Рынок вычислительной биологии

Обзор рынка вычислительной биологии:

Глобальный размер рынка вычислительной биологии был оценен в 6,06 млрд долларов США в 2023 году и, по прогнозам, будет расти с 7,08 млрд долларов США в 2024 году до 21,05 млрд долларов США к 2031 году, демонстрируя среднего на 16,85% в течение прогнозируемого периода. Глобальный рынок быстро расширяется, что подпитывается достижениями в области искусственного интеллекта и технологий машинного обучения.

Эти инновации расширяют возможности анализа данных и оптимизируют процессы обнаружения лекарств. Кроме того, растущий акцент на персонализированной медицине способствует развитию индивидуальных терапевтических решений, что приводит к повышению спроса на вычислительные биологические решения.

Ключевые основные моменты рынка:

• Рыночная стоимость (2023): 6,06 миллиарда долларов США.
• Прогнозируемая стоимость (2031): 21,05 миллиарда долларов США.
• CAGR (2024 - 2031): 16,85%.
• Крупнейший регион: рынок Северной Америки приходится на крупнейшую долю дохода в 40,75% в 2023 году, а оценка 2,47 млрд долларов США - 2,47 млрд долларов.
• Самый быстрорастущий регион (2024-2031): ожидается, что рынок Азиатско-Тихоокеанского региона вырастет в ошеломляющем среднем на 18,50% в течение прогнозируемого периода.
• Ожидается, что сегмент фармацевтических и биотехнологических компаний на рынке получит самый высокий доход в 11,04 млрд долларов США к 2031 году.
• Сегмент «Обнаружение лекарств и моделирование заболеваний» захватил самую большую долю рынка 35,60% в 2023 году.
• Сегмент программного обеспечения привел рынок в 2023 году, достигнув оценки 3,03 млрд долларов США.

В сфере работы в отчете включаются решения, предлагаемые такими компаниями, как Dnanexus, Inc., Illumina, Inc., Thermo Fisher Scientific, Inc., Schrodinger, Inc., Compugen, Aganitha Ai Inc., Genedata AG, Qiagen, Simulation Plus, Fios Genomics и другие.

 

Рынок вычислительной биологии свидетельствует о значительном росте, в первую очередь из -за растущей частоты заболеваний и насущной потребности в эффективном лечении. Сложность биологических данных требует передовых аналитических инструментов, что побуждает организации здравоохранения инвестировать значительные средства в вычислительные решения.

• Согласно Всемирному экономическому форуму, более 7000 заболеваний в настоящее время не имеют эффективных методов лечения, что подчеркивает значительные пробелы в области доступа в здравоохранение и финансирование исследований.
• Всемирная организация здравоохранения показывает, что почти 2 миллиарда человек не имеют доступа к основным лекарствам, что подчеркивает срочность для инновационных методов лечения. Более того, высокие затраты на разработку лекарств, от 1,3 миллиарда долларов США 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 для генной инженерии и новой терапии повышает спрос на вычислительные биологические решения.

• Например, в феврале 2023 года Hexagon Bio собрала 77,3 млн. Долл. США в финансировании серии B, чтобы улучшить свои мелкие молекулы, полученные из микробного генома и платформу вычислительных открытий, сосредоточив внимание на онкологии и инфекционных заболеваниях.

Срочная необходимость инновационных методов лечения в сочетании с существенными инвестициями в исследования и разработки, значительно способствует росту 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, чтобы понять сложные биологические системы и процессы.

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

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

Обзор аналитика

Ожидается, что повышенное финансирование для исследований в области вычислительной биологии будет продвигать расширение рынка за счет облегчения достижений в инструментах анализа данных, интеграции искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислениях. Эта финансовая поддержка улучшает процессы обнаружения наркотиков, ускоряет инновации и способствует глобальному сотрудничеству, тем самым расширяя приложения и принятие решений для вычислительной биологии.

• В марте 2024 года многопрофильная исследовательская группа в Институтах Гладстона, возглавляемая старшим следователем Кэти Поллард, докторская степень, получила 5 миллионов долларов США в виде финансирования в рамках недавно запущенной программы грантов. Эта инициатива была направлена на продвижение открытий рака с использованием вычислительной биологии и искусственного интеллекта.

Кроме того, растущее принятие технологий секвенирования следующего поколения (NGS) значительно способствует росту рынка вычислительной биологии, особенно в идентификации человека и судебных исследованиях.

