Marché du séquençage d'ARN basé sur NGS - Taille de l'industrie mondiale, part, tendances, opportunités et prévisions, segmenté par produit et services (plateformes et consommables de séquençage d'ARN, produits de préparation d'échantillons, services de séquençage d'ARN, analyse, stockage et gestion des données), par technologie (séquençage par synthèse, séquençage de semi-conducteurs ioniques, sé

Aperçu du marché

Le marché mondial du séquençage d'ARN basé sur le NGS était évalué à 2,67 milliards USD en 2023 et connaîtra une croissance impressionnante au cours de la période de prévision à un TCAC de 6,13 % jusqu'en 2029. Le séquençage d'ARN basé sur le séquençage de nouvelle génération (NGS), souvent abrégé en RNA-Seq, est une technique puissante utilisée pour analyser le transcriptome, qui fait référence à l'ensemble complet des molécules d'ARN dans une cellule ou un tissu à un moment précis. Le séquençage de l'ARN permet aux chercheurs d'étudier les niveaux d'expression des gènes, les modèles d'épissage alternatif, les modifications de l'ARN et d'autres caractéristiques transcriptomiques avec un débit et une résolution élevés.

Les progrès continus des technologies de séquençage de nouvelle génération (NGS) ont considérablement amélioré la vitesse, la précision et la rentabilité du séquençage de l'ARN. Des innovations telles que le séquençage à lecture longue, le séquençage de l'ARN à cellule unique et les capacités de séquençage en temps réel ont élargi les applications et l'accessibilité du séquençage de l'ARN, stimulant ainsi la croissance du marché. L'intérêt et les investissements croissants dans la recherche génomique, en particulier dans des domaines tels que la transcriptomique et la génomique fonctionnelle, alimentent la demande de technologies de séquençage de l'ARN. Les chercheurs de divers domaines, notamment la biologie moléculaire, la médecine, l'agriculture et la biotechnologie, s'appuient sur le séquençage de l'ARN pour étudier l'expression des gènes, les variantes d'épissage, les modifications de l'ARN et les réseaux de régulation. Le séquençage de l'ARN est de plus en plus utilisé pour les diagnostics cliniques, en particulier en oncologie et dans les maladies rares. La capacité de détecter des fusions génétiques, des mutations et des profils d'expression à l'aide du séquençage de l'ARN facilite le diagnostic, le pronostic et la sélection du traitement du cancer. De plus, le séquençage de l'ARN facilite l'identification des variantes génétiques responsables de maladies rares et non diagnostiquées, favorisant son intégration dans la pratique clinique et la pathologie moléculaire.

Principaux moteurs du marché

Progrès dans les technologies de séquençage

Les technologies NGS représentent un changement de paradigme dans le séquençage de l'ADN, permettant le séquençage à haut débit des molécules d'ADN et d'ARN. Les plateformes NGS, telles que les systèmes de séquençage d'Illumina, permettent aux chercheurs de séquencer des millions de fragments d'ADN ou de transcriptions d'ARN en parallèle, augmentant considérablement la vitesse et le débit de séquençage par rapport aux méthodes traditionnelles de séquençage Sanger. Les technologies de séquençage unicellulaire permettent de profiler les génomes, les transcriptomes et les épigénomes des cellules individuelles avec une haute résolution. Ces technologies, notamment le séquençage d'ARN à cellule unique (scRNA-seq), le séquençage d'ADN à cellule unique (scDNA-seq) et l'ATAC-seq à cellule unique (scATAC-seq), fournissent des informations sur l'hétérogénéité cellulaire, les processus de développement et les mécanismes des maladies au niveau de la cellule unique. Les technologies de séquençage à lecture longue, telles que celles proposées par Pacific Biosciences (PacBio) et Oxford Nanopore Technologies, génèrent des lectures de séquençage qui couvrent des milliers à des dizaines de milliers de paires de bases. Le séquençage à lecture longue facilite la détection des variations structurelles, des réarrangements génomiques complexes et des transcriptions complètes, surmontant ainsi les limitations associées aux technologies de séquençage à lecture courte.

