Markt für NGS-basierte RNA-Sequenzierung – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, segmentiert nach Produkt und Dienstleistungen (RNA-Sequenzierungsplattformen und -verbrauchsmaterialien, Produkte zur Probenvorbereitung, RNA-Sequenzierungsdienste, Datenanalyse, -speicherung und -verwaltung), nach Technologie (Sequenzierung durch Synthese, Ionen-Halbleiter-Sequenzierung, Einzel

Marktübersicht

Der globale Markt für NGS-basierte RNA-Sequenzierung wurde im Jahr 2023 auf 2,67 Milliarden USD geschätzt und wird im Prognosezeitraum bis 2029 mit einer CAGR von 6,13 % ein beeindruckendes Wachstum verzeichnen. Die auf Next-Generation Sequencing (NGS) basierende RNA-Sequenzierung, oft als RNA-Seq abgekürzt, ist eine leistungsstarke Technik zur Analyse des Transkriptoms, das sich auf den vollständigen Satz von RNA-Molekülen in einer Zelle oder einem Gewebe zu einem bestimmten Zeitpunkt bezieht. RNA-Seq ermöglicht es Forschern, Genexpressionsniveaus, alternative Spleißmuster, RNA-Modifikationen und andere transkriptomische Merkmale mit hohem Durchsatz und hoher Auflösung zu untersuchen.

Kontinuierliche Fortschritte bei Next-Generation-Sequencing-Technologien (NGS) haben die Geschwindigkeit, Genauigkeit und Kosteneffizienz der RNA-Sequenzierung deutlich verbessert. Innovationen wie Long-Read-Sequenzierung, Einzelzell-RNA-Sequenzierung und Echtzeit-Sequenzierungsfunktionen haben die Anwendungen und Zugänglichkeit der RNA-Sequenzierung erweitert und das Marktwachstum vorangetrieben. Das wachsende Interesse und die Investitionen in die Genomforschung, insbesondere in Bereichen wie Transkriptomik und funktionelle Genomik, treiben die Nachfrage nach RNA-Sequenzierungstechnologien an. Forscher in verschiedenen Bereichen, darunter Molekularbiologie, Medizin, Landwirtschaft und Biotechnologie, verlassen sich auf die RNA-Sequenzierung, um Genexpression, Spleißvarianten, RNA-Modifikationen und regulatorische Netzwerke zu untersuchen. Die RNA-Sequenzierung wird zunehmend für die klinische Diagnostik eingesetzt, insbesondere in der Onkologie und bei seltenen Krankheiten. Die Fähigkeit, Genfusionen, Mutationen und Expressionsmuster mithilfe der RNA-Sequenzierung zu erkennen, hilft bei der Krebsdiagnose, Prognose und Behandlungsauswahl. Darüber hinaus erleichtert die RNA-Sequenzierung die Identifizierung ursächlicher genetischer Varianten bei seltenen und nicht diagnostizierten Krankheiten und fördert ihre Integration in die klinische Praxis und Molekularpathologie.

Wichtige Markttreiber

Fortschritte bei Sequenzierungstechnologien

NGS-Technologien stellen einen Paradigmenwechsel in der DNA-Sequenzierung dar und ermöglichen eine Hochdurchsatzsequenzierung von DNA- und RNA-Molekülen. NGS-Plattformen wie die Sequenzierungssysteme von Illumina ermöglichen es Forschern, Millionen von DNA-Fragmenten oder RNA-Transkripten parallel zu sequenzieren, wodurch die Sequenzierungsgeschwindigkeit und der Durchsatz im Vergleich zu herkömmlichen Sanger-Sequenzierungsmethoden deutlich erhöht werden. Einzelzellsequenzierungstechnologien ermöglichen die Profilierung der Genome, Transkriptome und Epigenome einzelner Zellen mit hoher Auflösung. Diese Technologien, darunter Einzelzell-RNA-Sequenzierung (scRNA-seq), Einzelzell-DNA-Sequenzierung (scDNA-seq) und Einzelzell-ATAC-seq (scATAC-seq), bieten Einblicke in zelluläre Heterogenität, Entwicklungsprozesse und Krankheitsmechanismen auf Einzelzellebene. Langlese-Sequenzierungstechnologien, wie sie von Pacific Biosciences (PacBio) und Oxford Nanopore Technologies angeboten werden, erzeugen Sequenzierungs-Reads, die Tausende bis Zehntausende von Basenpaaren umfassen. Langlese-Sequenzierung erleichtert die Erkennung struktureller Variationen, komplexer genomischer Umlagerungen und vollständiger Transkripte und überwindet die mit Kurzlese-Sequenzierungstechnologien verbundenen Einschränkungen.

