按治疗领域（肿瘤疾病和神经系统疾病）划分的计算机辅助药物发现市场规模、份额、增长和行业分析以及到 2024 年的区域预测

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计算机辅助药物发现市场概述

全球计算机辅助药物发现市场预计 2026 年价值为 76.4 亿美元，到 2035 年有望达到 157.9 亿美元，2026 年至 2035 年复合年增长率为 8.4%。

这个市场就是计算机辅助药物开发（CADD）。 CADD 涉及使用计算工具加速药物发现的优化过程。人工智能、分子建模和大数据分析等信息技术的使用可以发现更有效、更有潜力的候选药物。因此，与传统方法相比，它减少了药物发现的时间和成本。对新药和个性化医疗的需求增加正在推动市场增长。制药公司越来越多地将 CADD 作为其药物设计变革方式的一部分。

COVID-19 的影响

由于对更快药物开发和虚拟筛选的需求不断增加，计算机辅助药物发现行业产生了积极影响COVID-19 大流行期间

全球 COVID-19 大流行是史无前例的、令人震惊的，与大流行前的水平相比，所有地区的市场需求都高于预期。复合年增长率的上升反映了市场的突然增长，这归因于市场的增长和需求恢复到大流行前的水平。

随着公司寻找新的治疗方法和预防性疫苗，COVID-19 大流行显着增加了计算机辅助药物发现 (CADD) 市场的增长。 CADD 工具在促进抗病毒化合物的识别过程和不同药物的重新利用方面发挥了重要作用。因此，越来越多的初创公司致力于人工智能驱动的药物发现平台，这与加速新药开发的压力越来越大相对应。他们了解到 CADD 减少了工作时间和成本，并带来持久的效益，从而维持 CADD 的实施。因此，市场在疫情期间逐渐扩张和创新。

最新趋势

人工智能和机器学习的进步推动市场增长

影响计算机辅助药物发现市场的主要趋势之一是使用人工智能和机器学习来预测药物相互作用并开发新分子。相反，人工智能驱动的平台通过以比以前更快、更准确的速度分析大数据，正在成为药物发现的新领域。此外，CADD 解决方案正在变得基于云，以支持远程协作和信息共享。这种利用人工智能进行药物发现的方向的改变正在显着提高效率并缩短开发周期。该技术在药物设计中的越来越多的使用有望改变药物设计和开发的未来。

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计算机辅助药物发现市场细分

按治疗领域

根据治疗领域，全球市场可分为肿瘤疾病和神经疾病

• 肿瘤疾病:计算机辅助药物发现 (CADD) 是抗击癌症的重要组成部分，它通过使用计算工具来寻找靶标并设计阻止癌细胞生长的药物。它还有助于合成药物与药物相互作用的构建以及在试验执行之前评估癌症疗法的反应。模拟肿瘤环境的能力也有助于有效开发对患者健康影响最小的疗法。由于在 CADD 方面投入的努力，研究人员已经发现了更多针对特定靶点的抗癌药物。它还可以生产联合疗法，通常比针对单一靶点的药物更有效。这种方法正在改变癌症个性化治疗的过程并提高患者的生活质量。

• 神经系统疾病:CADD 越来越多地应用于开发治疗神经系统疾病（如阿尔茨海默病、帕金森病和亨廷顿舞蹈病）的药物。这些条件意味着某些动力学和其他生物过程可以通过 CADD 很好地捕获，从而获得可以与大脑中精确通路相互作用的化合物。 CADD 通过对分子与大脑受体之间的相互作用进行建模，提高了可穿透血脑屏障的药物的发现速度。它支持发现可能阻止疾病进展的化合物和可能逆转神经病理学的化合物。它还被应用于可能导致神经系统疾病的突变基因的基因治疗实验。总之，CADD 正在改善这些疑难疾病的治疗时间和准确性参数。

市场动态

市场动态包括驱动因素和限制因素、机遇和挑战，说明市场状况。                          

驱动因素

人工智能和机器学习的进步加速了市场增长

在系统设计中引入人工智能和机器学习，使得计算机辅助药物发现市场增长快点。他们能够进行数据和模式分析以及分子生物行为预测，从而提高技术的药物设计质量。人工智能缩短了人们寻找可能的解决方案所需的时间，从而降低了药物开发过程的成本。由于机器学习算法可以从其他过去的数据中学习，因此可以更加优化药物特性。在计算机中模拟和完善药物相互作用的能力可以带来更有针对性的治疗。这项技术进步纯粹是在推动 CADD 市场的发展。

个性化医疗推动市场增长和创新

推动计算机辅助药物发现市场的原因之一是向更加个性化的医疗的转变。这通过 CADD 可以很好地发挥作用，创造出针对特定人 DNA 的药物，使治疗比产生有害副作用更有效。这就是为什么 CADD 和所有其他涉及精准医疗的技术在现有医疗保健模式中占据主导地位时保持需求是合理的。这导致了更好的药物疗法的开发，因为 CADD 表明了所有疾病的可能行为以及所有可能使用这些药物的患者。从逻辑上讲，这种趋势不仅涉及药物开发，还涉及 CADD 应用领域。他们还表示，由于对更个性化治疗的需求增加，该行业的市场和创新正在加速。

制约因素

高成本和建模挑战限制了市场增长

采用计算机辅助药物发现 (CADD) 需要在高性能软件、计算设施和训练有素的员工方面投入资金。某些行业，例如规模较小的药品生产公司和研究机构，可能没有足够的资金来引进全部 CADD 技术。此外，建模也存在挑战，特别是考虑到生物模型的高度可变性使得生物系统建模软件不太受欢迎。这些方面带来的挑战可能会阻碍技术进步程度较低的领域的市场进步。       

