데이터 기반 항체 치료제 시장 보고서 2025: AI 기반 혁신, 시장 역학 및 전략적 예측 공개. 향후 5년을 형성하는 주요 트렌드, 경쟁 분석 및 글로벌 기회를 탐색하세요.

• 요약 및 시장 개요
• 데이터 기반 항체 치료제의 주요 기술 트렌드
• 경쟁 환경 및 주요 플레이어
• 시장 규모, 성장 예측 및 CAGR 분석(2025–2030)
• 지역 시장 분석 및 신흥 핫스팟
• 도전 과제, 위험 및 시장 진입 장벽
• 기회 및 전략적 권장 사항
• 미래 전망: 혁신, 투자 및 시장 진화
• 출처 및 참고 문헌

요약 및 시장 개요

데이터 기반 항체 치료제는 생물제약 산업 내에서 혁신적인 세그먼트를 나타내며, 고급 계산 방법, 인공지능(AI) 및 빅데이터 분석을 활용하여 항체 기반 약물의 발견, 설계 및 개발을 가속화하고 최적화합니다. 2025년 현재, 이 시장은 생명공학 혁신과 디지털 기술의 융합에 의해 견고한 성장을 경험하고 있습니다. 글로벌 항체 치료제 시장은 2023년 약 1860억 달러로 평가되었으며, 2028년까지 2500억 달러를 초과할 것으로 예상되며, 데이터 기반 접근 방법이 새로운 파이프라인 후보 및 승인에서 급격히 증가하는 비중을 차지하고 있습니다 Fortune Business Insights.

데이터 기반 방법론의 통합—예를 들어, 기계 학습 기반 항체 엔지니어링, 고처리량 스크리닝 및 인 실리코 모델링—은 전통적인 항체 약물 개발과 관련된 시간과 비용을 크게 줄였습니다. 이러한 기술은 높은 친화성 항체 후보의 신속한 식별, 개발 가능성 및 면역원성 예측, 약물 동역학 특성 최적화를 가능하게 합니다. 주요 제약 회사 및 전문 생명공학 기업들은 경쟁 우위를 유지하기 위해 고유한 AI 플랫폼 및 데이터 인프라에 대규모로 투자하고 있습니다 Roche, Sanofi.

• 시장 동력: 만성 질환의 증가, 개인 맞춤형 의약품에 대한 수요 증가 및 신속한 약물 개발 주기의 필요성이 데이터 기반 항체 치료제의 채택을 촉진하는 주요 요인입니다. 규제 기관들도 디지털 및 AI 기반 약물 개발을 위한 명확한 지침을 제공하여 시장 확장을 더욱 지원하고 있습니다 U.S. Food and Drug Administration (FDA).
• 경쟁 환경: 이 섹터는 기술 제공자와 제약 회사 간의 전략적 협력이 이루어지며, AI 기반 생명공학 스타트업에 대한 벤처 자본 투자 급증이 특징입니다 CB Insights.
• 지역 동향: 북미와 유럽은 강력한 연구 개발 생태계와 규제 프레임워크를 바탕으로 앞서 나가고 있으며, 아시아 태평양 지역은 증가하는 투자와 생물 제약 인프라 확장으로 인해 고성장 지역으로 부상하고 있습니다 Mordor Intelligence.

요약하자면, 2025년 데이터 기반 항체 치료제 시장은 빠른 혁신, 확대되는 투자 및 디지털 우선 약물 발견 패러다임으로의 전환에 의해 특징지어지며, 이는 생물제약 산업 내에서 중요한 성장 엔진으로 자리 잡고 있습니다.

데이터 기반 항체 치료제의 주요 기술 트렌드

데이터 기반 항체 치료제는 생물제약 개발에서 혁신적인 접근 방법을 나타내며, 고급 계산 방법, 인공지능(AI) 및 빅데이터 분석을 활용하여 항체 기반 약물의 발견, 엔지니어링 및 임상 전환을 가속화하고 최적화합니다. 2025년 현재, 여러 주요 기술 트렌드가 이 빠르게 발전하는 분야를 형성하고 있으며, 치료 항체 개발의 풍경을 근본적으로 변화시키고 있습니다.

