätze wie Genomsequenzen, chemische Strukturen und Ergebnisse klinischer Studien gefordert. Und zunehmend helfen die KI-Plattformen nicht nur bei der Entscheidungsfindung, sondern auch bei der Gestaltung von Synthesewegen, der Optimierung von Studien und der Identifizierung von Patientenkohorten. Das ständig wachsende Datenvolumen in Verbindung mit der beginnenden digitalen Transformation im Gesundheitswesen verspricht, die KI-Zukunft für die Biopharmazeutik zu einer absoluten Realität werden zu lassen, die bereits im Gange ist.

WICHTIGSTE ERKENNTNISSE

AUSWIRKUNGEN VON COVID-19

KI für den Pharma- und Biotech-Markt hatte aufgrund der Unterbrechung der Lieferkette während der COVID-19-Pandemie einen positiven Effekt

Die globale COVID-19-Pandemie war beispiellos und erschütternd, da der Markt im Vergleich zum Niveau vor der Pandemie in allen Regionen eine höher als erwartete Nachfrage verzeichnete. Das plötzliche Marktwachstum, das sich im Anstieg der CAGR widerspiegelt, ist darauf zurückzuführen, dass das Marktwachstum und die Nachfrage wieder das Niveau vor der Pandemie erreichen.

Die COVID-19-Pandemie fungierte als einer dieser wichtigen Katalysatoren für den KI-Markt für Pharma- und Biotechnologie. Während der Krise wurden diese KI-Tools eingesetzt, um die Impfstoffentwicklung zu beschleunigen, Möglichkeiten für die Wiederverwendung von Arzneimitteln zu finden undDatenmanagementin klinischen Studien. In einer Atmosphäre, in der sich die gesamte Bevölkerung im Ausnahmezustand befand, erkannten Pharmaunternehmen diesen zeitlichen Vorteil und versuchten, die Zeitpläne für Forschung und Entwicklung durch KI zu verkürzen und gleichzeitig Sicherheit und Wirksamkeit zu wahren. Von der Modellierung viraler Mutationen bis hin zur Vorhersage der Ausbreitung von Krankheiten haben sich KI-Plattformen als Rückgrat der Krisenreaktion herauskristallisiert. Die Pandemie hat sich auch auf die digitale Zusammenarbeit ausgewirkt und den Bedarf an KI-gestützten Remote-Forschungsplattformen verstärkt. Die Dynamik hält auch nach der Pandemie an, da viele Pharma- und Biotech-Unternehmen ihre Ausgaben für KI erhöht haben.

NEUESTE TRENDS

KI-Grundlagenmodelle und generative Algorithmen revolutionieren die Arzneimittelforschung, um das Marktwachstum voranzutreiben

Zu den disruptiveren Trends gehört möglicherweise die Integration von Grundlagenmodellen und generativer KI in die Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten der Pharmabranche. Diese groß angelegten Modelle können die große Bandbreite biomedizinischer Daten erlernen und neue molekulare Strukturen mit einem hohen Potenzial für die Arzneimittelwirkung erzeugen. Derzeit setzen Unternehmen KI-Systeme ein, um nicht nur Daten zu durchsuchen, sondern auch neue Medikamente zu entwickeln, Verhalten zu simulieren und Toxizität vorherzusagen, bevor sie sich irgendwelchen Labortests unterziehen. Dies reduziert den Zeit- und Kostenaufwand bei der Arzneimittelentwicklung enorm. Mittlerweile wird die Vorhersage klinischer Ergebnisse und die Personalisierung von Therapien mithilfe von KI schnell zur Norm und unterstützt damit Ansätze der Präzisionsmedizin.

• Laut den US-amerikanischen National Institutes of Health (NIH, 2023) verfügen 41 % der US-amerikanischen Biotech-Unternehmen über integrierte KI-Plattformen zur Identifizierung von Medikamentenkandidaten und zur Beschleunigung der präklinischen Forschung.

