Mercado de biología computacional: tamaño de la industria global, participación, tendencias, oportunidades y pronóstico, 2018-2028 segmentado por aplicación (simulación celular y biológica, descubrimiento de fármacos y modelado de enfermedades, desarrollo de fármacos preclínicos, ensayos clínicos, software de simulación del cuerpo humano), por herramienta (bases de datos, infraestructura (hardware

Descripción general del mercado

El mercado global de biología computacional se valoró en USD 4.89 mil millones en 2022 y se anticipa que proyectará un crecimiento impresionante en el período de pronóstico con una CAGR del 7,49% hasta 2028. El mercado global de biología computacional se refiere a la aplicación de técnicas computacionales, incluidos algoritmos, análisis de datos y modelos matemáticos, para comprender y analizar datos biológicos. Desempeña un papel fundamental en varias áreas de las ciencias de la vida, incluida la genómica, la proteómica, el descubrimiento de fármacos y la medicina personalizada.

Impulsores clave del mercado

Explosión de datos biológicos

El campo de la biología ha entrado en una nueva era, caracterizada por una explosión sin precedentes en datos biológicos. Desde la secuenciación de genomas hasta el estudio de sistemas biológicos complejos, el volumen y la complejidad de los datos que se generan son asombrosos. Este diluvio de datos ha dado lugar al campo de la biología computacional, que utiliza algoritmos avanzados y técnicas de análisis de datos para dar sentido a esta riqueza de información. La secuenciación de genomas ha sido una fuerza impulsora del aumento de los datos biológicos. El Proyecto Genoma Humano, finalizado en 2003, marcó un hito importante en la genómica, pero fue sólo el principio. Hoy en día, las tecnologías de secuenciación de alto rendimiento han hecho posible secuenciar genomas completos de forma rápida y rentable. Esto ha dado lugar a un vasto repositorio de datos genómicos, que proporciona conocimientos fundamentales sobre genética, evolución y susceptibilidad a las enfermedades. La genómica es sólo una faceta de la explosión de datos biológicos. La transcriptómica, que estudia los patrones de expresión genética, y la proteómica, que se centra en las proteínas, también han contribuido a la afluencia de datos. Los investigadores ahora pueden examinar el transcriptoma o proteoma completo de un organismo, lo que ofrece información sobre la regulación genética, la función de las proteínas y los mecanismos de las enfermedades. Las tecnologías de secuenciación de células individuales han llevado la investigación biológica a un nivel de granularidad más fino. En lugar de estudiar tejidos o poblaciones de células, los científicos ahora pueden analizar células individuales dentro de un tejido. Esta tecnología ha revolucionado nuestra comprensión de la heterogeneidad celular, el desarrollo de los tejidos y la progresión de las enfermedades. Sin embargo, genera cantidades masivas de datos que requieren un análisis computacional sofisticado. La integración de múltiples fuentes de datos ómicos (genómica, transcriptómica, proteómica, metabolómica, etc.) es un enfoque poderoso para comprender los sistemas biológicos complejos de manera integral. Sin embargo, multiplica el volumen de datos exponencialmente. La biología computacional desempeña un papel fundamental en la armonización e interpretación de estos conjuntos de datos integrados, lo que permite obtener conocimientos holísticos sobre los fenómenos biológicos. La industria farmacéutica depende de la biología computacional para acelerar el descubrimiento de fármacos. Al analizar grandes conjuntos de datos de compuestos químicos y sus interacciones con moléculas biológicas, los investigadores pueden identificar posibles fármacos candidatos, predecir su eficacia y optimizar sus propiedades. Este enfoque basado en datos reduce significativamente el tiempo y el coste de llevar nuevos fármacos al mercado.