Les plateformes de séquençage en temps réel, telles que le séquençage à nanopores d'Oxford Nanopore Technologies, permettent la détection directe et sans marquage des acides nucléiques lorsqu'ils traversent les nanopores. Le séquençage en temps réel permet des délais d'exécution rapides, une surveillance dynamique des processus biologiques et prend en charge des applications telles que la détection des agents pathogènes, la surveillance environnementale et l'analyse des transcriptions d'ARN. Les technologies de séquençage épigénétique, notamment le séquençage de la méthylation de l'ADN (par exemple, le séquençage au bisulfite) et le séquençage par immunoprécipitation de la chromatine (ChIP-seq), permettent aux chercheurs d'étudier les modifications épigénétiques et la dynamique de la chromatine à l'échelle du génome. Ces technologies fournissent des informations sur la régulation des gènes, la différenciation cellulaire et les mécanismes des maladies en profilant les modèles de méthylation de l'ADN, les modifications des histones et les sites de liaison des facteurs de transcription. Le séquençage métagénomique permet l'analyse complète des communautés microbiennes et des échantillons environnementaux sans avoir recours à des méthodes basées sur la culture. Les technologies de séquençage métagénomique, telles que la métagénomique shotgun et le séquençage des gènes de l'ARNr 16S, facilitent l'identification des espèces microbiennes, l'annotation fonctionnelle des gènes et la caractérisation du microbiome dans divers habitats, notamment l'intestin humain, le sol, l'eau et l'air. Ce facteur contribuera au développement du marché mondial du séquençage de l'ARN basé sur le NGS.

Croissance rapide de la recherche génomique

La recherche génomique englobe un large éventail d'applications, notamment la transcriptomique, l'épigénomique, la métagénomique et la génomique comparative. Le séquençage de l'ARN, en particulier, fournit des informations sur les modèles d'expression génétique, les événements d'épissage alternatif, les modifications de l'ARN et les réseaux de régulation. Les chercheurs exploitent les données de séquençage de l'ARN pour étudier le développement, les mécanismes des maladies, les réponses aux médicaments et les relations évolutives dans divers systèmes biologiques. Les progrès des technologies NGS ont démocratisé la recherche génomique en permettant le séquençage à haut débit des molécules d'ADN et d'ARN à une vitesse et une échelle sans précédent. Les plateformes NGS, telles que les systèmes de séquençage d'Illumina et ceux proposés par d'autres fabricants, facilitent la génération de grands volumes de données de séquençage avec une précision et une résolution élevées. Ces avancées technologiques ont élargi l'accessibilité du séquençage de l'ARN aux chercheurs du monde universitaire, de l'industrie et des milieux cliniques. La baisse des coûts des technologies de séquençage et des réactifs associés a rendu le séquençage de l'ARN plus abordable et accessible aux laboratoires de recherche du monde entier. Alors que le prix par paire de bases continue de baisser, les chercheurs peuvent mener des expériences de séquençage de l'ARN à grande échelle, des études basées sur la population et des analyses longitudinales sans contraintes financières importantes. Le caractère abordable du séquençage de l'ARN favorise son adoption généralisée dans diverses disciplines et institutions de recherche.

La recherche génomique intègre de plus en plus le séquençage de l'ARN à d'autres technologies omiques, telles que le séquençage de l'ADN, le profilage épigénétique, la protéomique et la métabolomique. Les approches multi-omiques permettent un profilage moléculaire complet et une analyse au niveau des systèmes biologiques, offrant une vue holistique de la régulation des gènes, des voies de signalisation et des interactions cellulaires. Les données de séquençage de l'ARN complètent d'autres ensembles de données omiques, améliorant ainsi notre compréhension des processus biologiques complexes et des phénotypes de maladies. Les résultats de la recherche génomique ont des implications translationnelles pour les soins de santé, l'agriculture, les sciences de l'environnement et la biotechnologie. Les technologies de séquençage de l'ARN jouent un rôle crucial dans la recherche translationnelle et les applications cliniques, notamment la découverte de biomarqueurs, le développement d'essais diagnostiques, la stratification des patients et l'optimisation du traitement. Les données de séquençage de l'ARN éclairent les approches de médecine de précision, facilitent l'identification des cibles thérapeutiques et soutiennent la prise de décision fondée sur des preuves dans la pratique clinique. Ce facteur va accélérer la demande du marché mondial du séquençage de l'ARN basé sur le NGS.

