AI per il settore farmaceutico e biotecnologico Dimensioni del mercato, quota, crescita e analisi del settore, per tipo (AI per la scoperta di farmaci, AI dei dati genomici, analisi basata sull'intelligenza artificiale) per applicazione (prodotti farmaceutici, ricerca e sviluppo biotecnologici, sperimentazioni cliniche, medicina personalizzata) e approfondimenti regionali e previsioni fino al 2035

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PANORAMICA DEL MERCATO AI PER IL FARMACO E LE BIOTECNOLOGIE

Il mercato globale dell'intelligenza artificiale per il settore farmaceutico e biotecnologico è valutato a 2,68 miliardi di dollari nel 2026 e progredirà costantemente fino a 8,68 miliardi di dollari entro il 2035 con un CAGR del 13,95% dal 2026 al 2035.

Nel mercato dell'intelligenza artificiale per lo sviluppo farmaceutico si sta verificando una crescita trasformativa poiché l'intelligenza artificiale diventa costantemente una tecnologia essenziale lungo la catena del valore dello sviluppo farmaceutico. L'intelligenza artificiale spazia dalle tecniche computazionali nella scoperta di molecole fino agli studi clinici e alle opzioni di trattamento personalizzate, migliorando così l'efficienza, accelerando il time-to-market e apportando un livello di accuratezza completamente nuovo nelle previsioni. Di fronte al peggioramento della situazione dei dati biologici e alla crescente pressione sui costi per la ricerca e lo sviluppo, le aziende farmaceutiche e biotecnologiche hanno rapidamente incorporato l'intelligenza artificiale per cercare di tenere il passo. L'apprendimento automatico, l'apprendimento profondo e l'elaborazione del linguaggio naturale sono sempre più richiesti per l'analisi di set di dati complessi come sequenze genomiche, strutture chimiche e risultati di studi clinici in questo mercato. E sempre più spesso, le piattaforme di intelligenza artificiale aiutano non solo nel processo decisionale, ma anche nella progettazione di percorsi sintetici, nell'ottimizzazione degli studi clinici e nell'identificazione di coorti di pazienti. Il volume sempre crescente di dati, unito all'avvio della trasformazione digitale del settore sanitario, promettono di rendere il futuro dell'intelligenza artificiale per il settore biofarmaceutico una realtà assoluta già in atto.

RISULTATI CHIAVE

IMPATTO DEL COVID-19

L'intelligenza artificiale per il mercato farmaceutico e biotecnologico ha avuto un effetto positivo a causa dell'interruzione della catena di approvvigionamento durante la pandemia di COVID-19

La pandemia globale di COVID-19 è stata sconcertante e senza precedenti, con il mercato che ha registrato una domanda superiore al previsto in tutte le regioni rispetto ai livelli pre-pandemia. L'improvvisa crescita del mercato riflessa dall'aumento del CAGR è attribuibile alla crescita del mercato e alla domanda che ritorna ai livelli pre-pandemia.

La pandemia COVID-19 ha agito come uno di questi importanti catalizzatori per il mercato dell'intelligenza artificiale per il settore farmaceutico e biotecnologico. Durante la crisi, questi strumenti di intelligenza artificiale sono stati utilizzati per accelerare lo sviluppo di vaccini, individuare opportunità per il riutilizzo dei farmaci egestione dei datinegli studi clinici. In un clima in cui l'intera popolazione era tenuta in uno stato di emergenza, le aziende farmaceutiche hanno apprezzato questo vantaggio tempestivo e hanno cercato di accelerare i tempi di ricerca e sviluppo attraverso l'intelligenza artificiale, pur mantenendo sicurezza ed efficacia. Dalla modellazione delle mutazioni virali alla previsione della diffusione delle malattie, le piattaforme di intelligenza artificiale sono emerse come la spina dorsale della risposta alla crisi. La pandemia si è allineata anche alla collaborazione digitale e ha rafforzato la necessità di piattaforme di ricerca remota basate sull'intelligenza artificiale. Lo slancio continua dopo la pandemia poiché molte aziende farmaceutiche e biotecnologiche hanno aumentato la spesa per l'intelligenza artificiale.

