Рынок вычислительной биологии

Размер рынка вычислительной биологии

Объем мирового рынка вычислительной биологии оценивался в 6,06 млрд долларов США в 2023 году и, по прогнозам, вырастет с 7,08 млрд долларов США в 2024 году до 21,05 млрд долларов США к 2031 году, демонстрируя среднегодовой темп роста 16,85% в течение прогнозируемого периода. Мировой рынок быстро расширяется, чему способствуют достижения в области искусственного интеллекта и технологий машинного обучения.

Эти инновации расширяют возможности анализа данных и оптимизируют процессы разработки лекарств. Более того, растущий акцент на персонализированную медицину способствует разработке индивидуальных терапевтических решений, что приводит к увеличению спроса на решения в области вычислительной биологии.

В объем работ в отчет включены решения, предлагаемые такими компаниями, как DNAnexus, Inc., Illumina, Inc., Thermo Fisher Scientific, Inc., Schrodinger, Inc., Compugen, Aganitha AI Inc., Genedata AG, QIAGEN, Simulations. Плюс Fios Genomics и другие.

Рынок вычислительной биологии переживает значительный рост, в первую очередь из-за роста заболеваемости и острой потребности в эффективных методах лечения. Сложность биологических данных требует передовых аналитических инструментов, что побуждает организации здравоохранения вкладывать значительные средства в вычислительные решения.

• По данным Всемирного экономического форума, более 7000 заболеваний в настоящее время не имеют эффективных методов лечения, что подчеркивает значительные пробелы в доступе к здравоохранению и финансировании исследований.
• Всемирная организация здравоохранения указывает, что почти 2 миллиарда человек не имеют доступа к основным лекарствам, что подчеркивает безотлагательность инновационных методов лечения. Более того, высокие затраты на разработку лекарств (от 1,3 до 4 миллиардов долларов США) и длительные сроки — от 10 до 15 лет — подчеркивают растущий спрос на более эффективные подходы.

Кроме того, рост государственных и коммерческих инвестиций в исследования и разработки в области генной инженерии и новых методов лечения повышает спрос на решения в области вычислительной биологии.

• Например, в феврале 2023 года Hexagon Bio привлекла 77,3 миллиона долларов США в рамках финансирования серии B для улучшения своей платформы для малых молекул, полученных из микробного генома, и вычислительной платформы с упором на онкологию и инфекционные заболевания.

Острая потребность в инновационных методах лечения в сочетании со значительными инвестициями в исследования и разработки значительно стимулирует рост рынка.

Вычислительная биология — это междисциплинарная область, которая применяет вычислительные методы и алгоритмы для анализа и интерпретации биологических данных. Он объединяет принципы биологии, информатики, математики и статистики для понимания сложных биологических систем и процессов.

Эта область охватывает различные приложения, включая геномику,протеомикаи системная биология, облегчающая моделирование биологических явлений, прогнозирование молекулярных взаимодействий и идентификацию потенциальных мишеней для лекарств.

Используя большие наборы данных и передовые вычислительные методы, вычислительная биология позволяет исследователям получать значимую информацию, ускорять разработку лекарств и вносить вклад в персонализированную медицину, тем самым улучшая понимание наук о жизни и улучшая результаты в отношении здоровья.

Обзор аналитика

Ожидается, что увеличение финансирования исследований в области вычислительной биологии будет способствовать расширению рынка, способствуя развитию инструментов анализа данных, интеграции искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений. Эта финансовая поддержка улучшает процессы разработки лекарств, ускоряет инновации и способствует глобальному сотрудничеству, тем самым расширяя возможности применения и внедрения решений в области вычислительной биологии.

• В марте 2024 года междисциплинарная исследовательская группа Института Гладстона под руководством старшего исследователя Кэти Поллард, доктора философии, получила финансирование в размере 5 миллионов долларов США в рамках недавно запущенной программы грантов. Эта инициатива была направлена ​​на продвижение открытий рака с использованием вычислительной биологии и искусственного интеллекта.

