약물 발견 인포매틱스 시장 규모 및 점유율 분석 – 성장 동향 및 전망 (2026년-2031년)

신약 개발 정보학 시장 개요 (2026-2031)

신약 개발 정보학 시장은 인공지능(AI) 기반 표적 식별, 클라우드 기반 분자 모델링, 다중 오믹스(multi-omics) 통합의 급속한 채택에 힘입어 2026년부터 2031년까지 연평균 9.97%의 견고한 성장률을 기록하며 크게 확장될 것으로 전망됩니다. 이러한 기술 발전은 신약 개발 기간을 기존 10~15년에서 절반 수준으로 단축하는 데 기여하고 있습니다. 생명 과학 기술 경영진의 93% 이상이 AI 예산 증액을 계획하고 있어, 방대한 유전체, 단백질체, 임상 데이터 세트를 실행 가능한 후보 물질로 전환하는 플랫폼에 대한 지속적인 수요를 시사합니다.

시장 개요 요약 (Mordor Intelligence 기준):

* 연구 기간: 2020년 – 2031년
* 2025년 시장 규모: 29.7억 달러
* 2026년 시장 규모: 32.7억 달러
* 2031년 시장 규모: 52.5억 달러
* 성장률 (2026-2031): 연평균 9.97% (CAGR)
* 가장 빠르게 성장하는 시장: 아시아 태평양
* 가장 큰 시장: 북미
* 시장 집중도: 중간

주요 보고서 요약:

* 기능별: 2025년에는 시퀀싱 및 표적 데이터 분석이 35.12%의 매출 점유율로 시장을 선도했으며, 분자 모델링은 2031년까지 연평균 13.34%로 가장 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다.
* 최종 사용자별: 2025년 제약 회사가 47.85%의 시장 점유율을 차지하며 가장 큰 비중을 보였고, 계약 연구 기관(CRO)은 연평균 12.34%로 가장 빠른 성장을 기록했습니다.
* 솔루션별: 2025년 소프트웨어가 56.88%의 시장 점유율로 지배적이었으나, 서비스 부문은 연평균 14.29%로 더 빠르게 성장하고 있습니다.
* 워크플로우별: 2025년 신약 발굴 정보학(Discovery Informatics)이 62.05%의 시장 점유율을 차지했으며, 개발 정보학(Development Informatics)은 연평균 15.18%로 가장 빠르게 발전하고 있습니다.
* 지역별: 2025년 북미가 44.76%의 점유율로 시장을 주도했으며, 아시아 태평양 지역은 2031년까지 연평균 13.98%로 가장 빠르게 성장할 것으로 전망됩니다.

글로벌 신약 개발 정보학 시장 동향 및 통찰력:

시장 성장 동력:

1. 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 발전: AI 기반 플랫폼은 리드 식별 주기를 최대 50% 단축하며, 연구자들이 단일 합성 실행 전에 수백만 개의 가상 분자를 테스트할 수 있도록 합니다. Bioptimus의 7,600만 달러 자금 조달은 단백질 접힘 및 질병 표현형을 대규모로 예측할 수 있는 생물학적 인지 LLM(Large Language Models) 개발 경쟁을 보여줍니다. 미국 식품의약국(FDA)의 2025년 1월 AI 모델 “신뢰성”에 대한 초안 지침은 디지털 실험 워크플로우의 승인을 가속화하고 있습니다. Eli Lilly와 OpenAI의 협력과 같은 제약-기술 제휴는 생성형 모델이 신약 발굴, 전임상 및 임상 운영 전반에 걸쳐 통합되고 있음을 보여줍니다.
2. 클라우드 기반 정보학 플랫폼 채택 증가: 클라우드의 유연성은 온프레미스 클러스터 대비 계산 화학 작업 부하의 총 소유 비용(TCO)을 60-80% 절감하는 온디맨드 고성능 컴퓨팅(HPC)을 제공합니다. Novo Nordisk가 NVIDIA의 Gefion 슈퍼컴퓨터를 활용하는 사례는 GPU 최적화 인프라가 신경학적 적응증을 목표로 하는 맞춤형 단백질 언어 모델 훈련 속도를 높이는 방법을 보여줍니다. FDA의 전자 건강 기록-임상 데이터 캡처 파일럿 프로그램은 표준화된 클라우드 호스팅 API가 연구 시작 시간을 최대 60% 단축할 수 있음을 입증했습니다.
3. 오믹스 데이터 생성 및 통합 확장: 유전체학, 단백질체학, 대사체학 데이터는 2~3년마다 10배씩 증가하며, 새로운 치료 표적을 밝혀낼 수 있는 다중 스케일 분석 파이프라인을 주도하고 있습니다. Thermo Fisher의 Olink 31억 달러 인수는 차세대 바이오마커 발굴에서 단백질체학의 전략적 중요성을 강조합니다. 새로운 CDISC 표준은 실제 환자 데이터의 교차 연구 참조를 지원하여 표적 검증 가설을 개선하는 메타 분석에 도움을 줍니다.
4. 글로벌 제약 R&D 투자 증가: 2024년 연간 산업 R&D 지출은 2,500억 달러를 초과했으며, 성공률을 높이고 후기 단계 탈락률을 줄이기 위한 정보학 역량에 대한 재할당이 크게 이루어졌습니다. 대부분의 대형 제약사들은 사내 데이터 과학 부서를 설립했으며, 60%는 2025년에 계산 생물학자 채용을 늘릴 계획입니다. FDA가 Schrödinger에 예측 독성학 연구를 위해 1,950만 달러를 지원하는 등 정부 자금 지원도 기여하고 있습니다.

