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										 세계의 AI 제로프로텍터 창제 시장 예측(-2032년) : 치료 영역별, 기술별, 용도별, 최종사용자별, 지역별 세계 분석AI Geroprotector Discovery Market Forecasts to 2032 - Global Analysis By Therapeutic Area, Technology, Application, End User and By Geography | ||||||
Stratistics MRC에 따르면 세계의 AI 제로프로텍터 창제 시장은 2025년에 3억 1,600만 달러에 달하며, 예측 기간 중 CAGR 26.4%로 성장하며, 2032년까지는 16억 2,800만 달러에 달할 것으로 예측됩니다.
AI 노화방지제 개발은 노화와 관련된 과정을 지연, 예방, 역행시킬 수 있는 화합물이나 개입을 식별, 선별, 최적화하기 위해 인공지능과 머신러닝을 적용하는 것을 말합니다. AI는 방대한 생물학적 데이터세트를 분석하여 노화 예방 가능성을 빠르게 예측하고, 의약품 개발의 시행착오를 줄이고, 노화 메커니즘의 정밀한 표적화를 가속화할 수 있습니다.
세계 고령화 인구 증가
세계 노인 인구 증가는 AI 노화방지제 시장의 주요 촉진요인입니다. 이 인구 집단은 노화 관련 질환의 유병률이 증가하면서 노화의 생물학적 메커니즘을 표적으로 하는 혁신적인 치료법에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 또한 이러한 인구 통계학적 변화는 의료 시스템에 큰 부담을 주며, 효과적이고 예방적인 노화 방지 솔루션에 대한 긴급한 요구가 발생하고 있습니다. 결과적으로, 고령화 인구 증가는 건강 수명을 연장하고 노화와 관련된 질병에 따른 경제적 부담을 줄일 수 있는 AI 기반 제로프로텍터의 발견에 대한 투자와 연구를 직접적으로 촉진할 것입니다.
기술 인프라를 위한 높은 초기 자본 투자 비용
신약개발을 위한 AI 알고리즘 개발 및 적용을 위해서는 고성능 컴퓨팅(HPC) 시스템, 방대한 데이터 스토리지 솔루션, 전용 소프트웨어에 대한 접근이 필요하며, 이 모든 것은 엄청난 비용이 소요됩니다. 데이터 사이언스자, 계산 생물학자, AI 전문가로 구성된 고도로 숙련된 인력의 채택은 운영 비용을 더욱 증가시킵니다. 이러한 높은 경제적 장벽은 자금력이 있는 기존 기업 시장 진입을 효과적으로 강화하고 중소기업의 진입을 제한하여 혁신을 저해할 수 있습니다.
개인 맞춤형 노화 예방 요법 개발
AI 알고리즘을 활용하여 멀티오믹스 데이터, 생활습관 요인, 임상 기록을 분석하여 환자별 노화 바이오마커를 식별하고, 잠재적인 노화 방지제에 대한 개인의 반응을 예측할 수 있습니다. 이 기능을 통해 효능을 극대화하고 부작용을 최소화하는 고도로 맞춤화된 치료 요법을 쉽게 개발할 수 있습니다. 또한 이러한 개별화 접근법은 임상시험에서 환자 집단을 세분화하여 시험 설계를 강화하고, 새로운 표적 노화 방지 화합물의 승인으로 가는 길을 앞당길 수 있습니다.
블랙박스 문제와 AI 예측의 해석 가능성
AI 시스템이 근본적인 생물학적 근거에 대한 명확하고 해석 가능한 인사이트를 제공하지 않고 잠재적인 노화 방지제 후보를 생성하는 경우, 이는 심각한 장애물이 될 수 있습니다. FDA나 EMA와 같은 규제기관은 의약품의 작용 메커니즘에 대한 종합적인 이해를 통해 허가를 요구하고 있습니다. 이러한 불투명성은 임상의와 연구자들의 신뢰를 떨어뜨리고, 임상 적용을 지연시키며, AI 기반 발견이 주류 치료제 개발 파이프라인에 광범위하게 통합되는 것을 제한할 수 있습니다.
COVID-19 팬데믹은 AI 젤로프로텍터 제작 시장에 이중으로 영향을 미쳤습니다. 초기에는 연구 활동과 공급망에 혼란을 일으켜 비 COVID 관련 프로젝트에 일시적인 지연을 초래했습니다. 그러나 이후 신속한 신약 개발 및 재사용에 있으며, 고급 컴퓨팅 접근법의 중요한 역할을 강조함으로써 중요한 촉진제 역할을 했습니다. 이번 팬데믹은 신종 병원균에 대한 노인 인구의 취약성을 부각시켰고, 건강수명 연장에 대한 연구의 중요성을 강화했습니다. 그 결과, AI를 활용한 바이오테크 플랫폼에 대한 투자자들의 관심과 자금이 증가했고, 궁극적으로 시장 성장에 장기적으로 긍정적인 영향을 미쳤습니다.