Кроме того, растущее внедрение технологий секвенирования нового поколения (NGS) вносит значительный вклад в рост рынка вычислительной биологии, особенно в области идентификации человека и судебно-медицинских расследований.

• В январе 2023 года QIAGEN приобрела компанию Verogen, лидера в области применения технологий NGS для идентификации человека (HID) и судебно-медицинских расследований.

Растущая зависимость от передовых инструментов секвенирования нового поколения (NGS) позволяет компаниям достигать большей точности генетического анализа, обеспечивая быструю идентификацию генетических маркеров и вариантов. Эта возможность ускоряет сроки исследований, улучшает процесс принятия решений в области разработки лекарств и персонализированной медицины, а также способствует росту индустрии вычислительной биологии.

Факторы роста рынка вычислительной биологии

Фармацевтические компании все чаще используют вычислительную биологию, чтобы революционизировать процесс открытия лекарств за счет сокращения времени и затрат на разработку, тем самым способствуя росту рынка вычислительной биологии. Передовые инструменты биоинформатики позволяют исследователям анализировать сложные биологические данные, прогнозировать эффективность лекарств и более эффективно выявлять потенциальные побочные эффекты.

• В июне 2023 года Simulations Plus, Inc. приобрела Immunetics, Inc., компанию, специализирующуюся на моделировании онкологических, иммунологических и аутоиммунных заболеваний, чтобы ускорить разработку лекарств в этих быстро развивающихся терапевтических областях.
• В феврале 2024 года QIAGEN представила QIAGEN Biomedical KB-AI, генеративную базу знаний на базе искусственного интеллекта, предназначенную для содействия открытию лекарств в фармацевтическом и биотехнологическом секторах. Эта платформа, созданная на основе обширной коллекции биомедицинской литературы, выявляет причинно-следственные связи между генами, заболеваниями и лекарствами, предоставляя ученым, работающим с данными, и биоинформатикам доступ к более чем 600 миллионам дополнительных биомедицинских взаимосвязей по сравнению с ее более ранней версией QIAGEN Biomedical KB-HD. Этот инструмент способствует более глубокому изучению механизмов заболевания, выявлению потенциальных мишеней для лекарств и изучению возможностей повторного использования существующих лекарств.

Эти технологические достижения способствуют росту рынка, поскольку компании все чаще применяют вычислительные инструменты для удовлетворения растущего спроса на экономически эффективные, основанные на данных решения для инновационных методов лечения.

Рынок вычислительной биологии сталкивается с рядом проблем, включая проблемы конфиденциальности данных, высокие затраты, связанные с передовыми технологиями, и сложность интеграции различных источников биологических данных. Более того, быстрое развитие технологий может опережать существующие нормативные рамки, что приводит к неопределенности для компаний, стремящихся к инновациям.

Эти препятствия могут существенно затруднить развитие и внедрение решений в области вычислительной биологии. Ключевые игроки решают эти проблемы, инвестируя в технологии на базе искусственного интеллекта, которые повышают безопасность данных и оптимизируют интеграцию данных.

Кроме того, они сосредоточены на разработке экономически эффективных решений, которые упрощают процессы и улучшают соответствие меняющимся правилам, создавая более безопасную и эффективную исследовательскую среду. Расставив приоритеты в этих стратегиях, компании смогут лучше ориентироваться в сложностях рынка и способствовать инновациям.

Тенденции отрасли вычислительной биологии

Внедрение искусственного интеллекта и машинного обучения способствует росту рынка вычислительной биологии за счет значительного улучшения анализа сложных наборов биологических данных, таких как геномика и протеомика. Эти передовые технологии позволяют исследователям делать более быстрые и точные прогнозы, сокращая время и затраты, необходимые для открытия лекарств.

