Cheminformatika za tržno raziskovanje zdravil epigenetike 2025: Odkritje prebojev omogočenih z umetno inteligenco, tržna dinamika in strateške priložnosti. Raziskujte ključne trende, projekcije rasti in konkurenčne vpoglede, ki oblikujejo naslednjih pet let.

• Izvršni povzetek in pregled trga
• Ključni tehnološki trendi v cheminformatiki za odkrivanje epigenetskih zdravil
• Velikost trga, segmentacija in napovedi rasti (2025–2030)
• Konkurenčna pokrajina in vodilni igralci
• Regionalna analiza: Severna Amerika, Evropa, Azija-Pacifik in preostali svet
• Izzivi, tveganja in ovire pri sprejemanju
• Priložnosti in strateške priporočitve
• Prihodnji razgled: Nove inovacije in tržne poti
• Viri in reference

Izvršni povzetek in pregled trga

Cheminformatika, uporaba računalniških in informacijskih tehnik za reševanje kemijskih problemov, je postala temeljno področje v hitro razvijajočem se področju odkrivanja epigenetskih zdravil. Epigenetika se nanaša na dedne spremembe v izražanju genov, ki ne vključujejo sprememb v osnovni DNK sekvenci, in se je pojavila kot kritično področje za terapevtsko posredovanje v onkologiji, nevrologiji in imunologiji. Integracija cheminformatike v odkrivanje epigenetskih zdravil pospešuje identifikacijo, optimizacijo in validacijo majhnih molekul, ki ciljajo na epigenetske encime in bralnike, kot so deacetilaze histonov (HDAC), DNK metiltransferaze (DNMT) in proteini z bromodomainom.

Globalno tržišče za cheminformatiko v odkrivanju epigenetskih zdravil je na dobri poti, da bo do leta 2025 doživelo močno rast, kar poganja naraščajoča vlaganja v precizno medicino, širitev kemijskih in bioloških podatkovnih zbirk ter sprejem umetne inteligence (AI) in strojnega učenja (ML) pri zasnovi zdravil. Po podatkih Grand View Research je bila skupna vrednost trga cheminformatike leta 2023 ocenjena na 4,2 milijarde USD, pričakuje pa se, da bo rasla s CAGR 12,5 % do leta 2030, pri čemer bo znatna poraba pripisana aplikacijam za odkrivanje zdravil. Segment odkrivanja epigenetskih zdravil naj bi prehitel širše tržišče, saj se povečuje število epigenetskih tarč in klinični uspeh zdravil prve generacije.

Ključni igralci v industriji, vključno z Schrödinger, Inc., Certara in Chemical Computing Group, širijo svoje platforme za cheminformatiko, da podprejo identifikacijo epigenetskih tarč, virtualno presejanje in zasnovo zdravil na osnovi strukture. Te platforme izkoriščajo velike kemijske knjižnice, podatke o visokotrofnih presejanju in napredne algoritme za napovedovanje interakcij spojin s epigenetskimi tarčami, optimizacijo vodilnih spojin in zmanjševanje stopenj odpustitve v predkliničnem razvoju.

Trg prav tako beleži povečano sodelovanje med farmacevtskimi podjetji, akademskimi institucijami in tehnološkimi ponudniki, da bi izkoristili cheminformatiko za odkrivanje epigenetskih zdravil. Na primer, Novartis in GSK sta vzpostavila partnerstva s podjetji za računalniško kemijo, da bi pospešila odkrivanje modulatorskih epigenetike naslednje generacije. Regulativne agencije, kot je ameriška agencija za hrano in zdravila (FDA), zagotavljajo smernice o uporabi in silikonskih metod v razvoju zdravil, kar dodatno potrjuje vlogo cheminformatike na tem področju.

Povzamemo, da usklajevanje cheminformatike in odkrivanja epigenetskih zdravil preoblikuje kraj raziskav in razvoja farmacevtike leta 2025 ter ponuja nove priložnosti za inovacije, učinkovitost in natančnost pri razvoju ciljanih terapevtikov.

Ključni tehnološki trendi v cheminformatiki za odkrivanje epigenetskih zdravil

Cheminformatika igra vedno bolj ključno vlogo v odkrivanju epigenetskih zdravil, saj izkorišča računalniška orodja in podatkovno usmerjene pristope za pospešitev identifikacije in optimizacije majhnih molekul, ki ciljajo na epigenetske mehanizme. Ko postaja kompleksnost epigenetske regulacije jasnejša, se tehnologije cheminformatike razvijajo, da bi se spopadle z edinstvenimi izzivi tega področja, zlasti leta 2025.