Avances en genómica

El campo de la genómica ha sido testigo de avances notables en las últimas décadas, revolucionando nuestra comprensión de la genética, las enfermedades y las complejidades de la vida misma. En el centro de esta transformación se encuentra la sinergia entre la genómica y la biología computacional. El Proyecto Genoma Humano, completado en 2003, marcó un punto de inflexión en la genómica. Fue un esfuerzo colaborativo masivo para mapear y secuenciar todos los genes del genoma humano. Este logro monumental preparó el terreno para una revolución genómica, catalizando el rápido desarrollo de tecnologías de secuenciación de ADN de alto rendimiento. Las tecnologías de secuenciación de próxima generación (NGS) surgieron como un punto de inflexión en la genómica. Estos instrumentos pueden secuenciar grandes cantidades de ADN en poco tiempo, generando terabytes de datos en una sola ejecución. Este aumento exponencial en la producción de datos requirió herramientas computacionales avanzadas y experiencia para procesar y analizar los datos de manera eficiente. La proliferación de la secuenciación de alto rendimiento ha llevado a una explosión de datos genómicos. Los investigadores ahora pueden secuenciar no solo genomas humanos sino también los genomas de innumerables otras especies, descubriendo conocimientos críticos sobre la evolución, la diversidad genética y la base genética de las enfermedades. Esta abundancia de datos alimenta la demanda de soluciones de biología computacional para extraer información significativa. La llegada de pruebas de ADN asequibles y directas al consumidor ha hecho que la genómica sea accesible para las masas. Las personas ahora pueden obtener su información genética, que puede proporcionar información sobre la ascendencia, las predisposiciones a las enfermedades y las recomendaciones sobre el estilo de vida. Este creciente interés en la genómica personal genera una necesidad significativa de herramientas computacionales que puedan analizar e interpretar estos perfiles genéticos individuales. La medicina genómica aprovecha los datos genómicos para guiar la toma de decisiones clínicas. Permite la identificación de mutaciones genéticas vinculadas a enfermedades, facilita el diagnóstico temprano y respalda los planes de tratamiento personalizados. A medida que la medicina genómica se integra más en los sistemas de atención médica, las herramientas de biología computacional desempeñan un papel central en la traducción de la información genómica en conocimientos prácticos. Las técnicas genómicas tradicionales a menudo analizan poblaciones de células, enmascarando la diversidad dentro de los tejidos. Las tecnologías de genómica unicelular ahora permiten a los investigadores estudiar células individuales, revelando la intrincada heterogeneidad celular. Estas técnicas generan inmensos conjuntos de datos, lo que requiere métodos computacionales para desentrañar los complejos paisajes celulares.

Descubrimiento y desarrollo de fármacos

Los ámbitos del descubrimiento de fármacos y la biología computacional están experimentando una convergencia emocionante. A medida que la industria farmacéutica se apresura a desarrollar fármacos innovadores, la biología computacional ha surgido como un aliado indispensable. La necesidad de nuevos compuestos farmacéuticos para tratar una amplia gama de enfermedades, desde el cáncer hasta trastornos genéticos raros, sigue creciendo. El descubrimiento de fármacos es un proceso largo y que requiere muchos recursos, pero es esencial para mejorar los resultados de la atención médica y la calidad de vida del paciente. La biología computacional proporciona un apoyo crucial al acelerar varias etapas del desarrollo de fármacos. La biología computacional permite a los investigadores realizar una selección de fármacos in silico (basada en computadoras). Este enfoque implica simular la interacción entre los compuestos farmacológicos potenciales y las moléculas objetivo, como proteínas o enzimas. Al examinar virtualmente miles de compuestos, los investigadores pueden identificar posibles candidatos a fármacos más rápido y con menores costos. La biología computacional desempeña un papel fundamental en la predicción de interacciones fármaco-diana. Los algoritmos y los modelos de aprendizaje automático analizan datos biológicos para determinar cómo interactuará una molécula de fármaco con objetivos celulares específicos. Esta capacidad predictiva acorta significativamente el cronograma de desarrollo de fármacos y reduce los fracasos experimentales. Una vez que se identifican los posibles candidatos a fármacos, la biología computacional ayuda a optimizar sus propiedades. Los investigadores pueden modificar la estructura química de los compuestos principales para mejorar su eficacia, reducir la toxicidad y mejorar la biodisponibilidad. Este proceso iterativo, conocido como optimización de clientes potenciales, depende en gran medida de modelos computacionales y simulaciones. Comprender las vías biológicas subyacentes involucradas en las enfermedades es fundamental para el desarrollo de fármacos. Las herramientas de biología computacional ayudan a dilucidar estas vías mediante el análisis de datos ómicos complejos. Este conocimiento guía a los investigadores en la identificación de objetivos clave y el desarrollo de fármacos que modulen procesos biológicos específicos.

