世界のコンピューター支援創薬市場は、2023年から2032年までに35億2430万米ドルから92億3690万米ドルまでの収益増加が見込まれ、2024年から2032年の予測期間にかけて年平均成長率（CAGR）が 11.3％で成長すると予測されています。
常に進化する医薬品開発の分野において、コンピューター支援薬物設計（CADD）は、生物学と技術の間のギャップを埋める革新的な力として浮上しています。CADDは、潜在的な薬剤候補の特定と実施を支援する最先端の計算手法です。CADDには、計算化学、分子モデリング、分子設計、合理的な薬物設計を含む計算技術が含まれます。これらの手法は、様々な研究努力によって特定された薬物リードの質と有効性を向上させるために活用されています。CADDの使用は、学術研究および製薬研究の両方のコミュニティでますます受け入れられ、人気を集めています。この計算手法は、従来の薬物発見手法と比較して、一般的に迅速かつコスト効率が高いという大きな利点を提供します。
慢性疾患および未診断疾患の頻度増加
慢性疾患や未診断の病気の発生率の増加が、世界のCADD市場を牽引します。糖尿病、心臓病、脳卒中、がんなどの慢性疾患は、これまでそして現在も、世界的な罹患率と死亡率の主要な原因の一部となっています。2020年には、約5億2,300万人が何らかの心血管疾患（CVD）を報告し、約1,900万人の死亡がCVDに起因しており、これは全世界の死亡者数の約32%に相当し、2010年から絶対数で18.7%の増加を示しています。
さらに、NIHの未診断疾患ネットワーク（UDN）は、約2,500万人のアメリカ人が希少疾患に苦しんでいると推定しています。
慢性疾患や未診断疾患の増加に伴い、新しい薬剤の発見と開発の需要が高まっています。これがコンピューター支援薬物設計（CADD）市場の成長を促進する主要な要因です。CADDは、研究者や分析者がターゲットとなる疾患分子の三次元構造とその補完的な生体分子リガンドを分析、設計、開発、監視、研究するために使用される最新の技術です。これらは、専門的なソフトウェアの組み合わせを使用して行われます。
CADDは、研究者の間で人気のある方法であり、研究および薬剤発見のプロセスを迅速化するのに役に立ちます。計算ツールやシミュレーションを活用することで、CADDは潜在的な薬剤候補の特定と最適化を加速させることができます。
熟練労働者の不足
世界の医薬品開発業界は、今後数年間で、コンピューター支援薬物設計（CADD）技術を管理するための有資格者の不足により、重大な課題に直面する可能性があります。この技術は比較的新しいため、この分野の多くの専門家がその能力を知らないか、薬物発見の目的でそれを活用するために必要な知識やスキルを欠いています。
コンピューター支援薬物設計は、操作するために高度な専門知識を必要とする複雑で精巧な方法です。このプロセスに関与する専門的なソフトウェアの使用を習得するには、相当な時間と努力が必要です。この急な学習曲線は、適切なスキルセットを持つ人材を採用することに苦労する多くの業界プレーヤーにとって障壁となっています。
さらに、コンピューター支援薬物設計技術の複雑さは、専門家が習熟するために広範なトレーニングを必要とすることを意味します。これにより、企業はこれらの高度な技術を活用するために、従業員の教育やスキルアップに多大なリソースを投入しなければならないという課題が生じます。必要な専門知識を持つ即戦力の人材が容易に手に入らないことは、コンピューター支援薬物開発の世界的な製薬業界への広範な採用と統合を妨げる可能性があります。
人工知能および機械学習の統合
人工知能（AI）および機械学習（ML）は、最近、コンピューター支援薬物設計（CADD）の分野を含む複数の科学分野において大きな進展を遂げています。これらの先進技術とCADDの交差点は、薬物発見プロセスに画期的な変革をもたらし、世界市場の成長に有利な機会を提供しています。
AI駆動のモデルは、薬物間相互作用を予測し、複数の薬物が併用された場合の潜在的な相乗効果や副作用についての洞察を提供します。薬物の特性や臨床結果に関する膨大なデータベースを分析することで、AIモデルは既存の薬に対する新しい治療応用の特定に重要な役割を果たしています。
量的構造活性相関（QSAR）モデルは、機械学習（ML）の助けを借りて、分子の化学構造に基づいた生物活性のより正確な予測を可能にします。膨大な分子ライブラリーのハイスループットスクリーニングは、AIを使用することで迅速化され、従来の方法で必要とされる時間の一部で潜在的な薬剤候補を絞り込むことができます。
AIおよびMLとCADDの統合におけるこれらの進展は、効率、正確性、スピードの面で大きな利益を提供し、薬物発見プロセスに革命をもたらす準備が整っています。
タイプ別
リガンドベースの薬物設計アプローチは、今後数年間で最大の市場シェアを占めると見込まれています。リガンドベースの薬物設計は、標的となる生物学的受容体の3D情報がなくても、その受容体に結合する化合物に関する知識に基づいて行われる手法です。
リガンドベースの薬物設計で最も重要で広く使用されているツールは、3D量的構造活性相関（3D QSAR）およびファーマコフォアモデリングです。これらの技術は、薬剤開発のためのリード化合物を特定し、最適化するために使用できる予測モデルを作成することができます。
さらに、新興技術、技術の進歩、および様々な疾患に対する革新的な治療法の需要の増加は、リガンドベースの薬物設計セグメントおよび全体的なコンピューター支援薬物設計市場シェアを予測期間において後押ししする要因となっています。
用途別
腫瘍学セグメントは、2023年にコンピューター支援薬物設計市場をリードすると予想されています。コンピューター支援薬物設計は、より安価で、迅速で、効果的な医薬品を開発するための成功した有望な方法として発展しています。
薬物発見のための計算手法、特に抗がん剤に関する急速な発展は、最近、抗がん剤設計に大きな影響を与えただけでなく、がん治療分野にも貴重な洞察をもたらしています。
腫瘍学は、がんの治療、予防、発見に関わる医学の分野です。成功した抗がん剤の開発が増加した結果、効果的で費用対効果の高い抗がん剤に対する需要が高まっています。これらの重要な要因は、予測期間においてこの分野の成長を後押しする可能性を秘めています。
地域別分析
北米は今後数年間、世界のコンピューター支援創薬市場で大きな成長を遂げると予測されています。この急拡大は主に、米国におけるがん患者の増加と、研究所や病院での研究活動の活発化が背景にあります。
がんは、現在のところ治療法のない稀な致死的医学疾患の一つです。2023年、米国では新たに195万8310人のがん患者が発生し、60万9820人が死亡すると予測されています。この病気の有病率は、国内で驚くべき速さで増加しています。
米国ではがん患者数が急増しており、コンピューター支援創薬分野の収益を後押しすると予想されています。研究機関や病院での研究活動が活発化し、コンピューター支援創薬によるがん調査業務の確立やアップグレードが進んでいるためです。
例えば、科学技術大手のメルク社は2023年12月、AIDDISON™創薬ソフトウェアを発表しました。このソフトウェアは、シンシアTM逆合成ソフトウェアアプリケーションプログラミングインターフェース（API）の統合を通じて、仮想分子設計と現実世界の製造可能性のギャップを埋める初のSaaSプラットフォームです。従って、この進歩はこの地域の市場成長を促進します。
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