Data-Driven Antibody Therapeutics Markt Rapport 2025: Ontdekken van AI-gestuurde Innovatie, Markt Dynamiek en Strategische Voorspellingen. Verken Belangrijke Trends, Concurrentieanalyse en Wereldwijde Kansen die de Volgende 5 Jaar Vormgeven.
- Executive Summary & Markt Overzicht
- Belangrijke Technologietrends in Data-Driven Antibody Therapeutics
- Concurrentielandschap en Leidend Spelers
- Marktomvang, Groei Voorspellingen & CAGR Analyse (2025–2030)
- Regionale Markt Analyse & Opkomende Hotspots
- Uitdagingen, Risico’s en Markttoegang Barrières
- Kansen & Strategische Aanbevelingen
- Toekomstige Perspectieven: Innovatie, Investering en Marktontwikkeling
- Bronnen & Referenties
Executive Summary & Markt Overzicht
Data-gedreven antilichaamtherapeutica vertegenwoordigen een transformerend segment binnen de biofarmaceutische industrie, waarbij geavanceerde computationele methoden, kunstmatige intelligentie (AI) en big data-analyse worden ingezet om de ontdekking, het ontwerp en de ontwikkeling van op antilichamen gebaseerde medicijnen te versnellen en te optimaliseren. Vanaf 2025 is deze markt in sterke groei, gedreven door de convergentie van biotechnologie-innovatie en digitale technologieën. De wereldwijde markt voor antilichaamtherapeutica werd in 2023 geschat op ongeveer $186 miljard en zal naar verwachting meer dan $250 miljard overschrijden tegen 2028, waarbij data-gedreven benaderingen een snel toenemend aandeel van nieuwe pijplijn kandidaten en goedkeuringen uitmaken Fortune Business Insights.
De integratie van data-gedreven methodologieën—zoals machine learning-gestuurde antilichaamengineering, high-throughput screening en in silico modellering—heeft de tijd en kosten die verband houden met traditionele antilichaamgeneesmiddelontwikkeling aanzienlijk verminderd. Deze technologieën stellen in staat om snel antilichaam kandidaten met hoge affiniteit te identificeren, de ontwikkelbaarheid en immunogeniciteit te voorspellen en de farmacokinetische eigenschappen te optimaliseren. Grote farmaceutische bedrijven en gespecialiseerde biotechnologiebedrijven investeren flink in eigen AI-platformen en data-infrastructuur om een concurrentievoordeel te behouden Roche, Sanofi.
- Marktdrivers: De toenemende prevalentie van chronische ziekten, de stijgende vraag naar gepersonaliseerde geneeskunde en de behoefte aan snellere geneesmiddelontwikkelingscycli zijn de belangrijkste factoren die de adoptie van data-gedreven antilichaamtherapeutica stimuleren. Regelgevende instanties bieden ook duidelijkere richtlijnen voor digitale en AI-gestuurde geneesmiddelenontwikkeling, wat de marktuitbreiding verder ondersteunt U.S. Food and Drug Administration (FDA).
- Concurrentielandschap: De sector wordt gekenmerkt door strategische samenwerkingen tussen technologieproviders en farmaceutische bedrijven, evenals een toename van durfkapitaalfinanciering voor AI-gedreven biotechstartups CB Insights.
- Regionale Trends: Noord-Amerika en Europa leiden in adoptie, ondersteund door sterke R&D-ecosystemen en regelgevende kaders, terwijl de Azië-Pacific een hooggroeiregio aan het worden is vanwege toenemende investeringen en uitbreidende biofarmaceutische infrastructuur Mordor Intelligence.
Samenvattend is de data-gedreven antilichaamtherapeutica markt in 2025 gekenmerkt door snelle innovatie, groeiende investeringen en een verschuiving naar digitale eerst geneesmiddelenontdekkingsparadigma’s, waardoor het zich positioneert als een cruciale groeimotor binnen het bredere biofarmaceutische landschap.
Belangrijke Technologietrends in Data-Driven Antibody Therapeutics
Data-gedreven antilichaamtherapeutica vertegenwoordigen een transformerende benadering in de biofarmaceutische ontwikkeling, waarbij geavanceerde computationele methoden, kunstmatige intelligentie (AI) en big data-analyse worden gebruikt om de ontdekking, engineering en klinische vertaling van antilichaamgebaseerde geneesmiddelen te versnellen en te optimaliseren. Vanaf 2025 zijn verschillende belangrijke technologietrends van invloed op dit snel ontwikkelende veld, dat het landschap van therapeutische antilichaamontwikkeling fundamenteel verandert.
