药物发现信息学市场规模和份额
市场概述
| 研究期 | 2019 - 2030 |
|---|---|
| 市场规模 (2025) | 2.97 十亿美元 |
| 市场规模 (2030) | 4.81 十亿美元 |
| 增长率 (2025 - 2030) | 10.11% CAGR |
| 增长最快的市场 | 亚太地区 |
| 最大的市场 | 北美 |
| 市场集中度 | 中 |
主要参与者
*免责声明：主要玩家排序不分先后 图片 © Mordor Intelligence。重新使用需遵守 CC BY 4.0 并注明出处。 |
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Mordor Intelligence药物发现信息学市场分析
药物发现信息学市场规模目前价值29.7亿美元，预计到2030年将达到48.1亿美元，在2025-2030年期间以10.11%的复合年增长率增长。人工智能驱动的靶点识别、基于云的分子建模和多组学整合的快速采用，正帮助制药公司将发现时间表从10-15年压缩至几乎一半的时间。超过93%的生命科学技术高管计划增加AI预算，这表明对能够将不断扩大的基因组学、蛋白质组学和临床数据集转化为可行先导化合物平台的持续需求。市场势头还反映了研发支出的增加、明确AI验证路径的监管举措，以及对能够将治疗方案与较小患者亚群匹配的精准医学解决方案需求的增长。与此同时，大规模收购--如西门子51亿美元收购Dotmatics--凸显了行业向统一的端到端数字研究环境的转变，该环境涵盖从实验捕获到合规数据归档的所有环节。
关键报告要点
- 按功能分类，测序和靶点数据分析在2024年以35.67%的收入份额领先，而分子建模预计将在2030年前以13.56%的复合年增长率扩张。
- 按最终用户分类，制药公司在2024年持有48.34%的药物发现信息学市场份额；合同研究组织（CRO）以12.56%的复合年增长率记录最快增长。
- 按解决方案分类，软件在2024年占药物发现信息学市场规模的57.34%，但服务以14.56%的复合年增长率增长更快。
- 按工作流程分类，发现信息学在2024年占药物发现信息学市场份额的62.67%，而开发信息学以15.43%的复合年增长率推进。
- 按地理位置分类，北美在2024年以45.34%的份额占主导地位，而亚太地区预计在2030年前将以14.20%的复合年增长率增长。
全球药物发现信息学市场趋势和洞察
驱动因素影响分析
| 驱动因素 | (~) 对复合年增长率预测的%影响 | 地理相关性 | 影响时间线 |
|---|---|---|---|
| 人工智能和机器学习的进步 | +2.8% | 北美、中国 | 中期（2-4年） |
| 基于云的信息学平台的日益采用 | +1.9% | 北美、欧洲 | 短期（≤2年） |
| 组学数据生成和整合的扩展 | +1.5% | 全球，在亚太地区最强 | 中期（2-4年） |
| 全球制药研发投资的增长 | +2.1% | 美国、欧洲、日本 | 长期（≥4年） |
| 国内药物创新的政府激励措施 | +1.2% | 中国、印度、韩国 | 中期（2-4年） |
| 精准医学和个性化治疗需求的增加 | +1.7% | 美国、欧盟，扩展到亚太地区 | 长期（≥4年） |
| 来源: Mordor Intelligence | |||
人工智能和机器学习的进步
人工智能驱动的平台现在将先导化合物识别周期缩短多达50%，允许研究人员在进行单次合成运行之前测试数百万个计算机模拟分子。Bioptimus为基础模型筹集的7600万美元资金体现了生成能够大规模预测蛋白质折叠和疾病表型的生物学感知大语言模型的竞争。FDA在2025年1月发布的指导草案为申办者提供了基于风险的标准来证明AI模型"可信性"，为数字实验工作流程解锁更快的批准[1]美国食品药品监督管理局，《药物开发中人工智能指导草案》，fda.gov。制药-科技联盟--包括礼来公司与OpenAI的合作--展示了生成模型现在如何嵌入到发现、临床前和临床操作中。在下游，AI还通过将电子健康记录队列与协议定义的纳入标准进行动态匹配来缩短患者招募窗口期，从而提高入组率并减少试验延误。
基于云的信息学平台的日益采用
云弹性提供按需高性能计算，与本地集群相比，将计算化学工作负载的总拥有成本削减60-80%。诺和诺德使用NVIDIA的Gefion超级计算机说明了GPU优化基础设施如何加速针对神经系统适应症的定制蛋白质语言模型的训练。FDA的电子健康记录到临床数据捕获试点项目证明，标准化的云托管API可以将研究启动时间线缩短多达60%。为了减轻知识产权泄露，大多数生物制药组织正在部署混合架构，将敏感数据集保存在虚拟私有云中，同时将大型模拟突发到位于合规区域的公共实例。