• AI 기반 항체 설계: 기계 학습 및 심층 학습 알고리즘의 통합은 항체-항원 상호작용, 친화성 성숙, 개발 가능성 평가를 신속하게 예측할 수 있게 합니다. AbCellera 및 Insitro와 같은 회사들은 고유한 AI 플랫폼을 활용하여 방대한 항체 라이브러리를 스크리닝하고 특이성이 향상되고 면역원성이 낮은 후보를 최적화하고 있습니다.
• 고처리량 스크리닝 및 자동화: 자동화된 미세유체 및 차세대 시퀀싱(NGS) 기술이 수백만 개의 항체 변형을 동시에 분석하는 데 활용되고 있습니다. 이 고처리량 접근 방식은 Berkeley Lights와 같은 조직에 의해 주도되며, 신속한 리드 식별 기간 단축 및 높은 잠재성을 가진 희귀 항체 발견 가능성을 높입니다.
• 다중 오믹스 데이터 통합: 유전체학, 단백질체학 및 전사체학 데이터의 융합은 질병 메커니즘과 환자 이질성에 대한 총체적인 시각을 제공합니다. Illumina 및 10x Genomics의 플랫폼이 지원하는 이 다중 오믹스 통합은 새로운 항체 목표를 식별하고 특정 환자 하위 집단에 맞춤형 치료제를 개발하는 것을 가능하게 합니다.
• 클라우드 기반 협업 플랫폼: 클라우드 컴퓨팅 및 안전한 데이터 공유 인프라의 채택은 글로벌 협업 및 실시간 데이터 분석을 촉진하고 있습니다. Microsoft Azure for Research 및 Google Cloud Healthcare와 같은 솔루션은 분산 연구 팀이 항체 발견 및 개발 주기를 가속화할 수 있도록 지원하고 있습니다.
• 인 실리코 임상 시험 시뮬레이션: 고급 계산 모델을 사용하여 임상 시험 결과를 시뮬레이션하고 환자 반응을 예측하며 시험 설계를 최적화하는 데 사용되고 있습니다. Certara의 작업으로 예시되는 이 트렌드는 임상 개발과 관련된 위험 및 비용을 줄이고 규제 성공 가능성을 높이고 있습니다.

이러한 기술 트렌드는 함께 항체 치료제의 패러다임 전환을 주도하고 있으며, 2025년 이후 새로운 세대의 표적 치료제를 생산하는 더 정확하고 효율적이며 확장 가능한 약물 개발 프로세스를 가능하게 할 것으로 예상됩니다.

경쟁 환경 및 주요 플레이어

2025년 데이터 기반 항체 치료제의 경쟁 환경은 기존 제약 대기업, 혁신적인 생명공학 기업 및 신생 AI 기반 스타트업의 역동적인 조합으로 특징지어집니다. 이 분야는 인공지능, 기계 학습 및 고처리량 스크리닝 기술의 발전으로 빠른 성장을 witness하고 있으며 이 기술들은 항체 발견, 최적화 및 개발을 가속화합니다.

이 공간의 주요 플레이어에는 Roche, Novartis, 그리고 Sanofi가 포함되며, 이들은 모두 데이터 분석 및 계산 생물학을 항체 R&D 파이프라인에 통합하는 데 상당한 투자를 해왔습니다. 이 회사들은 고유 데이터를 활용하고 내부 AI 플랫폼을 활용하여 새로운 목표를 식별하고, 항체-항원 상호작용을 예측하며, 리드 후보를 효능과 안전성에 대해 최적화하고 있습니다.

AbCellera 및 Adimab와 같은 생명공학 혁신가들은 데이터 기반 접근 방식을 항체 발견에 적용하는 데 있어 선두주자로 자리 잡았습니다. AbCellera는 고급 미세유체 및 기계 학습을 사용하여 면역 세포 수백만 개를 신속하게 스크리닝 및 분석하여 희귀하고 높은 잠재력의 항체를 식별하고 있습니다. Adimab는 항체 엔지니어링을 위한 완전히 통합된 데이터 중심 플랫폼을 제공하며, 이 플랫폼은 여러 주요 제약 회사와의 파트너십을 유치하고 있습니다.

AI 우선 스타트업들도 경쟁 환경을 재편하고 있습니다. Insitro, Exscientia, 그리고 Alphabet의 자회사인 DeepMind는 심층 학습과 예측 모델링을 활용하여 전에 없는 속도와 정밀도로 항체 치료제를 설계하고 최적화하고 있습니다. 이 회사들은 종종 더 큰 제약 회사와 협력하여 전통적인 약물 발견 작업 흐름을 향상하는 AI 전문성을 제공합니다.

