计算机模拟蛋白质设计市场规模

计算机模拟蛋白质设计市场分析

计算机模拟蛋白质设计市场规模预计到 2025 年为 5.8 亿美元，预计到 2030 年将达到 11.3 亿美元，预测期内（2025-2030 年）复合年增长率为 14.13%。

主要驱动因素计算机蛋白质设计市场的发展包括计算生物学和人工智能 (AI) 的进步、药物发现和开发中不断增长的应用以及个性化医疗的兴起趋势。

计算机蛋白质设计在药物发现和开发中发挥着至关重要的作用，特别是对于心血管疾病、癌症、糖尿病和自身免疫性疾病等慢性疾病。例如，2024 年 8 月《国际分子科学杂志》上的一篇文章强调了基于目标的虚拟筛选在药物开发中的广泛使用。采用对接和分子动力学等技术来确定治疗目标诸如 GLUT4、DPP-IV 和 PPARγ 等用于糖尿病 (DM) 治疗的药物。此外，2023年1月，Insilico Medicine分享了INS018_055 1期临床试验的积极顶线结果，强调了其安全性、耐受性和药代动力学（PK）。该药物是通过 Insilico 的 AI 平台发现的，有望成为特发性肺纤维化 (IPF) 的一流治疗药物。鉴于这些进步，药物发现中对计算机蛋白质设计的日益依赖必将推动市场增长。

此外，人工智能和机器学习 (ML) 在蛋白质设计中的集成正在完善对蛋白质结构、功能和相互作用的预测。随着这些技术的进步，它们的采用预计将激增，进一步推动市场增长。例如，《自然通讯杂志》2024 年 3 月的一项研究强调了机器学习在计算蛋白质设计中的变革性作用，使蛋白质工程能够用于生物医学应用。 SC再精炼过程通常涉及两个过滤阶段，包括计算（计算机）方法，导致多个设计和筛选周期。在另一个例子中，斯坦福大学、多伦多大学和 Insilico Medicine 的研究人员于 2023 年 1 月利用 AlphaFold 确定了与肝细胞癌（主要的原发性肝癌）相关的新靶点的治疗方法。 Alphabet 旗下 DeepMind 开发的 AlphaFold 通过预测整个人类基因组的蛋白质结构实现了里程碑，突显了人工智能和结构生物学领域的重大进步。因此，在计算机蛋白质设计中采用先进技术有望促进市场增长。

总之，生物制药需求的激增，加上计算生物学和人工智能的技术进步，是市场增长的主要催化剂。然而，高计算成本和蛋白质建模偶尔不准确等挑战可能会缓和这种GR

计算机模拟蛋白质设计市场趋势

在预测期内，分子建模领域预计将在计算机模拟蛋白质设计中占据重要的市场份额

分子建模在计算机模拟蛋白质设计中发挥着关键作用。它使研究人员能够可视化和修改蛋白质结构、模拟相互作用并预测行为。这种能力加速了药物应用蛋白质的开发。鉴于分子建模在理解蛋白质结构和功能方面的重要性，其采用预计将激增，推动细分市场的增长。

有几个因素推动了分子建模细分市场的增长，包括分子建模在蛋白质研究和开发中的日益增长、其在制药和生物医学研究中的不断扩大的应用以及持续的技术进步。

蛋白质开发的分子建模技术预计将推动细分市场的增长。例如，《科学报告》2024 年 9 月的一项研究展示了研究人员通过分子建模制作皮质醇肽生物受体。他们使用分子对接从数据库中精确定位候选蛋白质，并通过 AutoDock Vina 的自动评分模拟，根据结合亲和力对它们进行排名。然后，通过原子引导分子动力学模拟对这些候选物进行严格验证，采用伞式采样进行平均力计算，所有这些均使用 GROMACS 版本 2022.6 完成。因此，AutoDock 和 GROMACS 等分子建模工具的集成将促进细分市场的增长。