组学数据生成和整合的扩展
来自基因组学、蛋白质组学和代谢组学的数据每2-3年增长十倍，推动了能够揭示新治疗靶点的多尺度分析管道[2]CDISC，《真实世界数据标准》，jmir.org。赛默飞31亿美元收购Olink突出了蛋白质组学在下一代生物标志物发现中的战略重要性。新的CDISC标准支持真实世界患者数据的跨试验参考，有助于完善靶点验证假设的荟萃分析。现代分析平台现在解析PB级数据集，以发现与药物反应相关的微弱分子特征，为预测首次给药前疗效的数字生物标志物打开大门。
全球制药研发投资的增长
2024年行业年度研发支出超过2500亿美元，大幅重新分配到旨在提高成功率和减少后期损耗的信息学能力。大多数大型制药公司已经建立了内部数据科学部门，60%计划在2025年增加计算生物学家的招聘。政府资助也有所贡献：FDA向Schrödinger提供的1950万美元资助支持预测毒理学，可以从抗体项目中去除动物研究。总的来说，更高的预算、有利的政策和AI投资的可衡量回报为药物发现信息学市场创造了持续的利好。
限制因素影响分析
| 限制因素影响分析 | (~) 对复合年增长率预测的%影响 | 地理相关性 | 影响时间线 |
|---|---|---|---|
| 高实施和许可成本 | -1.8% | 全球，对小型生物技术公司负担最重 | 短期（≤2年） |
| 熟练信息学专业人员短缺 | -2.1% | 在美国和欧洲最为严重 | 中期（2-4年） |
| 互操作性和数据标准化挑战 | -1.5% | 全球，影响多站点协作 | 中期（2-4年） |
| 数据安全和知识产权担忧 | -1.3% | 北美、欧洲（GDPR）、跨国云部署 | 短期（≤2年） |
| 来源: Mordor Intelligence | |||
高实施和许可成本
企业级发现套件可能需要50万至200万美元的前期费用，而服务在3-5年期间通常会使账单翻倍，这对精简的生物技术预算造成压力。集成工作--连接ELN、LIMS和高内涵筛选系统--将部署窗口推至12-18个月。尽管云订阅减少了资本支出，但许多公司仍然担心在共享环境中暴露专有先导化合物系列，特别是在专利申请待定的情况下。持续的发布周期也触发频繁的升级支出，为总拥有成本计算创造了移动目标。
熟练信息学专业人员短缺
83%的制药公司报告难以招聘生物信息学人才，四分之三的公司预计差距将在未来几年扩大。跨计算机科学、化学和统计学的多学科流利度很少见：少于20%的毕业生符合该标准。大科技公司的薪酬溢价，有时比制药公司的报价高60%，将机器学习专家从治疗学中吸走。为了补偿，公司正在资助内部学院并与大学建立联合硕士项目，但课程通常落后于前沿技术几年。因此，技能稀缺延迟了平台推出并限制了AI项目的有效规模。
细分分析
按功能：AI驱动的分子建模加速发展
测序和靶点数据分析在2024年占药物发现信息学市场的最大份额，为35.67%，反映了基因组学和蛋白质组学如何塑造早期发现活动。该细分市场仍然是基础性的，因为高通量测序将庞大数据集输入到下游建模和筛选管道中。分子建模虽然规模较小，但以13.56%的复合年增长率成为增长最快的领域，因为基于transformer的架构（如FeatureDock）优于传统对接工具并减少虚拟筛选中的假阳性。分子建模的药物发现信息学市场规模有望快速扩张，因为量子辅助模拟从概念验证转向先导化合物优化工作流程中的常规使用。
AI加速构象生成、自由能微扰和ADMET性质预测，收紧设计与合成之间的反馈循环。云资源降低了进入门槛，允许中等规模公司在一夜之间运行数万个分子动力学轨迹。监管势头进一步有利于计算机模拟毒理学，因为机构接受计算证据来豁免某些动物研究。总的来说，这些趋势使分子建模成为令人垂涎的能力和风险投资的磁铁。
备注: 购买报告后可获得所有单个细分市场的细分份额
按最终用户：CRO乘外包浪潮而起
制药公司在2024年拥有48.34%的药物发现信息学市场份额，得到企业推广的支持，这些推广将发现、临床前和早期开发数据整合在单一数字线程内。诺华与Schrödinger的23亿美元协议等合作说明了大型制药公司现在许可AI平台的规模。与此同时，合同研究组织表现出12.56%的复合年增长率，超过所有其他客户群体。申办者转向CRO寻求专业分析、云托管和算法验证，使内部团队能够专注于治疗生物学而非IT维护。