ULTIME TENDENZE

Modelli di base dell'intelligenza artificiale e algoritmi generativi che rivoluzionano la scoperta di farmaci per stimolare la crescita del mercato

Forse tra le tendenze più dirompenti c'è l'infusione di modelli di base e di intelligenza artificiale generativa nelle attività di ricerca e sviluppo farmaceutiche. Questi modelli su larga scala possono apprendere l'ampia gamma di dati biomedici e generare nuove strutture molecolari con un alto potenziale di azione farmacologica. Al momento, le aziende utilizzano sistemi di intelligenza artificiale non solo per analizzare i dati, ma anche per progettare nuovi farmaci, simulare il comportamento e prevedere la tossicità prima di sottoporsi a qualsiasi test di laboratorio. Ciò, quindi, riduce enormemente i tempi e i costi sostenuti per la scoperta dei farmaci. Nel frattempo, la previsione dei risultati clinici e la personalizzazione della terapia tramite l'intelligenza artificiale stanno rapidamente diventando la norma, supportando così gli approcci della medicina di precisione.

• Secondo il National Institutes of Health (NIH, 2023) degli Stati Uniti, il 41% delle aziende biotecnologiche statunitensi ha integrato piattaforme di intelligenza artificiale per identificare candidati farmaci e accelerare la ricerca preclinica.

• L'Agenzia europea per i medicinali (EMA, 2023) ha riferito che il 36% degli studi clinici nell'UE utilizza ora algoritmi di intelligenza artificiale per prevedere l'efficienza del reclutamento dei pazienti e i risultati degli studi.

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AI PER LA SEGMENTAZIONE DEL MERCATO PHARMA E BIOTECH

Per tipo

In base al tipo, il mercato globale può essere classificato in Drug Discovery AI, Genomic Data AI, Analytics basato sull'intelligenza artificiale:

• Drug Discovery AI: le piattaforme di scoperta di farmaci basate sull'intelligenza artificiale hanno cambiato il modello in base al quale i composti farmaceutici vengono identificati e ottimizzati. Tali sistemi utilizzano l'apprendimento automatico per studiare le librerie chimiche, prevedere le affinità di legame e simulare le interazioni molecolari. Restringendo drasticamente il campo dei candidati validi, Drug Discovery AI riduce di anni quella che sarebbe la tradizionale ricerca e sviluppo. Sia le startup che le grandi multinazionali utilizzano l'intelligenza artificiale per ridurre i tempi della fase preclinica, diminuendo così il rischio di fallimento e aumentando il potenziale di successo per i candidati clinici laddove la ricerca sulle malattie rare e sull'oncologia ha maggiormente bisogno di nuovi farmaci.

• Genomic Data AI: un ruolo cruciale è svolto da Genomic Data AI nella decrittografia di sequenze genetiche complesse per trovare associazioni con malattie, identificazione di biomarcatori e percorsi di trattamento mirati. L'utilizzo di algoritmi di intelligenza artificiale su vasti database genomici consente ai ricercatori di trovare associazioni gene-malattia con maggiore precisione, la parte più importante dell'ulteriore sviluppo della medicina personalizzata in cui i trattamenti si basano sul profilo genetico di un individuo. Le aziende farmaceutiche e biotecnologiche utilizzano questa intelligenza artificiale per la stratificazione dei pazienti negli studi clinici, l'identificazione di mutazioni rare, nonché il riconoscimento di nuovi bersagli terapeutici, aumentando così considerevolmente sia l'efficienza della ricerca e sviluppo sia i risultati degli studi clinici.