• Die Europäische Arzneimittel-Agentur (EMA, 2023) berichtete, dass mittlerweile 36 % der klinischen Studien in der EU KI-Algorithmen nutzen, um die Effizienz der Patientenrekrutierung und Studienergebnisse vorherzusagen.

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KI FÜR DIE SEGMENTIERUNG DES PHARMA- UND BIOTECH-MARKTS

Nach Typ

Basierend auf dem Typ kann der globale Markt in Drug Discovery AI, Genomic Data AI und AI-powered Analytics kategorisiert werden:

• KI zur Arzneimittelentdeckung: Die KI-gesteuerten Arzneimittelentdeckungsplattformen haben das Modell verändert, nach dem die pharmazeutischen Verbindungen identifiziert und optimiert werden. Solche Systeme nutzen maschinelles Lernen, um die chemischen Bibliotheken zu untersuchen, Bindungsaffinitäten vorherzusagen und molekulare Wechselwirkungen zu simulieren. Durch die drastische Eingrenzung brauchbarer Kandidaten verkürzt die Drug Discovery AI den Zeitaufwand für herkömmliche Forschung und Entwicklung um Jahre. Sowohl Start-ups als auch große multinationale Unternehmen nutzen KI, um den Zeitrahmen der präklinischen Phase zu verkürzen, wodurch das Risiko eines Scheiterns verringert und das Erfolgspotenzial für klinische Kandidaten erhöht wird, während die Forschung zu seltenen Krankheiten und der Onkologie am meisten neue Medikamente benötigt.

• Genomdaten-KI: Eine entscheidende Rolle spielt die Genomdaten-KI bei der Entschlüsselung komplexer genetischer Sequenzen, um Zusammenhänge mit Krankheiten, der Identifizierung von Biomarkern und gezielten Behandlungsmöglichkeiten zu finden. Der Einsatz von KI-Algorithmen in riesigen Genomdatenbanken ermöglicht es Forschern, Gen-Krankheits-Zusammenhänge mit größerer Genauigkeit zu finden – der wichtigste Teil der Weiterentwicklung der personalisierten Medizin, bei der Behandlungen auf dem genetischen Profil einer Person basieren. Pharma- und Biotech-Unternehmen nutzen diese KI zur Patientenstratifizierung in Studien, zur Identifizierung seltener Mutationen sowie zur Erkennung neuer therapeutischer Ziele und steigern so sowohl die Effizienz der Forschung und Entwicklung als auch die Ergebnisse klinischer Studien erheblich.

• KI-gestützte Analytik: Trotz der Nützlichkeit KI-gestützter Analysetools zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen in der Pharma- und Biotechnologiebranche erfassen diese Plattformen strukturierte und unstrukturierte Daten – von Laborergebnissen bis hin zu klinischen Notizen – und wandeln sie in aussagekräftige und umsetzbare Erkenntnisse um. Zu ihren Einsatzmöglichkeiten gehören die Identifizierung von Studienrisiken, die Überwachung unerwünschter Ereignisse und die Optimierung von Herstellungsprozessen. Sowohl die Verarbeitung natürlicher Sprache als auch die prädiktive Modellierung sind äußerst nützlich bei der Interpretation realer Beweise und der Literatursuche. Angesichts der zunehmenden Komplexität von Arzneimittelpipelines erweisen sich diese KI-gestützten Analysen als unschätzbar wertvoll für die Echtzeitüberwachung.Einhaltung gesetzlicher Vorschriftenund strategisches Portfoliomanagement.