• В июне 2024 года ученые из лаборатории Колд-Спринг-Харбор (CSHL) разработали компьютерный инструмент под названием «Суррогатная количественная интерпретация глубоких сетей» (SQUID). Этот инструмент был разработан для улучшения понимания анализа ДНК алгоритмами ИИ. SQUID обеспечивает более надежные прогнозы относительно воздействия генетических модификаций по сравнению с традиционными методами, а также минимизирует шум в данных. Он объединяет более 100 000 уникальных последовательностей ДНК в обширную библиотеку, что делает ее ценным ресурсом для генетического анализа и исследований.

Инструменты искусственного интеллекта повышают точность определения эффективности лекарств и потенциальных побочных эффектов, что приводит к меньшему количеству неудачных клинических испытаний. Более широкое использование этих технологий фармацевтическими и биотехнологическими компаниями, ищущими инновационные, экономически эффективные решения, стимулирует спрос на инструменты вычислительной биологии на базе искусственного интеллекта, что, в свою очередь, способствует прогрессу рынка.

Растущее внедрение облачных вычислений в вычислительную биологию стимулирует рост рынка вычислительной биологии, делая высокопроизводительные вычисления и расширенный анализ данных более доступными и экономически эффективными.

Исследователи и фармацевтические компании теперь могут использовать огромные вычислительные мощности без необходимости дорогостоящей инфраструктуры, тем самым сокращая эксплуатационные расходы и ускоряя сроки исследований. Более того, облачные платформы обеспечивают беспрепятственное сотрудничество между глобальными командами, способствуя инновациям и ускоряя разработку новых лекарств и методов лечения.

• В апреле 2024 года компания Seed Health запустила CODA, платформу вычислительной биологии для обнаружения и разработки прецизионных пробиотиков нового поколения и вмешательств, направленных на микробиом. Набор данных CODA объединяет более трех миллионов фенотипических данных от более чем 13 000 человек за 40 000 совокупных предметных лет. Платформа сочетает анализ микробиома с генетическими, иммунными, метаболомными и протеомными данными для стимулирования передовых исследований в этой области.
• В феврале 2023 года Центр развития передовых вычислений (C-DAC) представил два важных программных инструмента для продвижения исследований в области наук о жизни. Один из этих инструментов, Интегрированная вычислительная среда, служит облачным вычислительным центром геномики, адаптированным для биоинформатики. Он сочетает в себе ICE-cube, выделенную аппаратную инфраструктуру, и ICE-флейки. Это программное обеспечение предназначено для безопасного хранения и анализа геномных данных на уровне от петамасштаба до экзафлопса.

Кроме того, масштабируемость и гибкость облачных решений позволяют компаниям более эффективно управлять растущими объемами данных, тем самым повышая производительность и способствуя расширению рынка.

Анализ сегментации

Глобальный рынок сегментирован по предложениям, конечным пользователям приложений и географическому положению.

Предлагая

В зависимости от предложения рынок подразделяется на программное обеспечение, оборудование и услуги. Сегмент программного обеспечения лидировал на рынке вычислительной биологии в 2023 году, достигнув оценки в 3,03 миллиарда долларов США, в основном из-за растущего спроса на передовые аналитические инструменты, которые улучшают интерпретацию данных и ускоряют получение результатов исследований.

Поскольку исследователям требуются сложные решения для управления огромными объемами биологических данных, программное обеспечение становится решающим фактором для повышения эффективности и точности поиска лекарств.

• В мае 2023 года Genialis запустила Genialis Expressions 3.0, программное решение, ускоряющее открытие клинических и трансляционных биомаркеров. Эта инновационная платформа фокусируется на сложных биологических механизмах, способствуя разработке новых методологий лечения заболеваний.

Ожидается, что продолжающиеся достижения в области программных технологий будут способствовать дальнейшему росту сегмента, поскольку организации активно стремятся использовать основанную на данных информацию для улучшения решений и результатов в сфере здравоохранения.

По применению

В зависимости от применения рынок подразделяется на открытие лекарств и моделирование заболеваний, доклиническую разработку лекарств, клинические испытания, вычислительную геномику, вычислительную протеомику и другие. Сегмент открытия лекарств и моделирования заболеваний занял наибольшую долю рынка - 35,60% в 2023 году.