전략적 파트너십 및 라이선스 계약은 흔한 일이며, 기존 플레이어들은 더 작은 기업들이 개발한 최첨단 데이터 기반 기술에 접근하기 위해 노력하고 있습니다. 예를 들어, Eli Lilly는 신속한 항체 발견을 위해 AbCellera와 협력하고 있으며, GSK는 AI를 치료 설계에 적용하기 위해 Exscientia와 협력하고 있습니다.

전반적으로 2025년의 경쟁 환경은 제약 전문성, 계산 혁신 및 협력 비즈니스 모델의 융합으로 특징지어지며, 데이터 기반 항체 치료제를 생물제약 산업의 주요 성장 영역으로 자리잡게 합니다.

시장 규모, 성장 예측 및 CAGR 분석(2025–2030)

데이터 기반 항체 치료제의 글로벌 시장은 2025년부터 2030년까지 강력한 확장을 준비하고 있으며, 이는 인공지능(AI), 기계 학습 및 고처리량 스크리닝 기술의 발전에 기반하고 있습니다. 2025년 시장 규모는 약 62억 달러에 이를 것으로 예상되며, 2030년까지 연평균 성장률(CAGR) 18.7%로 상승할 것에 대한 전망이 있으며, 이로 인해 예측 기간의 끝까지 146억 달러를 초과할 것으로 보입니다. 이러한 성장 궤적은 항체 발견, 최적화 및 개발을 위한 계산 플랫폼의 채택 증가에 의해 주도되며, 이는 전통적인 방법에 비해 시간과 비용을 상당히 줄입니다.

주요 시장 동력으로는 암 및 자가면역 질환과 같은 만성 질환의 증가와 표적 및 효과적인 생물학적 요법에 대한 긴급한 필요가 있습니다. 제약 및 생명공학 기업들은 데이터 기반 접근 방식을 활용하여 새로운 항체 후보를 식별하고, 그 효능을 예측하며, 비타겟 효과를 최소화하고 있습니다. 다중 오믹스 데이터, 구조 생물정보학 및 실제 증거의 통합은 이 분야의 혁신 속도를 더욱 가속화하고 있습니다.

북미는 2025년 데이터 기반 항체 치료제 시장에서 45% 이상의 글로벌 수익을 차지하며 그 우위를 유지할 것으로 보이며, 이는 주요 생물제약 회사, 고도의 의료 인프라 및 AI 기반 약물 발견에 대한 상당한 투자 덕분입니다. 유럽과 아시아 태평양 지역도 연구 및 개발(R&D) 활동의 확대와 지원하는 규제 프레임워크 덕분에 빠른 성장을 경험하고 있습니다.

기술 제공자와 제약 회사 간의 전략적 협력이 두드러진 트렌드로, AbCellera, Exscientia, Insitro와 같은 회사들이 항체 개발 파이프라인에 AI를 통합하는 데 앞장서고 있습니다. 이러한 파트너십은 항체 치료제 발견 및 개발의 효율성과 성공률을 높여 시장 성장에 더욱 기여할 것으로 예상됩니다.

최근 Grand View Research 및 Fortune Business Insights의 분석에 따르면, 시장의 두 자릿수 CAGR은 정밀 의약품에 대한 수요 증가와 데이터 기반 플랫폼의 성숙을 반영합니다. U.S. Food and Drug Administration (FDA)와 같은 규제 기관들이 약물 개발에서 AI 사용에 대한 지침을 제공함에 따라, 데이터 기반 항체 치료제의 채택이 가속화되어 경쟁 환경을 재정비하고 혁신과 성장에 대한 새로운 기회를 제공할 것으로 예상됩니다.

지역 시장 분석 및 신흥 핫스팟

2025년 데이터 기반 항체 치료제의 지역 시장 환경은 역동적인 성장으로 특징지어지며, 북미, 유럽 및 아시아 태평양 지역이 혁신과 상업화의 주요 허브로 부상하고 있습니다. 항체 발견 및 개발에서의 인공지능(AI), 기계 학습(ML) 및 빅데이터 분석의 채택이 지역별 차별화를 주도하고 있으며, 각 시장은 고유한 강점과 성장 경로를 보이고 있습니다.