Auf Antrag

Basierend auf der Anwendung kann der globale Markt in Pharmazeutika, biotechnologische Forschung und Entwicklung, klinische Studien und personalisierte Medizin eingeteilt werden:

• Pharmazeutika: Pharmaunternehmen nutzen KI, um die Arzneimittelentwicklung in jeder Phase zu beschleunigen. Diese Systeme umfassen KI, um neue Ziele zu entdecken, molekulare Strukturen zu entwerfen und mögliche Effekte außerhalb des Ziels vorherzusagen, wodurch die Fluktuationsraten gesenkt werden. Dieselben Modelle sind auch in Pharmakovigilanzsysteme integriert, die für die Identifizierung von Sicherheitssignalen nach dem Inverkehrbringen verantwortlich sind. Die Einführung von KI hat die Kosteneffizienz erhöht und die Entdeckungszeit verkürzt. Dies ermöglicht es der Pharmaindustrie, flexibler auf sich ändernde medizinische Anforderungen zu reagieren. Diese Dynamik kam in der Zeit der Pandemie voll zum Ausdruck und stellt nach wie vor einen wichtigen Wettbewerbsvorteil dar, wenn es darum geht, ungedeckte klinische Bedürfnisse zu decken.

• Biotech-Forschung und -Entwicklung: Biotech-Unternehmen, die oft an der Spitze der Innovation stehen, nutzen KI bei der Entwicklung neuartiger Therapien. Diese Unternehmen erforschen mithilfe von KI neue biologische Wege; Entwerfen Sie technische Zell- und Gentherapien und optimieren Sie komplexe Laborabläufe. Durch die Integration von KI können kleinere Biotech-Unternehmen mit größeren Unternehmen konkurrieren, indem sie die Forschungs- und Entwicklungskosten senken und eine höhere Präzision bieten. KI in der Proteinfaltung, im Antikörperdesign und in der synthetischen Biologie eröffnet neue Wege zur Behandlung von Krankheiten. Daher werden diese Agilität und das datengesteuerte Experimentieren dem schnelllebigen, entdeckungsorientierten Umfeld der Biotechnologie würdig.

• Klinische Studien: KI verändert die Optimierung klinischer Studien, indem sie die Rekrutierung von Patienten und die Bewertung des Abbrecherrisikos erleichtert und die Protokollgestaltung automatisiert. Prädiktive Analysen ermöglichen eine Patientenauswahl durch Genomabgleich und phänotypische Daten und erhöhen so die Wirksamkeit und Vielfalt der Studien. Ein hochentwickeltes KI-System kann die Versuchsleistung in Echtzeit überwachen und so ein adaptives Versuchsdesign und eine dynamische Entscheidungsfindung ermöglichen. KI-Tools achten frühzeitig auf Anomalien in Patientendaten und schützen so vor regulatorischen Risiken. Daher ist die Verkürzung der Testzeit zusammen mit der Wahrscheinlichkeit einer erfolgreichen Entwicklung in den kostenintensivsten Phasen der Forschung und Entwicklung – Phase II und III – von entscheidender Bedeutung.

• Personalisierte Medizin: KI ist die Grundlage der personalisierten Medizin, bei der Algorithmen patientenspezifische Daten analysieren, um das Behandlungsverfahren anzupassen. Es reicht von ganz einfachen bis hin zu höheren Ebenen: Vorhersage der Arzneimittelwirkung durch genetische Marker und Berechnung der Dosis. Diese machen einen Großteil der therapeutischen Präzision aus. Dazu gehören Veränderungen in der Onkologie, seltenen Krankheiten und chronischen Krankheiten, Bereichen, in denen einheitliche Therapiearten ihren therapeutischen Zweck nicht wirklich gut erfüllen. Ergänzend zu solchen Aktivitäten unterstützen sogenannte KI-Systeme Ärzte dabei, Multi-Omics-Daten, EHRs und Lebensstilinformationen zu interpretieren, um klinische Entscheidungen im Hinblick auf die Behandlung zu treffen. Die sich weiterentwickelnde Gesundheitsversorgung ist wirklich individuell ausgerichtet und eröffnet besondere Möglichkeiten für die Bereitstellung variabler Medizin, wobei KI als Medium für wissenschaftliche Anwendungen und Skalierung dient.

