Marché de la biologie computationnelle - Taille de l'industrie mondiale, part, tendances, opportunités et prévisions, 2018-2028 segmenté par application (simulation cellulaire et biologique, découverte de médicaments et modélisation de maladies, développement de médicaments précliniques, essais cliniques, logiciels de simulation du corps humain), par outil (bases de données, infrastructure (matéri

Aperçu du marché

Le marché mondial de la biologie computationnelle est évalué à 4,89 milliards USD en 2022 et devrait connaître une croissance impressionnante au cours de la période de prévision avec un TCAC de 7,49 % jusqu'en 2028. Le marché mondial de la biologie computationnelle fait référence à l'application de techniques informatiques, notamment des algorithmes, l'analyse de données et la modélisation mathématique, pour comprendre et analyser les données biologiques. Il joue un rôle essentiel dans divers domaines des sciences de la vie, notamment la génomique, la protéomique, la découverte de médicaments et la médecine personnalisée.

Principaux moteurs du marché

Explosion des données biologiques

Le domaine de la biologie est entré dans une nouvelle ère, caractérisée par une explosion sans précédent des données biologiques. Du séquençage des génomes à l’étude de systèmes biologiques complexes, le volume et la complexité des données générées sont stupéfiants. Ce déluge de données a donné naissance au domaine de la biologie computationnelle, qui utilise des algorithmes avancés et des techniques d’analyse de données pour donner un sens à cette richesse d’informations. Le séquençage des génomes a été l’un des moteurs de l’augmentation des données biologiques. Le projet Génome humain, achevé en 2003, a marqué une étape importante dans la génomique, mais ce n’était qu’un début. Aujourd’hui, les technologies de séquençage à haut débit permettent de séquencer rapidement et à moindre coût des génomes entiers. Cela a donné lieu à un vaste référentiel de données génomiques, fournissant des informations essentielles sur la génétique, l’évolution et la sensibilité aux maladies. La génomique n’est qu’une facette de l’explosion des données biologiques. La transcriptomique, qui étudie les modèles d’expression des gènes, et la protéomique, qui se concentre sur les protéines, ont également contribué à l’afflux de données. Les chercheurs peuvent désormais examiner l’intégralité du transcriptome ou du protéome d’un organisme, offrant ainsi des informations sur la régulation des gènes, la fonction des protéines et les mécanismes des maladies. Les technologies de séquençage de cellules individuelles ont amené la recherche biologique à un niveau de granularité plus fin. Au lieu d’étudier des tissus ou des populations de cellules, les scientifiques peuvent désormais analyser des cellules individuelles au sein d’un tissu. Cette technologie a révolutionné notre compréhension de l’hétérogénéité cellulaire, du développement des tissus et de la progression des maladies. Cependant, elle génère des quantités massives de données qui nécessitent une analyse informatique sophistiquée. L’intégration de plusieurs sources de données omiques (génomique, transcriptomique, protéomique, métabolomique, etc.) est une approche puissante pour comprendre de manière exhaustive des systèmes biologiques complexes. Cependant, elle multiplie le volume de données de manière exponentielle. La biologie computationnelle joue un rôle essentiel dans l’harmonisation et l’interprétation de ces ensembles de données intégrés, permettant d’obtenir des informations holistiques sur les phénomènes biologiques. L’industrie pharmaceutique s’appuie sur la biologie computationnelle pour accélérer la découverte de médicaments. En analysant de vastes ensembles de données sur les composés chimiques et leurs interactions avec les molécules biologiques, les chercheurs peuvent identifier des candidats médicaments potentiels, prédire leur efficacité et optimiser leurs propriétés. Cette approche basée sur les données réduit considérablement le temps et le coût de mise sur le marché de nouveaux médicaments.