Élargissement des applications dans le diagnostic clinique

Le séquençage de l'ARN basé sur le NGS permet une caractérisation moléculaire précise des maladies, contribuant ainsi au développement de stratégies de traitement personnalisées. En profilant les modèles d'expression de l'ARN, en identifiant les mutations génétiques et en détectant les gènes de fusion, le séquençage de l'ARN aide les cliniciens à adapter les thérapies à chaque patient en fonction de leur profil génétique unique. Le séquençage de l'ARN est essentiel au diagnostic et au pronostic du cancer. Il permet d'identifier les signatures d'expression génétique associées à différents types de cancer, sous-types de tumeurs et stades de progression de la maladie. Le séquençage de l'ARN peut détecter les mutations motrices, prédire les réponses au traitement, surveiller la maladie résiduelle minimale et identifier les mécanismes de résistance aux médicaments, guidant ainsi la prise de décision clinique en oncologie. Le séquençage de l'ARN basé sur le NGS facilite le diagnostic de maladies rares et non diagnostiquées en identifiant les variantes génétiques causales, notamment les mutations ponctuelles, les insertions/délétions et les variations du nombre de copies. Le séquençage de l'ARN peut révéler des mutations pathogènes affectant l'expression des gènes, l'épissage et les éléments régulateurs, fournissant ainsi des informations sur les mécanismes de la maladie et éclairant le conseil génétique et la planification familiale. Le séquençage de l'ARN est de plus en plus utilisé dans le diagnostic et la surveillance des maladies infectieuses, notamment les infections virales, les agents pathogènes bactériens et les agents pathogènes fongiques. Le séquençage de l'ARN permet de détecter les transcriptions d'ARN microbien, les génomes d'ARN viraux et les réponses immunitaires de l'hôte, ce qui permet l'identification et la caractérisation rapides des agents infectieux, la surveillance des épidémies et l'évaluation des profils de résistance aux antimicrobiens.

Le séquençage de l'ARN joue un rôle crucial en pharmacogénomique en identifiant les variantes génétiques associées au métabolisme des médicaments, à leur efficacité et aux effets indésirables des médicaments. Les données de séquençage de l'ARN peuvent prédire les réponses individuelles à la pharmacothérapie, optimiser les schémas posologiques des médicaments et minimiser les effets indésirables des médicaments, améliorant ainsi la sécurité des patients et les résultats du traitement dans la pratique clinique. Le séquençage de l'ARN est utilisé dans les tests prénatals non invasifs pour détecter les anomalies chromosomiques fœtales, telles que la trisomie 21 (syndrome de Down), la trisomie 18 (syndrome d'Edwards) et la trisomie 13 (syndrome de Patau). Le séquençage de l'ARN fœtal acellulaire dans le sang maternel permet une détection précoce des troubles génétiques, réduisant ainsi le recours à des procédures invasives telles que l'amniocentèse et le prélèvement de villosités choriales. Le séquençage de l'ARN permet d'analyser les biomarqueurs d'ARN circulants dans le sang, l'urine et d'autres fluides corporels pour la détection du cancer, la surveillance de la réponse au traitement et l'évaluation de la récidive de la maladie. Le séquençage de l'ARN basé sur la biopsie liquide offre une alternative peu invasive aux biopsies tissulaires et facilite la surveillance en temps réel de la dynamique de la maladie et des interventions thérapeutiques. Ce facteur accélérera la demande du marché mondial du séquençage de l'ARN basé sur le NGS.

