计算生物学市场 - 全球行业规模、份额、趋势、机遇和预测，2018 年至 2028 年，按应用（细胞和生物模拟、药物发现和疾病建模、临床前药物开发、临床试验、人体模拟软件）、按工具（数据库、基础设施（硬件）、分析软件和服务）、按服务（内部、合同）、按最终用户（学术界、工业界和商业界）、按地区、按竞争预测和机遇划分，2018 年至 2028 年预测

市场概览

2022 年，全球计算生物学市场价值为 48.9 亿美元，预计在预测期内将实现令人印象深刻的增长，到 2028 年的复合年增长率为 7.49%。全球计算生物学市场是指应用计算技术（包括算法、数据分析和数学建模）来理解和分析生物数据。它在生命科学的各个领域发挥着关键作用，包括基因组学、蛋白质组学、药物发现和个性化医疗。

关键市场驱动因素

生物数据爆炸式增长

生物学领域已经进入了一个新时代，其特点是生物数据出现了前所未有的爆炸式增长。从基因组测序到复杂生物系统的研究，产生的数据量和复杂性令人震惊。海量数据催生了计算生物学领域，该领域利用先进的算法和数据分析技术来理解这些丰富的信息。基因组测序一直是生物数据激增的驱动力。2003 年完成的人类基因组计划标志着基因组学的一个重要里程碑，但这仅仅是个开始。如今，高通量测序技术已经能够快速且经济高效地对整个基因组进行测序。这导致了庞大的基因组数据存储库，为遗传学、进化和疾病易感性提供了关键见解。基因组学只是生物数据爆炸的一个方面。研究基因表达模式的转录组学和专注于蛋白质的蛋白质组学也促进了数据涌入。研究人员现在可以检查生物体的整个转录组或蛋白质组，从而深入了解基因调控、蛋白质功能和疾病机制。单细胞测序技术将生物学研究提升到了更精细的水平。科学家现在可以分析组织内的单个细胞，而不是研究组织或细胞群。这项技术彻底改变了我们对细胞异质性、组织发育和疾病进展的理解。然而，它会产生大量数据，需要复杂的计算分析。整合多种组学数据源（基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等）是全面了解复杂生物系统的有效方法。然而，它使数据量成倍增加。计算生物学在协调和解释这些综合数据集方面发挥着关键作用，使人们能够全面了解生物现象。制药行业依靠计算生物学来加速药物发现。通过分析大量化合物数据集及其与生物分子的相互作用，研究人员可以识别潜在的候选药物，预测其功效，并优化其特性。这种数据驱动的方法大大减少了将新药推向市场的时间和成本。

基因组学的进步

过去几十年来，基因组学领域取得了显著的进步，彻底改变了我们对遗传学、疾病和生命本身复杂性的理解。这种转变的核心是基因组学和计算生物学之间的协同作用。2003 年完成的人类基因组计划标志着基因组学的一个转折点。这是一项大规模的合作努力，旨在绘制和测序人类基因组中的所有基因。这一巨大的成就为基因组学革命奠定了基础，催化了高通量 DNA 测序技术的快速发展。下一代测序 (NGS) 技术成为基因组学的游戏规则改变者。这些仪器可以在短时间内对大量 DNA 进行测序，一次运行即可生成数 TB 的数据。数据输出的这种指数级增长需要先进的计算工具和专业知识来有效地处理和分析数据。高通量测序的普及导致了基因组数据的爆炸式增长。研究人员现在不仅可以对人类基因组进行测序，还可以对无数其他物种的基因组进行测序，从而揭示进化、遗传多样性和疾病遗传基础的关键见解。如此丰富的数据推动了对计算生物学解决方案的需求，以提取有意义的信息。价格合理的直接面向消费者的 DNA 检测的出现使基因组学为大众所用。个人现在可以获得他们的遗传信息，这些信息可以提供有关祖先、疾病倾向和生活方式建议的见解。人们对个人基因组学日益增长的兴趣产生了对可以分析和解释这些个人基因图谱的计算工具的巨大需求。基因组医学利用基因组数据来指导临床决策。它能够识别与疾病相关的基因突变，促进早期诊断，并支持个性化治疗计划。随着基因组医学越来越融入医疗保健系统，计算生物学工具在将基因组信息转化为可操作的见解方面发挥着核心作用。传统基因组学技术通常分析细胞群体，掩盖了组织内的多样性。单细胞基因组学技术现在允许研究人员研究单个细胞，揭示复杂的细胞异质性。这些技术会产生巨大的数据集，需要计算方法来解开复杂的细胞景观。