Progrès en génomique

Le domaine de la génomique a connu des avancées remarquables au cours des dernières décennies, révolutionnant notre compréhension de la génétique, des maladies et des subtilités de la vie elle-même. Au cœur de cette transformation se trouve la synergie entre la génomique et la biologie computationnelle. Le projet génome humain, achevé en 2003, a marqué un tournant dans la génomique. Il s'agissait d'un effort collaboratif massif visant à cartographier et séquencer tous les gènes du génome humain. Cette réalisation monumentale a ouvert la voie à une révolution génomique, catalysant le développement rapide des technologies de séquençage de l'ADN à haut débit. Les technologies de séquençage de nouvelle génération (NGS) ont émergé comme des éléments révolutionnaires dans la génomique. Ces instruments peuvent séquencer de grandes quantités d’ADN en peu de temps, générant des téraoctets de données en une seule fois. Cette augmentation exponentielle de la production de données a nécessité des outils informatiques avancés et une expertise pour traiter et analyser efficacement les données. La prolifération du séquençage à haut débit a conduit à une explosion des données génomiques. Les chercheurs peuvent désormais séquencer non seulement les génomes humains, mais aussi ceux d’innombrables autres espèces, révélant des informations cruciales sur l’évolution, la diversité génétique et la base génétique des maladies. Cette abondance de données alimente la demande de solutions de biologie computationnelle pour extraire des informations utiles. L’avènement des tests ADN abordables et directs au consommateur a rendu la génomique accessible au plus grand nombre. Les individus peuvent désormais obtenir leurs informations génétiques, qui peuvent fournir des informations sur l’ascendance, les prédispositions aux maladies et les recommandations de style de vie. Cet intérêt croissant pour la génomique personnelle génère un besoin important d’outils informatiques capables d’analyser et d’interpréter ces profils génétiques individuels. La médecine génomique exploite les données génomiques pour guider la prise de décision clinique. Elle permet d'identifier les mutations génétiques liées aux maladies, facilite le diagnostic précoce et soutient les plans de traitement personnalisés. À mesure que la médecine génomique s'intègre davantage dans les systèmes de santé, les outils de biologie computationnelle jouent un rôle central dans la traduction des informations génomiques en informations exploitables. Les techniques génomiques traditionnelles analysent souvent des populations de cellules, masquant la diversité au sein des tissus. Les technologies de génomique unicellulaire permettent désormais aux chercheurs d'étudier des cellules individuelles, dévoilant ainsi une hétérogénéité cellulaire complexe. Ces techniques génèrent d'immenses ensembles de données, nécessitant des méthodes informatiques pour démêler les paysages cellulaires complexes.

Découverte et développement de médicaments

Les domaines de la découverte de médicaments et de la biologie computationnelle connaissent une convergence passionnante. Alors que l'industrie pharmaceutique se précipite pour développer des médicaments innovants, la biologie computationnelle est devenue un allié indispensable. Le besoin de nouveaux composés pharmaceutiques pour traiter un large éventail de maladies, du cancer aux troubles génétiques rares, ne cesse de croître. La découverte de médicaments est un processus long et gourmand en ressources, mais il est essentiel pour améliorer les résultats des soins de santé et la qualité de vie des patients. La biologie computationnelle apporte un soutien crucial en accélérant les différentes étapes du développement des médicaments. La biologie computationnelle permet aux chercheurs de procéder à un criblage de médicaments in silico (sur ordinateur). Cette approche consiste à simuler l'interaction entre des composés médicamenteux potentiels et des molécules cibles, telles que des protéines ou des enzymes. En criblant virtuellement des milliers de composés, les chercheurs peuvent identifier des candidats médicaments potentiels plus rapidement et à moindre coût. La biologie computationnelle joue un rôle essentiel dans la prédiction des interactions médicament-cible. Les algorithmes et les modèles d'apprentissage automatique analysent les données biologiques pour déterminer comment une molécule médicamenteuse interagira avec des cibles cellulaires spécifiques. Cette capacité prédictive raccourcit considérablement le délai de développement des médicaments et réduit les échecs expérimentaux. Une fois les candidats médicaments potentiels identifiés, la biologie computationnelle aide à optimiser leurs propriétés. Les chercheurs peuvent modifier la structure chimique des composés principaux pour améliorer leur efficacité, réduire leur toxicité et améliorer leur biodisponibilité. Ce processus itératif, connu sous le nom d'optimisation des pistes, repose largement sur la modélisation informatique et les simulations. La compréhension des voies biologiques sous-jacentes impliquées dans les maladies est essentielle au développement de médicaments. Les outils de biologie computationnelle aident à élucider ces voies en analysant des données omiques complexes. Ces connaissances guident les chercheurs dans l'identification des cibles clés et le développement de médicaments qui modulent des processus biologiques spécifiques.