Открытие лекарств и моделирование заболеваний далее подразделяются на идентификацию целей, проверку целей, обнаружение потенциальных клиентов и оптимизацию потенциальных клиентов. Росту этого сегмента способствует растущая потребность в более быстрых и эффективных методах определения терапевтических целей и моделирования механизмов заболеваний. Фармацевтические компании все чаще применяют передовые вычислительные методы для повышения точности прогнозирования и сокращения времени вывода на рынок новых методов лечения.

• В апреле 2023 года IBM и Moderna совместно использовали генеративный искусственный интеллект и квантовые вычисления для продвижения технологии мРНК, в частности, для открытия и разработки вакцин. Это партнерство подчеркивает инновационные стратегии в этой области, способствуя увеличению инвестиций и интереса к решениям в области вычислительной биологии.

Ожидается, что продолжающаяся интеграция передовых технологий значительно улучшит процессы разработки лекарств и улучшит результаты лечения пациентов, тем самым поддерживая расширение сегмента.

Конечным пользователем

В зависимости от конечного пользователя рынок разделен на фармацевтические и биотехнологические компании, академические и исследовательские учреждения, а также больницы и клиники. Ожидается, что к 2031 году сегмент фармацевтических и биотехнологических компаний получит самый высокий доход в размере 11,04 миллиарда долларов США. Этот рост во многом объясняется растущей потребностью в инновационных стратегиях разработки лекарств и растущей сложностью биологических систем.

Компании в этом секторе все чаще используют инструменты вычислительной биологии для оптимизации процессов исследований и разработок, тем самым повышая эффективность поиска лекарств и персонализированной медицины.

• В феврале 2023 года Accenture объявила о своих инвестициях в Ocean Genomics, биотехнологическую фирму, специализирующуюся на искусственном интеллекте и занимающуюся созданием передовых вычислительных платформ. Это партнерство было направлено на оказание помощи биотехнологическим компаниям в открытии и разработке персонализированных лекарств.

Кроме того, интеграция искусственного интеллекта имашинное обучениеИспользование традиционных методов позволяет быстро анализировать обширные наборы данных, способствуя принятию более эффективных решений. Кроме того, сотрудничество между лидерами отрасли и исследовательскими институтами способствует инновациям.

Например, достижения в области геномных исследований и точной медицины стимулируют инвестиции в решения в области вычислительной биологии. Ожидается, что эти факторы внесут значительный вклад в развитие сегмента в ближайшем будущем.

Региональный анализ рынка вычислительной биологии

В зависимости от региона мировой рынок подразделяется на Северную Америку, Европу, Азиатско-Тихоокеанский регион, Ближний Восток и Африка и Латинскую Америку.

На рынок вычислительной биологии Северной Америки в 2023 году пришлась наибольшая доля дохода — 40,75%, при оценке в 2,47 миллиарда долларов США.  Этот рост поддерживается сильным вниманием к исследованиям и разработкам, а также значительными инвестициями в биотехнологии и фармацевтические инновации. Ведущие исследовательские институты и биотехнологические компании региона способствуют сотрудничеству и ускоряют прогресс в разработке лекарств и персонализированной медицине.

• Например, в апреле 2024 года компания Xaira Therapeutics запустила свою деятельность с выделенным финансированием на сумму более 1 миллиарда долларов США, стремясь совершить революцию в открытии лекарств с помощью искусственного интеллекта. Эти инвестиции подчеркивают приверженность региона улучшению решений в области здравоохранения.

Кроме того, благоприятная нормативно-правовая база и растущее внимание к точной медицине способствуют расширению регионального рынка.

Ожидается, что в течение прогнозируемого периода рынок Азиатско-Тихоокеанского региона будет расти ошеломляющими среднегодовыми темпами в 18,50%. Это заметное расширение обусловлено увеличением инвестиций в исследования и разработки, а также достижениями в области технологий. Такие страны, как Сингапур и Индия, находятся в авангарде этого роста, способствуя инновациям посредством совместных инициатив.