- AI-gestuurd Antilichaamontwerp: De integratie van machine learning- en deep learning-algoritmen heeft het mogelijk gemaakt om snel antilichaam-antigeen interacties, affiniteit maturation en ontwikkelbaarheidsevaluaties te voorspellen. Bedrijven zoals AbCellera en Insitro staan vooraan, en maken gebruik van eigen AI-platformen om enorme antilichaambibliotheken te screenen en kandidaten te optimaliseren met verbeterde specificiteit en verminderde immunogeniciteit.
- High-Throughput Screening en Automatisering: Geautomatiseerde microfluidica en next-generation sequencing (NGS) technologieën worden ingezet om miljoenen antilichaamvarianten parallel te analyseren. Deze high-throughput aanpak, gepromoot door organisaties zoals Berkeley Lights, verkort de tijd voor identiteitsbepaling aanzienlijk en verhoogt de kans om zeldzame, veelbelovende antilichamen te ontdekken.
- Integratie van Multi-Omics Gegevens: De convergentie van genomische, proteomische en transcriptomische gegevens biedt een holistisch overzicht van ziektemechanismen en patiëntheterogeniteit. Deze multi-omics integratie, ondersteund door platforms van Illumina en 10x Genomics, maakt de identificatie van nieuwe antilichaamdoelen mogelijk en de afstemming van therapieën op specifieke patiëntsubpopulaties.
- Cloud-Based Samenwerkingsplatforms: De adoptie van cloud computing en veilige data-delingsinfrastructuren vergemakkelijkt wereldwijde samenwerking en realtime gegevensanalyse. Oplossingen van Microsoft Azure for Research en Google Cloud Healthcare stellen verspreide onderzoeksteams in staat om de ontdekking en ontwikkeling van antilichamen te versnellen.
- In Silico Klinische Proefsimulaties: Geavanceerde computationele modellen worden gebruikt om klinische proefresultaten te simuleren, de patiëntreacties te voorspellen en het proefontwerp te optimaliseren. Deze trend, uitgebeeld door het werk van Certara, vermindert het risico en de kosten die verband houden met klinische ontwikkeling, terwijl de kans op regelgevingssucces verbetert.
Gezamenlijk drijven deze technologietrends een paradigmaverandering in antilichaamtherapeutica, waardoor precisere, efficiëntere en schaalbare geneesmiddelontwikkelingsprocessen mogelijk zijn die naar verwachting een nieuwe generatie gerichte therapieën zullen opleveren tegen 2025 en daarna.
Concurrentielandschap en Leidend Spelers
Het concurrentielandschap voor data-gedreven antilichaamtherapeutica in 2025 wordt gekenmerkt door een dynamische mix van gevestigde farmaceutische giganten, innovatieve biotechnologiebedrijven en opkomende AI-gedreven startups. De sector ziet snelle groei, gestimuleerd door vooruitgangen in kunstmatige intelligentie, machine learning en high-throughput screeningtechnologieën die de ontdekking, optimalisatie en ontwikkeling van antilichamen versnellen.
Leidende spelers in deze ruimte zijn onder andere Roche, Novartis en Sanofi, die allemaal aanzienlijke investeringen hebben gedaan in de integratie van data-analyse en computationele biologie in hun antilichaam R&D-pijplijnen. Deze bedrijven maken gebruik van unieke datasets en interne AI-platformen om nieuwe doelen te identificeren, antilichaam-antigeen interacties te voorspellen en lead kandidaten te optimaliseren op basis van effectiviteit en veiligheid.
Biotechnologie-innovators zoals AbCellera en Adimab hebben zichzelf gevestigd als leiders in de toepassing van data-gedreven benaderingen in de ontdekking van antilichamen. AbCellera maakt gebruik van geavanceerde microfluidica en machine learning om snel miljoenen immuuncellen te screenen en te analyseren, waardoor de identificatie van zeldzame, veelbelovende antilichamen mogelijk is. Adimab biedt een volledig geïntegreerd, datacentraal platform voor antilichaamengineering, wat tal van samenwerkingsverbanden met grote farmaceutische bedrijven heeft aangetrokken.