CRO通过在统一服务协议下捆绑数据科学、监管写作和去中心化试验管理来增强吸引力。这种集成方法与缺乏深厚财力但仍需要合规信息学基础设施的小型生物技术客户产生共鸣。大学实验室和政府机构也扩大平台使用，因为资助机构越来越要求可重复、可共享的数据。总的来说，多元化的最终用户需求支持平衡的收入组合，使供应商路线图对任何单一客户群体的敏感性降低。
按解决方案：服务在复杂性管理上激增
软件继续以2024年总收入的57.34%占主导地位，包括电子实验室笔记本、化学信息学工具包、知识图谱和AI模型构建环境。供应商通过并购加强产品组合--Certara收购ChemAxon和西门子收购Dotmatics是主要例子。尽管如此，服务代表增长最快的类别，复合年增长率为14.56%，因为组织寻求托管部署、算法定制和持续分析运营。
分配给服务的药物发现信息学市场规模增加，因为高级解决方案需要熟练配置、精心策划的本体和持续性能调整以保持合规。外包托管服务还帮助生物技术公司避开人才短缺。展望未来，将订阅软件与基于结果的服务（涵盖从数据策划到模型治理的所有内容）相结合的供应商可能会获得不成比例的份额。
备注: 购买报告后可获得所有单个细分市场的细分份额
按工作流程：开发信息学闭合循环
发现信息学在2024年产生了62.67%的药物发现信息学市场收入。AI驱动的靶点识别、下一个最佳化合物推荐和虚拟高通量筛选共同占大部分计算支出。然而，开发信息学显示最急剧的扩张，以15.43%的复合年增长率增长，因为电子数据捕获、合成对照臂和适应性随机化将高级分析引入I-III期设置。开发工作流程的药物发现信息学市场规模正在上升，因为监管机构现在鼓励真实世界证据、去中心化监测和持续安全监察。
实验室和临床数据在单一数据湖中的融合增强了预测能力--在计算机模拟毒性筛选中早期失败的化合物很少进入昂贵的人体试验。因此，现代平台嵌入合规模块（21 CFR Part 11、GxP）和审计跟踪，确保从实验台到床边的连续性。总的来说，这些属性驱动客户对跨工作流程解决方案的强烈兴趣。
地理分析
北美在2024年以45.34%的全球收入保持领导地位，得到1000亿美元以上年度研发支出和FDA对AI模型可靠性明确指导的支持。大规模硬件-软件联盟--如NVIDIA在2025年摩根大通医疗保健会议上宣布的多伙伴生命科学项目--表明硅谷和华尔街资本继续围绕计算发现汇聚。尽管该地区拥有庞大的人才库，83%的公司仍报告招聘痛点，加强了服务提供商的需求。
欧洲仍然重要，得到EMA标准化药品标识符和改善跨境数据互操作性举措的推动[3]欧洲药品管理局，《ISO IDMP实施指南》，ema.europa.eu。GDPR下的强大隐私规则鼓励开发隐私保护AI方法，如联邦学习。虽然英国脱欧创建了并行监管轨道，但英国为AI研究维持慷慨的税收抵免，帮助国内中小企业保持竞争力。
亚太地区是增长最快的地区，预测2030年前复合年增长率为14.20%。中国的管道在2021年至2024年间翻倍至4,391个研究性资产，中国对西方的许可交易在2024年达到84亿美元。缩短批准时间线的监管改革和人才回流促进了当地信息学需求。日本和韩国简化试验治理，而印度强大的CRO部门提供成本效率的数据管理服务。新加坡的生物技术劳动力预计在这个十年增长60%，尽管随着项目数量增加，人才差距仍在扩大。
竞争格局
药物发现信息学市场显示适度整合。赛默飞、Schrödinger和达索系统等在位者维护涵盖发现到制造的广泛产品组合。他们的优势在于全栈产品和既定的验证协议。尽管如此，新兴AI专家获得大额风险投资轮次--Xaira的10亿美元融资体现了颠覆性平台的资本可得性tracxn.com。
并购仍然活跃。西门子支付51亿美元收购Dotmatics，将实验室数据捕获与过程控制合并，确保从实验台化学到GMP生产的无缝数据谱系。Schrödinger与诺华的23亿美元多靶点协议锁定了长期软件许可加里程碑经济学，突出了对经过验证的基于物理模拟的溢价。与此同时，NVIDIA将GPU硬件与参考AI管道配对，吸引需要大语言模型即插即用加速的制药客户。
量子就绪分子模拟、自动化监管文件生成和AI驱动的协议修订中仍存在空白。将专业算法与审计就绪合规功能相结合的供应商有望实现差异化。总体而言，竞争激烈但理性：领导者收购或合作而非冒去中介化风险。
药物发现信息学行业领导者
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达索系统（BIOVIA）
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珀金埃尔默
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Schrödinger公司