Echtzeit-Sequenzierungsplattformen wie die Nanoporen-Sequenzierung von Oxford Nanopore Technologies ermöglichen die direkte, markierungsfreie Erkennung von Nukleinsäuren, wenn diese durch Nanoporen wandern. Die Echtzeitsequenzierung ermöglicht schnelle Durchlaufzeiten, eine dynamische Überwachung biologischer Prozesse und unterstützt Anwendungen wie die Erkennung von Krankheitserregern, die Umweltüberwachung und die RNA-Transkriptanalyse. Epigenetische Sequenzierungstechnologien, einschließlich DNA-Methylierungssequenzierung (z. B. Bisulfitsequenzierung) und Chromatin-Immunpräzipitationssequenzierung (ChIP-seq), ermöglichen es Forschern, epigenetische Modifikationen und Chromatindynamik auf genomweiter Ebene zu untersuchen. Diese Technologien bieten Einblicke in Genregulation, Zelldifferenzierung und Krankheitsmechanismen, indem sie DNA-Methylierungsmuster, Histonmodifikationen und Transkriptionsfaktor-Bindungsstellen profilieren. Die metagenomische Sequenzierung ermöglicht die umfassende Analyse mikrobieller Gemeinschaften und Umweltproben ohne die Notwendigkeit kulturbasierter Methoden. Metagenomische Sequenzierungstechnologien wie Shotgun-Metagenomik und 16S-rRNA-Gensequenzierung erleichtern die Identifizierung mikrobieller Arten, die funktionelle Genannotation und die Mikrobiomcharakterisierung in verschiedenen Lebensräumen, darunter dem menschlichen Darm, Boden, Wasser und Luft. Dieser Faktor wird zur Entwicklung des globalen NGS-basierten RNA-Sequenzierungsmarktes beitragen.

Schnelles Wachstum der Genomforschung

Die Genomforschung umfasst ein breites Anwendungsspektrum, darunter Transkriptomik, Epigenomik, Metagenomik und vergleichende Genomik. Insbesondere die RNA-Sequenzierung bietet Einblicke in Genexpressionsmuster, alternative Spleißereignisse, RNA-Modifikationen und regulatorische Netzwerke. Forscher nutzen RNA-Sequenzierungsdaten, um Entwicklung, Krankheitsmechanismen, Arzneimittelreaktionen und evolutionäre Beziehungen in verschiedenen biologischen Systemen zu untersuchen. Fortschritte bei NGS-Technologien haben die Genomforschung demokratisiert, indem sie eine Hochdurchsatzsequenzierung von DNA- und RNA-Molekülen mit beispielloser Geschwindigkeit und in beispiellosem Umfang ermöglichen. NGS-Plattformen wie die Sequenzierungssysteme von Illumina und die anderer Hersteller ermöglichen die Generierung großer Mengen von Sequenzierungsdaten mit hoher Genauigkeit und Auflösung. Diese technologischen Fortschritte haben die Zugänglichkeit der RNA-Sequenzierung für Forscher in akademischen, industriellen und klinischen Einrichtungen erweitert. Die sinkenden Kosten für Sequenzierungstechnologien und zugehörige Reagenzien haben die RNA-Sequenzierung für Forschungslabore weltweit erschwinglicher und zugänglicher gemacht. Da der Preis pro Basenpaar weiter sinkt, können Forscher groß angelegte RNA-Sequenzierungsexperimente, bevölkerungsbasierte Studien und Längsschnittanalysen ohne erhebliche finanzielle Einschränkungen durchführen. Die Erschwinglichkeit der RNA-Sequenzierung führt zu ihrer weit verbreiteten Einführung in verschiedenen Forschungsdisziplinen und -institutionen.

