预见2023：《2023年全球药物3D打印行业全景图谱》(附市场规模、竞争格局和发展前景等)

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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