En najpomembnejših trendov je integracija umetne inteligence (AI) in algoritmov strojnega učenja (ML) v delovne tokove cheminformatike. Te tehnologije omogočajo analizo ogromnih kemijskih in bioloških podatkovnih nizov, kar olajša napovedovanje aktivnosti spojin, selektivnosti in toksičnosti proti epigenetskim tarčam, kot so deacetilaze histonov (HDAC), DNK metiltransferaze (DNMT) in bromodomain proteini. Na primer, modeli globokega učenja se zdaj rutinsko uporabljajo za napovedovanje veznih afinitet in oblikovanje novih kemičnih ogrodij z izboljšanimi lastnostmi epigenetske modulacije, kot poroča Nature Reviews Drug Discovery.

Drug ključni trend je širitev specializiranih knjižnic epigenetskih spojin in anotiranih podatkovnih zbirk. Te vire, kot so ChEMBL in PubChem, zdaj vključujejo podrobne informacije o epigenetskih modulatorjih, njihovih tarčah in povezanih podatkovnih aktivnostih. To omogoča platformam cheminformatike, da izvajajo natančnejše virtualno presejanje in analize odnosov med strukturo in aktivnostjo (SAR), kar poenostavi postopek od zadetka do vodila za epigenetska zdravila.

• Integracija podatkov več omik: Orodja cheminformatike vedno bolj vključujejo nabor podatkov več omik (genomika, transkriptomika, proteomika in epigenomika), da zagotovijo celovit pogled na epigenetsko regulacijo in odzive na zdravila. Ta integracija podpira identifikacijo novih epigenetskih tarč in biomarkerjev, kar izpostavlja Frontiers in Pharmacology.
• Oblačne platforme: Sprejetje oblačnega računalništva omogoča sodelovalno raziskovanje cheminformatike, kar omogoča deljenje in analizo velikih epigenetskih podatkovnih nizov med institucijami in geografskimi območji, kot navaja IBM.
• Avtomatizirano oblikovanje spojin: Napredek v generativni kemiji in načrtovanju avtomatizirane sinteze pospešuje oblikovanje novih epigenetskih modulatorjev, kar zmanjšuje čas od koncepta do izbire kandidatov, po mnenju revije Drug Discovery Today.

Skupaj ti tehnološki trendi preoblikujejo cheminformatiko v temelj odkrivanja epigenetskih zdravil, kar omogoča učinkovitejše, podatkovno usmerjene in inovativne pristope k razvoju terapevtikov naslednje generacije.

Velikost trga, segmentacija in napovedi rasti (2025–2030)

Globalno tržišče za cheminformatiko v odkrivanju epigenetskih zdravil je na dobri poti, da doživi močno rast med letoma 2025 in 2030, kar je posledica naraščajoče integracije računalniških orodij v razvoju zdravil v zgodnjih fazah in širjenja pipeline epigenetskih terapevtikov. Leta 2025 se tržišče ocenjuje na približno 1,2 milijarde USD, s projekcijami, ki kažejo, da bi lahko rast dosegla letno stopnjo rasti (CAGR) od 13 do 15 % do leta 2030, kar bi potencialno doseglo 2,2 do 2,4 milijarde USD do konca napovedanega obdobja. To rast poganja naraščajoče povpraševanje po precizni medicini, kompleksnost epigenetskih tarč ter potreba po visokotrofnih presejanju in analizah podatkov v farmacevtskem raziskovanju.

Segmentacija trga razkriva več ključnih dimenzij:

