Mercado de expresión genética: tamaño de la industria global, participación, tendencias, oportunidades y pronóstico, segmentado por proceso (recolección de muestras, purificación, síntesis y conversión de ADNc, análisis de PCR, análisis e interpretación de datos), por producto (kits y reactivos, chips de ADN, otros), por capacidad (plexo bajo a medio, plexo alto), por aplicación (descubrimiento y

Descripción general del mercado

El mercado global de expresión genética se valoró en USD 13,98 mil millones en 2023 y se prevé que proyecte un crecimiento constante en el período de pronóstico con una CAGR del 4,98% hasta 2029. El mercado global de expresión genética es un sector dinámico y en rápida evolución dentro de la industria de las ciencias de la vida y la biotecnología. La expresión genética se refiere al proceso mediante el cual la información genética codificada en el ADN se utiliza para producir productos genéticos funcionales, como proteínas y ARN no codificantes. El análisis de la expresión genética es esencial para comprender cómo funcionan los genes y tiene numerosas aplicaciones en campos como la atención médica, el desarrollo de fármacos, la agricultura y la investigación biológica básica.

Principales impulsores del mercado

Avances en tecnologías genómicas

Los avances en las tecnologías genómicas han desempeñado un papel fundamental en el impulso del crecimiento del mercado global de la expresión genética. Estos avances tecnológicos han mejorado significativamente nuestra capacidad para analizar la expresión genética, lo que ha contribuido a la expansión del mercado. La introducción y la adopción generalizada de las tecnologías NGS han cambiado las reglas del juego en la genómica. La NGS permite la secuenciación masiva en paralelo de ADN y ARN, lo que permite un análisis de la expresión genética de alto rendimiento. Esta tecnología ha aumentado sustancialmente la velocidad y la eficiencia de la secuenciación, lo que proporciona a los investigadores conocimientos sin precedentes sobre los patrones de expresión genética. La secuenciación genómica de nueva generación se ha utilizado para diversas aplicaciones, como la secuenciación de ARN (RNA-seq) y la secuenciación de chips, que son fundamentales para los estudios de expresión genética. El coste de la secuenciación genómica ha disminuido de forma constante a lo largo de los años, lo que la ha hecho más accesible para investigadores, médicos y empresas farmacéuticas. Esta reducción de costes ha sido resultado de los avances en las plataformas de secuenciación, las herramientas de análisis de datos y los kits de reactivos. La asequibilidad de las tecnologías genómicas ha ampliado la base de usuarios, aumentando la demanda de servicios y productos de análisis de expresión genética. Las tecnologías genómicas han evolucionado para proporcionar resultados más precisos y exactos. Se han minimizado los errores en la secuenciación y ha mejorado la reproducibilidad de los datos. Los investigadores ahora pueden confiar con confianza en los datos generados por estas tecnologías para aplicaciones críticas en el análisis de la expresión genética, incluida la identificación de genes expresados de forma diferencial, el estudio de la expresión a nivel de isoforma y el descubrimiento de eventos de empalme alternativo. La secuenciación de ARN de una sola célula es un avance notable dentro del ámbito de las tecnologías genómicas. Esta técnica permite el análisis de la expresión génica a nivel de célula única, lo que proporciona información sobre la heterogeneidad celular y la comprensión de poblaciones de células raras. Tiene amplias aplicaciones en campos como la investigación del cáncer, la inmunología y la biología del desarrollo. La demanda de servicios y herramientas de scRNA-seq ha aumentado como resultado de estas aplicaciones. Las tecnologías genómicas han facilitado la integración de datos multiómicos, que incluyen genómica, transcriptómica, proteómica y metabolómica. Este enfoque integrado permite a los investigadores obtener una comprensión más completa de la expresión génica y su papel en sistemas biológicos complejos. Tiene aplicaciones en biología de sistemas, descubrimiento de fármacos y medicina personalizada, lo que impulsa la demanda en el mercado de la expresión génica.