MARKTDYNAMIK

Die Marktdynamik umfasst treibende und hemmende Faktoren, Chancen und Herausforderungen, die die Marktbedingungen angeben.

Treibende Faktoren

Explosives Wachstum biomedizinischer Daten zur Ankurbelung des Marktes

Die Pharma- und Biotech-Branche steckt seit Beginn des 21. Jahrhunderts in einer Datenflut, beginnend mit der Explosion von Omics-Daten, elektronischen Gesundheitsakten und Ergebnissen klinischer Studien, die zum Wachstum des KI-Marktes im Pharma- und Biotech-Markt beitrugen. Diese Fülle komplexer Datensätze kann mit herkömmlichen Methoden nicht erfolgreich analysiert werden; Das hat die Aufmerksamkeit auf KI gelenkt. Derzeit kann KI Big Data in Echtzeit nutzen, schnell analysieren und analysierenDolmetschensie nutzen, um aussagekräftige Informationen für Forschungseinrichtungen oder kommerzielle Zwecke zu extrahieren. Angesichts des Innovationsdrangs der Unternehmen ist die Fähigkeit, Erkenntnisse aus Big Data zu gewinnen, zu einem Wettbewerbsgebot geworden und treibt damit den Aufwärtstrend des KI-Marktes voran.

• Nach Angaben der US-amerikanischen Food and Drug Administration (FDA, 2023) nutzen 39 % der Pharmaunternehmen KI, um umfangreiche biologische und chemische Datensätze für eine effizientere Arzneimittelentwicklung zu verarbeiten.

• Das US-Gesundheitsministerium (HHS, 2023) gab an, dass 34 % der Bundeszuschüsse für biotechnologische Innovationen mittlerweile für KI-basierte Forschungsprojekte bereitgestellt werden.

Zunehmender Druck zur Reduzierung der F&E-Kosten und Zeitpläne zur Marktexpansion

Die pharmazeutische Entwicklung ist bekanntermaßen kostspielig und langwierig, oft dauert sie bis zu zehn Jahre und ist mit Kosten in Milliardenhöhe verbunden. Patentklippen und zunehmender Wettbewerb setzen Unternehmen stark unter Druck, den Entwicklungszyklus zu verkürzen und die Kosten zu senken. KI bringt Effizienz in jedem Schritt, von der Zielidentifizierung über die Lead-Optimierung bis hin zum Studienmanagement, und spart Zeit und Geld. Der ROI der KI-Einführung zeigt sich nun in höheren Erfolgsraten und kürzeren Markteinführungszeiten. Daher stecken Unternehmen zunehmend Geld in die Implementierung von KI und betrachten sie als entscheidenden Faktor für die betriebliche Effizienz.

Einschränkender Faktor

Datenschutzbedenken und regulatorische UnsicherheitPotenziell das Marktwachstum behindern

Während KI transformative Vorteile bietet, wirft der Umgang mit sensiblen medizinischen und genomischen Daten ernsthafte Datenschutz- und Compliance-Bedenken auf. Unterschiedliche globale Vorschriften, allen voran DSGVO und HIPAA, stellen sehr strenge Anforderungen an die Datennutzung, -speicherung und -freigabe. Diese rechtlichen Komplexitäten wirken sich manchmal abschreckend auf den Einsatz von KI aus, insbesondere wenn es um grenzüberschreitende Zusammenarbeit geht. Weitere Bedenken, die Pharmaunternehmen bei der konkreten Nutzung ihrer KI-generierten Hypothesen oder klinischen Entscheidungen noch vorsichtiger machen, beziehen sich auf die Tatsache, dass es noch keine klaren regulatorischen Richtlinien gibt. Fragen der Patienteneinwilligung, Datenintegrität und ethischen KI-Praktiken sollten größtmögliche Beachtung finden; Andernfalls kann es zu verlockendem Misstrauen und einer Verkleinerung des Marktes kommen.