• Analisi basate sull'intelligenza artificiale: nonostante l'utilità degli strumenti di analisi basati sull'intelligenza artificiale nel sostenere i processi decisionali nel settore farmaceutico e biotecnologico, queste piattaforme ingeriscono dati strutturati e non strutturati, dai risultati di laboratorio alle note cliniche, e li convertono in informazioni significative e utilizzabili. Alcuni dei loro usi includono l'identificazione dei rischi delle sperimentazioni, il monitoraggio degli eventi avversi e l'ottimizzazione dei processi di produzione. L'elaborazione del linguaggio naturale e la modellazione predittiva sono entrambi estremamente utili per interpretare le prove del mondo reale e condurre l'estrazione della letteratura. Con l'aumento della complessità delle pipeline farmaceutiche, queste analisi basate sull'intelligenza artificiale si rivelano preziose nel monitoraggio in tempo reale,conformità normativae gestione strategica del portafoglio.

Per applicazione

In base all'applicazione, il mercato globale può essere classificato in prodotti farmaceutici, ricerca e sviluppo biotecnologici, sperimentazioni cliniche, medicina personalizzata:

• Prodotti farmaceutici: le aziende farmaceutiche utilizzano l'intelligenza artificiale per accelerare lo sviluppo dei farmaci in ogni fase. Questi sistemi includono l'intelligenza artificiale per scoprire nuovi bersagli, progettare strutture molecolari e prevedere i possibili effetti fuori bersaglio, riducendo i tassi di abbandono. Questi stessi modelli sono anche integrati nei sistemi di farmacovigilanza responsabili dell'identificazione dei segnali di sicurezza post-commercializzazione. L'introduzione dell'intelligenza artificiale ha aumentato il rapporto costo-efficacia e ridotto i tempi di scoperta; consentendo così al settore farmaceutico di essere più agile rispetto alle mutevoli necessità mediche. Questo dinamismo ha acquisito piena importanza al momento della pandemia e rimane un importante vantaggio competitivo quando si cerca di soddisfare esigenze cliniche insoddisfatte.

• Ricerca e sviluppo biotecnologico: le aziende biotecnologiche, spesso all'avanguardia nell'innovazione, stanno abbracciando l'intelligenza artificiale nello sviluppo di nuove terapie. Queste aziende esplorano nuovi percorsi biologici con l'aiuto dell'intelligenza artificiale; progettare terapie cellulari e geniche ingegnerizzate e ottimizzare i complessi flussi di lavoro di laboratorio. Integrando l'intelligenza artificiale, le imprese più piccole nel settore biotecnologico possono competere con entità più grandi riducendo i costi di ricerca e sviluppo e fornendo maggiore precisione. L'intelligenza artificiale nel ripiegamento delle proteine, nella progettazione di anticorpi e nella biologia sintetica apre nuove strade per il trattamento delle malattie. Pertanto, questa agilità e sperimentazione basata sui dati diventano degne dell'ambiente frenetico e orientato alla scoperta della biotecnologia.

• Sperimentazioni cliniche: l'intelligenza artificiale sta trasformando l'ottimizzazione delle sperimentazioni cliniche facilitando il reclutamento dei pazienti e la valutazione del rischio di abbandono e automatizzando la progettazione dei protocolli. L'analisi predittiva fornisce la selezione dei pazienti in base alla corrispondenza del genoma e ai dati fenotipici, aumentando l'efficacia e la diversità degli studi. Un sistema di intelligenza artificiale di alto livello può fornire il monitoraggio in tempo reale delle prestazioni degli studi, consentendo così una progettazione adattiva degli studi e un processo decisionale dinamico. Gli strumenti di intelligenza artificiale prestano attenzione tempestivamente alle anomalie nei dati dei pazienti, preservando i rischi normativi. Pertanto, la riduzione dei tempi di sperimentazione insieme alla probabilità di uno sviluppo di successo è cruciale nelle fasi più costose della ricerca e dello sviluppo, ovvero le fasi II e III.