Die Genomforschung integriert die RNA-Sequenzierung zunehmend mit anderen Omics-Technologien wie DNA-Sequenzierung, epigenetischem Profiling, Proteomik und Metabolomik. Multi-Omics-Ansätze ermöglichen eine umfassende molekulare Profilierung und systemweite Analyse biologischer Systeme und bieten eine ganzheitliche Sicht auf Genregulation, Signalwege und zelluläre Interaktionen. RNA-Sequenzierungsdaten ergänzen andere Omics-Datensätze und verbessern unser Verständnis komplexer biologischer Prozesse und Krankheitsphänotypen. Erkenntnisse aus der Genomforschung haben translationale Auswirkungen auf das Gesundheitswesen, die Landwirtschaft, die Umweltwissenschaften und die Biotechnologie. RNA-Sequenzierungstechnologien spielen eine entscheidende Rolle in der translationalen Forschung und in klinischen Anwendungen, einschließlich der Entdeckung von Biomarkern, der Entwicklung diagnostischer Tests, der Patientenstratifizierung und der Behandlungsoptimierung. RNA-Sequenzierungsdaten liefern Informationen für Ansätze der Präzisionsmedizin, erleichtern die Identifizierung therapeutischer Ziele und unterstützen evidenzbasierte Entscheidungen in der klinischen Praxis. Dieser Faktor wird die Nachfrage auf dem globalen Markt für NGS-basierte RNA-Sequenzierung ankurbeln.

Erweiterte Anwendungen in der klinischen Diagnostik

NGS-basierte RNA-Sequenzierung ermöglicht eine präzise molekulare Charakterisierung von Krankheiten und unterstützt die Entwicklung personalisierter Behandlungsstrategien. Durch die Profilierung von RNA-Expressionsmustern, die Identifizierung genetischer Mutationen und die Erkennung von Fusionsgenen hilft die RNA-Sequenzierung Klinikern, Therapien auf der Grundlage ihrer einzigartigen genetischen Profile auf einzelne Patienten zuzuschneiden. Die RNA-Sequenzierung ist von entscheidender Bedeutung für die Krebsdiagnostik und -prognose. Sie ermöglicht die Identifizierung von Genexpressionssignaturen, die mit verschiedenen Krebsarten, Tumorsubtypen und Krankheitsverlaufsstadien verbunden sind. Die RNA-Sequenzierung kann Treibermutationen erkennen, Behandlungsreaktionen vorhersagen, minimale Resterkrankungen überwachen und Arzneimittelresistenzmechanismen identifizieren und so die klinische Entscheidungsfindung in der Onkologie unterstützen. NGS-basierte RNA-Sequenzierung erleichtert die Diagnose seltener und nicht diagnostizierter Krankheiten durch die Identifizierung ursächlicher genetischer Varianten, einschließlich Punktmutationen, Insertionen/Deletionen und Kopienzahlvariationen. RNA-Sequenzierung kann pathogene Mutationen aufdecken, die die Genexpression, das Spleißen und regulatorische Elemente beeinflussen, Einblicke in Krankheitsmechanismen liefern und genetische Beratung und Familienplanung unterstützen. RNA-Sequenzierung wird zunehmend zur Diagnose und Überwachung von Infektionskrankheiten eingesetzt, einschließlich Virusinfektionen, bakteriellen Krankheitserregern und Pilzpathogenen. RNA-Sequenzierung kann mikrobielle RNA-Transkripte, virale RNA-Genome und Immunreaktionen des Wirts erkennen und ermöglicht so die schnelle Identifizierung und Charakterisierung von Infektionserregern, die Überwachung von Krankheitsausbrüchen und die Bewertung von antimikrobiellen Resistenzmustern.