시장 성장 저해 요인:

1. 높은 구현 및 라이선스 비용: 엔터프라이즈급 신약 발굴 스위트는 초기 비용으로 50만~200만 달러가 필요하며, 서비스 비용은 3~5년 동안 두 배로 증가하여 소규모 바이오텍 기업의 예산에 부담을 줍니다. 전자 실험 노트(ELN), 실험실 정보 관리 시스템(LIMS), 고함량 스크리닝 시스템(HCS)을 연결하는 통합 작업은 배포 기간을 12~18개월로 늘립니다. 클라우드 구독이 자본 지출을 줄이지만, 많은 기업은 특히 특허 출원이 계류 중인 공유 환경에서 독점적인 리드 시리즈를 노출하는 것에 대해 여전히 우려하고 있습니다.
2. 숙련된 정보학 전문가 부족: 제약 회사의 83%가 생물정보학 인재 채용에 어려움을 겪고 있으며, 4분의 3은 향후 몇 년 동안 격차가 더 커질 것으로 예상합니다. 컴퓨터 과학, 화학, 통계학에 걸친 다학제적 유창성은 드물며, 졸업생 중 20% 미만이 이러한 기준을 충족합니다. 빅테크 기업의 급여 프리미엄은 제약 업계 제안보다 60% 더 높아 머신러닝 전문가를 치료제 개발 분야에서 유출시키고 있습니다.

세그먼트 분석:

* 기능별: 2025년 시퀀싱 및 표적 데이터 분석이 35.12%로 가장 큰 비중을 차지했습니다. 이는 유전체학 및 단백질체학이 초기 신약 발굴 캠페인에 미치는 영향을 반영합니다. 분자 모델링은 13.34%의 연평균 성장률로 가장 빠르게 성장하고 있으며, FeatureDock과 같은 트랜스포머 기반 아키텍처가 기존 도구를 능가하고 가상 스크리닝에서 오탐을 줄이고 있습니다. AI는 컨포머 생성, 자유 에너지 섭동, ADMET(흡수, 분포, 대사, 배설, 독성) 특성 예측을 가속화하여 설계와 합성 간의 피드백 루프를 강화합니다.
* 최종 사용자별: 2025년 제약 회사가 47.85%의 시장 점유율을 차지했습니다. Novartis와 Schrödinger의 23억 달러 계약과 같은 협력은 대형 제약사들이 AI 플랫폼을 라이선스하는 규모를 보여줍니다. 동시에 계약 연구 기관(CRO)은 12.34%의 연평균 성장률을 보이며 다른 모든 고객 그룹을 능가합니다. CRO는 전문 분석, 클라우드 호스팅, 알고리즘 검증을 제공하여 내부 팀이 IT 유지 관리 대신 치료 생물학에 집중할 수 있도록 합니다.
* 솔루션별: 2025년 소프트웨어가 전체 매출의 56.88%를 차지하며 지배적이었습니다. 여기에는 전자 실험 노트, 화학 정보학 툴킷, 지식 그래프, AI 모델 구축 환경이 포함됩니다. 그러나 서비스는 연평균 14.29%로 가장 빠르게 성장하는 범주로, 조직들이 관리형 배포, 알고리즘 맞춤화 및 지속적인 분석 운영을 추구하고 있기 때문입니다.
* 워크플로우별: 2025년 신약 발굴 정보학이 신약 개발 정보학 시장 매출의 62.05%를 창출했습니다. AI 기반 표적 식별, 차세대 화합물 추천, 가상 고속 스크리닝이 대부분의 계산 지출을 차지합니다. 그러나 개발 정보학은 연평균 15.18%로 가장 가파른 확장을 보이며, 전자 데이터 캡처, 합성 대조군, 적응형 무작위 배정이 1~3상 임상 환경에 고급 분석을 도입하고 있습니다. 규제 당국이 실제 증거, 분산형 모니터링, 지속적인 안전성 감시를 장려함에 따라 개발 워크플로우를 위한 신약 개발 정보학 시장 규모가 증가하고 있습니다.