• Po vrsti rešitev: Trg je razdeljen na programske platforme, podatkovne zbirke in storitve. Programske platforme—including molekulsko modeliranje, virtualno presejanje in analizo odnosa med strukturo in aktivnostjo (SAR)—zasedajo največji delež, saj igrajo ključno vlogo pri identifikaciji tarč in optimizaciji vodil. Storitve, vključno s prilagojenimi delovnimi tokovi cheminformatike in svetovanjem, naj bi dosegle najhitrejšo rast, saj farmacevtska podjetja vse bolj outsourcajo specializirane računalniške naloge.
• Po aplikaciji: Glavna uporaba ostaja v identifikaciji in validaciji tarč, sledita odkritje vodil, optimizacija in napoved toksičnosti. Uporaba cheminformatike pri odkrivanju epigenetskih biomarkerjev prav tako pridobiva zagon, zlasti v onkologiji in raziskavah nevrodegenerativnih bolezni.
• Po končnem uporabniku: Farmacevtska in biotehnološka podjetja predstavljajo največji segment končnih uporabnikov, kar predstavlja več kot 60 % tržnega prihodka leta 2025. Akademski raziskovalni inštituti in organizacije za pogodbeno raziskovanje (CRO) so prav tako pomembni prispevki, zlasti ker se modeli sodelovanja v odkrivanju zdravil širijo.
• Po geografiji: Severna Amerika prevladuje na trgu, kar podpirajo močna vlaganja v raziskave in razvoj ter prisotnost večjih igralcev v industriji. Evropa tesno sledi, medtem ko se pričakuje, da bo regija Azija-Pacifik pokazala najvišjo CAGR zaradi naraščajočega vladnega financiranja in hitre rasti bi Farmacevtskega sektorja.

Napovedi rasti so dodatno podprte z uvedbo umetne inteligence (AI) in strojnega učenja (ML) v platforme cheminformatike, ki povečujejo napovedno natančnost epigenetskih kandidatov in poenostavljajo postopek odkrivanja zdravil. Strateška partnerstva med ponudniki programske opreme in farmacevtskimi podjetji, pa tudi pojav oblačnih rešitev za cheminformatiko, naj bi pospešila širitev trga do leta 2030 (Grand View Research; MarketsandMarkets).

Konkurenčna pokrajina in vodilni igralci

Konkurenčna pokrajina za cheminformatiko v odkrivanju epigenetskih zdravil je zaznamovana z dinamično mešanico uveljavljenih ponudnikov programske opreme, specializiranih biotehnoloških podjetij in akademskih sodelovanj. Ko narašča povpraševanje po preciznih epigenetskih terapevtikah, podjetja vlagajo v napredne platforme za cheminformatiko, ki integrirajo umetno inteligenco (AI), strojno učenje (ML) in analitiko velikih podatkov, da bi pospešila identifikacijo in optimizacijo epigenetskih modulatorjev.

Ključni igralci na tem področju vključujejo Schrödinger, Inc., ki ponuja celovite molekulske modelirne in simulacijske instrumente, ki se široko uporabljajo pri identifikaciji epigenetskih tarč in optimizaciji vodil. Certara nudi integrirane informacijske rešitve, ki podpirajo oblikovanje in analizo epigenetskih spojin, izkoriščajoč napovedno modeliranje za poenostavitev napotkov odkrivanja zdravil. Chemical Computing Group (CCG) je še en pomemben igralec, katerega platforma Molecular Operating Environment (MOE) se uporablja za zasnovo zdravil, ki cilja na epigenetske encime, kot so deacetilaze histonov (HDAC) in DNK metiltransferaze (DNMT).

Specializirana podjetja, kot je Collaborative Drug Discovery (CDD), se osredotočajo na oblačne podatkovne zbirke cheminformatike, ki omogočajo varno deljenje podatkov in sodelovalno raziskovanje, kar je še posebej dragoceno v hitro razvijajočem se področju epigenetike. Optibrium in njegova platforma StarDrop se vse bolj uporabljata za optimizacijo več parametrov epigenetskih kandidatov za zdravila, kar integrira cheminformatiko z napovedmi ADMET (absorpcija, distribucija, metabolizem, izločanje in toksičnost).

Akademska in javno-zasebna partnerstva prav tako igrajo pomembno vlogo. Iniciative, kot sta Wellcome Sanger Institute in Broad Institute, prispevajo odprtokodne instrumente cheminformatike in velike epigenomske podatkovne nize, kar spodbuja inovacije in znižuje ovire za vstop za manjša biotehnološka zagonska podjetja.

Trg beleži povečano konsolidacijo, pri čemer večja farmacevtska podjetja pridobivajo specializirane ponudnike cheminformatike, da bi okrepila svoje sposobnosti odkrivanja epigenetskih zdravil. Po podatkih Grand View Research se pričakuje, da bo globalno tržišče cheminformatike raslo s CAGR nad 12 % do leta 2025, kar je delno rezultat širše uporabe v epigenetiki. Konkurenčno razlikovanje vse bolj temelji na sposobnosti obvladovanja kompleksnih, več-omik podatkov in zagotavljanju uporabnih vpogledov za prve klasne epigenetske terapevtike.