Creciente enfoque en la medicina personalizada

El creciente enfoque en la medicina personalizada ha surgido como un impulsor significativo del crecimiento del mercado global de la expresión génica. La medicina personalizada, a menudo denominada medicina de precisión, implica la adaptación de tratamientos médicos e intervenciones de atención médica a pacientes individuales en función de su composición genética, estilo de vida y factores ambientales. La medicina personalizada se basa en la identificación de biomarcadores genómicos que pueden predecir el riesgo de un individuo de desarrollar enfermedades específicas y su probable respuesta a tratamientos particulares. El perfil de expresión genética desempeña un papel crucial en la identificación de estos biomarcadores. Al analizar los patrones de expresión genética en los pacientes, los proveedores de atención médica pueden identificar variaciones genéticas que pueden afectar la susceptibilidad a la enfermedad y las respuestas a los medicamentos. A medida que la medicina personalizada gana prominencia, existe una mayor demanda de análisis de expresión genética para identificar y validar estos biomarcadores.

La oncología es un área principal de la medicina personalizada y el análisis de expresión genética es fundamental para caracterizar los perfiles moleculares de los pacientes con cáncer. Permite a los oncólogos clasificar los tumores en subtipos según los patrones de expresión genética y adaptar las estrategias de tratamiento en consecuencia. Las terapias dirigidas, como las inmunoterapias y las quimioterapias de precisión, se basan en datos de expresión genética para hacer coincidir el tratamiento adecuado con el perfil de cáncer específico del paciente. Esto, a su vez, impulsa la necesidad de servicios de análisis de expresión genética. La medicina personalizada se extiende al campo de la farmacogenómica, donde se utiliza el perfil genético de un individuo para determinar los regímenes farmacológicos más eficaces y seguros. El análisis de la expresión genética ayuda a comprender cómo los fármacos afectan a la expresión genética y cómo las variaciones genéticas influyen en el metabolismo y la eficacia de los fármacos. Las compañías farmacéuticas utilizan esta información para desarrollar fármacos más adaptados a poblaciones de pacientes específicas. A medida que la industria farmacéutica continúa invirtiendo en la investigación de la medicina personalizada, el mercado de la expresión genética experimenta un crecimiento.

En los ensayos clínicos, la estratificación de los pacientes basada en los datos de expresión genética se está volviendo cada vez más común. Los investigadores utilizan el análisis de la expresión genética para identificar a los pacientes que tienen más probabilidades de responder a un tratamiento en particular o para evaluar la seguridad y eficacia de nuevas terapias. Al seleccionar a los pacientes adecuados para los ensayos clínicos, la medicina personalizada no solo acelera el proceso de desarrollo de fármacos, sino que también aumenta la probabilidad de ensayos exitosos, lo que fomenta la adopción del análisis de la expresión genética en estos estudios. La medicina personalizada no se limita al cáncer; también se extiende al tratamiento de enfermedades crónicas, como la diabetes, las enfermedades cardiovasculares y los trastornos autoinmunes. El perfil de expresión genética puede ayudar a comprender los mecanismos moleculares subyacentes de estas enfermedades y guiar el desarrollo de planes de tratamiento y gestión del estilo de vida personalizados. A medida que los proveedores de atención médica se centran cada vez más en el manejo individualizado de las enfermedades, aumenta la demanda de análisis de la expresión genética.

Aumento de la investigación en genómica funcional

La creciente investigación en genómica funcional ha surgido como un impulsor importante para el crecimiento del mercado global de expresión genética. La genómica funcional es un campo de la biología molecular que se centra en comprender las funciones e interacciones de los genes y sus productos dentro de un sistema biológico. La genómica funcional busca dilucidar los roles que desempeñan los genes en varios procesos biológicos. Los investigadores apuntan a descubrir cómo se regulan los genes, cómo funcionan sus productos (proteínas y ARN) y cómo interactúan con otros genes y moléculas. El análisis de la expresión genética proporciona datos esenciales para caracterizar la función de genes individuales y sus contribuciones a las vías y procesos celulares.