RNA-Sequenzierung spielt eine entscheidende Rolle in der Pharmakogenomik, indem sie genetische Varianten identifiziert, die mit dem Arzneimittelstoffwechsel, der Arzneimittelwirksamkeit und unerwünschten Arzneimittelwirkungen in Zusammenhang stehen. Mithilfe von RNA-Sequenzierungsdaten lassen sich individuelle Reaktionen auf Pharmakotherapien vorhersagen, Medikamentendosierungsschemata optimieren und unerwünschte Arzneimittelwirkungen minimieren. Dies verbessert die Patientensicherheit und die Behandlungsergebnisse in der klinischen Praxis. RNA-Sequenzierung wird in nichtinvasiven pränatalen Tests eingesetzt, um Chromosomenanomalien beim Fötus festzustellen, beispielsweise Trisomie 21 (Down-Syndrom), Trisomie 18 (Edwards-Syndrom) und Trisomie 13 (Pätau-Syndrom). Die RNA-Sequenzierung zellfreier fötaler RNA im mütterlichen Blut ermöglicht die Früherkennung genetischer Störungen und reduziert so den Bedarf an invasiven Verfahren wie Amniozentese und Chorionzottenbiopsie. Die RNA-Sequenzierung ermöglicht die Analyse zirkulierender RNA-Biomarker in Blut, Urin und anderen Körperflüssigkeiten zur Krebserkennung, Überwachung der Behandlungsreaktion und Beurteilung des Wiederauftretens der Krankheit. Die auf Flüssigbiopsie basierende RNA-Sequenzierung bietet eine minimalinvasive Alternative zu Gewebebiopsien und erleichtert die Echtzeitüberwachung der Krankheitsdynamik und therapeutischer Eingriffe. Dieser Faktor wird die Nachfrage auf dem globalen Markt für NGS-basierte RNA-Sequenzierung beschleunigen.

Wichtige Marktherausforderungen

Komplexität der Datenanalyse und -interpretation

Bei der RNA-Sequenzierung werden riesige Mengen an Rohsequenzierungsdaten generiert, für deren Analyse und Interpretation ausgefeilte Bioinformatik-Tools und Computer-Know-how erforderlich sind. Die Analyse transkriptomischer Daten umfasst mehrere Schritte, darunter Qualitätskontrolle, Lese-Alignment, Transkriptquantifizierung, Analyse der differenziellen Genexpression, Pfadanalyse und funktionelle Annotation. Forscher benötigen häufig eine spezielle Ausbildung in Bioinformatik und Computerbiologie, um RNA-Sequenzierungsdaten effektiv zu analysieren und aussagekräftige biologische Erkenntnisse zu gewinnen. Es mangelt an standardisierten Datenanalyse-Pipelines für RNA-Sequenzierungsdaten, was zu Abweichungen bei Analysemethoden und -ergebnissen in verschiedenen Studien und Laboren führt. Forscher verwenden möglicherweise unterschiedliche Softwaretools, Algorithmen und Parameter für die Datenverarbeitung und -analyse, was die Reproduzierbarkeit und Vergleichbarkeit der Ergebnisse beeinträchtigen kann. Die Festlegung von Konsensrichtlinien und Best Practices für die Analyse von RNA-Sequenzierungsdaten ist für die Förderung der Konsistenz und Transparenz von Forschungsergebnissen von entscheidender Bedeutung. RNA-Sequenzierungsdaten sind von Natur aus komplex und spiegeln die dynamische Natur der Genexpression und alternativer Spleißereignisse unter verschiedenen biologischen Bedingungen und Zelltypen wider. Bei der Analyse transkriptomischer Daten müssen verschiedene Variabilitätsquellen berücksichtigt werden, darunter technisches Rauschen, biologische Heterogenität und experimentelle Störfaktoren. Darüber hinaus stellt die Identifizierung biologisch relevanter Signale inmitten von Hintergrundrauschen und falsch positiven Ergebnissen eine Herausforderung für die Dateninterpretation und -validierung dar.