AI-eerste startups veranderen ook het concurrentielandschap. Insitro, Exscientia en DeepMind (een dochteronderneming van Alphabet) benutten deep learning en voorspellende modellering om antilichaamtherapeutica te ontwerpen en te optimaliseren met ongekende snelheid en precisie. Deze bedrijven werken vaak samen met grotere farmaceutische bedrijven om AI-expertise en computationele platforms aan te bieden ter verbetering van traditionele geneesmiddelenontdekkingsworkflows.
Strategische partnerschappen en licentieovereenkomsten zijn gebruikelijk, aangezien gevestigde spelers proberen toegang te krijgen tot geavanceerde data-gedreven technologieën die door kleinere bedrijven zijn ontwikkeld. Zo heeft Eli Lilly samengewerkt met AbCellera voor snelle antilichaamontdekking, terwijl GSK samenwerkt met Exscientia om AI toe te passen in therapeutisch ontwerp.
Over het geheel genomen wordt het concurrentielandschap in 2025 gekenmerkt door een convergentie van farmaceutische expertise, computationele innovatie en samenwerkingmodellen, waardoor data-gedreven antilichaamtherapeutica zich positioneren als een belangrijk groeigebied in de biofarmaceutische industrie.
Marktomvang, Groei Voorspellingen & CAGR Analyse (2025–2030)
De wereldwijde markt voor data-gedreven antilichaamtherapeutica staat in de periode van 2025 tot 2030 voor robuuste uitbreiding, ondersteund door vooruitgangen in kunstmatige intelligentie (AI), machine learning en high-throughput screeningtechnologieën. In 2025 wordt de marktomvang geschat op ongeveer USD 6,2 miljard, met prognoses die wijzen op een samengestelde jaarlijkse groei (CAGR) van 18,7% tot 2030, mogelijk meer dan USD 14,6 miljard aan het einde van de voorspellingsperiode. Deze groeitrend wordt gedreven door de toenemende adoptie van computationele platforms voor antilichaamontdekking, optimalisatie en ontwikkeling, die de tijdlijnen en kosten in vergelijking met traditionele methoden aanzienlijk verminderen.
Belangrijke marktdrivers zijn onder andere de stijgende prevalentie van chronische ziekten, zoals kanker en auto-immuunziekten, en de dringende behoefte aan meer gerichte en effectieve biologisch therapieën. Farmaceutische en biotechnologiebedrijven maken steeds meer gebruik van data-gedreven benaderingen om nieuwe antilichaam kandidaten te identificeren, hun effectiviteit te voorspellen en off-target effecten te minimaliseren. De integratie van multi-omics gegevens, structurele bio-informatica en real-world evidence versnelt de innovatiesnelheid in deze sector verder.
Noord-Amerika zal naar verwachting zijn dominantie in de data-gedreven antilichaamtherapeutica markt behouden, goed voor meer dan 45% van de wereldwijde omzet in 2025, dankzij de aanwezigheid van toonaangevende biofarmaceutische bedrijven, een geavanceerde gezondheidszorginfrastructuur en aanzienlijke investeringen in AI-gestuurde geneesmiddelenontdekking. Europa en Azië-Pacific zien ook snelle groei, gestimuleerd door uitbreidende R&D-activiteiten en ondersteunende regelgevende kaders.
Strategische samenwerking tussen technologieproviders en farmaceutische bedrijven is een opvallende trend, waarbij bedrijven zoals AbCellera, Exscientia en Insitro vooroplopen in de integratie van AI in antilichaamontwikkelingspijplijnen. Deze partnerschappen zullen naar verwachting de marktgroei verder stimuleren door de efficiëntie en succeskansen van de ontdekking en ontwikkeling van antilichaamtherapeutica te verbeteren.
Volgens recente analyses van Grand View Research en Fortune Business Insights weerspiegelt de dubbelcijferige CAGR van de markt zowel de toenemende vraag naar precisiegeneeskunde als de rijpheid van data-gedreven platforms. Aangezien regelgevende instanties, zoals de U.S. Food and Drug Administration (FDA), blijven zorgen voor richtlijnen voor het gebruik van AI in geneesmiddelenontwikkeling, wordt verwacht dat de adoptie van data-gedreven antilichaamtherapeutica zal versnellen, het concurrentielandschap zal hervormen en nieuwe kansen voor innovatie en groei zal bieden.