지역 분석:

* 북미: 2025년 글로벌 매출의 44.76%를 차지하며 선두를 유지했습니다. 연간 1,000억 달러 이상의 R&D 지출과 AI 모델 신뢰성에 대한 FDA의 명확한 지침이 뒷받침합니다. NVIDIA의 다중 파트너 생명 과학 프로그램과 같은 대규모 하드웨어-소프트웨어 제휴는 실리콘 밸리와 월스트리트 자본이 계산 기반 신약 발굴에 계속 집중하고 있음을 보여줍니다.
* 유럽: 의약품 식별자 표준화 및 국경 간 데이터 상호 운용성 개선을 위한 유럽의약품청(EMA) 이니셔티브에 힘입어 중요한 시장으로 남아 있습니다. GDPR(일반 데이터 보호 규정)에 따른 강력한 개인 정보 보호 규칙은 연합 학습과 같은 개인 정보 보호 AI 방법 개발을 장려합니다.
* 아시아 태평양: 2031년까지 연평균 13.98%로 가장 빠르게 성장하는 지역입니다. 중국의 파이프라인은 2021년에서 2024년 사이에 4,391개의 연구 자산으로 두 배 증가했으며, 2024년 중국-서방 라이선스 계약은 84억 달러에 달했습니다. 규제 개혁과 역두뇌 유출은 현지 정보학 수요를 강화합니다. 일본과 한국은 임상 시험 거버넌스를 간소화하고 있으며, 인도의 강력한 CRO 부문은 비용 효율적인 데이터 관리 서비스를 제공합니다.

경쟁 환경:

신약 개발 정보학 시장은 중간 정도의 통합을 보입니다. Thermo Fisher, Schrödinger, Dassault Systèmes와 같은 기존 기업들은 신약 발굴부터 제조에 이르는 광범위한 포트폴리오를 유지하고 있습니다. 이들의 강점은 풀스택(full-stack) 제품과 확립된 검증 프로토콜에 있습니다. 그럼에도 불구하고, Xaira의 10억 달러 자금 조달과 같은 신흥 AI 전문 기업들은 파괴적인 플랫폼을 위한 자본 가용성을 보여줍니다.

M&A는 활발하게 이루어지고 있습니다. Siemens는 Dotmatics를 51억 달러에 인수하여 실험실 데이터 캡처와 공정 제어를 통합함으로써 벤치 화학부터 GMP 생산까지 원활한 데이터 계보를 보장했습니다. Schrödinger와 Novartis의 23억 달러 다중 표적 계약은 장기 소프트웨어 라이선싱과 마일스톤 경제를 포함하며, 검증된 물리 기반 시뮬레이션의 가치를 강조합니다.

양자 준비 분자 시뮬레이션, 자동화된 규제 문서 생성, AI 기반 프로토콜 수정과 같은 미개척 영역이 여전히 존재합니다. 전문 알고리즘과 감사 준비 규정 준수 기능을 결합한 공급업체는 차별화될 수 있습니다. 전반적으로 경쟁은 치열하지만 합리적이며, 선두 기업들은 중개 위험을 감수하기보다는 인수하거나 파트너십을 맺는 경향을 보입니다.

