Marché de l'analyse de l'ARN – Taille de l'industrie mondiale, part, segmentée par produit (kits et réactifs, services, instruments), par technologie (PCR en temps réel (qPCR), microarray, séquençage, autres), par application (épigénétique, maladies infectieuses et pathogenèse, épissage alternatif de l'ARN, structure de l'ARN et dynamique moléculaire, développement et distribution de thérapies à b

Aperçu du marché

Le marché mondial de l'analyse de l'ARN est évalué à 8,30 milliards USD en 2022 et devrait connaître une croissance impressionnante au cours de la période de prévision avec un TCAC de 9,60 % jusqu'en 2028. L'analyse de l'ARN est un vaste domaine de la biologie moléculaire et de la génomique qui implique l'étude des molécules d'ARN (acide ribonucléique) pour comprendre leur structure, leur fonction, leur régulation et leurs modèles d'expression. L'ARN est une molécule cruciale dans le dogme central de la biologie moléculaire, servant d'intermédiaire entre l'ADN et la synthèse des protéines. L'analyse de l'ARN englobe diverses techniques et approches visant à élucider les divers rôles que joue l'ARN dans les cellules et les organismes. L'analyse de l'ARN peut révéler des événements d'épissage alternatifs, où différents exons sont inclus ou exclus des transcriptions d'ARNm. Ce processus génère plusieurs isoformes de protéines à partir d'un seul gène. Le séquençage de l'ARN est particulièrement utile pour étudier l'épissage alternatif. Dans les contextes cliniques, l'analyse de l'ARN est utilisée à des fins de diagnostic, comme la détection de l'ARN viral dans les maladies infectieuses ou l'évaluation des profils d'expression génétique pour guider les décisions de traitement.

Principaux moteurs du marché

Progrès dans les technologies de séquençage de l'ARN

Les plateformes de séquençage de nouvelle génération (NGS) telles que HiSeq et NovaSeq d'Illumina sont devenues les chevaux de bataille du séquençage de l'ARN. Ces plateformes offrent un séquençage à haut débit avec un traitement parallèle massif, permettant aux chercheurs d'analyser simultanément des milliers à des millions de molécules d'ARN. Le NGS a considérablement réduit le coût du séquençage et augmenté la vitesse de génération des données. Le séquençage de l'ARN à cellule unique (scRNA-Seq) permet l'analyse de l'expression génétique au niveau de la cellule unique, révélant l'hétérogénéité cellulaire au sein des tissus et des organismes. Cette technologie a fait progresser notre compréhension de la biologie du développement, de l'immunologie et de la progression des maladies. Les innovations en microfluidique et en codage à barres ont rendu le scRNA-Seq plus accessible et plus efficace. Les plateformes traditionnelles de séquençage à lecture courte peuvent avoir du mal à assembler avec précision de longs transcrits et à résoudre des structures génétiques complexes. Les technologies de séquençage à lecture longue, telles que le séquençage SMRT de Pacific Biosciences et le séquençage nanopore d'Oxford Nanopore Technologies, produisent des lectures de séquençage plus longues. Ces technologies sont précieuses pour étudier l'épissage alternatif, les variantes structurelles et les ARN non codants. Le séquençage d'ARN spécifique à un brin permet aux chercheurs de déterminer l'orientation des transcrits d'ARN, fournissant des informations sur la direction de la transcription. Ceci est crucial pour distinguer les gènes qui se chevauchent et les transcrits antisens. Des technologies comme le séquençage en temps réel d'une seule molécule (SMRT-Seq) et le séquençage nanopore peuvent séquencer des molécules d'ARN individuelles sans nécessiter d'amplification par PCR. Cela réduit les biais et les erreurs lancés lors de l'amplification.