Regionale Markt Analyse & Opkomende Hotspots
Het regionale marktlacune voor data-gedreven antilichaamtherapeutica in 2025 wordt gekenmerkt door dynamische groei, met Noord-Amerika, Europa en Azië-Pacific die opkomen als belangrijke centra voor innovatie en commercialisatie. De adoptie van kunstmatige intelligentie (AI), machine learning (ML) en big data-analyse in antilichaamontdekking en -ontwikkeling stimuleert regionale differentiatie, waarbij elke markt unieke sterktes en groeitrajecten vertoont.
Noord-Amerika blijft wereldwijd de leiding behouden, ondersteunt door een robuuste R&D-infrastructuur, aanzienlijke investeringen vanuit zowel de publieke als private sector, en een hoge concentratie van biotechbedrijven. De Verenigde Staten profiteren met name van de aanwezigheid van grote farmaceutische bedrijven en AI-gestuurde biotech-startups, evenals ondersteunende regelgevende kaders die digitale innovatie in geneesmiddelenontwikkeling aanmoedigen. Volgens Grand View Research vertegenwoordigde Noord-Amerika in 2024 meer dan 40% van de wereldwijde markt voor antilichaamtherapeutica, waarbij data-gedreven benaderingen de productiviteit van de pijplijn en de succeskansen bij klinische proeven versnellen.
Europa is snel aan het vooruitgang boeken, met landen zoals Duitsland, het VK en Zwitserland die fors investeren in digitale gezondheid en precisiegeneeskunde. De openheid van het Europees Geneesmiddelenagentschap (EMA) voor adaptieve proefontwerpen en real-world evidence bevordert een gunstig klimaat voor data-gedreven antilichaamtherapeutica. Samenwerkingsinitiatieven, zoals het Innovative Medicines Initiative (IMI), stimuleren verder grensoverschrijdend onderzoek en AI-integratie. Frost & Sullivan benadrukt dat Europese biotech bedrijven steeds vaker gebruik maken van AI-platformen om de selectie van antilichaam kandidaten te optimaliseren en de tijd tot markt te verkorten.
Azië-Pacific komt op als een hotspot, met name China, Japan en Zuid-Korea. De door de overheid geleide investeringen van China in AI en biopharma, samen met een snel uitbreidend talentenbestand, stimuleren de capaciteiten van de regio in data-gedreven geneesmiddelenontdekking. De Chinese markt ervaart een hausse aan partnerschappen tussen binnenlandse biotechbedrijven en wereldwijde technologieproviders, zoals opgemerkt door McKinsey & Company. Japan’s focus op digitale gezondheid en Zuid-Korea’s sterke IT-infrastructuur dragen ook bij aan regionale dynamiek.
- Opkomende Hotspots: Singapore en India winnen terrein als innovatiecentra, aangedreven door overheidsprikkels, gekwalificeerde arbeidskrachten en groeiende investeringen in healthtech-startups.
- Belangrijke Trends: Grensoverschrijdende samenwerkingen, regelgevende harmonisatie, en de integratie van real-world data versnellen de adoptie van data-gedreven antilichaamtherapeutica in verschillende regio’s.
Uitdagingen, Risico’s en Markttoegang Barrières
De data-gedreven antilichaamtherapeutica markt in 2025 staat voor een complexe landschap van uitdagingen, risico’s en toetredingsbarrières die een aanzienlijke impact kunnen hebben op nieuwe en bestaande spelers. Een van de belangrijkste uitdagingen is de integratie en harmonisatie van enorme, heterogene biologische datasets. De ontdekking en optimalisatie van antilichamen is steeds meer afhankelijk van high-throughput sequencing, structurele bio-informatica en machine learning-algoritmen, maar het gebrek aan gestandaardiseerde dataformaten en interoperabiliteit tussen platforms kan een efficiënte gegevensutilisatie en modeltraining belemmeren. Deze fragmentatie bemoeilijkt de ontwikkeling van robuuste, generaliseerbare AI-modellen voor antilichaamontwerp en screening.
Regelgevende onzekerheid is een andere belangrijke barrière. Hoewel instanties zoals de U.S. Food and Drug Administration en European Medicines Agency zijn begonnen met het uitgeven van richtlijnen over AI/ML in geneesmiddelenontwikkeling, blijven de kaders voor data-gedreven biologica nog in de kinderschoenen staan. Bedrijven moeten navigeren door evoluerende vereisten voor dataprovenances, algoritme transparantie en validatie, wat de productontwikkeling- en goedkeuringstijden kan vertragen. De behoefte aan uitlegbaar AI in klinische besluitvorming bemoeilijkt verder regelgevende indieningen, aangezien black-box-modellen mogelijk niet voldoen aan de scrutinies die vereist zijn voor veiligheids- en werkzaamheidsevaluaties.
