代谢组学市场 - 全球行业规模、份额、趋势、机遇和预测，按产品（代谢组学仪器、代谢组学生物信息学工具和服务）、按适应症（癌症、心血管疾病、神经系统疾病、先天性代谢错误等）、按应用（生物标志物和药物发现、毒理学、营养基因组学、个性化医疗等）、按地区和竞争进行细分，2019 年至 2029 年预测

市场概览

2023 年全球代谢组学市场价值为 22.2 亿美元，预计在预测期内将实现令人瞩目的增长，到 2029 年的复合年增长率为 8.23%。全球代谢组学市场由几个关键因素推动其增长。分析技术的进步，特别是质谱和核磁共振 (NMR) 光谱，显着增强了代谢组学研究小分子代谢物的能力。这些技术进步使研究人员能够以更高的准确性和灵敏度识别和量化生物样本中的多种代谢物。代谢组学在制药、生物技术、环境科学和个性化医疗等各个领域的应用日益广泛，正在扩大市场。代谢组学越来越多地用于生物标志物发现、药物开发和了解疾病机制，这增加了对其的需求。研发活动投资的增加，加上政府和私营部门的资助计划不断增加，进一步推动了市场增长。这些投资旨在开发创新的代谢组学解决方案，并扩大代谢组学在医疗保健和其他行业的应用领域。

关键市场驱动因素

技术进步

质谱 (MS)、核磁共振 (NMR) 光谱和色谱等分析技术的进步预示着代谢组学研究和应用的新时代的到来。这些技术已经取得了显著的发展，使研究人员能够以前所未有的灵敏度和准确度检测、识别和量化生物样本中的代谢物。例如，质谱法可以精确测量代谢物的分子量和碎裂模式，即使在复杂的混合物中也能轻松识别它们。由于它能够提供有关代谢物的详细结构信息，因此在代谢组学中它已成为不可或缺的一部分。

除了硬件方面的进步之外，数据分析软件的改进在代谢组学中也发挥了至关重要的作用。先进的算法和计算工具可以处理、对齐和解释大规模代谢组数据集。这种能力对于从复杂数据中提取有意义的生物学见解至关重要。自动化简化了代谢组学实验室的工作流程，提高了吞吐量并减少了人为错误。自动化样品制备、数据采集和分析流程提高了代谢组学实验的可重复性和可靠性，使代谢组学在各个行业中更易于获取和实用。

生物医学研究中的应用

BME 研究人员和合作者正在着手一项开创性的计划，以构建一个全面的化学图谱，详细描述人体内的所有免疫细胞。这个雄心勃勃的项目旨在创建一个 3D 微图，帮助临床医生了解免疫系统在各种疾病中的复杂作用，最终增强对患者的精准治疗。他们的努力从细胞水平开始，利用一种新的综合技术，旨在以前所未有的细节描绘人体组织。这种创新方法被称为单细胞空间分辨代谢 (scSpaMet) 框架，它使研究人员能够在三维环境中捕获分子的空间分布、结构、动力学和功能特征。scSpaMet 框架于 12 月 13 日发表在《自然通讯》上，它建立在 Coskun 团队于 2021 年推出的一项先前进展的基础上。他们早期的工作详细介绍在《科学进展》上发表的文章“3D 空间分辨代谢组学分析框架”中，重点是分析人体组织样本中的代谢物和蛋白质活性。这一基础为他们目前通过增强空间分辨率和代谢洞察力来扩大理解的努力奠定了基础，为生物医学研究和临床实践的重大进步铺平了道路。

代谢组学对从分子水平上理解疾病机制做出了重要贡献。通过揭示与疾病发生和进展相关的代谢失调，研究人员可以深入了解所涉及的潜在生化途径。这些知识不仅增强了我们对疾病的基本了解，而且还有助于开发旨在纠正代谢失衡的靶向疗法。在药物开发中，代谢组学在评估药物功效、安全性和毒性方面起着至关重要的作用。通过评估药物如何影响代谢途径和改变代谢物特征，研究人员可以在开发过程的早期优化候选药物并预测潜在的不良反应。这种方法加速了新疗法的发现，并通过确定患者对治疗的特定反应来支持精准医疗计划。

个性化医疗需求不断增长

根据一篇题为“通过代谢组学解决新的精神活性物质：雄性和雌性小鼠模型中天然和合成阿片类药物的 UHPLC-HRMS 研究”的文章，该研究致力于建立一种间接筛选方法来监测 NPS，特别是新型合成阿片类药物 (NSO)。该策略侧重于评估内源性尿液代谢物水平在全身反应后的变化。该研究采用了体内小鼠模型，其中 16 只雌雄同体动物接受单剂量吗啡或芬太尼。在给药前后以多个时间间隔收集尿液样本。随后，使用非靶向代谢组学 LC-HRMS 工作流程对这些样本进行分析。实验框架旨在阐明 NSO 引起的代谢改变，利用复杂的分析技术来识别与其摄入相关的潜在生物标志物。这种方法不仅旨在增强对 NPS 代谢的了解，而且还旨在在非法市场不断发展的药物成分所带来的复杂挑战中制定有效的检测和监测策略。