Les progrès des techniques de préparation des échantillons ont permis d'effectuer le séquençage de l'ARN avec un minimum de matériel de départ, ce qui le rend adapté aux échantillons précieux ou limités, tels que les biopsies cliniques ou les cellules individuelles. Les chercheurs s'intéressent de plus en plus à l'étude des modifications de l'ARN, telles que m6A (méthylation) et pseudouridine, qui jouent un rôle crucial dans la régulation des gènes. Le séquençage de l'ARN a été adapté pour identifier et quantifier les modifications de l'ARN à l'échelle du transcriptome. La combinaison des données du séquençage de l'ARN avec d'autres données omiques, telles que la génomique, la protéomique et la métabolomique, offre une vue plus complète des processus biologiques. L'analyse intégrée peut révéler de nouvelles perspectives sur les mécanismes et les voies des maladies. Le développement d'outils et de pipelines bioinformatiques avancés a été essentiel pour le traitement et l'interprétation des données du séquençage de l'ARN. Ces outils facilitent des tâches telles que l'alignement des lectures, la quantification, l'analyse de l'expression différentielle et l'analyse des voies. Les technologies de transcriptomique spatiale, telles que la transcriptomique à résolution spatiale (SRT-Seq) et le séquençage in situ, permettent aux chercheurs de visualiser la distribution spatiale des molécules d'ARN dans les tissus. Ceci est précieux pour étudier l'organisation des tissus et les interactions cellulaires. Les progrès continus ont conduit à des réductions de coûts dans le RNA-Seq, le rendant plus accessible aux chercheurs et aux cliniciens. Des options de RNA-Seq rentables sont disponibles pour un large éventail d'applications. Ce facteur contribuera au développement du marché mondial de l'analyse de l'ARN.

Applications croissantes en oncologie

L'analyse de l'ARN, en particulier le profilage de l'expression génétique à l'aide de techniques telles que le séquençage de l'ARN (RNA-Seq) et les microarrays, permet l'identification de biomarqueurs associés à différents types de cancer. Ces biomarqueurs peuvent être utilisés pour la détection précoce du cancer, l'évaluation des risques et la sélection de traitements personnalisés. L'analyse de l'ARN permet de classer les tumeurs en fonction de leurs profils d'expression génétique. Cette classification moléculaire peut fournir des informations sur les sous-types de tumeurs, qui peuvent avoir des comportements cliniques et des réponses au traitement différents. L'analyse de l'ARN permet d'identifier des sous-types moléculaires spécifiques au sein d'un type de cancer donné. Le sous-typage est utile pour adapter les stratégies de traitement et prédire les résultats des patients. Les chercheurs utilisent l'analyse de l'ARN pour identifier des cibles médicamenteuses potentielles dans les cellules cancéreuses. La compréhension des modèles d'expression génétique et des réseaux de régulation impliqués dans le cancer peut conduire au développement de thérapies ciblées. L'analyse de l'ARN peut prédire la manière dont les tumeurs individuelles sont susceptibles de réagir à des traitements anticancéreux spécifiques. Ces informations aident les oncologues à prendre des décisions plus éclairées sur les options de traitement pour les patients.

L'analyse en série de l'ARN des échantillons de tumeur au fil du temps peut suivre les changements d'expression génétique associés à la progression de la maladie, aux métastases ou au développement d'une résistance aux médicaments. L'analyse de l'ARN est essentielle pour comprendre le microenvironnement tumoral et la réponse immunitaire au cancer. Elle permet d'identifier les biomarqueurs liés au système immunitaire et de prédire les réponses aux immunothérapies telles que les inhibiteurs de point de contrôle. L'analyse de l'ARN tumoral circulant (ARNtc) dans les échantillons de sang, souvent appelée biopsie liquide, peut fournir des informations en temps réel sur l'état du cancer et la réponse au traitement. Cette approche non invasive est précieuse pour le suivi des patients atteints de cancer. L’étude des schémas d’épissage alternatif de l’ARN peut révéler des isoformes génétiques uniques associées au cancer. L’épissage alternatif dysrégulé est une caractéristique de nombreux types de cancer. L’analyse de l’ARN s’étend au-delà des gènes codant pour les protéines pour inclure les ARN non codants, tels que les microARN et les longs ARN non codants (lncRNA). Ces ARN non codants jouent un rôle essentiel dans le développement et la progression du cancer. L’analyse de l’ARN fait partie intégrante du développement de thérapies ciblées et de diagnostics compagnons pour le cancer. L’identification des sous-populations de patients susceptibles de bénéficier de traitements spécifiques est une application clé. Les projets de génomique du cancer à grande échelle, tels que The Cancer Genome Atlas (TCGA), s’appuient sur l’analyse de l’ARN pour fournir des informations complètes sur les altérations génétiques et moléculaires sous-jacentes aux différents types de cancer. Ce facteur accélérera la demande du marché mondial de l'analyse de l'ARN.