随着分子建模在制药和其他行业中的应用越来越多，市场增长即将到来。 《制药与生物医学分析杂志》2024 年 1 月号上的一篇文章强调了分子建模在制药和生物医学研究、药物化学和对映体分离科学等领域。分子建模的主要应用包括药物发现、配体结合以及探索蛋白质构象和功能。鉴于这些重要的应用，特别是在确定用于制药和生物医学目的的蛋白质功能方面，我们预计细分市场的增长将得到促进。

此外，分子建模技术的进步将提高其采用率，进一步推动细分市场的增长。例如，2024 年 4 月，Insilico Medicine 的研究人员推出了一个突破性的对抗性生成框架 COSMIC，专为分子构象空间建模而设计。这种创新框架揭示了分子的三维定位和活性，极大地帮助药物设计决策。因此，随着这些进步，我们预计细分市场的增长将持续激增。

总而言之，分子 m 的广泛使用等因素蛋白质研发领域的创新、其在制药和生物医学领域不断增长的应用以及持续的技术进步都将推动细分市场的增长。

北美预计在预测期内将在计算机模拟蛋白质设计市场中占据最大份额

计算工具和人工智能的进步(AI)、生物技术和生物制药研发资金的增加，以及对生物制药和个性化医疗不断增长的需求，将在预测期内推动北美计算机蛋白质设计市场的发展。

北美采用先进的人工智能和机器学习 (ML) 工具，增强蛋白质结构预测和分子建模，有望促进市场增长。例如，2024 年 5 月，Google DeepMind 推出了一款人工智能驱动的软件，使科学家能够通过以下方式预测蛋白质功能：快速绘制几乎所有蛋白质相互作用的图谱。计算机蛋白质设计的此类技术进步预计将推动北美市场的增长。

此外，市场参与者通过计算方法增加药物发现和开发的资金可能会刺激区域市场的增长。例如，2024 年 9 月，Superluminal Medicines, Inc. 在 RA Capital Management 牵头的 A 轮融资中筹集了 1.2 亿美元，Insight Partners、NVentures、Catalio Capital Management、Eli Lilly and Company、Gaingels 和 Cooley LLP 的显着贡献。此次注资旨在推进 Superluminal 的专有平台，该平台集成了计算机药代动力学和毒理学预测，简化了针对 G 蛋白偶联受体 (GPCR) 的小分子的药物发现。市场参与者的这种努力将扩大该地区的市场增长。

总而言之，随着技术进步和公关在市场参与者的积极举措下，北美的计算机蛋白质设计市场在预测期内将出现显着增长。

计算机蛋白质设计行业概述

计算机蛋白质设计市场表现出适度的碎片化，原因是存在多个公司占主导地位的球员。包括生物技术公司、学术机构和制药公司在内的主要参与者越来越多地形成战略联盟和合作，以利用他们综合的专业知识和资源。这一领域的知名参与者包括 Schrödinger Inc.、Insilico Medicine 和 Biovia（达索系统旗下子公司）等。

In Silico 蛋白质设计市场领导者

硅片蛋白质设计市场新闻

• 2024 年 8 月：ImmunoPrecise Antibodies Ltd 使用其专利 LENSai 技术开发了针对具有挑战性的肿瘤蛋白的硅片抗体。 LENSai 技术的成功应用以及这些新型抗体的实验室验证，为更快开发精准靶向治疗铺平了道路。这一进步有望带来更有效的癌症疗法，并且副作用可能更少。
• 2024 年 1 月：Cresset 在英国推出了最新版本的 Flare 药物发现平台，目标旨在支持配体和基于结构的药物设计，同时在药物发现的初始阶段完善先导化合物优化过程。通过耀斑自由能微扰 (FEP) 方法，用户可以在计算机中评估大量分子，并优先考虑用于实验室实验的分子。这种方法最大限度地减少了需要合成和测试的化合物数量，简化了获得所需结果的路径。