Principaux défis du marché

Complexité de l'analyse et de l'interprétation des données

Le séquençage de l'ARN génère des quantités massives de données de séquençage brutes qui nécessitent des outils bioinformatiques sophistiqués et une expertise informatique pour l'analyse et l'interprétation. L'analyse des données transcriptomiques implique plusieurs étapes, notamment le contrôle de la qualité, l'alignement des lectures, la quantification des transcriptions, l'analyse de l'expression différentielle des gènes, l'analyse des voies et l'annotation fonctionnelle. Les chercheurs ont souvent besoin d'une formation spécialisée en bioinformatique et en biologie computationnelle pour analyser efficacement les données de séquençage de l'ARN et extraire des informations biologiques significatives. Il n’existe pas de pipelines d’analyse de données normalisés pour les données de séquençage de l’ARN, ce qui entraîne une variabilité des méthodologies d’analyse et des résultats d’une étude à l’autre et d’un laboratoire à l’autre. Les chercheurs peuvent utiliser différents outils logiciels, algorithmes et paramètres pour le traitement et l’analyse des données, ce qui peut avoir un impact sur la reproductibilité et la comparabilité des résultats. L’établissement de lignes directrices consensuelles et de meilleures pratiques pour l’analyse des données de séquençage de l’ARN est essentiel pour promouvoir la cohérence et la transparence des résultats de recherche. Les données de séquençage de l’ARN sont intrinsèquement complexes, reflétant la nature dynamique de l’expression des gènes et des événements d’épissage alternatifs dans différentes conditions biologiques et types de cellules. L’analyse des données transcriptomiques nécessite de tenir compte de diverses sources de variabilité, notamment le bruit technique, l’hétérogénéité biologique et les facteurs de confusion expérimentaux. De plus, l'identification de signaux biologiquement pertinents au milieu du bruit de fond et des faux positifs pose des défis pour l'interprétation et la validation des données.

L'intégration des données de séquençage d'ARN avec d'autres types de données omiques, tels que la génomique, la protéomique et la métabolomique, ajoute un autre niveau de complexité à l'analyse et à l'interprétation des données. Les analyses multi-omiques intégrées permettent aux chercheurs d'acquérir une compréhension plus complète des systèmes biologiques et des mécanismes des maladies. Cependant, l'intégration d'ensembles de données hétérogènes provenant de différentes plateformes expérimentales et sources de données nécessite des méthodes et des outils de calcul spécialisés pour l'intégration, la normalisation et l'analyse statistique des données. Assurer la reproductibilité et la fiabilité des résultats du séquençage d'ARN est une préoccupation essentielle dans le domaine. Les chercheurs doivent mettre en œuvre des mesures de contrôle de la qualité rigoureuses tout au long du flux de travail expérimental afin de minimiser les artefacts techniques, les effets de lot et les biais systématiques qui peuvent perturber l'analyse et l'interprétation des données. La normalisation des mesures de contrôle de la qualité et des directives de rapport pour les expériences de séquençage de l'ARN peut aider à améliorer la reproductibilité des données et faciliter le partage des données et les efforts de méta-analyse.

Hétérogénéité et complexité des échantillons

Les échantillons biologiques, en particulier les tissus et les organes, sont constitués de diverses populations cellulaires avec des profils d'expression génétique distincts. L'étude d'échantillons hétérogènes à l'aide du séquençage de l'ARN nécessite des méthodes pour capturer et analyser les modèles d'expression génétique au niveau de la cellule unique ou de la sous-population. Le séquençage de l'ARN en masse peut masquer les signatures d'expression génétique spécifiques aux cellules, entraînant une perte de résolution et de connaissances biologiques. Les tumeurs sont caractérisées par une hétérogénéité intratumorale, où différentes régions de la tumeur présentent des profils moléculaires et des phénotypes cellulaires distincts. Les études de séquençage de l'ARN des tumeurs doivent tenir compte des variations spatiales et temporelles de l'expression génétique, ainsi que de la présence de populations cellulaires rares, de sous-clones tumoraux et de facteurs microenvironnementaux. La compréhension de l'hétérogénéité tumorale est essentielle pour identifier les cibles thérapeutiques, prédire la réponse au traitement et surveiller la progression de la maladie.