주요 산업 리더:

* 다쏘시스템 (BIOVIA)
* 퍼킨엘머
* 슈뢰딩거 (Schrödinger, Inc.)
* 써모 피셔 사이언티픽 (Thermo Fisher Scientific, Inc.)
* 서타라 (Certara)

최근 산업 동향:

* 2025년 2월: Bioptimus는 유전체학과 임상 시험 데이터를 융합하여 가상 생물학 애플리케이션을 위한 생성형 AI 엔진을 발전시키기 위해 4,100만 달러를 유치했습니다.
* 2025년 1월: NVIDIA는 IQVIA 및 Illumina와의 협력을 발표하며, AI가 신약 발굴 및 시퀀싱 분석을 간소화할 수 있는 3조 달러 규모의 생명 과학 운영 시장을 목표로 했습니다.
* 2025년 1월: FDA는 신약 개발 서류에서 AI 신뢰성에 대한 위험 기반 프레임워크를 설명하는 초안 지침을 발표했습니다.
* 2024년 12월: Schrödinger와 Novartis는 1억 5천만 달러의 선불금을 포함하여 23억 달러 규모의 다중 표적 발굴 계약을 체결했습니다.
* 2024년 11월: Schrödinger는 예측 독성학 연구를 확장하기 위해 빌 & 멜린다 게이츠 재단으로부터 추가로 950만 달러를 지원받았습니다.

본 보고서는 약물 발굴 정보학(Drug Discovery Informatics) 시장에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다. 약물 발굴 정보학은 전 세계 연구실에서 생성되는 방대한 생화학 데이터를 효과적으로 분석하고 관리하는 정보 기술을 의미하며, 이러한 데이터의 증가에 따라 시장 수요가 강력하게 촉진되고 있습니다.

시장 규모는 2026년 32.7억 달러에서 2031년까지 52.5억 달러로 성장할 것으로 예측되며, 이 기간 동안 연평균 성장률(CAGR)은 9.97%에 달할 것으로 전망됩니다.

시장의 주요 성장 동력으로는 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 기술의 발전, 클라우드 기반 정보학 플랫폼의 채택 증가, 오믹스(Omics) 데이터 생성 및 통합의 확대, 전 세계적인 제약 R&D 투자 증가, 국내 신약 혁신을 위한 정부 인센티브, 그리고 정밀 의학 및 맞춤형 치료법에 대한 수요 증가 등이 있습니다. 특히, AI 기반 플랫폼은 초기 단계 약물 발굴 기간을 기존 10-15년에서 6-8년으로 단축시켜 표적 식별 및 선도 물질 최적화를 크게 간소화하는 데 기여하고 있습니다.

반면, 시장 성장을 저해하는 요인으로는 높은 구현 및 라이선스 비용, 숙련된 정보학 전문가의 부족, 상호 운용성 및 데이터 표준화 문제, 그리고 데이터 보안 및 지적 재산권에 대한 우려가 있습니다. 특히, 제약 회사 중 83%가 숙련된 정보학 전문가 부족을 시장 확장의 주요 제약으로 꼽았습니다.

본 보고서는 시장을 다양한 기준으로 세분화하여 분석합니다.
* 기능별로는 염기서열 분석 및 표적 데이터 분석(2025년 매출의 35.12%를 차지하며 가장 큰 비중), 도킹, 분자 모델링, 라이브러리 및 데이터베이스 준비, 기타 기능으로 나뉩니다.
* 최종 사용자별로는 제약 회사, 생명공학 회사, 계약 연구 기관(CROs), 기타 최종 사용자로 구분됩니다. CRO 부문은 전문 분석 및 데이터 관리 아웃소싱 증가에 힘입어 2031년까지 12.34%의 CAGR로 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다.
* 솔루션별로는 소프트웨어와 서비스로 구성됩니다.
* 워크플로우별로는 발굴 정보학(Discovery Informatics)과 개발 정보학(Development Informatics)으로 분류됩니다.
* 지역별로는 북미(미국, 캐나다, 멕시코), 유럽(독일, 영국, 프랑스, 이탈리아, 스페인 등), 아시아 태평양(중국, 일본, 인도, 호주, 한국 등), 중동 및 아프리카, 남미로 세분화됩니다. 이 중 아시아 태평양 지역은 중국의 규제 개혁 및 라이선싱 활동 증가에 힘입어 13.98%의 가장 빠른 CAGR 성장이 예상됩니다.

경쟁 환경 분석에는 시장 집중도, 시장 점유율 분석, 그리고 Thermo Fisher Scientific, Dassault Systèmes (BIOVIA), PerkinElmer, Schrdinger, IBM 등 주요 20개 이상의 기업 프로필이 포함됩니다. 또한, 보고서는 시장 기회 및 미래 전망, 미충족 수요 평가 등을 다루며 시장의 잠재력을 조명합니다.