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赛默飞世尔科技公司
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Certara
- *免责声明：主要玩家排序不分先后
近期行业发展
- 2025年2月：Bioptimus筹集4100万美元，以推进融合基因组学和临床试验数据用于计算机模拟生物学应用的生成式AI引擎。
- 2025年1月：NVIDIA宣布与IQVIA和Illumina的合作，瞄准AI可以简化发现和测序分析的3万亿美元生命科学运营。
- 2025年1月：FDA发布指导草案，描述了药物开发申报中AI可信性的基于风险的框架
- 2024年12月：Schrödinger和诺华签署了23亿美元的多靶点发现协议，预付1.5亿美元。
- 2024年11月：Schrödinger从比尔及梅琳达·盖茨基金会获得额外950万美元，以扩展预测毒理学研究。
全球药物发现信息学市场报告范围
根据报告的范围，支持药物发现过程的信息技术被称为药物发现生物信息学。随着世界各地研究实验室进行的实验产生的大量生化数据，对有效分析和管理数据的软件有强烈需求，这将推动所研究的市场。
药物发现信息学市场按功能、最终用户和地理位置进行细分。按功能，市场细分为测序和靶点数据分析、对接、分子建模、库、数据库准备和其他功能。按最终用户，市场细分为制药和生物技术公司、合同研究组织（CRO）和其他最终用户。按地理位置，市场细分为北美、欧洲、亚太地区、中东和非洲以及南美。报告还涵盖全球主要地区17个国家的估计市场规模和趋势。报告为上述细分市场提供价值（美元）。
| 测序和靶点数据分析 |
| 对接 |
| 分子建模 |
| 库和数据库准备 |
| 其他功能 |
| 制药公司 |
| 生物技术公司 |
| 合同研究组织 |
| 其他最终用户 |
| 软件 |
| 服务 |
| 发现信息学 |
| 开发信息学 |
| 北美 | 美国 |
| 加拿大 | |
| 墨西哥 | |
| 欧洲 | 德国 |
| 英国 | |
| 法国 | |
| 意大利 | |
| 西班牙 | |
| 欧洲其他地区 | |
| 亚太地区 | 中国 |
| 日本 | |
| 印度 | |
| 澳大利亚 | |
| 韩国 | |
| 亚太地区其他地区 | |
| 中东和非洲 | 海湾合作委员会 |
| 南非 | |
| 中东和非洲其他地区 | |
| 南美 | 巴西 |
| 阿根廷 | |
| 南美其他地区 |
| 按功能 | 测序和靶点数据分析 | |
| 对接 | ||
| 分子建模 | ||
| 库和数据库准备 | ||
| 其他功能 | ||
| 按最终用户 | 制药公司 | |
| 生物技术公司 | ||
| 合同研究组织 | ||
| 其他最终用户 | ||
| 按解决方案 | 软件 | |
| 服务 | ||
| 按工作流程 | 发现信息学 | |
| 开发信息学 | ||
| 地理位置 | 北美 | 美国 |
| 加拿大 | ||
| 墨西哥 | ||
| 欧洲 | 德国 | |
| 英国 | ||
| 法国 | ||
| 意大利 | ||
| 西班牙 | ||
| 欧洲其他地区 | ||
| 亚太地区 | 中国 | |
| 日本 | ||
| 印度 | ||
| 澳大利亚 | ||
| 韩国 | ||
| 亚太地区其他地区 | ||
| 中东和非洲 | 海湾合作委员会 | |
| 南非 | ||
| 中东和非洲其他地区 | ||
| 南美 | 巴西 | |
| 阿根廷 | ||
| 南美其他地区 | ||
报告中回答的关键问题
药物发现信息学市场目前的规模是多少？
市场在2025年为29.7亿美元，预计到2030年将以10.11%的复合年增长率增长至48.1亿美元。
哪个功能产生最多收入？
测序和靶点数据分析贡献2024年收入的35.67%，反映其在基因组学驱动发现中的作用。
哪个地理区域扩张最快？
亚太地区以预测14.20%的复合年增长率领先增长，受到中国监管改革和许可活动增加的推动。
为什么CRO在这个领域获得关注？
申办者将专业分析和数据管理外包给CRO，使该细分市场到2030年获得12.56%的复合年增长率。
AI如何改变药物发现时间线？
AI驱动的平台可以通过简化靶点识别和先导化合物优化，将早期发现从10-15年压缩至仅6-8年。
采用的最大障碍是什么？
83%的制药公司引用的熟练信息学专业人员短缺仍然是扩大部署的主要制约因素。
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