• Medicina personalizzata: l'intelligenza artificiale è il fondamento della medicina personalizzata, in cui gli algoritmi analizzano i dati specifici del paziente per adattare la procedura di trattamento. Si va dai livelli più basilari a quelli più alti: previsione della risposta al farmaco attraverso marcatori genetici e calcolo della dose. Questi costituiscono gran parte della precisione terapeutica. Ciò include modifiche in oncologia, malattie rare e malattie croniche, aree in cui i tipi di terapie adatte a tutti non soddisfano adeguatamente i loro scopi terapeutici. A complemento di tali attività, i cosiddetti sistemi di intelligenza artificiale aiutano i medici a dare un senso ai dati multi-omici, agli EHR e alle informazioni sullo stile di vita per arrivare a decisioni cliniche in merito al trattamento. L'evoluzione dell'assistenza sanitaria è realmente incentrata sull'individuo e fa germogliare opportunità peculiari per fornire una medicina variabile, con l'intelligenza artificiale come mezzo per l'applicazione scientifica e su vasta scala.

DINAMICHE DEL MERCATO

Le dinamiche del mercato includono fattori trainanti e restrittivi, opportunità e sfide che determinano le condizioni del mercato.

Fattori trainanti

Crescita esplosiva dei dati biomedici per rilanciare il mercato

Le industrie farmaceutiche e biotecnologiche sono state impantanate dall'inizio del 21° secolo in un diluvio di dati, a partire dall'esplosione di dati omici, cartelle cliniche elettroniche e risultati di studi clinici che hanno contribuito alla crescita dell'intelligenza artificiale per il mercato farmaceutico e biotecnologico. Questa pletora di set di dati complessi non può essere analizzata con successo con metodi convenzionali; questo è ciò che ha spostato l'attenzione sull'intelligenza artificiale. Attualmente, l'intelligenza artificiale può utilizzare i big data in tempo reale, analizzandoli rapidamenteinterpretariatoloro di estrarre qualsiasi informazione significativa per istituti di ricerca o scopi commerciali. Con la fretta che hanno le aziende di innovare, la capacità di ottenere informazioni dai big data è diventata un imperativo competitivo, guidando così la tendenza al rialzo del mercato dell'intelligenza artificiale.

• Secondo la Food and Drug Administration (FDA, 2023) degli Stati Uniti, il 39% delle aziende farmaceutiche sfrutta l'intelligenza artificiale per gestire set di dati biologici e chimici su larga scala per una progettazione farmaceutica più efficiente.

• Il Dipartimento della salute e dei servizi umani degli Stati Uniti (HHS, 2023) ha indicato che il 34% delle sovvenzioni federali per l'innovazione biotecnologica è ora assegnato a progetti di ricerca basati sull'intelligenza artificiale.

Crescente pressione per ridurre i costi di ricerca e sviluppo e le tempistiche per espandere il mercato

Lo sviluppo farmaceutico è notoriamente lungo e costoso, e spesso dura fino a 10 anni, con costi pari a miliardi di dollari. Le scogliere dei brevetti e la crescente concorrenza hanno esercitato una forte pressione sulle aziende affinché accorcino il ciclo di vita dello sviluppo e riducano i costi. L'intelligenza artificiale apporta efficienza in ogni fase, dall'identificazione del target all'ottimizzazione dei lead fino alla gestione delle sperimentazioni, risparmiando tempo e denaro. Il ROI derivante dall'adozione dell'intelligenza artificiale si traduce ora in tassi di successo più elevati e time-to-market più brevi. Pertanto, le aziende investono sempre più denaro nell'implementazione dell'intelligenza artificiale, considerandola un fattore abilitante fondamentale per l'efficienza operativa.