药物发现和开发

药物发现和计算生物学领域正在经历令人兴奋的融合。随着制药行业竞相开发创新药物，计算生物学已成为不可或缺的盟友。对用于治疗从癌症到罕见遗传疾病等各种疾病的新型药物化合物的需求持续增长。药物发现是一个漫长且资源密集的过程，但它对于改善医疗保健结果和患者生活质量至关重要。计算生物学通过加速药物开发的各个阶段提供了关键支持。计算生物学允许研究人员进行计算机模拟药物筛选。这种方法涉及模拟潜在药物化合物与靶分子（例如蛋白质或酶）之间的相互作用。通过虚拟筛选数千种化合物，研究人员可以更快、更低成本地识别潜在候选药物。计算生物学在预测药物-靶标相互作用方面发挥着关键作用。算法和机器学习模型分析生物数据以确定药物分子如何与特定细胞靶标相互作用。这种预测能力大大缩短了药物开发时间并减少了实验失败。一旦确定了潜在的候选药物，计算生物学就会帮助优化其特性。研究人员可以修改先导化合物的化学结构以增强其功效、降低毒性并提高生物利用度。这个称为先导优化的迭代过程在很大程度上依赖于计算建模和模拟。了解疾病所涉及的潜在生物学途径对于药物开发至关重要。计算生物学工具通过分析复杂的组学数据来帮助阐明这些途径。这些知识可指导研究人员确定关键目标并开发调节特定生物过程的药物。

协作和跨行业伙伴关系

在当今互联互通的世界中，协作和伙伴关系是创新和进步的强大催化剂。全球计算生物学市场也不例外，从跨行业合作中受益匪浅。计算生物学领域的合作促进了知识和专业知识的交流。学术机构和研究组织通常拥有尖端的研究成果，而制药公司则带来实际的药物开发经验。当这些实体聚集在一起时，它们将理论见解与实际应用相结合，推动该领域的创新。计算生物学的主要挑战之一是获取高质量的生物数据。研究组织和技术公司之间的合作可以提供宝贵的数据资源。例如，公私合作伙伴关系可以使研究人员访问大型数据集，使他们能够进行全面分析并开发更准确的模型。协作努力可以汇集人力和财力资源。这种资源协同作用可以加速研究和开发过程。当多个实体参与一个项目时，就有可能解决更广泛、更复杂的任务，例如大规模基因组研究或药物发现计划。计算生物学本质上涉及多个学科，包括生物学、计算机科学和统计学。合作项目通常涉及来自这些不同背景的研究人员。这种跨学科方法鼓励新观点和创造性解决问题，从而带来单个组织可能无法实现的突破。制药行业越来越多地转向计算生物学进行药物发现。制药公司和计算生物学专家之间的合作可以加快潜在候选药物的识别。跨行业合作促进了计算工具的应用，以预测药物靶标相互作用并优化先导化合物。

主要市场挑战

数据复杂性和数量

生物数据的指数增长是一把双刃剑。虽然它提供了丰富的信息，但它在数据复杂性和数量方面也带来了重大挑战。处理、存储和分析海量数据集需要强大的计算基础设施和高效的算法。

数据隐私和安全

生物数据，尤其是基因组信息，非常敏感，受到严格的隐私法规的约束。确保数据隐私的同时允许进行有意义的分析是一种微妙的平衡。计算生物学市场必须解决这些问题，才能赢得公众信任并遵守不断发展的数据保护法。

互操作性和标准化

计算生物学工具和平台的数据格式和分析方法通常各不相同。这种标准化的缺乏阻碍了数据共享和协作。建立通用数据标准和可互操作的工具对于克服这一挑战至关重要。

熟练劳动力短缺

计算生物学领域需要一套多学科的技能，涵盖生物学、计算机科学、数学和统计学。缺乏在这些领域拥有专业知识的专业人员，这使得组织很难找到并留住合格的人才。

主要市场趋势

单细胞组学革命

单细胞测序和组学技术正在迅速发展。这些技术使研究人员能够剖析复杂组织内单个细胞的分子图谱。随着单细胞数据的分辨率提高，计算生物学将在分析和解释这些复杂的数据集方面发挥关键作用。期待为单细胞组学分析量身定制的算法和工具的创新。

空间转录组学

空间转录组学是一个将基因组学与空间信息相结合的新兴领域。它使研究人员能够绘制组织内的基因表达图，从而深入了解细胞的空间组织。空间数据分析的计算方法将有很高的需求，为研究组织结构和疾病机制提供了新方法。

