药物发现技术市场地图报告
核心观点
新药研发平均耗时10年、耗资10亿美元，主要受限于各阶段筛选和临床试验的低成功率。改进药物发现流程可显著提升后期开发成功率。新兴技术帮助药企发现新靶点和候选药物，并更高效推进临床前实验。药企优先考虑能缩短药物发现和临床前实验时间、降低成本的工具，包括机器学习算法、患者特异性类器官和3D生物打印等。
关键数据
- 新药研发平均耗时：10年
- 新药研发平均耗资：10亿美元
- 市场公司数量：130家
- 技术优先级：12项
关键主题
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临床前实验改进
- 毒理学、药代动力学和临床前动物研究成本高、耗时长
- 类器官、3D生物打印和生物学模拟技术提升效率和效果
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AI赋能药物发现
- AI应用于知识发现、靶点识别、候选药物筛选和实验室自动化
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自然来源药物发现
- 利用单细胞测序、真菌分子图谱等技术从自然生物中挖掘独特药物候选物
市场分类及主要公司
- 类器官与器官芯片：Aspect Biosystems、Brinter、Cyfuse Biomedical等
- AI赋能药物发现：AbCellera、Atomwise、BenevolentAI等
- 生物模拟：Benchling、Bio-ITech、Dotmatics等
- 云研发软件：BenchSci、Causaly、Insilico Medicine等
- 知识发现：Adapsyn Bioscience、Brightseed、DeepBiome Therapeutics等
- 自然来源挖掘：Hexagon Bio、LifeMine Therapeutics、Unnatural Products等
- 患者数据与分析：54gene、BioXplor、DNAnexus等
- 蛋白质发现与设计：Arzeda、Codexis、Cyrus Biotechnology等
- 量子计算：HQS Quantum Simulations、Menten AI、POLARISqb等
- 单细胞分析：10X Genomics、Berkeley Lights、Cellarity等
- 合成生物学：ADDITIONAL DIGITAL HEALTH CLIENT RESOURCES
- 附录：ADDITIONAL BIOPHARMA CLIENT RESOURCES
研究结论
- 药物发现技术市场快速发展，AI、类器官和自然来源挖掘技术成为热点
- 药企需关注早期技术公司，通过合作开发定制化解决方案
- 单细胞分析和蛋白质设计市场潜力巨大，但需谨慎评估技术成熟度
- 量子计算市场尚处萌芽阶段，需持续关注竞争格局
方法
报告基于CB Insights药物发现专家库和分析师研究，筛选2020-2022年间活跃的私有及上市公司，按主营业务分类。部分表格为精简列表，公司选择基于融资时间、估值和新闻热度等因素。