Fattore restrittivo

Preoccupazioni sulla privacy dei dati e incertezza normativa aPotenzialmente ostacolare la crescita del mercato

Sebbene l'intelligenza artificiale offra vantaggi trasformativi, la gestione di dati medici e genomici sensibili solleva seri problemi di privacy e conformità. Le diverse normative globali, con GDPR e HIPAA in testa, impongono requisiti molto rigorosi per l'utilizzo, l'archiviazione e la condivisione dei dati. Queste complessità legali talvolta fungono da deterrente per la diffusione dell'intelligenza artificiale, soprattutto quando è coinvolta la collaborazione transfrontaliera. Altre preoccupazioni che rendono le aziende farmaceutiche ancora più caute verso l'uso concreto delle ipotesi generate dall'intelligenza artificiale o delle decisioni cliniche riguardano il fatto che non esistono ancora linee guida normative chiare. Le questioni relative al consenso del paziente, all'integrità dei dati e alle pratiche etiche di intelligenza artificiale dovrebbero ricevere la massima considerazione; in caso contrario, potrebbero verificarsi allettanti sfiducia e ridimensionamento del mercato.

• Secondo il Comitato europeo per la protezione dei dati (EDPB, 2023), il 31% delle aziende ha segnalato ritardi nell'adozione dell'intelligenza artificiale a causa del rispetto del GDPR e delle normative sulla protezione dei dati dei pazienti.

• La General Services Administration (GSA, 2023) degli Stati Uniti ha osservato che il 28% delle aziende farmaceutiche e biotecnologiche di piccole e medie dimensioni considera i costi iniziali delle infrastrutture di intelligenza artificiale come un ostacolo importante.

Emersione di startup per lo sviluppo di farmaci AI-First e collaborazioni strategiche per creare opportunità per il prodotto sul mercato

Opportunità

Con l'ascesa delle startup AI-first incentrate esclusivamente sulla scoperta di farmaci e sull'assistenza medica personalizzata, si apre una prospettiva entusiasmante. Queste aziende hanno ricevuto investimenti e avviato collaborazioni con le grandi aziende farmaceutiche per co-sviluppare terapie tramite l'intelligenza artificiale. Le iniziative di collaborazione con enti del settore privato e mondo accademico servono come convalida dei modelli di intelligenza artificiale per agevolare l'accettazione normativa.

L'evoluzione dei talenti, dei finanziamenti e degli ecosistemi infrastrutturali condivisi favorisce progressi più rapidi. Man mano che le barriere all'ingresso si abbassano e le storie di successo si moltiplicano, un rapido ampliamento nell'ambito del quadro collaborativo dipenderà dall'interfaccia AI-biofarmaco.

• Secondo il National Health Service (NHS, Regno Unito, 2023), il 37% degli ospedali e dei centri di ricerca sta esplorando strumenti basati sull'intelligenza artificiale per sviluppare piani di trattamento personalizzati per i pazienti.

• Lo Human Genome Project (HGP, 2023) ha riferito che il 33% delle aziende biotecnologiche sta adottando l'intelligenza artificiale per analizzare set di dati genomici, proteomici e metabolomici per accelerare le scoperte terapeutiche.

L'interpretazione del modello e la validazione scientifica potrebbero rappresentare una potenziale sfida per i consumatori

Sfida

Un'altra sfida urgente nell'intelligenza artificiale per il settore farmaceutico e biotecnologico è l'interpretabilità. Gli algoritmi più avanzati, in particolare i sistemi di deep learning, sono come scatole nere con un'opacità quasi totale. Una tale mancanza di spiegabilità fa precipitare la prossima sfida: quando le decisioni prese possono avere un impatto sulla vita umana su tutta la linea.

La produzione di risultati chiari da un sistema di intelligenza artificiale e la giustificazione per tali risultati sono richieste da organismi di regolamentazione, medici e ricercatori, in particolare nello sviluppo di farmaci e nella progettazione di studi clinici. Per colmare il divario di fiducia sono necessari miglioramenti nella convalida e nella documentazione dei modelli, nonché la creazione di strutture di intelligenza artificiale spiegabili che soddisfino gli standard biomedici.