机会

对罕见疾病的日益关注推动市场增长

计算机辅助药物发现市场的一个极其重要的增长机会涉及 CADD 在罕见病和孤儿疾病治疗中的广泛使用。服务不足的情况对治疗的需求不断增加，CADD 可以促进识别相应独特分子靶点的过程，并加速新疗法的发现。此外，CADD 还受益于基因组学和生物技术等其他领域的突破，这些突破正在改进更有针对性的药物开发方法。此外，生物技术公司和制药公司之间加强合作正在创造更多市场机会。对罕见疾病的日益关注等现象正在成为另一个市场机会领域。

挑战

数据质量问题和法规阻碍市场增长

计算机辅助药物发现市场面临的主要挑战是缺乏足够的高质量多样化数据来训练人工智能和机器学习模型。不完整或有偏差的数据可能会导致预测不佳，并可能影响药物发现的功效。此外，整合基因组学、化学和临床试验等广泛的数据也带来了后勤和技术挑战。此外，监管限制和传统制药公司采用新技术的缓慢也减缓了市场增长。为了在 CADD 中取得广泛成功，必须克服所有这些问题。

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计算机辅助药物发现市场区域洞察

• 北美

北美的医疗保健支出和人工智能采用推动市场增长

由于医疗保健行业支出不断增长、研究投资和制药行业不断增长，北美拥有最大的计算机辅助药物发现市场份额。它拥有大量在新兴药物发现领域领先的生物技术公司和研究机构和实验室。美国是美国计算机辅助药物发现市场的主要贡献者之一，作为该行业的一部分，因其雄厚的资金投入以及人工智能和机器学习的大量采用者而受到认可。美国商业实体目前在创建和整合先进计算工具方面处于领先地位。这使得北美作为 CADD 在全球市场的主要市场处于战略地位。

• 欧洲

欧洲的医疗保健进步和合作伙伴关系推动市场增长

由于显着的医疗保健进步和有效的生物技术研究，欧洲对计算机辅助药物发现 (CADD) 市场具有重大影响。最近，通过增加私营公司和政府投资，该地区的药物发现技术得到了加强。许多欧洲国家拥有最著名的制药公司以及许多在药物开发过程中使用 CADD 工具的研究中心。与人工智能公司建立战略联盟和伙伴关系也正在扩大该领域的增长。这些努力使欧洲成为进一步成功开发 CADD 市场的合适合作伙伴。

• 亚洲

亚洲对人工智能和生物技术的投资推动市场增长

通过生物技术等增长技术的不断增长和不断扩大的制药市场，亚洲在推动计算机辅助药物发现（CADD）市场方面发挥着重要作用。中国和印度正在投资人工智能和机器学习，以增强药物发现能力。积极推动市场增长的另一个更广泛的趋势是医疗保健行业的不断发展以及 CADD 技术在研发中的更高程度的实施。此外，亚洲人口基数的扩大和药物基因组学应用的增加使得必须开发更有效的药物发现技术来满足人口的需求。这使得亚洲成为全球 CADD 市场最大的生产国之一。

主要行业参与者

行业参与者通过人工智能、合作伙伴关系和创新推动市场增长

该行业的主要参与者正在通过开发集成人工智能、机器学习和大数据分析的新型软件平台来推动计算机辅助药物发现（CADD）市场。他们在计算工具方面的不断努力提高了药物发现的效率，同时降低了成本和上市时间。通过与制药公司、研究机构和技术公司的战略合作，CADD 技术的发展也将成为可能。这些参与者还进入个性化医疗领域，利用其技术实力来建立运营能力，以满足对靶向治疗不断增长的需求。

顶级计算机辅助药物发现公司名单

• Aaranya Biosciences Pvt. Ltd. (India)
• Albany Molecular Research Inc. (U.S.)
• Charles River Laboratories International Inc. (U.S.)
• ChemBio Discovery Inc. (U.S.)
• Chemical Computing Group ULC (U.S.)
• CompChem Solutions Ltd. (U.K.)
• International Business Machines Corp. (U.S.)
• Kang Yusheng Information Technology Co. Ltd. (China)

重点产业发展

2024 年 10 月:Iambic Therapeutics 是一家由 Nvidia 资助的人工智能生物技术公司，推出了一种名为"Enchant"的改进人工智能模型，用于更好地进行早期药物开发预测。 Enchant 的平均预测准确度为 0.74，高于早期模型的 0.58，并且它有能力将制药公司在早期阶段成功预测的投资减少一半。诺贝尔奖获得者 Frances Arnold 指出了 Enchant 在药物发现学科中解决药代动力学、功效和毒性问题的不同策略。联合创始人 Fred Manby 指出，通过 Enchant 的功能，实际的发现过程可以变得更加高效且成本显着降低。这一发展表明人工智能在计算机辅助药物发现市场中的应用程度。 

报告范围       

该研究包括全面的 SWOT 分析，并提供对市场未来发展的见解。它研究了促进市场增长的各种因素，探索了可能影响未来几年发展轨迹的广泛市场类别和潜在应用。该分析考虑了当前趋势和历史转折点，提供对市场组成部分的全面了解并确定潜在的增长领域。

本研究报告使用定量和定性方法研究市场细分，提供全面的分析，还评估战略和财务观点对市场的影响。此外，该报告的区域评估考虑了影响市场增长的主导供需力量。竞争格局非常详细，包括重要市场竞争对手的份额。该报告纳入了针对预期时间框架量身定制的非常规研究技术、方法和关键策略。总体而言，它以专业且易于理解的方式提供了对市场动态的有价值且全面的见解。