Collaboration et partenariats intersectoriels

Dans le monde interconnecté d'aujourd'hui, la collaboration et les partenariats sont de puissants catalyseurs d'innovation et de progrès. Le marché mondial de la biologie computationnelle ne fait pas exception, bénéficiant considérablement des collaborations intersectorielles. Les collaborations dans le domaine de la biologie computationnelle facilitent l'échange de connaissances et d'expertise. Les institutions universitaires et les organismes de recherche possèdent souvent des résultats de recherche de pointe, tandis que les sociétés pharmaceutiques apportent une expérience pratique du développement de médicaments. Lorsque ces entités se réunissent, elles combinent des connaissances théoriques avec des applications concrètes, stimulant ainsi l'innovation dans le domaine. L'un des principaux défis de la biologie computationnelle est l'accès à des données biologiques de haute qualité. La collaboration entre les organismes de recherche et les entreprises technologiques peut fournir des ressources de données précieuses. Les partenariats public-privé, par exemple, peuvent mettre à la disposition des chercheurs de vastes ensembles de données, leur permettant de mener des analyses complètes et de développer des modèles plus précis. Les efforts collaboratifs permettent de mettre en commun des ressources, tant humaines que financières. Cette synergie des ressources peut accélérer les processus de recherche et développement. Lorsque plusieurs entités contribuent à un projet, il devient possible de s’attaquer à des tâches plus vastes et plus complexes, telles que des études génomiques à grande échelle ou des initiatives de découverte de médicaments. La biologie computationnelle implique par nature plusieurs disciplines, dont la biologie, l’informatique et les statistiques. Les projets collaboratifs impliquent souvent des chercheurs issus de ces différents horizons. Cette approche interdisciplinaire encourage de nouvelles perspectives et une résolution créative des problèmes, conduisant à des avancées qui n’auraient peut-être pas été possibles au sein d’une seule organisation. L’industrie pharmaceutique se tourne de plus en plus vers la biologie computationnelle pour la découverte de médicaments. Les collaborations entre les sociétés pharmaceutiques et les experts en biologie computationnelle peuvent accélérer l’identification de candidats médicaments potentiels. Les partenariats intersectoriels facilitent l'application d'outils informatiques pour prédire les interactions médicament-cible et optimiser les composés principaux.

Principaux défis du marché

Complexité et volume des données

La croissance exponentielle des données biologiques est une arme à double tranchant. Bien qu'elle fournisse une multitude d'informations, elle présente également un défi important en termes de complexité et de volume des données. La manipulation, le stockage et l'analyse d'ensembles de données massifs nécessitent une infrastructure informatique robuste et des algorithmes efficaces.

Confidentialité et sécurité des données

Les données biologiques, en particulier les informations génomiques, sont sensibles et soumises à des réglementations strictes en matière de confidentialité. Garantir la confidentialité des données tout en permettant une analyse significative est un équilibre délicat. Le marché de la biologie computationnelle doit répondre à ces préoccupations pour gagner la confiance du public et se conformer à l'évolution des lois sur la protection des données.

Interopérabilité et normalisation

Les outils et plateformes de biologie computationnelle varient souvent dans leurs formats de données et leurs méthodes d'analyse. Ce manque de normalisation entrave le partage des données et la collaboration. L'établissement de normes de données communes et d'outils interopérables est essentiel pour surmonter ce défi.

Pénurie de main-d'œuvre qualifiée

Le domaine de la biologie computationnelle nécessite un ensemble de compétences multidisciplinaires, englobant la biologie, l'informatique, les mathématiques et les statistiques. Il existe une pénurie de professionnels possédant une expertise dans ces domaines, ce qui rend difficile pour les organisations de trouver et de conserver des talents qualifiés.

Principales tendances du marché

Révolution omique à cellule unique

Le séquençage de cellules uniques et les technologies omiques gagnent rapidement du terrain. Ces techniques permettent aux chercheurs de disséquer les profils moléculaires de cellules individuelles au sein de tissus complexes. À mesure que la résolution des données unicellulaires s'améliore, la biologie computationnelle jouera un rôle essentiel dans l'analyse et l'interprétation de ces ensembles de données complexes. Attendez-vous à des innovations dans les algorithmes et les outils adaptés à l'analyse omique unicellulaire.

Transcriptomique spatiale

La transcriptomique spatiale est un domaine émergent qui combine la génomique et les informations spatiales. Elle permet aux chercheurs de cartographier l'expression des gènes dans les tissus, offrant ainsi des informations sur l'organisation spatiale des cellules. Les méthodes informatiques pour l'analyse des données spatiales seront très demandées, offrant de nouvelles façons d'étudier l'architecture des tissus et les mécanismes des maladies.

Intégration multi-omique

L'intégration de plusieurs sources de données omiques, telles que la génomique, la transcriptomique, la protéomique et la métabolomique, offre une vue holistique des systèmes biologiques. Les outils informatiques qui facilitent l'intégration et l'analyse des données multi-omiques seront très demandés, permettant aux chercheurs de découvrir des interactions et des voies complexes.

La blockchain pour la sécurité des données

La sécurité et la confidentialité des données sont primordiales en biologie computationnelle, en particulier lors du traitement d'informations génomiques sensibles. La technologie blockchain est prometteuse pour une gestion des données sécurisée et transparente, garantissant l'intégrité et la confidentialité des données biologiques. Attendez-vous à voir des solutions basées sur la blockchain pour la sécurité et la traçabilité des données.

Informations sectorielles

Informations sur les services

Sur la base de la catégorie de service, le segment des contrats est devenu l'acteur dominant du marché mondial de la biologie computationnelle en 2022. Cela peut être attribué à la rentabilité des services contractuels par rapport aux services internes proposés à l'échelle mondiale. Les prestataires de services des organismes de recherche sous contrat (CRO) collaborent étroitement avec les clients pour créer des plans sur mesure, agissant ainsi comme un catalyseur de la croissance du marché.