• Secondo il National Institute of Standards and Technology (NIST, 2023) degli Stati Uniti, il 29% delle aziende incontra difficoltà nell'integrare le piattaforme di intelligenza artificiale con i sistemi di dati clinici e di laboratorio esistenti.

• Il Bureau of Labor Statistics degli Stati Uniti (BLS, 2023) ha indicato che il 26% delle aziende farmaceutiche e biotecnologiche fatica a reclutare professionisti formati in intelligenza artificiale e bioinformatica.

 

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AI PER IL MERCATO PHARMA E BIOTECH APPROFONDIMENTI REGIONALI

• America del Nord

Il Nord America detiene la quota di mercato dominante dell'intelligenza artificiale per il settore farmaceutico e biotecnologico grazie alla sua forte attenzione alle infrastrutture di ricerca e sviluppo, all'ecosistema di capitale di rischio basato sull'intelligenza artificiale e ad un atteggiamento precoce verso l'accettazione delle tecnologie in erba. Il mercato dell'intelligenza artificiale per il settore farmaceutico e biotecnologico degli Stati Uniti ospita molte startup di intelligenza artificiale di prim'ordine. Diversi giganti farmaceutici stanno investendo molto in iniziative di intelligenza artificiale. Inoltre, le agenzie di regolamentazione come la FDA stanno diventando sempre più favorevoli all'integrazione dell'intelligenza artificiale da utilizzare negli studi clinici e nelle approvazioni dei farmaci. L'unione tra mondo accademico e industria e quindi la disponibilità di ampie aree di set di dati sanitari fornisce un ambiente ideale per l'innovazione. Inoltre, i finanziamenti governativi di sostegno e le politiche sanitarie digitali servono ad accelerare ulteriormente la crescita dei mercati regionali.

• Europa

In Europa si stanno facendo progressi significativi per quanto riguarda l'adozione dell'intelligenza artificialescienze della vita, con Regno Unito, Germania e Svizzera in testa. Forti istituzioni accademiche e partenariati pubblico-privato promuovono l'innovazione nella scoperta di farmaci basati sull'intelligenza artificiale. Gli sforzi paneuropei, come lo Spazio europeo dei dati sanitari, armonizzano l'infrastruttura dei dati, avvantaggiando così la regione. L'uso etico dell'intelligenza artificiale e le leggi sulla privacy dei dati rimangono fondamentali, promuovendo la creazione di un ambiente regolamentato ma affidabile per l'innovazione. Le aziende farmaceutiche europee stanno collaborando con le startup dell'intelligenza artificiale per colmare il divario tra ricerca e commercializzazione.

• Asia

Nuovi mercati in crescita stanno emergendo in Asia per il mercato dell'intelligenza artificiale per il settore farmaceutico e biotecnologico; Cina, India e Singapore stanno tuttavia iniettando ingenti finanziamenti nella ricerca sull'intelligenza artificiale, nelle infrastrutture tecnologiche sanitarie e nell'innovazione biotecnologica. Le strategie nazionali di intelligenza artificiale e gli ingenti fondi biotecnologici sponsorizzati dal governo stanno spingendo le aziende nazionali cinesi in prima linea a livello globale. Il settore sanitario indiano, ricco di dati, sta stimolando la domanda di sperimentazioni cliniche e piattaforme diagnostiche sull'intelligenza artificiale. Tuttavia, la sincronizzazione delle normative sulla privacy dei dati e della struttura dei talenti della catena di fornitura rimane una sfida. Di conseguenza, con le sue enormi dimensioni di mercato, le politiche favorevoli e i vivaci ecosistemi delle startup, l'Asia è destinata a diventare un motore di crescita chiave nel prossimo futuro.

