预见2023:2023年中国药物3D打印行业市场规模、竞争格局及发展前景分析 未来市场规模有望突破2亿美元
本文核心数据:市场规模及预测;行业需求空间等
行业概况
1、定义
3D打印技术也称为增材制造技术,是在计算机程序控制下,根据物体的三维立体数字模型,将金属、高分子、黏液等可黏合材料通过“分层打印,逐层叠加”的方式直接制造出三维实体。与传统制造技术相比,3D打印能够减少复杂的工艺流程,以较高的生产效率制造出具有特殊外型或复杂内部结构的物体。3D打印在复杂物件设计制造方面具有成本和效率的优势,近年来在机械制造、航空航天、建筑、医疗等领域应用逐渐广泛。
将3D打印技术应用于制药过程的行业为药物3D打印行业。将3D打印技术应用于制药行业,能够使得设计、制造和使用药物的方式产生革命性转变。
2、产业链剖析:主要用于固体制剂药物制造
药物3D打印行业需要原料、设备及耗材、技术等作支撑,包括早期概念研究、技术开发、产品开发及商业化三个阶段,多应用于固体制剂领域,包括以片剂、胶囊剂为主的口服固体制剂,以及植入剂、贴剂、栓剂等非口服固体制剂。据此,药物3D打印产业上游包括原材料、设备及零部件、技术支持;产业中游为将3D打印技术应用在药物设计、开发商业化中的行业;产业下游为有批量快速生产需求或个性化需求的固体制剂制药企业。
行业发展历程:行业处于快速发展期
3D打印技术的核心思想最早起源于19世纪末的照相雕塑技术和地貌成形技术。而直到1996年,MIT的Michael J.Cima教授首次报道了粉末粘结3D打印技术可应用于制药、全球第一家药物3D打印公司Therics在美国成立,药物3D打印行业才由此起步。目前,药物3D打印行业历经了20多年的发展,已经进入快速发展期。
行业政策背景:FDA积极支持审评,CDA表示认可和关注
政策的鼓励和支持推动了药物3D打印行业的发展,下图梳理了中美两国在药物3D打印领域相关的政策。从政策角度来看,对于药物3D打印行业,美国FDA对其审评保持开放与欢迎的积极态度;中国CDE对于3D打印技术在制药行业应用表示认可与关注,并有意愿积极推进现代化连续制造。
行业发展现状
1、行业供给集中
药物3D打印作为新兴行业,因为准入的高门槛、技术和法规的高壁垒,很难出现许多公司一同涌入的现象。目前,全球仅有约五十余家企业和机构先后进入药物3D打印这一领域,包括数十家跨国药企。
从阶段来看,药物3D打印按照技术成熟度可划分为三个阶段,早期概念研究、技术开发、产品开发及商业化,药物3D打印商业化发展方向主要为规模化生产与个性化制药。作为新兴技术,药物3D打印行业内大多数公司和研究机构处于早期概念研究阶段,将3D打印技术应用到药物产品开发及商业化阶段的企业不到十家。总体来看,行业主体数量少,供给较为集中。
2、行业需求空间大
药物3D打印技术作为一种新兴技术,一般应用于固体制剂大批量生产或个性化需求的场景。相较于传统制造的固体制剂,3D打印药物能够更精确的控制药物释放,以达到提高药物疗效、减轻药物副作用、降低给药频次的目的。
从全球小分子药物市场规模来看,2016-2022年,全球小分子药物市场规模呈波动增长趋势。2022年,全球小分子药物市场规模接近11000亿美元,较2021年同比增长3.9%。
行业竞争格局
1、企业竞争:市场主体少,市场集中度高
全球药物3D打印代表性企业分为规模化生产、个性化制药、早期概念研究与技术开发三个竞争派系。其中,规模化生产代表性企业包括司美国Aprecia、美国默沙东、中国三迭纪、德国默克;个性化制药代表性企业包括FabRx、Multiply Labs、DiHeSy、阿斯利康、研究机构TNO;概念研究与技术开发代表性组织包括密西西比大学、拜耳、中央兰开夏大学。其中,美国Aprecia和中国三迭纪是目前全球开始探索药物3D打印审评通路并沿着商业化发展的唯二企业,因此行业市场集中度较高。
2、区域格局:欧洲、美国、中国有优势
目前,全球药物3D打印活跃的研究机构和公司主要分布在欧洲、美国和中国。其中,美国的规模化生产机构最多;欧洲的个性化制药机构最多。
行业发展前景及趋势预测
1、2028年市场规模将突破2亿美元
2022年,全球全球3D打印药品的市场规模达到8624万美元。未来,随着更多3D打印药物的商业化,将为患者提供更好的用药选择,在以小分子为主的固体制剂市场中加速拓展及应用。预计2023-2028年,市场的复合年增长率将达到15.3%,到2028年行业市场规模将突破2亿美元。
2、药物3D打印将推动制药智能化
药物3D打印的出现构建了数字化制药的基础:在药物开发方面提升了开发效率及成功率;在药物制造方面,可以实现快速批量生产和个性化生产;在药物应用方面,可以实现药物时间、用量及用药部位的精准控制。未来,在其与大数据、人工智能等技术相结合,利用药物在研发和生产过程中产生的大量数据反馈和优化整个流程,可进一步实现智能制药。
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