D'autre part, le segment interne devrait connaître la croissance la plus rapide. Les services internes accordent aux entreprises un plus grand contrôle sur leurs opérations internes, car elles utilisent directement ces services. Cette approche offre des avantages tels que des économies de coûts et une efficacité temporelle, contribuant à sa croissance accélérée.

Informations sur l'utilisateur final

Le secteur commercial devrait être le principal contributeur aux revenus du marché. L'augmentation des investissements dans la recherche et le développement (R&D) en génie génétique et le développement de médicaments innovants par les entités gouvernementales et commerciales sont des facteurs importants contribuant à la demande accrue de biologie computationnelle.

À titre d'exemple, en mai 2021, l'Organisation mondiale de la santé (OMS) et la Confédération suisse ont signé un protocole d'accord (MoU) pour établir la première installation BioHub de l'OMS dans le cadre du système BioHub de l'OMS. Située à Spiez, en Suisse, cette installation sert de plateforme pour la réception, le séquençage, le stockage et la préparation sécurisés de matériel biologique destiné à être distribué à d'autres laboratoires. Elle joue également un rôle crucial dans l'évaluation des risques et soutient la préparation mondiale contre les agents pathogènes. De même, les investissements substantiels de la Commission européenne dans le programme Horizon 2020 visent à éliminer les obstacles à l’innovation et à promouvoir une meilleure collaboration entre les secteurs public et privé, favorisant ainsi l’innovation. Ces développements devraient soutenir la demande croissante de biologie computationnelle, stimulant ainsi la croissance des revenus dans ce segment de marché.

Perspectives régionales

L’Amérique du Nord occupe actuellement la position dominante sur le marché de la biologie computationnelle et devrait conserver son leadership pendant plusieurs années encore. Les États-Unis, en particulier, sont à l’avant-garde dans le domaine de la biologie synthétique, une discipline émergente axée sur la conception, la manipulation et la reprogrammation des systèmes biologiques. Le gouvernement américain soutient considérablement la biologie computationnelle et la biologie synthétique depuis 2005, consacrant plus d’un milliard de dollars à leur développement. L’investissement annuel moyen du gouvernement américain dans l’avancement de la biologie computationnelle est estimé à environ 140 millions de dollars.

L’essor de la médecine personnalisée a favorisé les initiatives de collaboration entre les institutions médicales, les organismes gouvernementaux et les chercheurs pour accélérer la création de traitements efficaces. Par exemple, en 2020, Summit Biolabs Inc. et le Colorado Center for Personalized Medicine (CCPM) ont établi un partenariat stratégique global pour mener des recherches, développer et commercialiser des tests de biopsie salivaire liquide pour la détection précoce du cancer, le diagnostic de la COVID-19 et d'autres infections virales. De même, en avril 2020, HealthCare Global Enterprises et Strand Life Sciences ont lancé StrandAdvantage500, un test basé sur le séquençage de nouvelle génération (NGS) qui évalue les altérations génétiques liées au cancer dans l'ADN et l'ARN extraits de la tumeur d'un patient dans un flux de travail unifié. De plus, en juillet 2021, Indivumed GmbH a lancé « travel », une plateforme de découverte d'IA innovante conçue pour l'oncologie et la médecine de précision. Cette plateforme combine les vastes données multi-omiques d'IndivuType avec des modèles de maladies sophistiqués, des outils d'apprentissage automatique automatisés très avancés et une suite complète de capacités analytiques avancées.

Le marché global de la biologie computationnelle aux États-Unis est sur le point de connaître une croissance substantielle dans les années à venir, principalement en raison des investissements importants réalisés dans le développement de médicaments, qui sont les plus élevés au monde.

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Développements récents

En avril 2021, Peptilogics, une société de plateforme biotechnologique utilisant la conception computationnelle pour découvrir des thérapies innovantes à base de peptides, a annoncé la conclusion réussie des essais cliniques de phase I pour son composé principal, PLG0206. Ce composé, reconnu comme un agent anti-infectieux puissant et de grande portée, a reçu à la fois la désignation de médicament orphelin et la désignation de produit de maladie infectieuse qualifié de la Food and Drug Administration des États-Unis. Son application principale est le traitement des infections des prothèses articulaires (PJI).

En janvier 2021, AsclepiX Therapeutics Inc., une société biopharmaceutique utilisant la biologie computationnelle pour identifier des régulateurs peptidiques hautement efficaces pour maintenir l'équilibre vasculaire et cellulaire, a annoncé le début des essais cliniques de phase I/IIa CONGO. Ces essais visent à évaluer la sécurité et l'efficacité thérapeutique d'AXT107 chez les patients atteints d'œdème maculaire diabétique (OMD), marquant une étape importante en tant que premier patient à recevoir le dosage.

Principaux acteurs du marché

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