Märkte für KI in Genomik und Wirkstoffforschung sollen bis 2040 deutlich wachsen
Der Markt für KI in der Genomik soll von 1,97 Mrd. USD im Jahr 2026 auf 317,4 Mrd. USD bis 2040 wachsen, während der Markt für Informatik in der Wirkstoffforschung bis 2035 voraussichtlich 11,18 Mrd. USD erreicht. Treiber sind die Integration von Machine Learning und Big-Data-Analytik sowie eine zunehmende regulatorische Akzeptanz von in silico-Nachweisen.
Der globale Markt für KI in der Genomik dürfte im Prognosezeitraum mit einer CAGR von 43,75% von 1,97 Mrd. USD im Jahr 2026 auf 317,4 Mrd. USD bis 2040 wachsen. Der Markt für Informatik in der Wirkstoffforschung wird für 2025 auf 3,88 Mrd. USD geschätzt und soll bis 2035 auf 11,18 Mrd. USD steigen; dies entspricht einer CAGR von 11,16% im Zeitraum 2026–2035.
Der Bedarf, Entwicklungszeiten in der Wirkstoffforschung zu verkürzen, Kosten zu senken und Erfolgsraten zu erhöhen, treibt den zunehmenden Einsatz von KI, maschinellem Lernen und Big-Data-Analytik in der pharmazeutischen Forschung und Entwicklung an. Fortschrittliche Technologien wie Next-Generation Sequencing erzeugen umfangreiche genetische Daten, und KI-Anwendungen wie Machine Learning und Deep Learning sind in der Lage, Krankheitsrisiken vorherzusagen, Proteinstrukturen zu bestimmen, Genexpressionen zu analysieren und Multi-Omics-Informationen für die personalisierte Medizin zusammenzuführen.
Der Einsatz von Deep-Learning-Algorithmen, Predictive Analytics und automatisierten Screening-Plattformen zur verbesserten Zielstrukturidentifikation und Leitstrukturoptimierung beschleunigt die Auswahl von Wirkstoffkandidaten und senkt die Ausfallraten in klinischen Studien. KI-Algorithmen können molekulare Wechselwirkungen vorhersagen, Leitstrukturen (Lead Compounds) optimieren und potenzielle Wirkstoffkandidaten mit höherer Präzision identifizieren. In der Genomforschung erleichtert KI die Interpretation komplexer genomischer Daten und ermöglicht so die Identifizierung krankheitsassoziierter Gene sowie das Verständnis genetischer Variationen, die das Ansprechen auf Arzneimittel beeinflussen.
Der US-Markt für Informatik in der Wirkstoffforschung wurde 2025 mit 1,52 Mrd. USD bewertet und soll bis 2035 auf 4,35 Mrd. USD wachsen, bei einer CAGR von 11,08% im Prognosezeitraum 2026–2035. Die USA sind weiterhin weltweit führend in der Wirkstoffforschungsinformatik, gestützt durch das größte Biopharma-Ökosystem der Welt, erhebliche Bundesmittel für biomedizinische Forschung sowie ein gut ausgebautes Netzwerk aus Auftragsforschungsinstituten und akademischen Einrichtungen. Die zunehmende Akzeptanz von in silico-Nachweisen in Zulassungsunterlagen durch die FDA bietet zudem einen starken Anreiz für die Einführung sowohl in großen Pharmaunternehmen als auch in Start-ups.
Der Markt für Discovery Informatics trug 2025 mit rund 58,42% den größten Umsatzanteil bei, was auf die breite Nutzung in der Zielstrukturidentifikation, im Compound-Screening und in der Lead-Optimierung zurückzuführen ist. Der Markt für Biocontent Management dürfte im Zeitraum 2026–2035 mit etwa 11,85% die höchste CAGR verzeichnen, bedingt durch die schnelle Zunahme biologischer Daten, den Bedarf an standardisierter Datenspeicherung sowie den Bedarf an wirksamen Lösungen für das Wissensmanagement.
Das Segment Sequence Analysis Platform hielt 2025 mit rund 32,16% den größten Umsatzanteil, begünstigt durch die breite Anwendung in der Genomforschung, Biomarker-Entdeckung und Initiativen zur personalisierten Medizin. Das Segment Molecular Modelling dürfte im Zeitraum 2026–2035 mit etwa 11,94% die stärkste CAGR erzielen, getrieben durch steigende Rechenleistung, verbesserte Algorithmengenauigkeit und die zunehmende Nutzung strukturbasierter Ansätze im Wirkstoffdesign.
Der rasche Anstieg genomischer Daten, die durch Next-Generation-Sequencing-Technologien erzeugt werden, hat eine starke Nachfrage nach KI-basierten Tools geschaffen, die komplexe Datensätze verwalten und analysieren können. Der wachsende Fokus auf personalisierte Medizin ist ein weiterer wesentlicher Treiber, da KI die Interpretation individueller genetischer Profile unterstützt, um zielgerichtete und wirksamere Behandlungsstrategien zu entwickeln. Zudem haben sinkende Rechenkosten in Verbindung mit Fortschritten in der Datenverarbeitungsinfrastruktur KI-Technologien zugänglicher gemacht. Umfangreiche Investitionen großer Technologieunternehmen sowie zunehmende Kooperationen zwischen Pharma-, Biotechnologie- und KI-Firmen beschleunigen die Innovation in diesem Bereich zusätzlich.