Pharmaceutical companies have been at the forefront of artificial intelligence for quite some time. Researchers have been using advanced AI models to understand disease mechanisms even before the recent surge in interest.
Wednesday, researchers at Alphabet Inc's (NASDAQ:GOOG) (NASDAQ:GOOGL) Google DeepMind developed AlphaFold 3, a new artificial intelligence (AI) model.
AlphaFold 3 can predict the structure and interactions of biological molecules. This includes proteins, DNA, RNA, and small molecules that could function as drugs.
According to the latest McKinsey Global Institute report, AI technology could generate $60 billion—$110 billion annually in economic value for the pharmaceutical industry, as it can help speed up the process of identifying compounds, their development, and approval.
The report adds that generative AI's impact on pharmaceuticals is expected to be profound as the foundational models are built on languages, images, omics, patient information, and other types of data that come together to explain and solve the disease process and effective treatment ways.
Increased drug discovery, approval, and marketing speed can help companies resolve the asset life cycle compression issue, which is the diminishing amount of time companies have to capture the value of the new drug.
McKinsey's research shows that the time has decreased to 9.8 years from 11.7 years over the past 20 years.
Despite the speedy discovery, the average cost of discovering and developing new drugs has increased.
Generative AI using augmented foundational models can help accelerate pharma research, with drug discovery timelines cut by almost half. AI tech can have a potential economic value of $15 billion-$28 billion on research and discovery.
The report notes that, on average, ten years and around $1.4 billion are needed to bring one new drug to the market, of which 80% is associated with clinical development.
Generative AI addresses pain points by increasing efficiency across the clinical development process, unlocking the economic value of $13 billion to $25 billion.
Generative AI tools can deepen relationships between care providers, pharmacists, insurers, and patients to fine-tune campaign strategies in real time, per the report.
Pharma professionals and patients will have substantial data to make faster, smarter decisions, providing a potential opportunity of $18 billion to $30 billion.
In 2023, the World Health Organization unveiled a comprehensive publication highlighting critical regulatory considerations for harnessing the potential of AI in healthcare.
In April, Bayer AG (OTC:BAYRY) and Google Cloud announced a collaboration to develop AI solutions to support radiologists.
Key players shaping the market include industry giants such as Nvidia Corp (NASDAQ:NVDA), Intel Corporation (NASDAQ:INTC), International Business Machines Corporation (NYSE:IBM), Google, General Electric Co (NYSE:GE), Microsoft Corporation (NASDAQ:MSFT), Medtronic Plc (NYSE:MDT), Micron Technology Inc (NASDAQ:MU), Amazon Web Services, and Siemens Healthineers.
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医薬品企業はかなり長い間人工知能の最前線にいました。研究者たちは、最近の関心高まる前から病気の仕組みを理解するために高度な人工知能モデルを使用してきました。
アルファベット社のGoogle DeepMindが開発したAlphaFold 3という新しい人工知能(AI)モデルが、水曜日に発表されました。
AlphaFold 3は、生物分子の構造と相互作用を予測することができます。これには、薬剤として機能する可能性のあるタンパク質、DNA、RNA、および小さな分子が含まれます。
最新のマッキンゼー・グローバル・インスティテュートの報告書によると、AI技術は医薬品業界に年間60〜1100億ドルの経済価値を生み出す可能性があります。これは、化合物の同定、開発、および承認のプロセスを加速することができるためです。
報告書によれば、生成的AIの医薬品への影響は深刻であり、基盤となるモデルは言語、画像、オミックス、患者情報、および疾患プロセスと有効な治療法を説明および解決するために統合されたデータなどに基づいています。
増加した薬剤開発、承認、およびマーケティング速度は、新薬の価値を捉えるための時間枯渇問題を解決するのに役立ちます。
マッキンゼーの調査によると、20年間にわたり、時間が11.7年から9.8年に短縮されました。
発見および新薬の開発にかかる平均費用は増加しています。
生成的AIを用いた増強された基盤モデルは、薬剤研究を加速するのに役立ちます。薬剤発見のタイムラインは半分近くカットされます。AI技術は研究と発見に対して、150億〜280億ドルのポテンシャルの経済価値を持つことができます。
報告書は、通常、新しい薬を市場に出すために10年と約14億ドルが必要であり、そのうち80%は臨床開発に関連しています。
生成的AIは、臨床開発プロセス全体を効率化することで、痛点に対処します。これにより、130億〜250億ドルの経済的価値を引き出すことができます。
報告書によると、生成的AIツールは、リアルタイムでキャンペーン戦略を微調整するために、ケアプロバイダー、薬剤師、保険会社、および患者との関係を深めることができます。
医療従事者と患者はより迅速かつスマートな意思決定に十分なデータを提供するために、約180億〜300億ドルの潜在的な機会があります。
2023年、世界保健機関は、医療分野における人工知能の可能性を活用するための重要な規制上の考慮事項をまとめた包括的な出版物を発表しました。
4月、バイエル社とGoogleクラウドは、放射線医学を支援するAIソリューションを開発するための協力関係を発表しました。
この市場を形作っている主要なプレイヤーには、Nvidia Corp、Intel Corporation、IBM、Google、General Electric Co、Microsoft Corporation、Medtronic Plc、Micron Technology Inc、Amazon Web Services、Siemens Healthineersなどの業界大手が含まれます。
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