Regionalna analiza: Severna Amerika, Evropa, Azija-Pacifik in preostali svet

Regionalna pokrajina za cheminformatiko v odkrivanju epigenetskih zdravil je oblikovana z različnimi stopnjami tehnološke sprejetosti, raziskovalnih financiranj in zrelosti farmacevtske industrije v Severni Ameriki, Evropi, Aziji-Pacifiku in preostalem svetu (RoW). Leta 2025 se pričakuje, da bodo te razlike še naprej vplivale na rast trga, vzorce sodelovanja in inovacijske poti.

Severna Amerika ostaja prevladujoča regija, kar spodbuja robustne naložbe v odkrivanje zdravil, visoka koncentracija farmacevtskih in biotehnoloških podjetij ter napreden računalniški infrastruktura. ZDA zlasti izkoriščajo pomembno financiranje s strani agencij, kot je National Institutes of Health, in močno prisotnost vodilnih ponudnikov rešitev cheminformatike. Sodelovanje med akademsko skupnostjo in industrijo ter osredotočenost na precizno medicino še naprej pospešujeta integracijo orodij cheminformatike v epigenetske raziskave. Po podatkih Grand View Research je Severna Amerika zavzela več kot 40 % globalnega tržnega deleža cheminformatike leta 2024, kar je trend, ki se pričakuje, da bo trajal tudi v letu 2025.

Evropa se odlikuje z dobro uveljavljenim regulativnim okvirom in sodelovalnim raziskovalnim okoljem. Države, kot sta VK, Nemčija in Švica, so na čelu, podprte z iniciativami s strani Evropske komisije in javno-zasebnih partnerstev. Poudarek regije na deljenju podatkov in odprti znanosti spodbuja razvoj in sprejemanje platform cheminformatike za odkrivanje epigenetskih zdravil. Prisotnost večjih farmacevtskih podjetij in specializiranih raziskovalnih inštitutov še dodatno krepi položaj Evrope v tem sektorju.

Azija-Pacifik doživlja hitro rast, kar poganja naraščajoče raziskovalno in razvojno financiranje, širitev farmacevtskih trgov in vladno podporo biotehnološkim inovacijam. Kitajska, Japonska in Južna Koreja vodijo sprejemanje cheminformatike v regiji, pri čemer se osredotočajo na izkoriščanje umetne inteligence in analizy velikih podatkov za identifikacijo epigenetskih tarč in zasnovo zdravil. Po podatkih Fortune Business Insights se pričakuje, da bo Azija-Pacifik dosegla najvišjo CAGR na področju cheminformatike za odkrivanje zdravil do leta 2025, kar odraža tako domače povpraševanje kot mednarodna sodelovanja.

Preostali svet (RoW) vključuje nastajajoče trge v Latinski Ameriki, na Bližnjem vzhodu ter v Afriki. Čeprav so stopnje sprejemanja relativno nižje, naraščajoča ozaveščenost o precizni medicini ter mednarodna partnerstva postopoma spodbujajo zanimanje za cheminformatiko v odkrivanju epigenetskih zdravil. Lokalne vlade in organizacije že začenjajo vlagati v digitalno infrastrukturo in izobraževanje, kar postavlja temelje za prihodnjo rast na tem področju.

Izzivi, tveganja in ovire pri sprejemanju

Sprejetje cheminformatike v odkrivanju epigenetskih zdravil predstavlja vrsto izzivov, tveganj in ovir, ki bi lahko otežili njeno široko integracijo do leta 2025. Eden od primarnih izzivov je kompleksnost in heterogenost epigenetskih podatkov. Epigenetski mehanizmi, kot so metilacija DNK, modifikacija histonov in regulacija nekodirajoče RNA, ustvarjajo ogromne in večdimenzionalne nize podatkov, ki jih je težko standardizirati in integrirati v platforme cheminformatike. Ta kompleksnost pogosto vodi do podatkovnih silov in težav z interoperabilnostjo, kar omejuje učinkovitost računalniških modelov in napovednih analitik Nature Reviews Drug Discovery.

Druga pomembna ovira je omejena razpoložljivost visokokakovostnih, anotiranih podatkovnih nizov, specifičnih za epigenetske tarče. V nasprotju s tradicionalnim odkrivanjem zdravil, kjer so velike knjižnice spojin in podatki o bioaktivnosti bolj dostopni, so epigenetski podatkovni nizi pogosto lastniški, razdrobljeni ali nimajo zadostne anotacije. Ta pomanjkljivost ovira razvoj in validacijo robustnih algoritmov cheminformatike, prilagojenih za odkrivanje epigenetskih zdravil National Center for Biotechnology Information.