Intellectuele eigendoms (IP) bescherming vormt extra risico’s. De kruising van software, algoritmen en biologica creëert ambiguïteit in patentgeschiktheid en vrijheid-om-te-werken analyses. Zoals benadrukt door World Intellectual Property Organization, kunnen geschillen over gegevensbezit, eigendoms algoritmen en antilichaamsequenties leiden tot kostbare rechtszaken en investeringen afschrikken. Bovendien verhoogt de snelle innovatietempo het risico van IP-obsolescentie, aangezien nieuwe computationele methoden snel bestaande benaderingen kunnen vervangen.
Marktoegangbarrières worden ook gevormd door de hoge kapitaalvereisten voor zowel computationele infrastructuur als wet-lab validatie. Leidende bedrijven zoals AbCellera en Adimab hebben geïntegreerde platforms en uitgebreide eigen datasets opgebouwd, wat vormt aanzienlijke concurrentiële forten. Nieuwe toetreders moeten flink investeren in gegevensverwerving, cloud computing en experimentele validatie om een vergelijkbare prestaties en geloofwaardigheid te behalen. Bovendien is het vaak essentieel om partnerschappen met farmaceutische bedrijven te vormen voor klinische vertaling, maar gevestigde spelers hebben doorgaans gevestigde relaties, waardoor het voor nieuwkomers moeilijk is om samenwerkingen veilig te stellen.
- Gegevensfragmentatie en gebrek aan normen belemmeren de ontwikkeling van AI-modellen.
- Regelgevende kaders voor AI-gedreven biologica zijn nog steeds in ontwikkeling, wat de nalevingsrisico’s verhoogt.
- IP complexiteiten en rechtszaken risico’s ontmoedigen innovatie en investeringen.
- Hoge kapitaal- en gegevensvereisten bevoordelen gevestigde spelers met gevestigde platforms.
- Samenwerkingen met farmaceutische bedrijven zijn cruciaal maar moeilijk voor nieuwe toetreders te beveiligen.
Kansen & Strategische Aanbevelingen
De data-gedreven antilichaamtherapeutica markt in 2025 staat op het punt van significante uitbreiding, aangedreven door vooruitgangen in kunstmatige intelligentie (AI), machine learning (ML) en high-throughput screeningtechnologieën. Deze innovaties maken snellere en nauwkeurigere identificatie en optimalisatie van antilichaam kandidaten mogelijk, waardoor de ontwikkelingstijden en -kosten worden verminderd. Strategische kansen zijn volop aanwezig voor belanghebbenden die deze technologieën benutten om onbenoembare medische behoeften aan te pakken, met name in oncologie, auto-immuunziekten en infectieziekten.
Een belangrijke kans ligt in de integratie van multi-omics gegevens (genomica, proteomica, transcriptomica) met AI-platforms om nieuwe antilichaamdoelen te onthullen en therapeutische effectiviteit te voorspellen. Bedrijven die investeren in robuuste data-infrastructuur en partnerschappen met bioinformatica bedrijven kunnen een concurrentievoordeel behalen door de ontdekking naar kliniek pijplijn te versnellen. Partnerschappen tussen farmaceutische giganten en AI-gedreven biotech startups hebben al succes aangetoond bij het identificeren van first-in-class antilichaam kandidaten met verbeterde specificiteit en verminderde immunogeniciteit (Roche, Sanofi).
Een andere strategische aanbeveling is om de ontwikkeling van bispecifieke en multispecifieke antilichamen te prioriteren, die steeds haalbaarder zijn dankzij computationele modellering en in silico screening. Deze next-generation therapieën bieden verbeterde effectiviteit door gelijktijdig meerdere ziektepaden aan te pakken, een trend die wordt ondersteund door recente regelgevende goedkeuringen en sterke klinische proefpijplijnen (U.S. Food and Drug Administration).
Marktoetreders moeten ook overwegen te investeren in eigen gegevensactiva en real-world evidence (RWE) platforms. Door patiëntgegevens uit elektronische gezondheidsdossiers en klinische registraties te benutten, kunnen bedrijven de patiënt stratificatie verfijnen, het proefontwerp optimaliseren en waarde aantonen aan betalende instanties en regelgevers. Strategische allianties met zorgverleners en gegevensaggregators zullen hierin cruciaal zijn (IQVIA).