• В январе 2023 года Qiagen приобрел Verogen, лидера в области применения технологий NGS для идентификации человека (HID) и судебных исследований.

Растущая зависимость от продвинутых инструментов секвенирования последовательности следующего поколения (NGS) позволяет компаниям достигать большей точности в генетическом анализе, что позволяет быстро идентифицировать генетические маркеры и варианты.

Эта способность ускоряет сроки исследования, улучшает принятие решений в области разработки лекарств и персонализированной медицины и подпитывает рост вычислительной биологической промышленности.

Факторы роста рынка вычислительной биологии

Фармацевтические компании все чаще используют вычислительную биологию, чтобы революционизировать процесс обнаружения лекарств, сокращая время и затраты на разработку, тем самым увеличивая рост рынка.

Усовершенствованные биоинформатические инструменты позволяют исследователям анализировать сложные биологические данные, прогнозировать эффективность лекарственного средства и более эффективно выявлять потенциальные побочные эффекты.

• В июне 2023 года Simulation Plus, Inc. приобрела Immunetrics, Inc., компанию, специализирующуюся на моделировании и моделировании для онкологии, иммунологии и аутоиммунных заболеваний, для улучшения разработки лекарств в этих быстро растущих терапевтических областях.
• В феврале 2024 года Qiagen представил Qiagen Biomedical KB-AI, генеративную базу знаний с AI, предназначенным для продвижения обнаружения лекарств в фармацевтических и биотехнологических секторах. Эта платформа, основанная на обширной коллекции биомедицинской литературы, определяет причинно-следственные связи между генами, заболеваниями и лекарствами, предоставляя ученым-ученым и биоинформациям доступ к более чем 600 миллионам дополнительных биомедицинских отношений по сравнению с его более ранней версией, Qiagen Biomedical KB-HD. Инструмент облегчает более глубокое исследование механизмов заболевания, определяет потенциальные цели лекарств и изучает возможности для перепрофилирования существующих лекарств.

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

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

Эти препятствия могут значительно препятствовать росту и принятию решений для вычислительной биологии. Ключевые игроки смягчают эти проблемы, инвестируя в технологии, способствующие AI, которые повышают безопасность данных и оптимизируют интеграцию данных.

Кроме того, они сосредоточены на разработке экономически эффективных решений, которые упрощают процессы и улучшают соответствие развивающимся правилам, создавая более безопасную и эффективную среду исследования. Расстанивая приоритеты в этих стратегиях, компании могут лучше ориентироваться в сложности рынка и способствовать инновациям.

Тенденции отрасли вычислительной биологии

Принятие ИИ и машинного обучения повышает рост рынка вычислительной биологии за счет значительного улучшения анализа сложных биологических наборов данных, таких как геномика и протеомика. Эти передовые технологии позволяют исследователям делать более быстрые и более точные прогнозы, сокращая время и затраты, связанные с обнаружением лекарств.

• В июне 2024 года ученые из Cold Spring Harbor Laboratory (CSHL) разработали компьютерный инструмент, называемый суррогатной количественной интерпретацией для DeepNets (Squid). Этот инструмент был разработан, чтобы улучшить понимание анализа алгоритмов ИИ ДНК. Squid обеспечивает более надежные прогнозы относительно влияния генетических модификаций по сравнению с традиционными методами, а также минимизация шума данных. Он собирает более 100 000 уникальных последовательностей ДНК в комплексную библиотеку, что делает его ценным ресурсом для генетического анализа и исследований.

Инструменты искусственного интеллекта повышают точность в выявлении эффективности лекарств и потенциальных побочных эффектов, что приводит к меньшему количеству сбоев клинических испытаний. Повышенное использование этих технологий фармацевтическими и биотехнологическими компаниями, ищущих инновационные, экономичные решения, способствует спросу на инструменты вычислительной биологии, способствующие искусственным технологиям, что, в свою очередь, способствует прогрессу рынка.