多组学整合

整合多个组学数据源，如基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学，可以提供生物系统的整体视图。促进多组学数据整合和分析的计算工具将有很高的需求，使研究人员能够发现复杂的相互作用和途径。

用于数据安全的区块链

数据安全和隐私在计算生物学中至关重要，特别是在处理敏感的基因组信息时。区块链技术有望实现安全透明的数据管理，确保生物数据的完整性和隐私性。期望看到基于区块链的数据安全性和可追溯性解决方案。

细分洞察

服务洞察

根据服务类别，合同细分市场在 2022 年成为全球计算生物学市场的主导者。这可以归因于与全球提供的内部服务相比，合同服务的成本效益更高。合同研究组织 (CRO) 服务的提供商与客户密切合作，制定量身定制的计划，从而成为市场增长的催化剂。

另一方面，内部细分市场预计将经历最快的增长。内部服务使公司能够更好地控制其内部运营，因为他们直接使用这些服务。这种方法具有节省成本和提高时间效率等优势，有助于加速其增长。

最终用户洞察

商业部门预计将成为市场收入的主要贡献者。政府和商业实体对基因工程研发 (R&D) 的投资增加以及创新药物的开发是导致计算生物学需求增加的重要因素。

例如，2021 年 5 月，世界卫生组织 (WHO) 和瑞士联邦签署了一份谅解备忘录 (MoU)，以建立首个 WHO BioHub 设施，作为 WHO BioHub 系统的一部分。该设施位于瑞士施皮茨，是安全接收、测序、存储和制备生物材料以分发给其他实验室的枢纽。它还在风险评估中发挥关键作用，并支持全球对病原体的防范。同样，欧盟委员会对“地平线 2020”计划的大量投资旨在消除创新障碍，促进公共和私营部门之间的合作，促进创新。这些发展预计将推动对计算生物学日益增长的需求，从而推动该细分市场的收入增长。

区域见解

北美目前在计算生物学市场占据主导地位，预计在未来几年内仍将保持领先地位。尤其是美国，它是合成生物学领域的领跑者，合成生物学是一门新兴学科，专注于生物系统的设计、操作和重新编程。自 2005 年以来，美国政府一直是计算生物学和合成生物学的重要支持者，为其发展投入了超过 10 亿美元。美国政府在推进计算生物学方面的年均投资估计约为 1.4 亿美元。

个性化医疗的兴起促进了医疗机构、政府机构和研究人员之间的合作，以加快有效治疗方法的创造。例如，2020 年，Summit Biolabs Inc. 与科罗拉多州个性化医疗中心 (CCPM) 建立了全面的战略合作伙伴关系，开展唾液液体活检测试的研究、开发和商业化，用于早期发现癌症、诊断 COVID-19 和其他病毒感染。同样，2020 年 4 月，HealthCare Global Enterprises 和 Strand Life Sciences 推出了 StrandAdvantage500，这是一种基于下一代测序 (NGS) 的检测方法，可在统一的工作流程中评估从患者肿瘤中提取的 DNA 和 RNA 中与癌症相关的基因变异。此外，2021 年 7 月，Indivumed GmbH 推出了“travel”，这是一个专为肿瘤学和精准医学设计的创新 AI 发现平台。该平台将 IndivuType 广泛的多组学数据与复杂的疾病模型、高度先进的自动化机器学习工具以及一整套先进的分析功能相结合。

未来几年，美国整体计算生物学市场将实现大幅增长，这主要归功于对药物开发的大量投资，这些投资是全球最高的。

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最新发展

2021 年 4 月，Peptilogics 是一家采用计算设计发现创新肽基疗法的生物技术平台公司，该公司报告其主要化合物 PLG0206 的 I 期临床试验成功结束。这种化合物被认为是一种有效且广泛的抗感染药物，已获得美国食品药品监督管理局的孤儿药称号和合格传染病产品称号。其主要应用是治疗假体关节感染 (PJI)。

2021 年 1 月，利用计算生物学来识别维持血管和细胞平衡的高效肽调节剂的生物制药公司 AsclepiX Therapeutics Inc. 宣布开始 I/IIa 期 CONGO 临床试验。这些试验旨在评估 AXT107 对糖尿病性黄斑水肿 (DME) 患者的安全性和治疗效果，作为第一位接受该剂量的患者，这是一个重要的里程碑。

主要市场参与者

• Dassault Systemes SE
• CertaraInc
• ChemicalComputing Group ULC
• CompugenLtd
• Rosa& Co.LLC
• GeneDataAG
• InsilicoBiotechnology AG
• InstemPLC
• StrandLife Sciences Pvt Ltd
•  Schrodinger Inc