예측 기간 중 머신러닝(ML) 분야가 가장 큰 성장세를 보일 것으로 예측됩니다.
머신러닝(ML) 부문은 방대한 생물학적 데이터세트에서 복잡하고 비선형적인 패턴을 식별하는 데 있으며, 타의 추종을 불허하는 숙련도를 가지고 있으므로 예측 기간 중 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. ML 알고리즘, 특히 딥러닝 네트워크는 하이스루풋 스크리닝 데이터, 유전체 시퀀싱, 단백질체학 프로파일을 처리하고, 신규 분자의 생식 보호 효과와 독성을 예측하는 데 매우 능숙합니다. 새로운 데이터로부터 지속적으로 학습하고 개선할 수 있는 능력은 타겟 식별, 리드 최적화, 바이오마커 탐색에 필수적인 요소입니다. 이러한 범용성과 다른 신약개발 분야에서 입증된 효과로 인해 ML은 가장 큰 부문으로서의 입지를 굳건히 하고 있습니다.
예측 기간 중 암 분야가 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예측됩니다.
예측 기간 중 노화와 발암이 밀접하게 연관되어 있으므로 암 분야가 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예측됩니다. 노화는 암의 주요 위험 요소이며, 세포 손상과 노화의 축적은 종양 형성을 위한 관대한 환경을 조성하기 때문입니다. 대부분의 노화방지제는 전악화된 노화세포를 선택적으로 제거함으로써 강력한 항암작용을 나타냅니다. 고령화 사회의 높은 암 발병률은 기본적인 노화 과정과 암 발생을 동시에 표적으로 삼을 수 있는 AI가 발견한 치료제에 대해 명확한 임상적 경로와 상당한 대응 가능한 시장을 제시하고 있으며, 이는 이 부문의 성장을 가속하고 있습니다.
예측 기간 중 북미가 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상되는데, 이는 주요 제약사 및 생명공학 기업, 세계 최고 수준의 학술연구 기관, 탄탄한 벤처 캐피탈 생태계가 시너지 효과를 발휘하고 있기 때문입니다. 또한 특히 AI 기반 의약품 개발 툴에 점점 더 개방적인 미국 FDA의 지원적인 규제 프레임워크가 시장 개발을 촉진하고 있습니다. 이 지역의 높은 의료 인프라와 높은 의료비는 최첨단 AI 기술 채택을 더욱 용이하게 하고, AI 젤로프로텍터 개발의 선두주자로서의 입지를 확고히 하고 있습니다.
예측 기간 중 아시아태평양은 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예측됩니다. 이는 생명공학 및 제약 부문의 대폭적인 확장, 헬스케어 분야에서 AI 혁신을 촉진하기 위한 정부 구상 증가, 일본 및 중국과 같은 국가의 급속한 고령화 등에 의해 촉진될 것입니다. 또한 노화 관련 질환의 유병률 증가로 인해 효과적인 노인 치료 개입이 시급히 요구되고 있습니다. AI 스타트업에 대한 투자 증가, 지역 및 세계 기업 간의 전략적 파트너십 구축은 이 지역 시장의 가속적 확장을 촉진하는 주요 요인입니다.
According to Stratistics MRC, the Global AI Geroprotector Discovery Market is accounted for $316 million in 2025 and is expected to reach $1628 million by 2032 growing at a CAGR of 26.4% during the forecast period. AI Geroprotector Discovery refers to the application of artificial intelligence and machine learning to identify, screen, and optimize compounds or interventions that can slow, prevent, or reverse aging-related processes. By analyzing vast biological datasets, AI enables faster prediction of geroprotective potential, reduces trial-and-error in drug development, and accelerates precision targeting of aging mechanisms.
Rising global aging population
The escalating global geriatric demographic is a primary driver for the AI geroprotector discovery market. This population cohort exhibits a heightened prevalence of age-related disorders, thereby amplifying the demand for innovative therapeutic interventions that target the biological mechanisms of aging. Additionally, this demographic shift imposes a significant strain on healthcare systems, creating an urgent need for efficacious and preventative anti-aging solutions. Consequently, the rising aging population directly fuels investment and research into AI-driven discovery of geroprotectors, which promise to extend healthspan and mitigate the economic burden associated with age-related morbidity.