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

Исследователи и фармацевтические компании теперь могут использовать обширную вычислительную мощность без необходимости дорогой инфраструктуры, тем самым снижая 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 Seed Health запустила CODA, вычислительную биологическую платформу для обнаружения и разработки точных пробиотиков следующего поколения и вмешательств, направленных на микробиомию. Набор данных CODA интегрирует более трех миллионов фенотипических точек данных от более чем 13 000 человек в 40 000 кумулятивных предметных лет. Платформа объединяет анализ микробиомов с генетическими, иммунными, метаболомическими и протеомными данными для проведения расширенных исследований в этой области.
• В феврале 2023 года Центр разработки 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 облачной вычислительной установкой для геномики, разработанной для биоинформатики. Он сочетает в себе ледяной кубик, специальную аппаратную инфраструктуру, с ледяными хлопьями. Это программное обеспечение предназначено для безопасного хранения и анализа данных геномики в Petascale до уровня Exascale.

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 был сегментирован на основе предложения, конечного пользователя приложения и географии.

Предлагая

Основываясь на предложении, рынок был классифицирован на программное обеспечение, оборудование и услуги. Сегмент программного обеспечения привел к рынку вычислительной биологии в 2023 году, достигнув оценки 3,03 млрд долларов США, в основном из -за растущего спроса на передовые аналитические инструменты, которые улучшают интерпретацию данных и ускоряют результаты исследований.

Поскольку исследователи требуют сложных решений для управления огромными количествами биологических данных, предложения программного обеспечения становятся решающими для повышения эффективности и точности обнаружения лекарств.

• В мае 2023 года Genialis выпустил Genialis Expressions 3.0, программное решение для ускорения открытия клинических и трансляционных биомаркеров. Эта инновационная платформа посвящена сложным биологическим механизмам, способствуя разработке новых методологий лечения заболеваний.

Ожидается, что постоянные достижения в области программных технологий будут способствовать дальнейшему развитию сегментарного роста, поскольку организации активно стремятся использовать данные, основанные на данных для улучшения решений и результатов здравоохранения.

По приложению

Основываясь на применении, рынок был классифицирован как обнаружение лекарств и моделирование болезней, доклиническую разработку лекарств, клинические испытания, вычислительную геномику, вычислительную протеомику и другие. Сегмент «Обнаружение лекарств и моделирование заболеваний» захватил самую большую долю рынка 35,60% в 2023 году.

Обнаружение лекарства и моделирование заболеваний дополнительно разделено на идентификацию цели, проверку цели, обнаружение свинца и оптимизацию свинца. Рост сегмента поддерживается растущей потребностью в более быстрых и более эффективных методах для выявления терапевтических мишеней и моделирования механизмов заболевания. Фармацевтические компании все чаще используют передовые вычислительные методы для повышения точности прогнозирования и снижения времени на рынок для новых методов лечения.

• В апреле 2023 года IBM и Moderna сотрудничали с использованием генеративного ИИ и квантовых вычислений для продвижения технологии мРНК, в частности для обнаружения и развития вакцин. Это партнерство подчеркивает инновационные стратегии в этой области, способствуя увеличению инвестиций и интереса к вычислительным биологическим решениям.

Ожидается, что продолжающаяся интеграция передовых технологий значительно улучшит процессы обнаружения лекарств и улучшит результаты пациентов, тем самым поддерживая сегментарную экспансию.

От конечного пользователя

Основываясь на конечном пользователе, рынок был классифицирован на фармацевтические и биотехнологические компании, академические и исследовательские институты, а также больницы и клиники. Ожидается, что сегмент фармацевтических и биотехнологических компаний на рынке вычислительной биологии принесет самый высокий доход в 11,04 млрд долларов США к 2031 году. Этот рост в значительной степени 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 обнаружения лекарств и персонализированной медицины.

• В феврале 2023 года Accenture выявила свои инвестиции в океанную геномику, специализированную на AI биотехнологическую фирму, занимающуюся созданием передовых вычислительных платформ. Это партнерство было направлено на то, чтобы помочь биотехнологическим компаниям в открытии и развитии персонализированных лекарств.

Кроме того, интеграция искусственного интеллекта имашинное обучениеС помощью традиционных методов позволяет быстрый анализ обширных наборов данных, способствуя лучшему принятию решений. Кроме того, сотрудничество между лидерами отрасли и исследовательскими институтами способствует инновациям.

Например, достижения в области геномных исследований и точной медицины способствуют инвестициям в вычислительные биологические решения. Ожидается, что эти факторы значительно способствуют развитию сегмента в ближайшем будущем.