代谢组学分析有助于监测随时间推移的治疗反应。通过跟踪治疗前后代谢谱的变化，医疗保健提供者可以评估治疗效果，根据需要调整疗法，并尽量减少不良反应。这种主动的医疗保健管理方法通过确保治疗个性化并根据实时代谢数据进行优化，改善了患者的治疗效果。在药物开发中，代谢组学通过识别与药物靶点和疾病途径相关的代谢生物标记物提供了显著的优势。这有助于发现新的治疗剂，并支持旨在为特定患者群体开发定制治疗方案的精准医疗计划。

农业和食品科学领域的应用日益广泛

代谢组学已成为农业研究中一种有价值的工具，它为了解植物和作物的代谢过程提供了见解，这对于提高产量、质量和对环境压力的适应能力至关重要。通过分析植物内完整的小分子或代谢物，代谢组学使研究人员能够了解与生长、发育和对生物和非生物压力的反应有关的生化途径。这些知识对于旨在开发具有改良特性（如抗病性、营养吸收效率和耐旱性或极端温度）的新作物品种的育种计划至关重要。

在食品科学中，代谢组学在确保食品安全、真实性和营养质量方面发挥着关键作用。它能够全面分析食物代谢物、污染物和生物活性化合物，提供对食物成分和质量的详细评估。代谢组学方法应用于整个食品生产链（从农场到餐桌），以监测种植、收获、加工、储存和分销过程中代谢物组成的变化。此功能支持优化食品加工方法、减少食物浪费和保持营养完整性的努力。

主要市场挑战

标准化和质量控制

在实验室和平台之间实现标准化协议和实施质量控制措施是代谢组学领域的一个关键障碍。样品处理、分析技术和数据分析的多样性对代谢组学数据的可重复性和可比性提出了挑战。

主要挑战之一是不同研究组和机构在样品收集、制备和储存方法上缺乏统一性。这些步骤的变化可能会引入偏差和伪影，影响代谢组学结果的准确性和可靠性。标准化工作旨在建立一致的样品处理方案，包括使用标准化的收集管、储存条件（温度、持续时间）以及提取和衍生化程序。

用于代谢物检测的分析技术的多样性（例如质谱 (MS)、核磁共振 (NMR) 光谱和色谱法）增加了复杂性。每种方法都有其优点和局限性，仪器设置、数据采集协议和数据处理算法的差异可能会导致结果变化。通过方法验证和实验室间比较协调这些分析方法对于确保数据的可重复性和可比性至关重要。数据分析也带来了挑战，因为代谢组学数据集庞大、复杂且多维。标准化数据处理工作流程（包括标准化、特征选择、统计分析和生物信息学工具）至关重要。这些计算步骤的变化可能导致不同的解释，并阻碍代谢组学数据与其他组学数据集的整合。

数据处理和分析

代谢组学是一个快速发展的领域，它产生大量复杂的数据，对数据处理、分析和解释提出了重大挑战。这些挑战源于代谢组学数据集的多维性质以及对复杂计算工具和生物信息学专业知识的需求。主要挑战之一是数据标准化，旨在最大限度地减少样品制备、数据采集和仪器设置过程中产生的系统性变化。实验条件和分析平台的变化可能导致代谢物丰度的差异，因此制定强大的标准化策略至关重要。标准化方法必须考虑样本量、基质效应和仪器漂移等因素，以确保在样本和研究之间进行准确的比较。

统计分析是代谢组学数据解释的另一个关键方面。由于代谢组学数据集的维度很高（通常有数千种代谢物特征），选择适当的统计检验和校正方法进行多重比较至关重要。采用单变量和多变量分析、回归建模和机器学习算法等统计方法来识别重要的生物标志物、对样本进行分类以及揭示与生物现象或疾病状态相关的代谢途径。

主要市场趋势

与组学方法的整合

代谢组学与基因组学、蛋白质组学和转录组学等其他组学学科的整合代表了系统生物学研究的一种变革性方法。每种组学学科都对不同层次的生物信息提供了独特的见解，当它们结合在一起时，它们可以提供对细胞过程、疾病机制和生物体反应的全面了解。基因组学专注于研究生物体的完整 DNA 组，提供有关遗传变异、突变及其对表型的潜在影响的信息。转录组学研究细胞或组织内的完整 RNA 转录本，揭示基因表达模式和调控机制。另一方面，蛋白质组学研究生物体产生的全部蛋白质，提供对蛋白质结构、功能和相互作用的见解。

通过将代谢组学与基因组学、蛋白质组学和转录组学相结合，研究人员可以阐明生物系统内基因、蛋白质和代谢物之间的复杂关系。这种综合方法使科学家能够识别疾病的生物标志物，了解生理过程背后的代谢途径，并揭示药物作用和毒性的分子机制。例如，在癌症研究中，将代谢组学与基因组学和蛋白质组学相结合，有助于识别与肿瘤进展和治疗反应相关的代谢特征。这种整体理解可以指导根据患者独特的分子特征制定个性化治疗策略。