Adoption croissante dans l'agriculture

L'analyse de l'ARN est utilisée pour étudier les modèles d'expression génétique dans les plantes, aidant les chercheurs à identifier les gènes associés à des traits souhaitables tels que la résistance aux maladies, la tolérance à la sécheresse et un rendement accru. Ces informations sont précieuses pour les programmes de sélection des cultures visant à développer des variétés de cultures améliorées. L'analyse de l'ARN est utilisée pour comprendre les mécanismes moléculaires des interactions plantes-pathogènes. En analysant l'expression des gènes dans les plantes et les agents pathogènes, les chercheurs peuvent développer des stratégies de gestion des maladies et de développement de variétés de cultures résistantes. L'analyse de l'ARN permet d'identifier les gènes impliqués dans les réponses des plantes aux stress abiotiques tels que la chaleur, le froid, la salinité et la pénurie d'eau. Ces connaissances sont utilisées pour développer des cultures avec une meilleure tolérance au stress, garantissant une productivité agricole plus élevée. Les organismes de réglementation exigent l'analyse des organismes génétiquement modifiés (OGM) dans les produits agricoles. L'analyse de l'ARN, en particulier la réaction en chaîne par polymérase en temps réel (qPCR) et l'ARN-Seq, est utilisée pour détecter et quantifier l'ARN transgénique dans les cultures. L'analyse de l'ARN peut être utilisée pour le contrôle de la qualité et l'authentification des produits agricoles, y compris la détection de falsification ou d'étiquetage erroné dans les chaînes d'approvisionnement alimentaire et agricole. L'analyse de l'ARN s'étend à l'étude du microbiome végétal, y compris l'analyse de l'ARN microbien. Comprendre les interactions plante-microbe et leur impact sur la santé et la croissance des plantes est essentiel pour une agriculture durable.

L'analyse de l'ARN peut être couplée à des techniques avancées de phénotypage pour corréler l'expression des gènes avec les caractéristiques et les performances des plantes dans diverses conditions environnementales. Cela aide à sélectionner des variétés de plantes supérieures pour la culture. Les ARN non codants, tels que les microARN et les petits ARN interférents (siARN), jouent un rôle dans la régulation de l'expression des gènes chez les plantes. L'analyse de l'ARN permet de découvrir les fonctions de ces ARN non codants dans le développement des plantes et les réponses au stress. L'analyse de l'ARN est utilisée pour évaluer la qualité et la viabilité des semences en examinant les modèles d'expression des gènes pendant le développement et la germination des semences. Ces informations sont précieuses pour les producteurs de semences et les agriculteurs. L'analyse de l'ARN, associée à d'autres données omiques, contribue au domaine émergent de l'agriculture de précision. Elle permet de prendre des décisions fondées sur des données pour une gestion optimisée des cultures, notamment l'application précise des nutriments, la planification de l'irrigation et la lutte antiparasitaire. L'analyse de l'ARN peut être utilisée pour évaluer l'impact des pratiques agricoles sur l'environnement en étudiant l'expression des gènes dans les organismes du sol et en évaluant la santé du sol. L'analyse de l'ARN soutient les efforts visant à développer des pratiques agricoles plus durables et plus respectueuses de l'environnement. En comprenant les interactions plantes-microbes et le cycle des nutriments, les chercheurs visent à réduire le besoin d'engrais et de pesticides synthétiques. Ce facteur accélérera la demande du marché mondial de l'analyse de l'ARN.

