报告概述

到 2033 年，全球人工智能预测毒理学市场规模预计将从美元2023 年将达到 3.601 亿，在 2024 年至 2033 年的预测期内，复合年增长率为 30.0%。

人工智能 (AI) 技术的进步提高了毒理学预测的精度和效率，是推动该市场大幅增长的众多因素之一。人工智能算法和机器学习模型越来越多地被用来预测化合物的潜在毒性作用，从而减少对传统动物测试方法的依赖。

减少动物测试和加强安全评估的监管压力不断增加，进一步强化了这种变化。人工智能在预测毒理学中的应用可以对药物进行快速、经济高效且精确的评估，这对于安全性评估和药物开发至关重要。此外，慢性病患病率的不断上升以及对创新治疗解决方案的需求增加了毒理学中复杂预测模型的必要性，以保证新疗法的安全性。

市场还受益于研发投资的增加，以及技术公司和研究机构之间为毒理学创建创新人工智能解决方案的合作。这些趋势强调了人工智能对预测毒理学的变革性影响，使其成为当代安全评估和监管合规策略的关键要素。

关键要点

• 市场规模：预测毒理学市场中的人工智能规模预计到 2033 年将达到4,964.3 百万美元左右，而 2023 年为3.601 亿美元
• 市场增长：从 2024 年到 2024 年的预测期间，复合年增长率为 30.0% 2033年。
• 技术分析：机器学习技术在2023年占据市场主导地位，占据41%的市场份额。
• 毒性终点分析：2023年，基因毒性占据35%市场份额。
• 成分分析：解决方案主导市场，占市场份额61% 的市场份额。
• 最终用户分析：企业占据最大的细分市场，在 2023 年占据53%的市场份额。
• 区域分析：2023 年，北美预测毒理学人工智能市场占 5%。约占全球收入份额的44%。

技术分析

预测毒理学市场中的人工智能正在经历变革性增长，这是由机器学习、自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉等先进技术的采用推动的。机器学习技术在 2023 年占据市场主导地位，占据41％的市场份额。机器学习算法对于分析复杂的生物数据、识别化合物的潜在毒性作用以及为药物开发和安全评估提供可行的见解至关重要。

自然语言处理对于从大量科学文献和毒理学数据库中快速提取和分析信息至关重要，从而使研究人员能够做出明智的决策。毒理学模型预测准确性NLP 促进了各种数据源的整合，从而改善了这一点。

在此期间，计算机视觉技术被更频繁地用于自动分析组织病理学图像，从而提供对毒理学和组织变化的细胞水平影响的全面见解。这些技术的融合不仅加快了毒理学评估过程，还提高了其准确性，从而减少了对传统动物测试方法的依赖，并支持制药和化学行业的监管合规举措。

毒性终点分析

在人工智能技术进步的推动下，预测毒理学中的人工智能市场一直在快速扩张，人工智能技术的进步促进了更精确、更高效的毒理学研究测试。 2023年，遗传毒性占据35%的市场份额，根据其在评估物质诱发基因突变或癌症的潜力方面具有重要意义。这一巨大份额凸显了对能够在药物开发过程早期预测遗传损伤的人工智能工具日益增长的需求。

肝毒性、神经毒性和心脏毒性是额外的关键毒性终点。肝毒性是用于描述化学品对肝脏造成的损害的术语。人工智能模型被更频繁地应用于预测这些影响，从而减少了动物测试的必要性。人工智能被证明具有无价价值的另一个领域是神经毒性，这涉及对神经系统的潜在危害。这是通过高精度识别神经毒性化合物来实现的。人工智能驱动的分析还有助于早期检测候选药物的心脏风险，这有利于涉及心脏损伤的心脏毒性。人工智能技术的这些进步有助于提高效率监管审批流程和更安全的药物开发。

成分分析

预测毒理学市场中的人工智能在 2023 年经历了大幅增长，解决方案占据主导地位，占市场份额的 61%。对人工智能驱动的软件工具和平台的需求不断增长，这些工具和平台有助于精确有效地预测化学毒性，这是这种主导地位的原因。这些解决方案使制药公司和研究人员能够在开发过程的早期阶段评估化合物的潜在毒性作用，从而大大减少与传统测试方法相关的成本和时间。

预测毒理学中的人工智能解决方案采用机器学习算法和广泛的数据库来分析复杂的生物相互作用，从而提高毒性预测的准确性。通过这项技术进步，可以更有效地识别潜在危害，从而提高药物的功效和安全性。

除了解决方案之外，服务也是市场的关键要素。这些服务包括咨询、实施和支持，帮助组织将人工智能工具集成到其工作流程中。随着公司努力优化其药物发现流程，对这些人工智能服务的需求预计将会增加，从而进一步推动市场扩张。

最终用户分析

公司占据最大的细分市场，占市场份额的53%。这些公司在药物开发早期使用人​​工智能来预测新化合物的毒性。这种方法降低了成本并提高了安全结果。人工智能模型可实现高通量筛选和分析，从而缩短药物发现和开发周期。

化学和化妆品行业也是主要的市场贡献者。这些工业许多公司使用人工智能来评估成分安全性，确保合规性并减少动物测试。人工智能工具可以识别潜在的毒性作用，从而可以创造出更安全的产品。

研究组织正在将人工智能应用于学术和工业研究的预测毒理学中。这推动了毒性测试方法的创新。农业和食品安全等其他领域也在探索人工智能的应用。这一趋势凸显了人工智能的多功能性以及在各行业毒性评估中广泛使用的潜力。随着人工智能技术的进步，市场有望持续增长。