Colaboración y asociaciones entre industrias

En el mundo interconectado de hoy, la colaboración y las asociaciones son poderosos catalizadores para la innovación y el progreso. El mercado mundial de biología computacional no es una excepción, ya que se beneficia significativamente de las colaboraciones entre industrias. Las colaboraciones en el campo de la biología computacional facilitan el intercambio de conocimientos y experiencia. Las instituciones académicas y las organizaciones de investigación a menudo poseen hallazgos de investigación de vanguardia, mientras que las compañías farmacéuticas aportan experiencia práctica en el desarrollo de fármacos. Cuando estas entidades se unen, combinan conocimientos teóricos con aplicaciones del mundo real, impulsando la innovación en el campo. Uno de los principales desafíos en biología computacional es el acceso a datos biológicos de alta calidad. La colaboración entre organizaciones de investigación y empresas tecnológicas puede proporcionar valiosos recursos de datos. Las asociaciones público-privadas, por ejemplo, pueden hacer que grandes conjuntos de datos sean accesibles a los investigadores, lo que les permite realizar análisis exhaustivos y desarrollar modelos más precisos. Los esfuerzos de colaboración permiten la puesta en común de recursos, tanto humanos como financieros. Esta sinergia de recursos puede acelerar los procesos de investigación y desarrollo. Cuando varias entidades contribuyen a un proyecto, se hace posible abordar tareas más extensas y complejas, como estudios genómicos a gran escala o iniciativas de descubrimiento de fármacos. La biología computacional involucra inherentemente múltiples disciplinas, incluidas la biología, la informática y la estadística. Los proyectos colaborativos a menudo involucran a investigadores de estos diversos orígenes. Este enfoque interdisciplinario fomenta nuevas perspectivas y la resolución creativa de problemas, lo que conduce a avances que tal vez no hubieran sido posibles dentro de una sola organización. La industria farmacéutica recurre cada vez más a la biología computacional para el descubrimiento de fármacos. Las colaboraciones entre empresas farmacéuticas y expertos en biología computacional pueden acelerar la identificación de posibles candidatos a fármacos. Las asociaciones entre industrias facilitan la aplicación de herramientas computacionales para predecir interacciones entre fármacos y objetivos y optimizar compuestos líderes.

Principales desafíos del mercado

Complejidad y volumen de los datos

El crecimiento exponencial de los datos biológicos es un arma de doble filo. Si bien proporciona una gran cantidad de información, también presenta un desafío significativo en términos de complejidad y volumen de datos. El manejo, almacenamiento y análisis de conjuntos de datos masivos requieren una infraestructura computacional sólida y algoritmos eficientes.

Privacidad y seguridad de los datos

Los datos biológicos, especialmente la información genómica, son sensibles y están sujetos a estrictas regulaciones de privacidad. Garantizar la privacidad de los datos y, al mismo tiempo, permitir un análisis significativo es un equilibrio delicado. El mercado de la biología computacional debe abordar estas preocupaciones para ganar la confianza del público y cumplir con las leyes de protección de datos en constante evolución.

Interoperabilidad y estandarización

Las herramientas y plataformas de biología computacional a menudo varían en sus formatos de datos y métodos de análisis. Esta falta de estandarización dificulta el intercambio de datos y la colaboración. Establecer estándares de datos comunes y herramientas interoperables es esencial para superar este desafío.

Escasez de mano de obra calificada

El campo de la biología computacional requiere un conjunto de habilidades multidisciplinarias, que abarcan biología, informática, matemáticas y estadística. Hay una escasez de profesionales con experiencia en estas áreas, lo que dificulta que las organizaciones encuentren y retengan talento calificado.

Tendencias clave del mercado

Revolución ómica de células individuales

La secuenciación de células individuales y las tecnologías ómicas están ganando impulso rápidamente. Estas técnicas permiten a los investigadores diseccionar los perfiles moleculares de células individuales dentro de tejidos complejos. A medida que la resolución de los datos de células individuales mejora, la biología computacional desempeñará un papel fundamental en el análisis y la interpretación de estos complejos conjuntos de datos. Se esperan innovaciones en algoritmos y herramientas diseñados para el análisis ómico de células individuales.

Transcriptómica espacial

La transcriptómica espacial es un campo emergente que combina la genómica con la información espacial. Permite a los investigadores mapear la expresión genética dentro de los tejidos, lo que proporciona información sobre la organización espacial de las células. Los métodos computacionales para el análisis de datos espaciales tendrán una gran demanda, ya que ofrecen nuevas formas de estudiar la arquitectura de los tejidos y los mecanismos de las enfermedades.

Integración multiómica

La integración de múltiples fuentes de datos ómicos, como la genómica, la transcriptómica, la proteómica y la metabolómica, proporciona una visión holística de los sistemas biológicos. Las herramientas computacionales que facilitan la integración y el análisis de datos multiómicos tendrán una gran demanda, lo que permitirá a los investigadores descubrir interacciones y vías intrincadas.

Blockchain para la seguridad de los datos

La seguridad y la privacidad de los datos son fundamentales en la biología computacional, en particular cuando se maneja información genómica sensible. La tecnología blockchain promete una gestión de datos segura y transparente, que garantice la integridad y la privacidad de los datos biológicos. Se espera ver soluciones basadas en blockchain para la seguridad y la trazabilidad de los datos.

Información segmentaria

Información sobre servicios

Según la categoría de servicios, el segmento de contratos surgió como el actor dominante en el mercado global de la biología computacional en 2022. Esto se puede atribuir a la rentabilidad de los servicios por contrato en comparación con los servicios internos que se ofrecen a nivel mundial. Los proveedores de servicios de organizaciones de investigación por contrato (CRO) colaboran estrechamente con los clientes para crear planes personalizados, actuando así como catalizador del crecimiento del mercado.