• В июле 2024 года Национальное квантовое управление Сингапура (NQO) подписало Меморандум о взаимопонимании с A*STAR, NUS, NSCC и Quantinuum о доступе к передовым квантовым компьютерам. Это сотрудничество направлено на улучшение приложений квантовых вычислений в вычислительной биологии, развитие гибридных вычислительных решений и развитие местных талантов.
• Кроме того, в ноябре 2023 года Индийский институт науки получил финансирование от Param Hansa Philanthropie на создание Центра компьютерной онкологии, способствующего междисциплинарному сотрудничеству в исследованиях рака.

Подобные инициативы вносят значительный вклад в расширение ландшафта вычислительной биологии в регионе, тем самым стимулируя рост рынка.

Конкурентная среда

Отчет о мировом рынке компьютерной биологии предоставит ценную информацию с акцентом на фрагментированный характер отрасли. Выдающиеся игроки сосредотачивают внимание на нескольких ключевых бизнес-стратегиях, таких как партнерство, слияния и поглощения, инновации продуктов и совместные предприятия, чтобы расширить портфель своих продуктов и увеличить свою долю рынка в различных регионах.

Компании реализуют эффективные стратегические инициативы, такие как расширение услуг, инвестиции в исследования и разработки (НИОКР), создание новых центров предоставления услуг и оптимизация процессов предоставления услуг, которые, вероятно, создадут новые возможности для роста рынка.

Список ключевых компаний на рынке вычислительной биологии

• ДНКанексус, Инк.
• Иллюмина, Инк.
• Термо Фишер Сайентифик, Инк.
• Шредингер, Инк.
• Компуген
• Аганита AI Inc.
• Генедата АГ
• ЦЯГЕН
• Симуляторы Плюс
• Фиос Геномика

Ключевые события в отрасли

• Март 2024 г. (запуск продукта):MiLaboratories, лидер в области программного обеспечения для анализа иммунологических данных, официально запустила Platforma.bio. Эта инновационная платформа вычислительной биологии, основанная на больших языковых моделях искусственного интеллекта, призвана значительно оптимизировать и упростить биологический анализ, делая его более доступным для исследователей различных дисциплин.
• Август 2024 г. (запуск продукта):Исследователи из Университета Южной Калифорнии разработали новую модель искусственного интеллекта, опубликованную в журнале Nature Methods, способную точно предсказывать связывание белка с ДНК с точностью для различных типов белков. Ожидается, что это достижение сократит время, необходимое для разработки новых лекарств и других методов лечения.

Мировой рынок вычислительной биологии сегментирован следующим образом:

Предлагая

• Программное обеспечение
• Аппаратное обеспечение
• Услуги

По применению

• Открытие лекарств и моделирование заболеваний
  • Идентификация цели
  • Целевая проверка
  • Ведущее открытие
  • Оптимизация лидов
• Доклиническая разработка лекарств
  • Фармакокинетика
  • Фармакодинамика
• Клиническое исследование
  • Фаза I
  • Фаза II
  • Фаза III
  • Фаза IV
• Вычислительная геномика
• Вычислительная протеомика
• Другие

Конечным пользователем

• Фармацевтические и биотехнологические компании
• Академические и исследовательские учреждения
• Больницы и клиники

По регионам

• Северная Америка
  • НАС.
  • Канада
  • Мексика
• Европа
  • Франция
  • Великобритания
  • Испания
  • Германия
  • Италия
  • Россия
  • Остальная Европа
• Азиатско-Тихоокеанский регион
  • Китай
  • Япония
  • Индия
  • Южная Корея
  • Остальная часть Азиатско-Тихоокеанского региона
• Ближний Восток и Африка
  • GCC
  • Северная Африка
  • ЮАР
  • Остальная часть Ближнего Востока и Африки
• Латинская Америка
  • Бразилия
  • Аргентина
  • Остальная часть Латинской Америки