La genómica funcional explora las intrincadas redes de regulación genética. Esto implica comprender cómo los genes son controlados por factores de transcripción, microARN y modificaciones epigenéticas. El perfil de expresión genética es crucial para mapear estas redes reguladoras, revelar nodos clave y descifrar cómo impactan los procesos celulares normales y patológicos. La investigación de genómica funcional a menudo identifica genes y productos genéticos que sirven como biomarcadores potenciales para varias enfermedades o como objetivos farmacológicos para intervenciones terapéuticas. El análisis de la expresión genética es fundamental para identificar estos biomarcadores al comparar patrones de expresión genética entre tejidos normales y enfermos o en diferentes condiciones experimentales. La promesa de descubrir nuevos biomarcadores y objetivos farmacológicos impulsa la demanda de servicios de expresión genética.

La genómica funcional juega un papel fundamental en la elucidación de los mecanismos moleculares subyacentes a enfermedades, como el cáncer, los trastornos neurodegenerativos y las enfermedades autoinmunes. Al analizar los patrones de expresión genética en los tejidos afectados, los investigadores obtienen información sobre la desregulación de genes y vías específicas. Este conocimiento es fundamental para desarrollar terapias dirigidas y enfoques de medicina personalizada. La industria farmacéutica depende en gran medida de la genómica funcional para identificar posibles dianas farmacológicas y evaluar los efectos de los candidatos a fármacos en la expresión genética. Los ensayos de expresión genética de alto rendimiento se utilizan para examinar los compuestos en función de su impacto en genes o vías específicas, lo que permite la identificación de compuestos líderes y la evaluación de su seguridad y eficacia.

Aplicaciones en expansión en biotecnología y productos biofarmacéuticos

Las aplicaciones en expansión en biotecnología y productos biofarmacéuticos son impulsores importantes para el crecimiento del mercado global de expresión genética. El análisis de la expresión genética es cada vez más crucial en estas industrias para una variedad de propósitos. El análisis de la expresión genética desempeña un papel fundamental en el descubrimiento y desarrollo de fármacos en el sector biofarmacéutico. Se utiliza para identificar posibles dianas farmacológicas, evaluar la seguridad y eficacia de los candidatos a fármacos y optimizar los compuestos líderes. Los investigadores examinan los patrones de expresión genética para comprender cómo los fármacos específicos afectan la regulación genética y las vías de señalización celular. A medida que la industria farmacéutica continúa buscando enfoques innovadores para el desarrollo de fármacos, crece la demanda de servicios y tecnologías de expresión genética. En biotecnología, el análisis de la expresión genética se emplea en la monitorización y optimización de bioprocesos. Las empresas biofarmacéuticas lo utilizan para evaluar y mejorar la producción de productos biológicos como anticuerpos monoclonales, vacunas y proteínas recombinantes. Al monitorear la expresión genética en cultivos celulares, los investigadores pueden optimizar las condiciones para lograr la máxima productividad, calidad y consistencia de los productos biofarmacéuticos.

Garantizar la calidad y la consistencia de los productos biofarmacéuticos es primordial en la industria. El análisis de la expresión genética se emplea en el control de calidad para confirmar la estabilidad genética de las líneas celulares de producción y para monitorear los patrones de expresión genética específicos del producto. Esto es especialmente importante en la producción de biosimilares, donde los perfiles de expresión genética deben coincidir estrechamente con los del producto biológico de referencia. La medicina personalizada es una tendencia emergente en el sector biofarmacéutico, con un enfoque en el desarrollo de terapias dirigidas. El análisis de la expresión genética es esencial para identificar biomarcadores que puedan predecir las respuestas de los pacientes a medicamentos o terapias específicos. A medida que las compañías biofarmacéuticas buscan desarrollar tratamientos adaptados a cada paciente, el descubrimiento de biomarcadores basado en la expresión genética ha ganado una tracción significativa.