Principaux défis du marché

Complexité du séquençage de l'ARN monocellulaire

Le séquençage de l'ARN monocellulaire (scRNA-Seq) est une technologie puissante et transformatrice qui a révolutionné notre compréhension de l'hétérogénéité cellulaire et de l'expression des gènes au niveau de la cellule unique. Le scRNA-Seq génère de grandes quantités de données, chaque cellule représentant un point de données. L'analyse et la gestion de ces données de grande dimension nécessitent des calculs intensifs et des outils et une expertise bioinformatique spécialisés. Il est difficile de garantir la qualité des données dans le scRNA-Seq en raison des sources potentielles de variabilité technique, telles que l'efficacité de la capture cellulaire, la préparation de la bibliothèque et les biais de séquençage. Les étapes de contrôle qualité sont essentielles pour identifier et atténuer ces problèmes. La normalisation des données scRNA-Seq pour tenir compte des différences de profondeur de séquençage et de taille de la bibliothèque entre les cellules est une tâche complexe. Diverses méthodes de normalisation ont été développées, mais le choix de la méthode appropriée pour un ensemble de données donné peut être difficile. Des effets de lot peuvent survenir lorsque les cellules sont traitées dans des lots différents ou sur des plates-formes différentes. Ces effets de lot peuvent perturber l'analyse et l'interprétation des données scRNA-Seq. Les stratégies de correction de lot sont un domaine de recherche en cours. Le scRNA-Seq peut capturer par inadvertance plus d'une cellule dans une seule gouttelette ou un seul puits, ce qui conduit à des doublets ou multiplets de cellules. L'identification et la suppression de ces artefacts sont essentielles pour une analyse précise. Toutes les molécules d'ARN d'une cellule ne sont pas capturées pendant le scRNA-Seq. L'efficacité de la capture de l'ARN varie, ce qui peut entraîner une représentation biaisée des niveaux d'expression génétique. L'identification et l'annotation précises du type de cellule peuvent être difficiles, en particulier dans les tissus hétérogènes. La définition des types et sous-types de cellules en fonction des profils d'expression génétique nécessite une conservation et une intégration minutieuses avec les connaissances existantes. L'identification et la caractérisation de populations de cellules rares peuvent être difficiles en raison du nombre limité de cellules et de transcriptions trouvées pour l'analyse.

Qualité et variabilité des échantillons

L'ARN est intrinsèquement instable et susceptible d'être dégradé par les ribonucléases. Une manipulation, un stockage ou un transport inappropriés des échantillons peuvent entraîner une dégradation de l'ARN, ce qui entraîne des mesures d'expression génétique inexactes. La variabilité peut être lancée au stade pré-analytique, y compris les différences dans les méthodes de collecte d'échantillons, les conditions de stockage (par exemple, la température et les solutions de conservation de l'ARN) et la manipulation des tissus. Des protocoles standardisés et des mesures de contrôle de la qualité sont essentiels pour atténuer la variabilité pré-analytique. Les échantillons biologiques, tels que les tissus et les tumeurs, présentent souvent une hétérogénéité aux niveaux cellulaire et moléculaire. La variabilité de la composition des types de cellules et des profils d'expression de l'ARN au sein d'un échantillon peut masquer des signaux biologiques significatifs. Certains types d'échantillons, en particulier les échantillons cliniques comme les tissus fixés au formol et inclus dans la paraffine (FFPE) ou les biopsies liquides, peuvent avoir de faibles concentrations d'ARN. Les échantillons d'ARN à faible apport peuvent être difficiles à travailler et peuvent nécessiter des protocoles spécialisés. L'évaluation de la qualité de l'ARN est essentielle avant l'analyse en aval. Des mesures traditionnelles telles que le numéro d'intégrité de l'ARN (RIN) pour l'ARN total et le DV200 pour l'ARNm sont utilisées pour évaluer la qualité de l'ARN. Cependant, tous les échantillons ne répondent pas aux normes de qualité souhaitées. La variabilité de la qualité des échantillons d'ARN peut compliquer la normalisation des données RNA-Seq. Les méthodes de normalisation visent à tenir compte des différences de taille de bibliothèque, mais une variabilité extrême de la qualité de l'ARN peut remettre en cause ces méthodes. Dans les projets d'analyse d'ARN à grande échelle, des effets de lot peuvent survenir lorsque les échantillons sont traités à des moments différents ou par des opérateurs différents. Ces effets de lot peuvent masquer les véritables différences biologiques dans l'expression des gènes.