Die Integration von RNA-Sequenzierungsdaten mit anderen Omics-Datentypen wie Genomik, Proteomik und Metabolomik fügt der Datenanalyse und -interpretation eine weitere Komplexitätsebene hinzu. Integrierte Multi-Omics-Analysen ermöglichen es Forschern, ein umfassenderes Verständnis biologischer Systeme und Krankheitsmechanismen zu erlangen. Die Integration heterogener Datensätze aus verschiedenen experimentellen Plattformen und Datenquellen erfordert jedoch spezielle Computermethoden und -tools für die Datenintegration, -normalisierung und statistische Analyse. Die Gewährleistung der Reproduzierbarkeit und Zuverlässigkeit von RNA-Sequenzierungsergebnissen ist in diesem Bereich ein kritisches Anliegen. Forscher müssen während des gesamten experimentellen Arbeitsablaufs strenge Qualitätskontrollmaßnahmen implementieren, um technische Artefakte, Batch-Effekte und systematische Verzerrungen zu minimieren, die die Datenanalyse und -interpretation beeinträchtigen können. Die Standardisierung von Qualitätskontrollmetriken und Berichtsrichtlinien für RNA-Sequenzierungsexperimente kann dazu beitragen, die Datenreproduzierbarkeit zu verbessern und den Datenaustausch und die Metaanalyse zu erleichtern.

Heterogenität und Komplexität der Proben

Biologische Proben, insbesondere Gewebe und Organe, bestehen aus unterschiedlichen Zellpopulationen mit unterschiedlichen Genexpressionsprofilen. Die Untersuchung heterogener Proben mithilfe der RNA-Sequenzierung erfordert Methoden zur Erfassung und Analyse von Genexpressionsmustern auf Einzelzell- oder Subpopulationsebene. Die Massen-RNA-Sequenzierung kann zellspezifische Genexpressionsignaturen maskieren, was zu einem Verlust an Auflösung und biologischen Erkenntnissen führt. Tumore sind durch intratumorale Heterogenität gekennzeichnet, bei der verschiedene Regionen des Tumors unterschiedliche molekulare Profile und zelluläre Phänotypen aufweisen. Bei RNA-Sequenzierungsstudien von Tumoren müssen räumliche und zeitliche Variationen der Genexpression sowie das Vorhandensein seltener Zellpopulationen, Tumorsubklone und mikroökologischer Faktoren berücksichtigt werden. Das Verständnis der Tumorheterogenität ist entscheidend für die Identifizierung therapeutischer Ziele, die Vorhersage der Behandlungsreaktion und die Überwachung des Krankheitsverlaufs.

Biologische Systeme weisen im Laufe der Zeit dynamische Veränderungen der Genexpression als Reaktion auf Entwicklungssignale, Umweltreize und Krankheitsprozesse auf. Zeitliche Dynamiken stellen für RNA-Sequenzierungsexperimente eine Herausforderung dar, da die Genexpressionsmuster zu verschiedenen Zeitpunkten oder unter verschiedenen Versuchsbedingungen variieren können. Längsschnittstudien und Zeitreihenanalysen sind notwendig, um zeitliche Veränderungen der Genexpression zu erfassen und regulatorische Netzwerke zu entschlüsseln, die dynamischen biologischen Prozessen zugrunde liegen. Biologische Proben werden von Umweltfaktoren, Versuchsbedingungen und technischen Artefakten beeinflusst, die Variabilität einführen und die Ergebnisse der RNA-Sequenzierung verfälschen können. Zu den Variationsquellen gehören Probenverarbeitungsmethoden, RNA-Extraktionsprotokolle, Bibliotheksvorbereitungstechniken, Sequenzierungsplattformen und Computer-Pipelines. Die Kontrolle von Umwelt- und Versuchsfaktoren ist für die Minimierung von Batch-Effekten, systematischen Verzerrungen und falsch-positiven Ergebnissen bei RNA-Sequenzierungsexperimenten unerlässlich. Biologische Proben können seltene Zellpopulationen oder Subtypen mit einzigartigen Genexpressionsprofilen enthalten, die mit Bulk-RNA-Sequenzierungsansätzen nur schwer zu erkennen sind. Technologien zur Einzelzell-RNA-Sequenzierung (scRNA-seq) ermöglichen die Profilierung einzelner Zellen innerhalb heterogener Populationen, sodass Forscher seltene Zelltypen identifizieren, die Variabilität von Zelle zu Zelle charakterisieren und die zelluläre Heterogenität mit hoher Auflösung analysieren können.