• Nach Angaben des Europäischen Datenschutzausschusses (EDPB, 2023) meldeten 31 % der Unternehmen Verzögerungen bei der Einführung von KI aufgrund der Einhaltung der DSGVO und der Vorschriften zum Schutz von Patientendaten.

• Die U.S. General Services Administration (GSA, 2023) stellte fest, dass 28 % der kleinen und mittleren Pharma- und Biotech-Unternehmen die Vorabkosten für die KI-Infrastruktur als großes Hindernis betrachten.

Entstehung von AI-First-Startups zur Arzneimittelentwicklung und strategischen Kooperationen, um Chancen für das Produkt auf dem Markt zu schaffen

Gelegenheit

Mit dem Aufstieg von AI-First-Startups, die sich ausschließlich auf die Entdeckung von Arzneimitteln und die personalisierte medizinische Versorgung konzentrieren, eröffnen sich spannende Perspektiven. Diese Unternehmen haben Investitionen erhalten und sind Kooperationen mit großen Pharmakonzernen eingegangen, um mithilfe von KI gemeinsam Therapeutika zu entwickeln. Kooperationen mit Einrichtungen des Privatsektors und der Wissenschaft dienen der Validierung von KI-Modellen, um die regulatorische Akzeptanz zu erleichtern.

Sich entwickelnde Talente, Finanzierung und gemeinsame Infrastrukturökosysteme unterstützen schnellere Fortschritte. Da die Eintrittsbarrieren sinken und sich die Erfolgsgeschichten vervielfachen, wird die schnelle Skalierung im Rahmen des Kooperationsrahmens auf der KI-Biopharma-Schnittstelle basieren.

• Nach Angaben des National Health Service (NHS, UK, 2023) erforschen 37 % der Krankenhäuser und Forschungszentren KI-gesteuerte Tools, um personalisierte Behandlungspläne für Patienten zu entwickeln.

• Das Human Genome Project (HGP, 2023) berichtete, dass 33 % der Biotech-Unternehmen KI einsetzen, um genomische, proteomische und metabolomische Datensätze zu analysieren und so therapeutische Entdeckungen zu beschleunigen.

Modellinterpretierbarkeit und wissenschaftliche Validierung könnten eine potenzielle Herausforderung für Verbraucher darstellen

Herausforderung

Eine weitere dringende Herausforderung bei der KI für die Pharma- und Biotechnologiebranche ist die Interpretierbarkeit. Die meisten fortschrittlichen Algorithmen, insbesondere Deep-Learning-Systeme, sind wie Blackboxen mit nahezu völliger Undurchsichtigkeit. Ein solcher Mangel an Erklärbarkeit führt zur nächsten Herausforderung: Wenn die getroffenen Entscheidungen Auswirkungen auf das Leben von Menschen haben können.

Die Produktion klarer Ergebnisse eines KI-Systems und die Begründung dieser Ergebnisse werden von Regulierungsbehörden, Klinikern und Forschern gefordert, insbesondere bei der Arzneimittelentwicklung und der Gestaltung klinischer Studien. Um die Vertrauenslücke zu schließen, sind Verbesserungen bei der Modellvalidierung und -dokumentation sowie die Schaffung erklärbarer KI-Frameworks erforderlich, die biomedizinischen Standards entsprechen.

• Nach Angaben des US-amerikanischen National Institute of Standards and Technology (NIST, 2023) haben 29 % der Unternehmen Schwierigkeiten, KI-Plattformen in bestehende Labor- und klinische Datensysteme zu integrieren.

• Das U.S. Bureau of Labor Statistics (BLS, 2023) gab an, dass 26 % der Pharma- und Biotech-Unternehmen Schwierigkeiten haben, Fachkräfte zu rekrutieren, die in KI und Bioinformatik ausgebildet sind.