북미는 강력한 연구 개발 인프라, 대규모의 정부 및 민간 부문 투자, 생명공학 기업의 높은 밀도로 인해 여전히 글로벌 리더의 위치를 유지하고 있습니다. 특히 미국은 주요 제약 회사 및 AI 기반 생명공학 스타트업의 존재, 디지털 혁신을 장려하는 지원적인 규제 프레임워크의 혜택을 누리고 있습니다. Grand View Research에 따르면, 북미는 2024년 글로벌 항체 치료제 시장의 40% 이상을 차지하며, 데이터 기반 접근 방식이 파이프라인 생산성 및 임상 시험 성공률을 가속화하고 있습니다.

유럽은 빠르게 발전하고 있으며, 독일, 영국, 스위스와 같은 국가들이 디지털 헬스 및 정밀 의약품에 대규모로 투자하고 있습니다. 유럽 의약품청(EMA)의 적응적 임상 시험 디자인 및 실제 증거에 대한 열의가 데이터 기반 항체 치료제를 위한 유리한 환경을 조성하고 있습니다. 혁신 의약품 이니셔티브(IMI)와 같은 협력 이니셔티브가 국경 간 연구와 AI 통합을 촉진하고 있습니다. Frost & Sullivan는 유럽 생명공학 기업들이 AI 플랫폼을 활용하여 항체 후보 선택을 최적화하고 시장 출시 시간을 단축하고 있다고 강조합니다.

아시아 태평양은 핫스팟으로 부상하고 있으며, 특히 중국, 일본, 한국이 주목받고 있습니다. 중국 정부의 AI 및 생물제약에 대한 투자와 급증하는 인재 풀은 이 지역의 데이터 기반 약물 발견 능력을 높이고 있습니다. 중국 시장은 자국 생명공학 기업과 글로벌 기술 제공자 간의 파트너십 증가를 목격하고 있으며, 이는 McKinsey & Company에 의해 언급되었습니다. 일본의 디지털 헬스에 대한 집중과 한국의 강력한 IT 인프라도 지역 활력을 더하고 있습니다.

• 신흥 핫스팟: 싱가포르와 인도는 정부의 인센티브, 숙련된 인력 및 헬스테크 스타트업에 대한 증가하는 투자의 힘으로 혁신 센터로 자리 잡고 있습니다.
• 주요 트렌드: 국경 간 협력, 규제 조화, 실제 데이터의 통합은 지역 전반에 걸쳐 데이터 기반 항체 치료제의 채택을 가속화하고 있습니다.

도전 과제, 위험 및 시장 진입 장벽

2025년 데이터 기반 항체 치료제 시장은 새로운 및 기존 플레이어에 상당한 영향을 미칠 수 있는 도전 과제, 위험 및 진입 장벽의 복잡한 환경에 직면하고 있습니다. 가장 前 세기의 도전 중 하나는 방대한 이질적 생물학적 데이터 세트의 통합 및 조화입니다. 항체 발견 및 최적화는 점점 더 고처리량 시퀀싱, 구조 생물정보학 및 기계 학습 알고리즘에 의존하고 있으나, 표준화된 데이터 형식 및 플랫폼 간 상호 운용성의 부족은 효율적인 데이터 활용 및 모델 훈련을 방해할 수 있습니다. 이러한 단편화는 항체 설계 및 스크리닝을 위한 신뢰할 수 있고 일반화 가능한 AI 모델의 개발을 복잡하게 만듭니다.

규제 불확실성 또한 큰 장벽입니다. U.S. Food and Drug Administration 및 European Medicines Agency와 같은 기관은 AI/ML에 대한 지침을 제공하기 시작했지만, 데이터 기반 생물학적 제제에 대한 프레임워크는 여전히 초기 단계입니다. 기업들은 데이터 출처, 알고리즘 투명성 및 검증에 대한 변화하는 요구 사항을 경과해야 하며 이는 제품 개발 및 승인 일정을 지연시킬 수 있습니다. 임상 의사 결정에서 설명 가능한 AI의 필요성은 규제 제출을 더욱 복잡하게 만들며, 블랙박스 모델은 안전성과 효능 평가에 필요한 검토를 충족하지 못할 수 있습니다.