Wichtige Markttrends

Zunehmende Einführung von NGS in der Transkriptomik

Mithilfe der auf NGS basierenden RNA-Sequenzierung können Forscher Genexpressionsmuster im gesamten Transkriptom mit hohem Durchsatz und unvoreingenommen untersuchen. Im Gegensatz zu Microarray-basierten Methoden, die auf die Erkennung vordefinierter Sonden beschränkt sind, bietet die RNA-Sequenzierung eine höhere Empfindlichkeit und einen größeren Dynamikbereich für die Erkennung von Transkripten, alternativen Spleißereignissen und neuen RNA-Isoformen. Das Transkriptom ist hochkomplex und besteht aus codierenden und nicht-codierenden RNAs mit unterschiedlichen Funktionen und regulatorischen Rollen. NGS-basierte RNA-Sequenzierung ermöglicht es Forschern, die Genexpression mit Einzelnukleotidauflösung zu profilieren, Spleißvarianten zu identifizieren, die Transkripthäufigkeit zu quantifizieren und RNA-Modifikationen mit hoher Präzision zu charakterisieren. Diese Auflösung ermöglicht die Entdeckung neuer Transkripte, regulatorischer Elemente und krankheitsassoziierter Biomarker. NGS-basierte RNA-Sequenzierung wird in zahlreichen Forschungsbereichen eingesetzt, darunter Grundlagenbiologie, Entwicklungsbiologie, Krebsbiologie, Neurowissenschaften, Immunologie und Infektionskrankheiten. Transkriptomische Studien liefern Einblicke in Genregulationsnetzwerke, Zelldifferenzierung, Krankheitsmechanismen, Arzneimittelreaktionen und Biomarkerentdeckung und treiben die Einführung von RNA-Sequenzierungstechnologien in verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen voran.

NGS-basierte RNA-Sequenzierung wird häufig mit anderen Omics-Datentypen wie Genomik, Epigenomik, Proteomik und Metabolomik integriert, um ein umfassendes Verständnis biologischer Systeme und Krankheitsprozesse zu erlangen. Integrierte Multi-Omics-Ansätze ermöglichen es Forschern, Genexpressionsmuster mit genetischen Variationen, epigenetischen Modifikationen, Proteinhäufigkeit und Stoffwechselwegen zu korrelieren, was Analysen auf Systemebene und translationale Forschungsanwendungen erleichtert. NGS-basierte RNA-Sequenzierung wird zunehmend in der klinischen Forschung und Diagnostik eingesetzt, insbesondere im Bereich der Präzisionsmedizin. Die Transkriptomprofilierung von Patientenproben ermöglicht die Identifizierung krankheitsspezifischer Genexpressionsignaturen, die Patientenstratifizierung basierend auf molekularen Subtypen und die Vorhersage von Behandlungsreaktionen. RNA-Sequenzierungsdaten liefern auch Informationen zur Entwicklung gezielter Therapien, biomarkergestützter klinischer Studien und personalisierter Behandlungsstrategien für Krebs und andere komplexe Krankheiten.