主要细分市场

按技术

• 机器学习
• 自然语言处理
• 计算机视觉

按毒性划分终点

• 基因毒性
• 肝毒性
• 神经毒性
• 心脏毒性

按成分

• 解决方案
• 服务

按最终用户划分

• 制药和生物技术公司
• 化学品和化妆品
• 研究组织
• 其他

驱动程序

预测毒理学市场中的人工智能是由对具有成本效益和高性价比的需求推动的有效的毒性测试。制药和生物技术公司在药物开发早期使用人​​工智能来预测新化合物的毒性。早期预测减少了广泛的实验室测试的需要，从而显着降低了成本和时间。人工智能模型有助于高通量筛选，使研究人员能够快速评估许多化合物。这会加快药物发现和开发周期。

趋势

一个主要趋势是转向减少动物试验。监管机构和公众舆论越来越青睐动物试验的替代方案。这种偏好加速了人工智能驱动的预测毒理学方法的采用。化学和化妆品行业使用人工智能评估成分安全性，确保符合监管标准。这一趋势符合伦理考虑，并提高了安全评估的效率。

限制

一个关键的限制是预测毒理学中人工智能模型缺乏标准化协议。人工智能预测的可靠性和准确性对于采用至关重要。然而，缺乏标准化指南可能会导致不同的结果，从而阻碍接受。将人工智能集成到现有工作流程中需要对基础设施和培训进行大量投资，这对一些公司构成了障碍。

机遇

个性化医疗为市场提供了重大机遇。人工智能可以根据基因图谱预测个体药物反应，从而实现更加个性化的治疗。人工智能在农业和食品安全领域应用的扩展提供了新的增长途径。作为AI广告万斯，它提供跨行业的创新解决方案，提高安全性和有效性。

区域分析

2023年，北美预测毒理学人工智能市场约占全球收入份额的44%。强大的制药行业影响力推动了这个市场。对高效药物开发流程的需求是推动该地区市场的关键因素。制药公司越来越多地采用人工智能技术来加强预测毒理学工作。

人工智能在预测毒理学中的使用使公司能够加速药物发现并优化研究和开发。这些技术有助于降低总体成本，提高流程效率。制药行业的竞争格局和对创新的不断追求极大地促进了北美预测毒理学中先进人工智能应用的需求。

这一趋势最终体现了行业对整合尖端技术的承诺。通过这样做，公司可以提高安全性、简化运营并保持市场竞争优势。随着人工智能不断发展，预计将进一步改变预测毒理学，为该地区的增长和创新提供新的机遇。

主要地区和国家

北方美国

• 美国
• 加拿大

欧洲

• 德国
• 法国
• 英国
• 西班牙
• 意大利
• 俄罗斯
• 荷兰
• 其他地区欧洲

亚太地区

• 中国
• 日本
• 韩国
• 印度
• 澳大利亚
• 新西兰
• 新加坡
• 泰国
• 越南
• 其他地区亚太地区

拉丁美洲

• 巴西
• 墨西哥
• 拉丁美洲其他地区

中东和非洲

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• 南非
• 沙特阿拉伯
• 阿联酋
• 中东和非洲其他地区

主要参与者分析

预测毒理学市场人工智能的主要参与者正在通过将先进技术融入其研发流程来推动创新。这些公司专注于提高毒性测试的预测准确性和效率。他们在人工智能驱动的平台上进行了大量投资，以促进高通量筛选和早期毒性评估。通过利用机器学习算法和大型数据集，这些参与者的目标是减少与传统测试方法相关的时间和成本。

领先的参与者优先考虑与学术机构和研究组织的合作，以保持技术进步的前沿。他们还专注于扩展人工智能能力，以满足制药、化学品和化妆品等不同行业的需求。续人工智能模型的不断创新使这些公司能够提供更准确、更可靠的预测，满足监管要求和行业标准。

在竞争激烈的市场环境中，这些参与者致力于开发可提高安全性结果并优化药物开发流程的解决方案，从而巩固其行业领导者的地位。

市场上的主要参与者

• 仁慈的人工智能
• Berg健康
• Biovista
• Cyclica
• Exscientia PLC
• Insilico Medicine
• Instem plc
• 拉萨有限公司
• Recursion Pharmaceuticals

近期发展

• Benevolent AI（2024 年 7 月）：Benevolent AI 最近收购了一家专门从事先进神经网络算法的初创公司，以增强其人工智能驱动的预测毒理学能力。这一战略举措于 2024 年 7 月完成，旨在整合尖端技术以提高预测准确率提高准确性并扩大公司在早期药物开发方面的研究能力。
• Berg Health（2024 年 6 月）：2024 年 6 月，Berg Health 推出了一个新的人工智能平台，旨在彻底改变制药行业的预测毒理学。该工具利用深度学习来提供更快、更准确的化合物毒性预测，显着缩短与临床试验相关的开发时间和成本。
• Cyclica（2024 年 8 月）：Cyclica 于 2024 年 8 月推出了一套新的人工智能预测毒理学工具。这些工具旨在通过增强对不良反应的预测来改善化学实体的安全性，从而优化新药的临床前测试阶段
• Exscientia PLC（2024 年 9 月）：Exscientia PLC 于 2024 年 9 月宣布收购一家专门从事人工智能驱动的生物标记物开发的生物技术公司。此次收购旨在通过整合人工智能来更准确地预测药物反应和毒理学效应，增强 Exscientia 在预测毒理学方面的能力。