Les systèmes biologiques présentent des changements dynamiques dans l'expression des gènes au fil du temps en réponse aux signaux de développement, aux stimuli environnementaux et aux processus pathologiques. La dynamique temporelle pose des défis pour les expériences de séquençage de l'ARN, car les modèles d'expression des gènes peuvent varier selon les différents moments ou conditions expérimentales. Des études longitudinales et des analyses de séries chronologiques sont nécessaires pour capturer les changements temporels dans l'expression des gènes et démêler les réseaux de régulation sous-jacents aux processus biologiques dynamiques. Les échantillons biologiques sont influencés par des facteurs environnementaux, des conditions expérimentales et des artefacts techniques qui peuvent introduire de la variabilité et fausser les résultats du séquençage de l'ARN. Les sources de variation comprennent les méthodes de traitement des échantillons, les protocoles d'extraction de l'ARN, les techniques de préparation des bibliothèques, les plates-formes de séquençage et les pipelines informatiques. Le contrôle des facteurs environnementaux et expérimentaux est essentiel pour minimiser les effets de lot, les biais systématiques et les faux positifs dans les expériences de séquençage de l'ARN. Les échantillons biologiques peuvent contenir des populations ou des sous-types de cellules rares avec des profils d’expression génétique uniques qui sont difficiles à détecter à l’aide d’approches de séquençage d’ARN en masse. Les technologies de séquençage d'ARN à cellule unique (scRNA-seq) permettent de profiler des cellules individuelles au sein de populations hétérogènes, ce qui permet aux chercheurs d'identifier des types de cellules rares, de caractériser la variabilité intercellulaire et de disséquer l'hétérogénéité cellulaire à haute résolution.

Principales tendances du marché

Adoption croissante du NGS en transcriptomique

Le séquençage d'ARN basé sur le NGS permet aux chercheurs d'étudier les modèles d'expression génétique sur l'ensemble du transcriptome de manière à haut débit et impartiale. Contrairement aux méthodes basées sur des puces à ADN, qui se limitent à la détection de sondes prédéfinies, le séquençage d'ARN offre une plus grande sensibilité et une plus grande plage dynamique pour la détection des transcriptions, des événements d'épissage alternatif et des nouvelles isoformes d'ARN. Le transcriptome est extrêmement complexe, composé d'ARN codants et non codants ayant des fonctions et des rôles régulateurs divers. Le séquençage d'ARN basé sur NGS permet aux chercheurs de profiler l'expression des gènes à une résolution d'un seul nucléotide, d'identifier les variantes d'épissage, de quantifier l'abondance des transcrits et de caractériser les modifications de l'ARN avec une grande précision. Cette résolution permet la découverte de nouveaux transcrits, d'éléments régulateurs et de biomarqueurs associés aux maladies. Le séquençage d'ARN basé sur NGS est largement utilisé dans divers domaines de recherche, notamment la biologie fondamentale, la biologie du développement, la biologie du cancer, les neurosciences, l'immunologie et les maladies infectieuses. Les études transcriptomiques fournissent des informations sur les réseaux de régulation des gènes, la différenciation cellulaire, les mécanismes des maladies, les réponses aux médicaments et la découverte de biomarqueurs, favorisant l'adoption des technologies de séquençage d'ARN dans diverses disciplines scientifiques.

Le séquençage d'ARN basé sur NGS est souvent intégré à d'autres types de données omiques, tels que la génomique, l'épigénomique, la protéomique et la métabolomique, pour obtenir une compréhension complète des systèmes biologiques et des processus pathologiques. Les approches multi-omiques intégrées permettent aux chercheurs de corréler les modèles d'expression génétique avec les variations génétiques, les modifications épigénétiques, l'abondance des protéines et les voies métaboliques, facilitant ainsi les analyses au niveau des systèmes et les applications de recherche translationnelle. Le séquençage d'ARN basé sur le NGS est de plus en plus utilisé dans la recherche clinique et le diagnostic, en particulier dans le domaine de la médecine de précision. Le profilage transcriptomique des échantillons de patients permet l'identification des signatures d'expression génétique spécifiques à la maladie, la stratification des patients en fonction des sous-types moléculaires et la prédiction des réponses au traitement. Les données de séquençage d'ARN éclairent également le développement de thérapies ciblées, d'essais cliniques axés sur les biomarqueurs et de stratégies de traitement personnalisées pour le cancer et d'autres maladies complexes.