Tehnična tveganja izhajajo tudi iz trenutnih omejitev orodij cheminformatike pri natančnem modeliranju dinamične in kontekstualno odvisne narave epigenetskih modifikacij. Mnogi obstoječi algoritmi so optimizirani za statične molekulske strukture in morda ne zajemajo v celoti časovne in prostorske variabilnosti, inherentne epigenetski regulaciji. To lahko privede do lažno pozitivnih ali negativnih rezultatov med virtualnim presejanjem in optimizacijo vodil, kar povečuje tveganje draga neuspeha v poznih fazah Frontiers in Chemistry.

Z vidika regulative in skladnosti pa pomanjkanje standardiziranih smernic za uporabo cheminformatike v odkrivanju epigenetskih zdravil predstavlja dodatna tveganja. Regulativne agencije še vedno razvijajo okvire za ocenjivanje zanesljivosti in ponovljivosti računalniških napovedi v tem kontekstu, kar lahko upočasni odobritve in povečuje negotovost za deležnike Evropska agencija za zdravila.

• Vprašanja o zasebnosti podatkov in intelektualni lastnini, zlasti pri deljenju občutljivih epigenetskih podatkovnih nizov med organizacijami.
• Visoke začetne naložbe v infrastrukturo in usposobljeno osebje za izvajanje naprednih rešitev cheminformatike.
• Odpornost na spremembe med tradicionalnimi ekipami za odkrivanje zdravil, ki morda niso seznanjene s pričevalnimi računalniškimi pristopi.

Obravnava teh izzivov bo zahtevala usklajene napore med akademskim sektorjem, industrijo in regulativnimi telesi za razvoj standardiziranih formatov podatkov, izboljšanje algoritmične preglednosti in spodbujanje iniciativ za sodelovanje pri izmenjavi podatkov.

Priložnosti in strateške priporočitve

Integracija cheminformatike v odkrivanje epigenetskih zdravil predstavlja pomembne priložnosti za inovacije v farmacevtski industriji in konkurenčno razlikovanje v letu 2025. Ko kompleksnost epigenetskih tarč—kot so DNK metiltransferaze, histon deacetilaze in bromodomain proteini—nadaljuje z izzivanjem tradicionalnega odkrivanja zdravil, cheminformatika ponuja napredna računalniška orodja za pospešitev identifikacije zadetkov, optimizacijo vodilnih spojin in napovedovanje učinkov izven tarč. Naraščajoča razpoložljivost visokokakovostnih epigenomskih podatkovnih zbirk in sprejem umetne inteligence (AI) ter algoritmov strojnega učenja (ML) še dodatno izboljšujeta napovedno moč platform cheminformatike, kar omogoča natančnejše modeliranje epigenetskih interakcij in učinkovitosti spojin.

Strategično bi morali podjetja vlagati v razvoj in integracijo lastnih platform cheminformatike, prilagojenih epigenetskim tarčam. Sodelovanja z akademskimi institucijami in tehnološkimi ponudniki lahko olajšajo dostop do novih algoritmov in kuriranih podatkovnih zbirk, kot to kažejo partnerstva med večjimi farmacevtskimi podjetji in podjetji za odkrivanje zdravil, kot sta Exscientia in Schrödinger. Ti zavezništva lahko pospešijo identifikacijo prvih ali najboljših epigenetskih modulatorjev, kar zmanjša čas do trga in stroške raziskav in razvoja.

Še ena priložnost leži v uporabi cheminformatike za polifarmakologijo, kjer lahko hkratna modulacija več epigenetskih tarč prinese boljše terapevtske rezultate, še posebej v onkologiji in nevrodegenerativnih boleznih. Z izkoriščanjem virtualnega presejanja, usmerjenega s cheminformatiko, in optimizacijo več tarč lahko podjetja zasnujejo spojine z oblikovanimi selektivnostmi, kar zmanjšuje neželene učinke in maksimizira učinkovitost. Uporaba oblačnih rešitev cheminformatike, kot jih ponujata Chemical Computing Group in Certara, lahko še dodatno demokratizira dostop do naprednih modelirnih orodij tako za velika farmacevtska podjetja kot za nastajajoča biotehnološka podjetja.