High initial capital investment for technology infrastructure
The development and application of AI algorithms for drug discovery necessitate access to high-performance computing (HPC) systems, vast data storage solutions, and specialized software, all of which entail exorbitant costs. The recruitment of a highly skilled workforce comprising data scientists, computational biologists, and AI specialists further escalates operational expenditures. This high financial barrier effectively consolidates market presence among well-funded established players and constrains the participation of small and medium-sized enterprises (SMEs), potentially stifling innovation.
Development of personalized geroprotective regimens
AI algorithms can be leveraged to analyze multi-omics data, lifestyle factors, and clinical histories to identify patient-specific aging biomarkers and predict individual responses to potential geroprotectors. This capability facilitates the development of highly tailored therapeutic regimens that maximize efficacy and minimize adverse effects. Furthermore, this personalized approach allows for the stratification of patient populations in clinical trials, enhancing trial design and accelerating the path to regulatory approval for novel, targeted anti-aging compounds.
The "Black Box" problem and interpretability of AI predictions
When AI systems generate a potential geroprotector candidate without providing clear, interpretable insights into the underlying biological rationale, it creates significant hurdles. Regulatory bodies like the FDA and EMA require a comprehensive understanding of a drug's mechanism of action for approval. This opacity can erode trust among clinicians and researchers, potentially delaying clinical translation and limiting the widespread integration of AI-derived discoveries into mainstream therapeutic development pipelines.
The COVID-19 pandemic had a dual impact on the AI geroprotector discovery market. Initially, it disrupted research activities and supply chains, causing temporary delays in non-COVID-related projects. However, it subsequently acted as a significant accelerator by underscoring the critical role of advanced computational approaches in rapid drug discovery and repurposing. The pandemic highlighted the vulnerabilities of the elderly population to novel pathogens, thereby reinforcing the importance of research into healthspan extension. This led to increased investor interest and funding directed towards AI-powered biotechnology platforms, ultimately netting a positive long-term effect on market growth.
The machine learning (ML) segment is expected to be the largest during the forecast period
The machine learning (ML) segment is expected to account for the largest market share during the forecast period due to its unparalleled proficiency in identifying complex, non-linear patterns within vast biological datasets. ML algorithms, particularly deep learning networks, are exceptionally adept at processing high-throughput screening data, genomic sequences, and proteomic profiles to predict the geroprotective efficacy and toxicity of novel molecules. Their ability to continuously learn and improve from new data makes them indispensable for target identification, lead optimization, and biomarker discovery. This versatility and proven effectiveness in other drug discovery domains solidify ML's position as the largest segment.
The oncology segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the oncology segment is predicted to witness the highest growth rate, driven by the profound intersection between aging and carcinogenesis. Aging is a primary risk factor for cancer, as the accumulation of cellular damage and senescence creates a permissive environment for tumorigenesis. Many geroprotectors, such as senolytics, exhibit strong anti-cancer potential by selectively eliminating premalignant senescent cells. The high incidence of cancer within the aging population presents a clear clinical pathway and a substantial addressable market for AI-discovered therapies that can simultaneously target fundamental aging processes and oncogenesis, which is fueling the segment growth.
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share, attributed to its synergistic confluence of leading pharmaceutical and biotechnology companies, world-class academic research institutions, and a robust venture capital ecosystem. Moreover, the presence of a supportive regulatory framework, particularly from the U.S. FDA, which is increasingly open to AI-derived drug development tools, facilitates market growth. The region's advanced healthcare infrastructure and high healthcare expenditure further enable the adoption of cutting-edge AI technologies, consolidating its position as the frontrunner in the AI geroprotector discovery landscape.
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR, fueled by a significant expansion in its biotechnology and pharmaceutical sectors, increasing government initiatives aimed at fostering AI innovation in healthcare, and a rapidly aging population in countries like Japan and China. Additionally, the rising prevalence of age-related diseases is creating an urgent need for effective gerotherapeutic interventions. The growing investment in AI startups and the establishment of strategic partnerships between regional and global players are key factors catalyzing the market's accelerated expansion in this region.
Key players in the market
Some of the key players in AI Geroprotector Discovery Market include Insilico Medicine, Deep Longevity, Juvenescence, BioAge Labs, Calico, Recursion Pharmaceuticals, BenevolentAI, Xaira Therapeutics, Arda Therapeutics, InVivo Biosystems, Gero, Helix, Valo Health, Exscientia, Atomwise and BERG.
In June 2025, BioAge has launched an initiative to analyze over 17,000 samples from the HUNT Biobank in Norway to accelerate discovery of drug targets targeting the biology of aging. This molecular profiling is expected to expand insights and identify novel therapeutic targets for aging-related diseases.
In April 2024, AI-based drug developer Xaira Therapeutics has been launched with more than $1 billion in capital and a self-described ambitious commitment to transform drug discovery and development by creating new and more effective treatments faster.