Principales desafíos del mercado

Complejidad de la gestión y el análisis de datos

El enorme volumen de datos generado por el análisis de la expresión genética, especialmente con la adopción de tecnologías de secuenciación de alto rendimiento, plantea un desafío importante. Gestionar, almacenar y analizar esta enorme cantidad de datos puede ser complejo y costoso. La necesidad de herramientas bioinformáticas sofisticadas e infraestructura de datos puede disuadir a las organizaciones de investigación más pequeñas o a las empresas con recursos limitados de participar plenamente en el mercado. Además, garantizar la precisión de los datos y el control de calidad es un desafío continuo, ya que la integridad de la investigación depende en gran medida de datos confiables.

Interpretación y relevancia biológica

Otro desafío es la interpretación de los datos de expresión genética y su traducción a información biológicamente relevante. Si bien los avances en la tecnología han facilitado la recopilación de datos, comprender la importancia funcional de los genes expresados de manera diferencial y su papel en procesos biológicos complejos puede ser abrumador. Los investigadores a menudo necesitan experiencia interdisciplinaria en genómica, bioinformática y biología molecular para hacer interpretaciones significativas. El desafío es cerrar la brecha entre los datos brutos y el conocimiento procesable, lo que requiere investigación e innovación constantes en el campo.

Cuestiones regulatorias y éticas

El mercado global de expresión genética opera dentro de un marco de consideraciones regulatorias y éticas que pueden variar significativamente de una región a otra. Garantizar el cumplimiento de las normas de privacidad de datos, los protocolos de investigación con sujetos humanos y los estándares éticos es un desafío importante, especialmente para los estudios que involucran muestras humanas. Además, el uso de datos de expresión genética en la medicina personalizada y los servicios de pruebas genéticas plantea inquietudes sobre la privacidad del paciente, el consentimiento y el posible uso indebido de la información genética. Navegar por estas complejidades legales y éticas puede ralentizar el crecimiento del mercado y generar incertidumbre para los inversores y las partes interesadas.

Tendencias clave del mercado

Secuenciación de ARN de una sola célula (scRNA-seq)

La secuenciación de ARN de una sola célula ha surgido como una tendencia transformadora en el mercado de la expresión genética. El análisis tradicional de la expresión genética se basa en la secuenciación de ARN en masa, que proporciona una medición promedio de la expresión genética en una población de células. Por el contrario, scRNA-seq permite a los investigadores analizar el transcriptoma de células individuales. Esta tecnología proporciona información sobre la heterogeneidad celular, identificando poblaciones de células raras y entendiendo cómo varía la expresión genética entre las células dentro de un tejido o muestra. Tiene aplicaciones de amplio alcance en campos como la investigación del cáncer, la biología del desarrollo, la inmunología y la neurociencia. La tendencia hacia el análisis de células individuales está impulsando la demanda de servicios y plataformas de scRNA-seq, lo que estimula la innovación en este segmento del mercado.

Integración multiómica

La integración multiómica es otra tendencia significativa en el mercado de la expresión genética. Los investigadores reconocen cada vez más el valor de combinar datos de varias tecnologías ómicas, como la genómica, la transcriptómica, la proteómica y la metabolómica. La integración de estos conjuntos de datos ofrece una visión holística de los sistemas biológicos, lo que permite una comprensión más completa de la expresión genética y su impacto en la función celular. Esta tendencia está impulsada por la creciente comprensión de que ningún enfoque ómico por sí solo puede proporcionar una imagen completa de los procesos biológicos complejos. Para apoyar la investigación multiómica, el mercado ha sido testigo del desarrollo de herramientas bioinformáticas y plataformas de análisis de datos que permiten la integración de diversos tipos de datos, fomentando la innovación y una mayor investigación en esta dirección.