Da bi izkoristili te priložnosti, vključujejo strateške priporočila:

• Vlaganje v AI/ML-podprte platforme cheminformatike, specifično optimizirane za epigenetske podatke in tarče.
• Ustanovitev meddisciplinarnih ekip, ki združujejo strokovno znanje iz računalniške kemije, epigenetike in podatkovne znanosti.
• Vzpostavitev partnerstev s tehnološkimi ponudniki in akademskimi konsorci, da bi dostopali do najsodobnejših algoritmov in kuriranih epigenomskih podatkovnih zbirk.
• Izvajanje robustnih strategij upravljanja podatkov in integracije za zagotavljanje visokokakovostnih, interoperabilnih podatkovnih zbirk za usposabljanje modelov in validacijo.
• Raziskovanje oblačnih rešitev za povečanje računalniških virov in olajšanje sodelovanja med globalnimi timi R&D.

Z izvajanjem teh strategij se lahko organizacije postavijo na čelo odkrivanja epigenetskih zdravil, izkoriščajoč cheminformatiko za odklepanja novih terapevtskih priložnosti in spodbujanja trajne inovacije v letu 2025 in naprej.

Prihodnji razgled: Nove inovacije in tržne poti

Prihodnji razgled za cheminformatiko v odkrivanju epigenetskih zdravil je zaznamovan z hitrim napredkom tehnologij in naraščajočo konvergenco računalniških ter eksperimentalnih pristopov. Do leta 2025 se pričakuje, da bo integracija umetne inteligence (AI) in strojnega učenja (ML) v platforme cheminformatike znatno pospešila identifikacijo in optimizacijo epigenetskih modulatorjev. Te inovacije omogočajo analizo ogromnih kemijskih in bioloških podatkovnih nizov, kar omogoča napovedovanje učinkovitosti spojin, selektivnosti in toksičnosti z neprimerljivo natančnostjo.

Novosti vključujejo uporabo algoritmov globokega učenja za virtualno presejanje in de novo oblikovanje zdravil, kar je še posebej dragoceno pri tarčanju kompleksnih epigenetskih mehanizmov, kot so metilacija DNK, modifikacija histonov in regulacija nekodirajočih RNA. Podjetja, kot sta Schrödinger in Chemoinformatics.com, so na čelu, saj razvijajo platforme, ki integrirajo podatke več omik, da bi poskytovali celovite vpoglede v epigenetske tarče. Poleg tega postajajo oblačna sodelovalna okolja standard, kar omogoča takojšnje deljenje podatkov in natančne predelave modelov med raziskovalnimi skupinami, razpršenimi po različnih geografskih območjih.

• Identifikacija tarč s pomočjo AI: Napredna orodja cheminformatike izkoriščajo AI za preslikavanje epigenetskih krajin in prioritetizacijo novih zdravljivih tarč, kar zmanjšuje čas in stroške povezane z odkrivanjem v zgodnjih fazah.
• Napovedna toksičnost: Modeli ML se trenirajo na velikih podatkovnih nizih epigenetskih in kemijskih podatkov, da napovedujejo učinke izven tarč in toksične profile, kar izboljšuje izbiro kandidatov in zmanjšuje stopnje odpustitve v poznih fazah.
• Personalizirana medicina: Integracija epigenomskih podatkov specifičnih za pacienta z cheminformatiko odpirajo pot za precizne epigenetske terapie, zlasti v onkologiji in nevrodegenerativnih boleznih.

Tržne poti napovedujejo močno rast, pri čemer se globalno tržišče epigenetike pričakuje, da bo doseglo 3,7 milijarde USD do leta 2025, kar delno poganja napredek v odkrivanju zdravil omogočenem z cheminformatiko (Grand View Research). Pričakuje se, da se bodo strateška sodelovanja med farmacevtskimi podjetji in tehnološkimi ponudniki okrepila, kar bo spodbujalo inovacije in širilo pipeline epigenetskih terapevtikov. Ko regulativne agencije vse bolj prepoznavajo vrednost računalniških pristopov, je cheminformatika na poti, da postane nepogrešljiv del delovnih procesov odkrivanja epigenetskih zdravil do leta 2025 in naprej.

Viri in reference

• Grand View Research
• Schrödinger, Inc.
• Chemical Computing Group
• Novartis
• GSK
• Nature Reviews Drug Discovery
• ChEMBL
• PubChem
• Frontiers in Pharmacology
• IBM
• MarketsandMarkets
• Collaborative Drug Discovery (CDD)
• Optibrium
• Wellcome Sanger Institute
• Broad Institute
• National Institutes of Health
• European Commission
• Fortune Business Insights
• European Medicines Agency
• Exscientia