在药物发现和开发中采用率不断提高

代谢组学在药物发现和开发过程中发挥着关键作用，它为药物在生物系统内引起的代谢变化提供了宝贵的见解。这种方法涉及对生物流体、组织或细胞中存在的小分子代谢物的全面分析，在了解药物反应、毒性和疗效方面具有独特优势。在临床前阶段，代谢组学有助于识别和验证指示药物如何与生物途径相互作用的生物标志物。通过分析动物模型或用实验化合物处理的细胞培养物中的代谢物，研究人员可以辨别与药物诱导效应相关的代谢特征。这些生物标志物可作为药理活性的指标，有助于确定进一步开发的先导化合物的优先次序。

在临床试验中，代谢组学通过阐明药物在体内的吸收、分布、代谢和排泄方式来增强药代动力学和药效学评估。通过分析患者样本（例如血液、尿液或脑脊液）中的代谢物谱，代谢组学可提供有关药物代谢和全身效应的定量数据。这些信息有助于剂量优化、基于代谢表型的患者分层以及治疗结果预测。代谢组学分析能够及早发现药物引起的毒性或不良反应。通过监测与细胞应激或器官损伤相关的代谢途径变化，研究人员可以在潜在的安全问题出现临床表现之前发现它们。这种主动方法可增强药物安全性评估，并最大限度地降低临床试验和上市后监测中出现不良反应的风险。

细分洞察

产品洞察

根据产品，全球代谢组学市场中占主导地位的细分市场是代谢组学生物信息学工具和服务。然而，生物信息学工具和服务在代谢组学研究和应用中发挥着至关重要的作用，原因有几个。代谢组学会产生大量复杂数据，需要复杂的计算工具进行处理、分析和解释。生物信息学工具可帮助研究人员管理这些数据，方法是将其标准化、分析并与其他组学数据（基因组学、蛋白质组学等）整合。这种能力对于理解代谢途径、识别生物标志物和发现潜在药物靶点至关重要。

生物信息学服务为代谢组学研究提供专业知识和支持。它们提供定制的数据分析、统计建模、途径分析和可视化工具，以满足代谢组学研究的需求。这些服务对于从事代谢组学驱动研究和开发的学术机构、制药公司和生物技术公司来说非常有价值。生物信息学的进步促进了用户友好型界面和平台的开发，提高了具有不同计算专业知识水平的研究人员的可访问性。这种可访问性促进了协作并加速了代谢组学领域的科学发现。

适应症洞察

根据适应症，癌症在全球代谢组学市场占据主导地位，因为它在生物标志物发现、个性化医疗和了解肿瘤代谢方面发挥着关键作用。代谢组学能够识别特定于不同癌症类型和阶段的代谢特征，从而促进早期检测和精确诊断。这种能力对于开发非侵入性诊断工具和有效监测治疗反应至关重要。代谢组学有助于揭示肿瘤内复杂的代谢途径，揭示癌症的发病机制并确定潜在的治疗靶点。在个性化医疗中，代谢组学有助于预测个体对癌症治疗的反应，优化治疗策略并最大限度地减少副作用。它还通过评估药物疗效和毒性在药物开发中发挥着关键作用，从而推动精准肿瘤学的发展。总体而言，代谢组学在癌症研究和临床实践中的应用凸显了其对改善患者预后和促进全球癌症治疗的重大影响。

区域见解

出于多种原因，北美一直是代谢组学领域的关键参与者。该地区拥有先进的医疗保健基础设施，包括领先的研究机构、生物技术公司和学术中心。这种基础设施利用最先进的技术和方法，促进了代谢组学的前沿研究和开发。

最新发展

• 2023 年 12 月，加州大学圣地亚哥分校的科学家推出了“逆向代谢组学”，这是一种推动微生物组研究发展的开创性方法。利用这项技术，他们已经识别出数百种以前未知的人类分子，以及炎症性肠病的新型生物标志物和潜在治疗靶点。
• 2023 年 3 月，专注于药物发现的初创公司 FlareTherapeutics 获得了 1.23 亿美元的 B 轮融资。此轮融资由 GordonMD Global Investments 和 Pfizer Venture Investments 联合领投。这笔资金将主要用于支持其即将于 2023 年下半年进行的临床试验，该试验将深入研究其肿瘤学项目。 FlareTherapeutics 总部位于马萨诸塞州，成立于两年前，从事新兴的药物发现领域业务，通过基因组学、代谢组学、蛋白质组学和转录组学等组学技术的进步焕发活力，以寻找新的药物靶点。
• 2023 年 4 月，总部位于印度古尔冈的初创公司 PredOmix 率先推出了一项新的血液测试，旨在检测男性和女性的大约 32 种癌症，准确率为 98%。这项专利技术被称为 OncoVeryx-F，它将专注于研究小分子的代谢组学与人工智能 (AI) 相结合，旨在通过一次综合测试识别与各种癌症相关的独特代谢物特征。

主要市场参与者

• Metabolon, Inc.
• 安捷伦科技公司
• 布鲁克公司
• 人类代谢组技术美国公司
• 赛默飞世尔科技公司
• 岛津公司
• 丹纳赫公司
• 沃特世公司公司
• Metware Biotechnology Inc.
• Afekta Technologies Ltd.