IA y aprendizaje automático en el análisis de datos

La aplicación de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (AA) en el análisis de datos de expresión genética es una tendencia destacada en el mercado. A medida que aumenta el volumen y la complejidad de los datos de expresión genética, el uso de algoritmos de IA y AA se ha vuelto esencial para el procesamiento de datos, el reconocimiento de patrones y el descubrimiento de nuevos conocimientos. Estas tecnologías se utilizan para el control de calidad de los datos de expresión genética, la normalización, el análisis de la expresión genética diferencial y la identificación de biomarcadores. La IA y el AA también se aplican en el descubrimiento de fármacos, la medicina personalizada y el desarrollo de modelos predictivos para el diagnóstico y pronóstico de enfermedades. Su integración en el mercado de la expresión genética ha agilizado el análisis de datos, reducido el sesgo humano y acelerado los esfuerzos de investigación.

Información segmentaria

Información del producto

Según el producto, los kits y reactivos surgieron como el segmento de más rápido crecimiento en el mercado global de expresión genética en 2023. El crecimiento significativo del segmento se debe principalmente a la presencia de numerosas empresas que ofrecen una amplia variedad de kits y reactivos de expresión genética. Por ejemplo, Agilent Technologies, Inc. ofrece una amplia gama de kits de microarrays y reactivos diseñados para el análisis de la expresión genética. La introducción continua de productos avanzados diseñados para aplicaciones específicas contribuye al crecimiento de este segmento.

Información sobre la capacidad

Según la capacidad, High-Plex surgió como el segmento dominante en el mercado global de expresión genética en 2023. En el análisis de la expresión genética, la tecnología high-plex generalmente implica el examen de una cantidad sustancial de objetivos genéticos, a menudo en el rango de miles de genes. La tecnología High-plex abarca enfoques como la secuenciación de ARN y los microarrays. Ofrece ventajas como un menor tiempo de trabajo práctico en comparación con los métodos tradicionales como la qPCR. Esta técnica es reconocida por su precisión y simplicidad, en particular porque elimina la necesidad de una validación de sonda previa. El avance de los sistemas de caracterización digital multiplexados y con resolución espacial contribuye aún más al crecimiento de este segmento.

Información sobre la aplicación

Según la aplicación, el descubrimiento y desarrollo de fármacos surgió como el segmento dominante en el mercado global de expresión genética en 2023. La elaboración de perfiles de expresión genética ha evolucionado como una herramienta valiosa para las empresas farmacéuticas dedicadas al descubrimiento de fármacos. Desempeña un papel crucial en la evaluación de la eficacia, la toxicidad y otras características de los compuestos farmacéuticos al monitorear cómo los genes dentro de las células responden a estos fármacos. El costo asociado con las técnicas de elaboración de perfiles convencionales puede ser prohibitivamente alto, lo que a menudo las vuelve poco prácticas.

Información regional

Según la región, América del Norte surgió como la región dominante en el mercado global de expresión genética en 2023, con la mayor participación de mercado en términos de valor. El crecimiento del mercado de expresión genética se puede atribuir al aumento de la financiación y la expansión de los esfuerzos de investigación y desarrollo, particularmente en los Estados Unidos. Los factores que contribuyen a la expansión del mercado incluyen la creciente importancia de los estudios de expresión genética, las iniciativas gubernamentales y la disponibilidad de financiación para la investigación en secuenciación de próxima generación.

Acontecimientos recientes

• En marzo de 2024, un estudio realizado en EMBL Heidelberg proporcionó nuevos conocimientos sobre la dinámica de la regulación genética durante el desarrollo. La investigación reveló cómo las células ajustan su uso de potenciadores para controlar la expresión genética a medida que maduran y se especializan en el desarrollo embrionario. Los potenciadores, componentes genéticos cruciales, determinan cuándo y dónde se expresan los genes en diferentes organismos. Las discrepancias en los potenciadores se han relacionado con enfermedades. Sin embargo, los mecanismos precisos que rigen la interacción entre genes y potenciadores en varias etapas del desarrollo no se comprenden completamente.

Actores clave del mercado

• Catalent, Inc.
• Quest Diagnostics Incorporated 
• F.Hoffmann-La Roche Ltd
• Illumina,Inc.
• PerkinElmer,Inc.
• ThermoFisher Scientific, Inc.
• PromegaCorp.
• LuminexCorp.
• TakaraBio USA, Inc.
• DanaherCorp.