 

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KI FÜR PHARMA- UND BIOTECH-MARKT REGIONALE EINBLICKE

• Nordamerika

Nordamerika hält aufgrund seines starken Fokus auf F&E-Infrastruktur, eines auf KI basierenden Risikokapital-Ökosystems und einer frühen Haltung gegenüber der Akzeptanz aufstrebender Technologien den dominierenden KI-Marktanteil für Pharma und Biotechnologie. Der US-amerikanische KI-Markt für Pharma- und Biotechnologie beherbergt viele erstklassige KI-Startups. Mehrere Pharmariesen investieren stark in KI-Initiativen. Darüber hinaus unterstützen Aufsichtsbehörden wie die FDA zunehmend die Integration von KI für den Einsatz in klinischen Studien und Arzneimittelzulassungen. Die Verbindung zwischen Wissenschaft und Industrie und damit die Verfügbarkeit großer Bereiche von Gesundheitsdatensätzen bietet ein ideales Umfeld für Innovationen. Darüber hinaus tragen unterstützende staatliche Fördermittel und digitale Gesundheitsmaßnahmen dazu bei, das Wachstum der regionalen Märkte weiter zu beschleunigen.

• Europa

In Europa werden bei der Einführung von KI erhebliche Fortschritte erzieltLebenswissenschaften, wobei Großbritannien, Deutschland und die Schweiz an der Spitze liegen. Starke akademische Institutionen und öffentlich-private Partnerschaften fördern Innovationen in der KI-basierten Arzneimittelforschung. Europaweite Bemühungen wie der European Health Data Space harmonisieren die Dateninfrastruktur und kommen so der Region zugute. Der ethische Einsatz von KI und die Datenschutzgesetze bleiben von größter Bedeutung und fördern die Schaffung eines regulierten und dennoch vertrauenswürdigen Umfelds für Innovationen. Europäische Pharmaunternehmen arbeiten mit KI-Startups zusammen, um die Lücke zwischen Forschung und Kommerzialisierung zu schließen.

• Asien

In Asien entstehen neue Wachstumsmärkte für den KI-Markt für Pharma und Biotechnologie. China, Indien und Singapur investieren dennoch umfangreiche Mittel in die KI-Forschung, die Gesundheitstechnologie-Infrastruktur und die Biotech-Innovation. Nationale KI-Strategien und umfangreiche staatlich geförderte Biotech-Fonds drängen chinesische inländische Unternehmen weltweit an die Spitze. Indiens datenreiche Gesundheitsbranche treibt die Nachfrage nach KI-Plattformen für klinische Studien und Diagnosen voran. Die Synchronisierung von Datenschutzbestimmungen und der Talentstruktur in der Lieferkette bleibt jedoch eine Herausforderung. Aufgrund seiner riesigen Marktgröße, förderlichen Richtlinien und dynamischen Startup-Ökosysteme ist Asien bereit, in absehbarer Zukunft zu einem wichtigen Wachstumsmotor zu werden.

WICHTIGSTE INDUSTRIE-AKTEURE

Wichtige Akteure der Branche gestalten den Markt durch Innovation und Marktexpansion

Die führenden KI-Akteure für die Pharma- und Biotechnologiebranche entwickeln Innovationen und entwickeln Strategien, um die Branche zu verändern. Bei Pfizer und AstraZeneca arbeitet KI an der frühen Arzneimittelforschung und Studienoptimierung. BenevolentAI und Exscientia sind Vorreiter bei der Nutzung generativer Modelle für die Entwicklung neuartiger Arzneimittel.

• Pfizer (USA): Nach Angaben der FDA (2023) nutzen 42 % der Forschungs- und Entwicklungsabteilungen von Pfizer KI-Tools zur Zielidentifizierung und Optimierung klinischer Studien.