Informations sectorielles

Informations technologiques

Le segment du séquençage Nanopore devrait connaître une croissance rapide sur le marché mondial du séquençage d'ARN basé sur le NGS au cours de la période de prévision. La technologie de séquençage par nanopores offre l'avantage de produire de longues longueurs de lecture, ce qui permet le séquençage direct des molécules d'ARN sans avoir recours à la fragmentation ou à l'amplification. Le séquençage d'ARN à longue lecture permet de caractériser les transcrits complets, y compris les isoformes et les variantes d'épissage, fournissant des informations précieuses sur la structure, la fonction et la régulation de l'ARN. Les chercheurs et les cliniciens reconnaissent de plus en plus l'importance du séquençage à longue lecture pour capturer avec précision des paysages d'ARN complexes, ce qui stimule la demande de plateformes de séquençage par nanopores. L'une des caractéristiques distinctives du séquençage par nanopores est sa capacité à effectuer un séquençage de molécule unique en temps réel. Cette capacité en temps réel permet aux chercheurs d'observer les molécules d'ARN lorsqu'elles traversent les nanopores, ce qui permet une surveillance dynamique des modifications de l'ARN, de la cinétique des événements de traitement de l'ARN et des interactions ARN-protéine. Le séquençage par nanopores en temps réel offre des informations sans précédent sur la biologie de l'ARN et la dynamique de l'expression des gènes, ce qui en fait un outil attrayant pour un large éventail d'applications de recherche. Les plateformes de séquençage Nanopore, telles que celles proposées par Oxford Nanopore Technologies, sont connues pour leur portabilité et leur facilité d'utilisation. Ces appareils compacts et portables permettent de réaliser le séquençage de l'ARN dans divers contextes, notamment sur le terrain, dans le cadre de diagnostics au point de service et dans des environnements aux ressources limitées. L'accessibilité et la flexibilité des systèmes de séquençage Nanopore démocratisent le séquençage de l'ARN et permettent aux chercheurs et aux cliniciens du monde entier de mener des études et des diagnostics dans divers contextes. Le séquençage Nanopore est polyvalent et applicable à une large gamme d'applications de séquençage de l'ARN, notamment le profilage du transcriptome, l'analyse des modifications de l'ARN, la caractérisation structurelle de l'ARN et la détection de l'ARN viral. La polyvalence de la technologie de séquençage des nanopores permet aux chercheurs de répondre à diverses questions de recherche et d'explorer la biologie de l'ARN avec des détails sans précédent, favorisant son adoption généralisée dans les milieux universitaires, cliniques et industriels.

Perspectives régionales

L'Amérique du Nord est devenue la région dominante sur le marché mondial du séquençage de l'ARN basé sur le NGS en 2023.

Développements récents

• En avril 2023, IDT, l'un des principaux fournisseurs mondiaux de solutions génomiques, aide les laboratoires de recherche du monde entier avec une nouvelle solution visant à améliorer l'efficacité opérationnelle et à identifier les tumeurs cancéreuses solides. Récemment lancé, le panel de tumeurs solides IDT Archer FUSIONPlex Core représente une solution de test de recherche sur le cancer de pointe. Cette solution a été étendue et affinée pour améliorer la couverture des variantes de nucléotides simples (SNV) et des insertions/délétions (indels), simplifiant la détection de fusion et l'appel de variantes grâce à un test unifié. La nouvelle solution de séquençage à base d'ARN pour les tumeurs solides utilise un seul échantillon d'entrée d'ARN/TNA, offrant aux chercheurs une option évolutive et conviviale qui permet d'économiser du temps, des ressources et des coûts. Composé d'un pool équilibré d'oligonucléotides d'amorces spécifiques aux gènes (GSP) ciblant 56 gènes, le panel de tumeurs solides FUSIONPlex Core a été conçu pour la simplicité. La préparation de la bibliothèque à base d'AMP pour les tests de recherche Archer NGS peut être exécutée en seulement 1,5 jour avec un temps de manipulation minimal.

Principaux acteurs du marché

• IlluminaInc.
• 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