Principales tendances du marché

Bioinformatique et analyse de données

Avec l'explosion du volume de données RNA-Seq, des solutions efficaces de gestion et de stockage des données sont essentielles. Les outils bioinformatiques aident les chercheurs à organiser, stocker et récupérer de grands ensembles de données. Les données RNA-Seq nécessitent souvent des étapes de prétraitement pour supprimer le bruit, corriger les biais et normaliser les données. Les pipelines bioinformatiques sont utilisés pour effectuer ces tâches essentielles de prétraitement des données. Des mesures et des algorithmes de contrôle qualité sont utilisés pour évaluer la qualité des données et des échantillons RNA-Seq. L'identification et la résolution des problèmes au début du processus d'analyse sont essentielles pour obtenir des résultats fiables. Les outils bioinformatiques alignent les lectures de séquençage sur les génomes ou les transcriptomes de référence. Un alignement précis est essentiel pour quantifier les niveaux d'expression des gènes et identifier les variantes. Des algorithmes bioinformatiques sont utilisés pour quantifier les niveaux d'expression des gènes et effectuer une analyse d'expression différentielle afin d'identifier les gènes qui sont exprimés différemment selon les conditions (par exemple, maladie ou contrôle). Des outils et des méthodes sont développés pour analyser les schémas d'épissage alternatifs, fournissant des informations sur la régulation des gènes et la diversité des isoformes. Les pipelines bioinformatiques spécialisés sont adaptés aux défis uniques des données RNA-Seq à cellule unique, y compris le regroupement de cellules, la réduction de la dimensionnalité et l'annotation du type de cellule.

Informations sectorielles

Informations sur les types

En 2022, le marché mondial de l'analyse de l'ARN était dominé par le segment des kits et réactifs et devrait continuer à se développer au cours des prochaines années.

Informations sur la technologie

En 2022, le marché mondial de l'analyse de l'ARN était dominé par le segment de la technologie PCR en temps réel (qPCR) et devrait continuer à se développer au cours des prochaines années.

Informations sur les applications

En 2022, le marché mondial de l'analyse de l'ARN était dominé par le segment des maladies infectieuses et de la pathogenèse et devrait continuer à se développer au cours des prochaines années.

Informations sur l'utilisateur final

En Français 2022, la plus grande part du marché mondial de l'analyse de l'ARN était détenue par

Informations régionales

La région Amérique du Nord domine le marché mondial de l'analyse de l'ARN en 2022.