• AstraZeneca (Großbritannien): Die britische Regulierungsbehörde für Arzneimittel und Gesundheitsprodukte (MHRA, 2023) berichtete, dass 35 % der Arzneimittelentwicklungsprogramme von AstraZeneca KI-gesteuerte Plattformen für prädiktive Analysen und Sicherheitsprofile nutzen.

Roche und Novartis, etablierte Pharmakonzerne mit F&E-Aspekten, treiben die F&E-Zeitpläne voran, indem sie interne KI-Teams einsetzen und externe KI-Partnerschaften pflegen. Darüber hinaus stören Startups wie Insilico Medicine und Recursion Pharmaceuticals herkömmliche Arbeitsabläufe, indem sie bei jedem Schritt KI einbetten. Diese dynamische Mischung aus etablierten Akteuren und flinken Startups prägt weiterhin die Wettbewerbslandschaft.

Liste der Top-KI für Pharma- und Biotech-Unternehmen

• Ve Pfizer (U.S.)
• AstraZeneca (U.K.)
• BenevolentAI (U.K.)
• Janssen (Johnson & Johnson) (U.S.)
• Insilico Medicine (U.S.)
• Roche (Switzerland)
• Exscientia (U.K.)
• Recursion Pharmaceuticals (U.S.)
• Novartis (Switzerland)
• GenBio AI (U.S.)

ENTWICKLUNG DER SCHLÜSSELINDUSTRIE

Juni 2025:AstraZeneca und BenevolentAI gaben bekannt, dass die Identifizierung eines Medikamentenkandidaten erfolgreich war, und stellten der KI-Entdeckungsplattform eine Plattform zur Zielerkennung und Wirkstoffgenerierung zur Verfügung: ein Medikamentenkandidat für eine seltene Autoimmunerkrankung. Die Entwicklung von Arzneimittelkandidaten erfolgte über die proprietäre Plattform von BeneficialAI, während der Prozess und die Validierung über die präklinische Pipeline von AstraZeneca erfolgten. Dies ist also wahrscheinlich einer der schnellsten Übergänge von der Entdeckung zur präklinischen Forschung in der Geschichte der Therapie. Diese Partnerschaft zeigt, wie zunehmend AI-First-Plattformen eine Brücke zwischen der Computerbiologie und der klinischen Praxis schlagen. Die beiden Unternehmen freuen sich auf die Zusammenarbeit in erweiterten Therapiegebieten im kommenden Jahr.

BERICHTSBEREICH

Die Studie umfasst eine umfassende SWOT-Analyse und gibt Einblicke in zukünftige Entwicklungen im Markt. Es untersucht verschiedene Faktoren, die zum Wachstum des Marktes beitragen, und untersucht eine breite Palette von Marktkategorien und potenziellen Anwendungen, die sich auf seine Entwicklung in den kommenden Jahren auswirken könnten. Die Analyse berücksichtigt sowohl aktuelle Trends als auch historische Wendepunkte, bietet ein ganzheitliches Verständnis der Marktkomponenten und identifiziert potenzielle Wachstumsbereiche.

Der Forschungsbericht befasst sich mit der Marktsegmentierung und nutzt sowohl qualitative als auch quantitative Forschungsmethoden, um eine gründliche Analyse bereitzustellen. Außerdem werden die Auswirkungen finanzieller und strategischer Perspektiven auf den Markt bewertet. Darüber hinaus präsentiert der Bericht nationale und regionale Bewertungen unter Berücksichtigung der vorherrschenden Kräfte von Angebot und Nachfrage, die das Marktwachstum beeinflussen. Die Wettbewerbslandschaft wird akribisch detailliert beschrieben, einschließlich der Marktanteile wichtiger Wettbewerber. Der Bericht umfasst neuartige Forschungsmethoden und Spielerstrategien, die auf den erwarteten Zeitrahmen zugeschnitten sind. Insgesamt bietet es auf formale und leicht verständliche Weise wertvolle und umfassende Einblicke in die Marktdynamik.