지식 재산권(IP) 보호는 추가적인 위험을 발생시킵니다. 소프트웨어, 알고리즘 및 생물학적 제제의 교차점에는 특허 적격성 및 운영 자유 분석에 대한 모호성이 존재합니다. World Intellectual Property Organization이 강조하듯이, 데이터 소유권, 독점 알고리즘 및 항체 서열을 둘러싼 분쟁은 비용이 많이 드는 소송으로 이어질 수 있으며 투자를 저해할 수 있습니다. 게다가 혁신의 빠른 속도는 IP의 낙후 위험을 증가시킵니다. 새로운 계산 방법은 기존의 연구를 빠르게 대체할 수 있습니다.

시장 진입 장벽은 계산 인프라 및 웨트랩 검증을 위해 필요한 높은 자본 요구 사항에 의해 형성됩니다. AbCellera 및 Adimab와 같은 선두 기업들은 통합 플랫폼과 광범위한 고유 데이터를 확보하고 있어 상당한 경쟁 장벽을 형성하고 있습니다. 신규 진입자는 데이터 수집, 클라우드 컴퓨팅, 실험 검증에 막대한 투자를 해야 하며, 이를 통해 비슷한 성과와 신뢰성을 얻어야 합니다. 또한, 임상 전환을 위해 제약 회사와의 파트너십 형성이 일반적으로 필수적이지만, 기존 플레이어들은 확고한 관계를 가지고 있어 신규 진입자가 협력을 확보하기 어렵게 만듭니다.

• 데이터 단편화 및 표준 부족은 AI 모델 개발을 방해합니다.
• AI 기반 생물학적 제제에 대한 규제 프레임워크는 아직 진화 중이며, 준수 위험을 증가시킵니다.
• IP 복잡성과 소송 위험은 혁신과 투자를 저해합니다.
• 높은 자본 및 데이터 요구는 기존 유권자에게 유리합니다.
• 제약사와의 파트너십은 중요한데, 신규 진입자가 확보하기 어렵습니다.

기회 및 전략적 권장 사항

2025년 데이터 기반 항체 치료제 시장은 인공지능(AI), 기계 학습(ML) 및 고처리량 스크리닝 기술의 발전에 의해 상당한 확장을 준비하고 있습니다. 이러한 혁신은 항체 후보의 신속하고 정밀한 식별 및 최적화를 가능하게 하여 개발 시간과 비용을 줄입니다. 이해관계자에게는 이러한 기술을 활용하여 특히 종양학, 자가면역 질환 및 감염병 분야에서 충족되지 않은 의료 수요를 해결하는 전략적 기회가 많습니다.

하나의 주요 기회는 다중 오믹스 데이터(유전체학, 단백질체학, 전사체학)와 AI 플랫폼의 통합입니다. 그러한 통합은 새로운 항체 목표를 발굴하고 치료 효능 예측을 가능하게 합니다. 강력한 데이터 인프라 및 생물정보학 기업과의 파트너십에 투자하는 기업들은 발견에서 임상까지의 파이프라인을 가속화하여 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 예를 들어, 제약 대기업과 AI 기반 생명공학 스타트업 간의 협력은 이미 향상된 특이성을 지닌 최초의 항체 후보를 찾는 데 성공을 보여주었습니다(Roche, Sanofi).

또 다른 전략적 권장 사항은 바이오스페시픽 및 다중 스페시픽 항체의 개발에 집중하는 것입니다. 이러한 차세대 치료제는 계산 모델링 및 인 실리코 스크리닝의 발전으로 점점 더 실현 가능해지고 있습니다. 이러한 치료제는 여러 질병 경로를 동시에 표적하여 향상된 효능을 제공하며, 최근의 규제 승인을 뒷받침하는 강력한 임상 시험 파이프라인과 함께 트렌드가 되고 있습니다(U.S. Food and Drug Administration).

시장 진입자들은 또한 고유 데이터 자산 및 실제 증거(RWE) 플랫폼에 투자하는 것을 고려해야 합니다. 전자 건강 기록 및 임상 등록소에서 환자 데이터를 활용함으로써 기업들은 환자 분류를 최적화하고 시험 설계를 개선하며, 지불자 및 규제 기관에 대한 가치를 입증할 수 있습니다. 이러한 측면에서 의료 제공자 및 데이터 집계자와의 전략적 동맹이 중요할 것입니다(IQVIA).

• 항체 발견 및 최적화를 위한 AI/ML 기능을 확장하세요.
• 생물정보학 및 데이터 분석 기업과의 파트너십을 구축하세요.
• 다중 오믹스 통합 및 RWE 플랫폼에 투자하세요.
• 바이오스페시픽/다중 스페시픽 항체 개발을 우선시하세요.
• 데이터 기반 접근 방식에 대해 조속히 규제 기관과 협의하세요.