Développements récents

• En mai 2023, Twist Bioscience Corporation, une entreprise qui aide ses clients à réussir en fournissant de l'ADN synthétique de haute qualité à l'aide de sa plateforme de silicium, a lancé un portefeuille d'outils de séquençage d'ARN, notamment le Twist RNA Exome, le Twist RNA Library Prep Kit et le Twist Ribosomal RNA (rRNA) & Haemoglobin (Globin) Depletion Kit. L'entreprise propose également des capacités d'enrichissement de cibles personnalisées pour le séquençage de l'ARN et du transcriptome entier. La médecine de précision, la recherche de biomarqueurs et les études en immuno-oncologie peuvent toutes bénéficier de l'analyse ciblée ou complète du transcriptome que cet ensemble complet d'outils d'ARN peut faciliter. L'enrichissement de cibles Twist pour l'ARN utilise les performances, l'efficacité et la sensibilité de l'enrichissement de cibles Twist pour le séquençage de transcriptions d'ARN importantes dans des échantillons et des espèces. Avec l'exome d'ARN ou dans des panels d'ARN personnalisés, il peut être utilisé pour enrichir les transcriptions pertinentes. En juin 2022, le kit de préparation de la bibliothèque d'ARN brin SEQuoia Express a été lancé par Bio-Rad Laboratories, Inc., un pionnier de la recherche en sciences de la vie et des produits de diagnostic clinique. Le kit offre aux scientifiques biopharmaceutiques et de recherche un moyen rapide et simple de créer des bibliothèques fiables qui prendront en charge des processus RNA-Seq efficaces pour un profilage complet du transcriptome. Pour résoudre les problèmes actuels liés à la création de bibliothèques, le kit de préparation de bibliothèque d'ARN brin SEQuoia Express offre une option pratique et abordable. Le kit à trois tubes produit une bibliothèque d'ARN-Seq quantitative et répétable en trois heures à l'aide d'une transcriptase inverse révolutionnaire et d'une chimie d'ajout d'adaptateur sans ligature.
• En juin 2020, Thermo Fisher Scientific (« ThermoFisher ») et Genetron Holdings Limited, une entreprise d'oncologie de précision basée en Chine qui propose des soins contre le cancer à cycle complet, ont formé une relation stratégique. L'alliance vise à améliorer la recherche, le marketing et la promotion des plateformes de séquençage de nouvelle génération (NGS) dans le domaine de la détection moléculaire du cancer dans les hôpitaux publics chinois, avec des projets d'expansion du séquenceur Genetron S5. Cette collaboration permettra d'étendre l'utilisation du système NGS à débit moyen Genetron S5 de la société dans les hôpitaux publics chinois, favorisant ainsi son expansion dans de nouveaux domaines tels que la santé reproductive, les maladies génétiques, les tests de micro-organismes pathologiques et d'autres tests de laboratoire clinique indépendants et la recherche scientifique.

Principaux acteurs du marché

• Agilent Technologies, Inc.
• F. Hoffmann-La Roche AG
• Illumina, Inc.
• QIAGEN
• Thermo Fisher Scientific, Inc.
• Eurofins Scientific
• Merck KGaA
• Bio-Rad Laboratories, Inc.
• Pacific Bioscience of California, Inc.
• Affymetrix, Inc.

Portée du rapport 

Dans ce rapport, le marché mondial de l'analyse de l'ARN a été segmenté dans les catégories suivantes, en plus des tendances de l'industrie qui ont également été détaillées ci-dessous 

•     Marché de l'analyse de l'ARN, par produit 

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•     Marché de l'analyse de l'ARN, par technologie 

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•   Marché de l'analyse de l'ARN, Par application 

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•     Marché de l'analyse de l'ARN, par Utilisateur final 

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• Marché mondial de l'analyse de l'ARN, par région 

Amérique du Nord

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Asie-Pacifique

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Europe

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Amérique du Sud

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Moyen-Orient et Afrique

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Paysage concurrentiel

Profils d'entreprise 

trouvés dans Personnalisations 

Informations sur l'entreprise

• Analyse détaillée et profilage d'acteurs supplémentaires du marché (jusqu'à cinq).

Le marché mondial de l'analyse de l'ARN est un rapport à venir qui sera publié prochainement. Si vous souhaitez une livraison anticipée de ce rapport ou si vous souhaitez confirmer la date de publication, veuillez nous contacter à