Segmenteinblicke

Technologieeinblicke

Das Segment Nanoporen-Sequenzierung wird im Prognosezeitraum voraussichtlich ein schnelles Wachstum auf dem globalen NGS-basierten RNA-Sequenzierungsmarkt erleben. Die Nanoporen-Sequenzierungstechnologie bietet den Vorteil, lange Leselängen zu erzeugen, was die direkte Sequenzierung von RNA-Molekülen ohne Fragmentierung oder Amplifikation ermöglicht. Die RNA-Sequenzierung mit langen Leselängen ermöglicht die Charakterisierung von Transkripten in voller Länge, einschließlich Isoformen und Spleißvarianten, und liefert wertvolle Einblicke in die Struktur, Funktion und Regulierung von RNA. Forscher und Kliniker erkennen zunehmend die Bedeutung der Sequenzierung mit langen Leselängen für die genaue Erfassung komplexer RNA-Landschaften, was die Nachfrage nach Nanoporen-Sequenzierungsplattformen antreibt. Eines der besonderen Merkmale der Nanoporen-Sequenzierung ist die Möglichkeit, Einzelmolekül-Sequenzierungen in Echtzeit durchzuführen. Diese Echtzeitfähigkeit ermöglicht es Forschern, RNA-Moleküle beim Durchlaufen von Nanoporen zu beobachten, was eine dynamische Überwachung von RNA-Modifikationen, der Kinetik von RNA-Verarbeitungsereignissen und RNA-Protein-Interaktionen ermöglicht. Die Echtzeit-Nanoporen-Sequenzierung bietet beispiellose Einblicke in die RNA-Biologie und die Genexpressionsdynamik und ist damit ein attraktives Werkzeug für eine breite Palette von Forschungsanwendungen. Nanoporen-Sequenzierungsplattformen, wie sie von Oxford Nanopore Technologies angeboten werden, sind für ihre Portabilität und Benutzerfreundlichkeit bekannt. Diese kompakten, handlichen Geräte ermöglichen die Durchführung der RNA-Sequenzierung in verschiedenen Umgebungen, einschließlich Feldarbeit, Point-of-Care-Diagnostik und Umgebungen mit begrenzten Ressourcen. Die Zugänglichkeit und Flexibilität von Nanoporen-Sequenzierungssystemen demokratisieren die RNA-Sequenzierung und ermöglichen es Forschern und Klinikern weltweit, Studien und Diagnostik in unterschiedlichsten Umgebungen durchzuführen. Die Nanoporen-Sequenzierung ist vielseitig und für eine Vielzahl von RNA-Sequenzierungsanwendungen anwendbar, darunter Transkriptomprofilierung, RNA-Modifikationsanalyse, RNA-Strukturcharakterisierung und virale RNA-Erkennung. Die Vielseitigkeit der Nanoporen-Sequenzierungstechnologie ermöglicht es Forschern, vielfältige Forschungsfragen zu beantworten und die RNA-Biologie in beispiellosem Detail zu erforschen, was ihre breite Akzeptanz in akademischen, klinischen und industriellen Umgebungen fördert.

Regionale Einblicke

Nordamerika hat sich 2023 als die dominierende Region auf dem globalen NGS-basierten RNA-Sequenzierungsmarkt herausgestellt.

Jüngste Entwicklungen

• Im April 2023 unterstützt IDT, ein weltweit führender Anbieter von Genomiklösungen, Forschungslabore weltweit mit einer neuartigen Lösung zur Steigerung der Betriebseffizienz und Identifizierung solider Krebstumore. Das kürzlich eingeführte IDT Archer FUSIONPlex Core Solid Tumor Panel stellt eine hochmoderne Testlösung für die Krebsforschung dar. Diese Lösung wurde erweitert und verfeinert, um die Abdeckung einzelner Nukleotidvarianten (SNVs) und Insertionen/Deletionen (Indels) zu verbessern und so die Fusionserkennung und Variantenbestimmung durch einen einheitlichen Test zu vereinfachen. Die neu eingeführte RNA-basierte Sequenzierungslösung für solide Tumore verwendet eine einzige RNA/TNA-Eingangsprobe und bietet Forschern eine skalierbare, benutzerfreundliche Option, die Zeit, Ressourcen und Kosten spart. Das FUSIONPlex Core Solid Tumor Panel besteht aus einem ausgewogenen Pool genspezifischer Primer-Oligonukleotide (GSP), die auf 56 Gene abzielen, und wurde auf Einfachheit ausgelegt. Die AMP-basierte Bibliotheksvorbereitung für Archer NGS-Forschungstests kann in nur 1,5 Tagen mit minimalem Zeitaufwand durchgeführt werden.

Wichtige Marktteilnehmer

• Illumina Inc.
• Thermo Fischer Scientific Inc.
• Oxford Nanopore Technologies plc
• Agilent Technologies, Inc.
• PerkinElmer Inc
• QIAGEN NV
• Eurofins Scientific SE
• F. Hoffmann-La Roche Ltd
• Takara Bio Inc.
• Azenta Life Sciences