1. 서론

• 1.1 연구 가정 및 시장 정의
• 1.2 연구 범위

2. 연구 방법론

3. 요약

4. 시장 현황

• 4.1 시장 개요
• 4.2 시장 동인
  • 4.2.1 인공지능 및 머신러닝의 발전
  • 4.2.2 클라우드 기반 정보학 플랫폼 채택 증가
  • 4.2.3 오믹스 데이터 생성 및 통합의 확장
  • 4.2.4 전 세계 제약 R&D 투자 증가
  • 4.2.5 국내 신약 혁신을 위한 정부 인센티브
  • 4.2.6 정밀 의학 및 맞춤형 치료에 대한 수요 증가
• 4.3 시장 제약
  • 4.3.1 높은 구현 및 라이선스 비용
  • 4.3.2 숙련된 정보학 전문가 부족
  • 4.3.3 상호 운용성 및 데이터 표준화 문제
  • 4.3.4 데이터 보안 및 지적 재산권 문제
• 4.4 규제 환경
• 4.5 포터의 5가지 경쟁 요인
  • 4.5.1 공급업체의 교섭력
  • 4.5.2 구매자의 교섭력
  • 4.5.3 신규 진입자의 위협
  • 4.5.4 대체재의 위협
  • 4.5.5 경쟁 강도
• 4.6 투자 및 자금 조달 동향

5. 시장 규모 및 성장 예측 (가치, USD)

• 5.1 기능별
  • 5.1.1 시퀀싱 & 표적 데이터 분석
  • 5.1.2 도킹
  • 5.1.3 분자 모델링
  • 5.1.4 라이브러리 & 데이터베이스 준비
  • 5.1.5 기타 기능
• 5.2 최종 사용자별
  • 5.2.1 제약 회사
  • 5.2.2 생명공학 회사
  • 5.2.3 계약 연구 기관
  • 5.2.4 기타 최종 사용자
• 5.3 솔루션별
  • 5.3.1 소프트웨어
  • 5.3.2 서비스
• 5.4 워크플로우별
  • 5.4.1 발굴 정보학
  • 5.4.2 개발 정보학
• 5.5 지역
  • 5.5.1 북미
  • 5.5.1.1 미국
  • 5.5.1.2 캐나다
  • 5.5.1.3 멕시코
  • 5.5.2 유럽
  • 5.5.2.1 독일
  • 5.5.2.2 영국
  • 5.5.2.3 프랑스
  • 5.5.2.4 이탈리아
  • 5.5.2.5 스페인
  • 5.5.2.6 기타 유럽
  • 5.5.3 아시아 태평양
  • 5.5.3.1 중국
  • 5.5.3.2 일본
  • 5.5.3.3 인도
  • 5.5.3.4 호주
  • 5.5.3.5 대한민국
  • 5.5.3.6 기타 아시아 태평양
  • 5.5.4 중동 & 아프리카
  • 5.5.4.1 GCC
  • 5.5.4.2 남아프리카
  • 5.5.4.3 기타 중동 & 아프리카
  • 5.5.5 남미
  • 5.5.5.1 브라질
  • 5.5.5.2 아르헨티나
  • 5.5.5.3 기타 남미

6. 경쟁 환경

• 6.1 시장 집중도
• 6.2 시장 점유율 분석
• 6.3 기업 프로필 (글로벌 개요, 시장 개요, 핵심 사업 부문, 재무, 인력, 주요 정보, 시장 순위, 시장 점유율, 제품 및 서비스, 최근 개발 분석 포함)
  • 6.3.1 Thermo Fisher Scientific, Inc.
  • 6.3.2 Dassault Systmes (BIOVIA)
  • 6.3.3 PerkinElmer
  • 6.3.4 Schrdinger, Inc.
  • 6.3.5 Certara
  • 6.3.6 IBM
  • 6.3.7 Infosys
  • 6.3.8 Collaborative Drug Discovery
  • 6.3.9 Genedata
  • 6.3.10 Charles River Laboratories
  • 6.3.11 Jubilant Biosys
  • 6.3.12 Selvita
  • 6.3.13 Aragen Life Sciences
  • 6.3.14 Eurofins Discovery
  • 6.3.15 Zifo RnD Solutions
  • 6.3.16 Exscientia
  • 6.3.17 BenevolentAI
  • 6.3.18 Insilico Medicine
  • 6.3.19 Atomwise
  • 6.3.20 ChemAxon
  • 6.3.21 BioSolveIT

7. 시장 기회 & 미래 전망