PRINCIPALI ATTORI DEL SETTORE

Principali attori del settore che modellano il mercato attraverso l'innovazione e l'espansione del mercato

I principali attori dell'intelligenza artificiale per il settore farmaceutico e biotecnologico stanno innovando e sviluppando strategie per trasformare il settore. All'interno di Pfizer e AstraZeneca, l'intelligenza artificiale opera nella scoperta precoce dei farmaci e nell'ottimizzazione dei trial. BenevolentAI ed Exscientia sono in prima linea nell'utilizzo di modelli generativi per la progettazione di nuovi farmaci.

• Pfizer (USA): secondo la FDA (2023), il 42% delle divisioni di ricerca e sviluppo di Pfizer utilizza strumenti di intelligenza artificiale per l'identificazione dei target e l'ottimizzazione degli studi clinici.

• AstraZeneca (Regno Unito): l'Agenzia britannica per la regolamentazione dei medicinali e dei prodotti sanitari (MHRA, 2023) ha riferito che il 35% dei programmi di sviluppo farmaceutico di AstraZeneca utilizza piattaforme basate sull'intelligenza artificiale per l'analisi predittiva e la profilazione della sicurezza.

Gli operatori storici del settore farmaceutico con aspetti di ricerca e sviluppo, Roche e Novartis, stanno guidando le tempistiche di ricerca e sviluppo utilizzando team interni di intelligenza artificiale e collaborazioni esterne con intelligenza artificiale. Inoltre, startup come Insilico Medicine e Recursion Pharmaceuticals stanno rivoluzionando i flussi di lavoro convenzionali incorporando l'intelligenza artificiale in ogni fase. Questo mix dinamico di attori affermati e startup agili continua a modellare il panorama competitivo.

Elenco delle migliori aziende di intelligenza artificiale per aziende farmaceutiche e biotecnologiche

• 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.)

SVILUPPO DEL SETTORE CHIAVE

Giugno 2025:AstraZeneca e BenevolentAI hanno rivelato che è stata effettuata con successo l'identificazione di un candidato farmaco e hanno fornito la piattaforma di scoperta dell'intelligenza artificiale per la scoperta del target e la generazione di composti: un candidato farmaco per una rara malattia autoimmune. Lo sviluppo dei farmaci candidati è stato effettuato tramite la piattaforma proprietaria di BeneficialAI, mentre il processo e la convalida sono stati effettuati attraverso la pipeline preclinica di AstraZeneca. Quindi, questa è probabilmente una delle transizioni più rapide dalla scoperta alla fase preclinica nella storia della terapia. Questa partnership mostra come, sempre più spesso, le piattaforme basate sull'intelligenza artificiale stiano arrivando a collegare la biologia computazionale con la pratica clinica. Le due aziende sono ansiosi di lavorare insieme in aree terapeutiche ampliate nel prossimo anno.

COPERTURA DEL RAPPORTO

Lo studio comprende un'analisi SWOT completa e fornisce approfondimenti sugli sviluppi futuri del mercato. Esamina vari fattori che contribuiscono alla crescita del mercato, esplorando un'ampia gamma di categorie di mercato e potenziali applicazioni che potrebbero influenzarne la traiettoria nei prossimi anni. L'analisi tiene conto sia delle tendenze attuali che dei punti di svolta storici, fornendo una comprensione olistica delle componenti del mercato e identificando potenziali aree di crescita.

Il rapporto di ricerca approfondisce la segmentazione del mercato, utilizzando metodi di ricerca sia qualitativi che quantitativi per fornire un'analisi approfondita. Valuta inoltre l'impatto delle prospettive finanziarie e strategiche sul mercato. Inoltre, il rapporto presenta valutazioni nazionali e regionali, considerando le forze dominanti della domanda e dell'offerta che influenzano la crescita del mercato. Il panorama competitivo è meticolosamente dettagliato, comprese le quote di mercato dei principali concorrenti. Il rapporto incorpora nuove metodologie di ricerca e strategie dei giocatori su misura per il periodo di tempo previsto. Nel complesso, offre approfondimenti preziosi e completi sulle dinamiche del mercato in modo formale e facilmente comprensibile.