요약하자면, 데이터 과학과 항체 엔지니어링의 융합은 경쟁 환경을 재편하고 있습니다. 데이터 기반 전략을 적극 채택하고 디지털 인프라에 투자하며 협력적인 혁신을 추구하는 기업들이 2025년 항체 치료제 시장에서 새로운 기회를 선도할 것입니다.

미래 전망: 혁신, 투자 및 시장 진화

2025년 데이터 기반 항체 치료제의 미래 전망은 빠른 혁신, 강력한 투자 및 상당한 시장 진화로 특징지어집니다. 인공지능(AI), 기계 학습(ML) 및 고급 생물정보학의 통합은 항체 후보의 발견 및 최적화를 가속화하고 개발 시간 단축 및 임상 성공 가능성을 높이고 있습니다. 기업들은 유전체학, 단백질체학 및 실제 증거를 포함한 대규모 데이터 세트를 활용하여 새로운 목표를 식별하고 특이성, 효능 및 안전성 프로파일이 향상된 항체를 설계하고 있습니다.

이 분야에 대한 투자는 급증하고 있으며, 벤처 자본 및 전략적 파트너십이 기존 생물제약 기업과 신생 생명공학 스타트업 모두에게 자금을 지원하고 있습니다. 2023년에는 AI 기반 약물 발견을 위한 글로벌 자금 조달이 27억 달러를 초과하였으며, 이는 데이터 기반 접근 방식이 항체 치료제 개발에 변혁적 잠재력을 가진 것으로 여겨지면서 계속될 것으로 예상됩니다(CB Insights). Roche, Novartis, 그리고 Sanofi와 같은 주요 제약 회사들은 디지털 역량을 확장하기 위해 AI 중심 기업과의 인수 및 협력을 통해 연구 개발(R&D) 파이프라인을 간소화하고 혁신적인 치료제를 보다 신속하게 시장에 출시하기 위해 노력하고 있습니다.

혁신 측면에서는 심층 학습 알고리즘과 생성 AI 모델의 채택이 향상된 결합 친화성 및 면역원성 감소와 같은 맞춤형 특성을 가진 항체의 인 실리코 설계를 가능하게 하고 있습니다. AbCellera 및 Insitro와 같은 플랫폼은 고처리량 스크리닝 및 계산 모델링을 사용하여 후보 선택 및 최적화를 가속화하고 있습니다. 또한 다중 오믹스 데이터와 클라우드 기반 분석의 융합은 질병 메커니즘에 대한 보다 총체적인 이해를 촉진하고 있으며, 이는 복잡하고 희귀한 질병을 위한 차세대 항체 치료제 개발을 지원하고 있습니다 (Frost & Sullivan).

• 시장 진화는 데이터 통찰력이 환자 하위 집단 및 질병 이형성에 대한 입증을 통해 개인 맞춤형 및 조합 항체 치료제로 변화할 것으로 보입니다.
• U.S. Food and Drug Administration (FDA) 및 European Medicines Agency (EMA)와 같은 규제 기관들은 AI 기반 약물 개발을 수용하기 위해 프레임워크를 업데이트하고 있으며, 이는 혁신에 대한 보다 지원적인 환경을 조성합니다.
• 2025년에는 글로벌 항체 치료제 시장이 3000억 달러를 초과할 것으로 예상되며, 데이터 기반 접근 방식이 새롭게 승인되는 용액 및 파이프라인 자산의 증가하는 비중을 차지할 것입니다 (Evaluate Ltd.).

요약하자면, 2025년은 데이터 기반 항체 치료제에 있어 중대한 해가 될 것입니다. 기술 발전, 증가하는 투자 및 진화하는 규제 경관이 결합하여 시장을 재편하고 새로운 치료 가능성을 열 것입니다.

출처 및 참고 문헌

• Fortune Business Insights
• Roche
• Mordor Intelligence
• AbCellera
• Insitro
• Berkeley Lights
• Illumina
• 10x Genomics
• Microsoft Azure for Research
• Google Cloud Healthcare
• Novartis
• Adimab
• Exscientia
• DeepMind
• GSK
• Grand View Research
• Frost & Sullivan
• McKinsey & Company
• European Medicines Agency
• World Intellectual Property Organization
• IQVIA