Se prevé un fuerte crecimiento de los mercados de IA en genómica y descubrimiento de fármacos hasta 2040
Se estima que el mercado de IA en genómica crecerá de 1,97 mil millones de USD en 2026 a 317,4 mil millones de USD en 2040, impulsado por la integración del aprendizaje automático y la analítica de big data. En paralelo, se prevé que el mercado de informática para el descubrimiento de fármacos alcance 11,18 mil millones de USD en 2035, respaldado por una mayor adopción regulatoria de evidencia in silico y avances en tecnologías computacionales.
El mercado mundial de IA en genómica se estima que crecerá de 1,97 mil millones de USD en 2026 a 317,4 mil millones de USD para 2040, con una CAGR del 43,75% durante el periodo de previsión. El mercado de informática para el descubrimiento de fármacos se estima en 3,88 mil millones de USD en 2025 y se espera que alcance 11,18 mil millones de USD para 2035, creciendo a una CAGR del 11,16% entre 2026 y 2035.
La necesidad de acelerar los plazos del descubrimiento de fármacos, ahorrar costes y aumentar las tasas de éxito está impulsando el creciente uso de IA, aprendizaje automático y analítica de big data en la investigación y el desarrollo farmacéuticos. Tecnologías avanzadas como la secuenciación de nueva generación generan grandes volúmenes de datos genéticos, y las aplicaciones de IA como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son eficaces para predecir riesgos de enfermedad, determinar estructuras proteicas, analizar la expresión génica y sintetizar información multi-ómica para la medicina personalizada.
El uso de algoritmos de aprendizaje profundo, analítica predictiva y plataformas de cribado automatizado para mejorar la identificación de dianas y la optimización de compuestos líderes está acelerando la selección de candidatos a fármacos y reduciendo las tasas de fracaso de los ensayos clínicos. Los algoritmos de IA pueden predecir interacciones moleculares, optimizar compuestos líderes e identificar posibles candidatos a fármacos con mayor precisión. En la investigación genómica, la IA facilita la interpretación de datos genómicos complejos, lo que permite identificar genes asociados a enfermedades y comprender las variaciones genéticas que influyen en la respuesta a los fármacos.
El mercado estadounidense de informática para el descubrimiento de fármacos se valoró en 1,52 mil millones de USD en 2025 y se proyecta que alcance 4,35 mil millones de USD para 2035, con una CAGR del 11,08% durante el periodo de previsión 2026-2035. Estados Unidos continúa liderando el mundo en informática para el descubrimiento de fármacos debido a la presencia del mayor ecosistema biofarmacéutico del mundo, una financiación federal significativa en investigación biomédica y una red bien desarrollada de organizaciones de investigación por contrato e instituciones académicas. La creciente aceptación por parte de la FDA de evidencia in silico en presentaciones regulatorias también ofrece un fuerte incentivo para la adopción tanto en grandes compañías farmacéuticas como en startups.
El mercado de informática del descubrimiento aportó la mayor cuota de ingresos, de alrededor del 58,42%, en 2025 debido a su uso generalizado en identificación de dianas, cribado de compuestos y optimización de compuestos líderes. Se espera que el mercado de gestión de biocontenidos registre la CAGR más rápida, de aproximadamente el 11,85%, en el periodo 2026-2035 debido a la rápida expansión de los datos biológicos, la necesidad de almacenamiento de datos estandarizado y la necesidad de soluciones eficaces de gestión del conocimiento.
El segmento de plataformas de análisis de secuencias mantuvo la mayor cuota de ingresos, de aproximadamente el 32,16%, en 2025, debido a su uso generalizado en investigación genómica, descubrimiento de biomarcadores e iniciativas de medicina personalizada. Se prevé que el segmento de modelado molecular crezca a la CAGR más alta, de aproximadamente el 11,94%, durante 2026–2035, impulsado por el avance de la potencia computacional, la mejora de la precisión de los algoritmos y la creciente adopción de enfoques de diseño de fármacos basado en la estructura.
El rápido aumento de los datos genómicos generados por tecnologías de secuenciación de nueva generación ha creado una fuerte demanda de herramientas basadas en IA capaces de gestionar y analizar conjuntos de datos complejos. El creciente enfoque en la medicina personalizada es otro motor importante, ya que la IA respalda la interpretación de perfiles genéticos individuales para desarrollar estrategias de tratamiento dirigidas y más eficaces. Además, la disminución de los costes computacionales, junto con los avances en la infraestructura de procesamiento de datos, ha hecho que las tecnologías de IA sean más accesibles. Las inversiones sustanciales de grandes empresas tecnológicas y el aumento de las colaboraciones entre compañías farmacéuticas, biotecnológicas y de IA están acelerando aún más la innovación en este campo.