- Breid AI/ML-capaciteiten uit voor antilichaamontdekking en optimalisatie.
- Voer partnerschappen met bioinformatica en data-analysebedrijven.
- Investeer in multi-omics integratie en RWE platforms.
- Prioriteer de ontwikkeling van bispecifieke/multispecifieke antilichamen.
- Ga vroegtijdig in gesprek met regelgevende instanties om afstemming op data-gedreven benaderingen te waarborgen.
Samenvattend, de convergentie van datawetenschap en antilichaamengineering verandert het concurrentielandschap. Bedrijven die proactief data-gedreven strategieën aannemen, investeren in digitale infrastructuur en samenwerkende innovatie nastreven, zullen het best gepositioneerd zijn om opkomende kansen in de antilichaamtherapeutica markt van 2025 vast te leggen.
Toekomstige Perspectieven: Innovatie, Investering en Marktontwikkeling
De toekomstgerichte kijk op data-gedreven antilichaamtherapeutica in 2025 wordt gekenmerkt door snelle innovatie, robuuste investeringen en aanzienlijke marktontwikkeling. De integratie van kunstmatige intelligentie (AI), machine learning (ML) en geavanceerde bio-informatica versnelt de ontdekking en optimalisatie van antilichaam kandidaten, verkort de ontwikkelingstijden en verhoogt de kans op klinisch succes. Bedrijven maken gebruik van grootschalige datasets, waaronder genomica, proteomica en real-world evidence, om nieuwe doelen te identificeren en antilichamen te engineerem met verbeterde specificiteit, effectiviteit en veiligheidsprofielen.
Investeringen in deze sector stijgen, met durfkapitaal en strategische partnerschappen die zowel gevestigde biofarmaceutische bedrijven als opkomende biotech startups voeden. In 2023 overschreed de wereldwijde financiering voor AI-gedreven geneesmiddelenontdekking $2,7 miljard, een trend die naar verwachting zal aanhouden naarmate investeerders de transformerende potentie van data-gedreven benaderingen in antilichaamtherapeutica erkennen (CB Insights). Grote farmaceutische bedrijven zoals Roche, Novartis en Sanofi breiden hun digitale capaciteiten uit door middel van overnames en samenwerkingen met AI-gericht bedrijven, met als doel R&D-pijplijnen te stroomlijnen en innovatieve therapieën sneller op de markt te brengen.
Als het gaat om innovatie, stelt de adoptie van deep learning-algoritmen en generatieve AI-modellen in staat om in silico antilichamen te ontwerpen met op maat gemaakte eigenschappen, zoals verbeterde bindingsaffiniteit en verminderde immunogeniciteit. Platforms zoals AbCellera en Insitro staan aan de voorhoede en maken gebruik van high-throughput screening en computationele modellering om de selectie en optimalisatie van kandidaten te versnellen. Bovendien vergemakkelijkt de convergentie van multi-omics gegevens en cloudgebaseerde analyses een meer holistisch begrip van ziektemechanismen, ter ondersteuning van de ontwikkeling van next-generation antilichaamtherapeutica voor complexe en zeldzame ziekten (Frost & Sullivan).
- Marktevolutie zal naar verwachting een verschuiving zien naar gepersonaliseerde en combinatietherapieën met antilichamen, gedreven door data-inzichten in patiëntsubpopulaties en ziekteheterogeniteit.
- Regelgevende instanties, waaronder de U.S. Food and Drug Administration (FDA) en European Medicines Agency (EMA), werken aan het bijwerken van kaders om AI-gestuurde geneesmiddelenontwikkeling te accommoderen, en bevorderen zo een gunstiger klimaat voor innovatie.
- Tegen 2025 zal de wereldwijde markt voor antilichaamtherapeutica naar verwachting $300 miljard overschrijden, waarbij data-gedreven benaderingen een toenemend aandeel van de nieuwe goedkeuringen en pijplijnactiva vertegenwoordigen (Evaluate Ltd.).
Samenvattend, 2025 zal een bepalend jaar zijn voor data-gedreven antilichaamtherapeutica, aangezien technologische vooruitgang, toegenomen investeringen en evoluerende regelgevende landschappen samenkomen om de markt opnieuw vorm te geven en nieuwe therapeutische mogelijkheden te ontsluiten.
Bronnen & Referenties
- 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