Региональный анализ рынка вычислительной биологии

Основываясь на регионе, мировой рынок был классифицирован в Северной Америке, Европе, Азиатско-Тихоокеанском регионе, MEA и Latin America.

Рынок вычислительной биологии в Северной Америке составлял наибольшую долю дохода в 40,75% в 2023 году, а оценка - 2,47 миллиарда долларов США.  Сильное внимание на исследованиях и разработках и значительные инвестиции в биотехнологии и фармацевтические инновации поддерживают этот рост.

Ведущие научно -исследовательские учреждения и биотехнологические компании в регионе способствуют сотрудничеству и ускоряют достижения в области обнаружения лекарств и персонализированной медицины.

• Например, в апреле 2024 года Xaira Therapeutics запустила в целом на 1 миллиард долларов США, с целью революционизации обнаружения наркотиков посредством искусственного интеллекта. Эта инвестиция подчеркивает приверженность региона к улучшению решений в области здравоохранения.

Кроме того, благоприятная нормативная среда и растущий акцент на точную медицину продвигают региональное расширение рынка.

Предполагается, что Азиатско-Тихоокеанский рынок вырастет в ошеломляющем среднем в размере 18,50% в течение прогнозируемого периода. Это заметное расширение способствует увеличению инвестиций в исследования и разработки и достижения в области технологий. Такие страны, как Сингапур и Индия, находятся на переднем крае этого роста, способствуя инновациям посредством совместных инициатив.

• В июле 2024 года национальное квантовое управление Сингапура (NQO) подписало меморандум о взаимопонимании с*звездой, NUS, NSCC и QuantInuum для доступа к расширенным квантовым компьютерам. Это сотрудничество направлено на улучшение квантовых вычислительных приложений в области вычислительной биологии, приемных гибридных вычислительных решений и разработки локальных талантов.
• Кроме того, в ноябре 2023 года Индийский институт науки получил финансирование от Param Hansa Philanthropie для создания центра вычислительной онкологии, способствующего междисциплинарному сотрудничеству в исследованиях рака.

Такие инициативы в значительной степени способствуют расширению вычислительной биологической ландшафта региона, тем самым увеличивая рост рынка.

Конкурентная ландшафт

Глобальный отчет о рынке вычислительной биологии предоставит ценную информацию с акцентом на фрагментированный характер отрасли.

Видимые игроки сосредотачиваются на нескольких ключевых бизнес -стратегиях, таких как партнерства, слияния и поглощения, инновации в продуктах и совместные предприятия для расширения своего портфеля продуктов и увеличения доли на рынке в разных регионах.

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

Ключевые компании на рынке вычислительной биологии

• Dnanexus, Inc.
• Illumina, Inc.
• Thermo Fisher Scientific, Inc.
• Schrodinger, Inc.
• Compugen
• Aganitha Ai Inc.
• Genedata Ag
• Qiagen
• Симуляции плюс
• FIOS Genomics

Ключевые отраслевые разработки

• Март 2024 (запуск продукта):Milaboratories, лидера в области иммунологического программного обеспечения для анализа данных, официально запущенный Platforma.bio. Эта инновационная вычислительная биологическая платформа, основанная на крупных языковых моделях ИИ, направлена на то, чтобы значительно упростить и упростить биологический анализ, что делает ее более доступной для исследователей в разных дисциплинах.
• Август 2024 (запуск продукта):Исследователи в USC разработали новую модель искусственного интеллекта, опубликованную в методах природы, способных точно предсказать связывание белка-ДНК с точностью в разных типах белков. Ожидается, что это продвижение сократит время, необходимое для разработки новых лекарств и других медицинских методов лечения.

Глобальный рынок вычислительной биологии сегментирован как:

Предлагая

• Программное обеспечение
• Аппаратное обеспечение
• Услуги

По приложению

• Открытие наркотиков и моделирование болезней
  • Целевая идентификация
  • Целевая проверка
  • Ведущее открытие
  • Оптимизация свинца
• Доклиническая разработка лекарств
  • Фармакокинетика
  • Фармакодинамика
• Клиническое испытание
  • Фаза i
  • Фаза II
  • Фаза III
  • Фаза IV
• Вычислительная геномика
• Вычислительная протеомика
• Другие

От конечного пользователя

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

По региону

• Северная Америка
  • НАС.
  • Канада
  • Мексика
• Европа
  • Франция
  • U.K.
  • 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 Латинская Америка