Por otro lado, se prevé que el segmento interno experimente el crecimiento más rápido. Los servicios internos otorgan a las empresas un mayor control sobre sus operaciones internas, ya que emplean directamente estos servicios. Este enfoque ofrece ventajas como ahorro de costos y eficiencia de tiempo, lo que contribuye a su crecimiento acelerado.

Información del usuario final

Se prevé que el sector comercial sea el principal contribuyente a los ingresos del mercado. El aumento de las inversiones en investigación y desarrollo (I+D) en ingeniería genética y el desarrollo de medicamentos innovadores por parte de entidades gubernamentales y comerciales son factores importantes que contribuyen a la mayor demanda de biología computacional.

A modo de ejemplo, en mayo de 2021, la Organización Mundial de la Salud (OMS) y la Confederación Suiza firmaron un Memorando de Entendimiento (MoU) para establecer la primera instalación BioHub de la OMS como parte del Sistema BioHub de la OMS. Este centro, situado en Spiez (Suiza), sirve como centro de recepción, secuenciación, almacenamiento y preparación seguros de materiales biológicos para su distribución a otros laboratorios. También desempeña un papel crucial en las evaluaciones de riesgos y respalda la preparación mundial contra los patógenos. De manera similar, las inversiones sustanciales de la Comisión Europea en el programa Horizonte 2020 tienen como objetivo eliminar las barreras a la innovación y promover una mejor colaboración entre los sectores público y privado, fomentando la innovación. Se espera que estos avances impulsen la creciente demanda de biología computacional, impulsando en consecuencia el crecimiento de los ingresos en este segmento del mercado.

Perspectivas regionales

América del Norte ocupa actualmente la posición dominante en el mercado de la biología computacional y se espera que mantenga su liderazgo durante varios años más. Estados Unidos, en particular, se sitúa a la vanguardia en el campo de la biología sintética, que es una disciplina emergente centrada en el diseño, la manipulación y la reprogramación de sistemas biológicos. El gobierno de Estados Unidos ha sido un importante partidario de la biología computacional y la biología sintética desde 2005, canalizando más de mil millones de dólares hacia su desarrollo. La inversión media anual del gobierno de Estados Unidos en el avance de la biología computacional se estima en aproximadamente 140 millones de dólares.

El auge de la medicina personalizada ha fomentado iniciativas de colaboración entre instituciones médicas, organismos gubernamentales e investigadores para acelerar la creación de tratamientos efectivos. Por ejemplo, en 2020, Summit Biolabs Inc. y el Centro de Medicina Personalizada de Colorado (CCPM) establecieron una alianza estratégica integral para llevar a cabo la investigación, el desarrollo y la comercialización de pruebas de biopsia líquida de saliva para la detección temprana del cáncer, el diagnóstico de COVID-19 y otras infecciones virales. De manera similar, en abril de 2020, HealthCare Global Enterprises y Strand Life Sciences lanzaron StrandAdvantage500, un ensayo basado en secuenciación de próxima generación (NGS) que evalúa alteraciones genéticas relacionadas con el cáncer en el ADN y el ARN extraídos del tumor de un paciente en un flujo de trabajo unificado. Además, en julio de 2021, Indivumed GmbH lanzó "travel", una innovadora plataforma de descubrimiento de IA diseñada para la oncología y la medicina de precisión. Esta plataforma combina los amplios datos multiómicos de IndivuType con sofisticados modelos de enfermedades, herramientas de aprendizaje automático automatizadas muy avanzadas y un conjunto integral de capacidades analíticas avanzadas.

El mercado general de biología computacional en los Estados Unidos está preparado para un crecimiento sustancial en los próximos años, principalmente debido a las importantes inversiones realizadas en el desarrollo de fármacos, que son las más altas del mundo.

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Acontecimientos recientes

En abril de 2021, Peptilogics, una empresa de plataformas de biotecnología que emplea el diseño computacional para descubrir terapias innovadoras basadas en péptidos, informó la conclusión exitosa de los ensayos clínicos de fase I para su compuesto principal, PLG0206. Este compuesto, reconocido como un agente antiinfeccioso potente y de amplio espectro, ha recibido tanto la designación de fármaco huérfano como la designación de producto calificado para enfermedades infecciosas de la Administración de Alimentos y Medicamentos de los Estados Unidos. Su aplicación principal es abordar las infecciones de prótesis articulares (PJI).

En enero de 2021, AsclepiX Therapeutics Inc., una empresa biofarmacéutica que utiliza la biología computacional para identificar reguladores peptídicos altamente efectivos para mantener el equilibrio vascular y celular, anunció el inicio de los ensayos clínicos de fase I/IIa CONGO. Estos ensayos tienen como objetivo evaluar la seguridad y la eficacia terapéutica de AXT107 en pacientes con edema macular diabético (EMD), lo que marca un hito significativo al ser el primer paciente en recibir la dosis.

Principales actores del mercado

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