Analisi del mercato dell'RNA – Dimensioni del settore globale, quota, segmentazione per prodotto (kit e reagenti, servizi, strumenti), per tecnologia (PCR in tempo reale (qPCR), microarray, sequenziamento, altri), per applicazione (epigenetica, malattie infettive e patogenesi, splicing alternativo dell'RNA, struttura dell'RNA e dinamica molecolare, sviluppo e fornitura di terapie dell'RNA), per us

Published Date: November - 2024 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: Healthcare | Format: Report available in PDF / Excel Format

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Analisi del mercato dell'RNA – Dimensioni del settore globale, quota, segmentazione per prodotto (kit e reagenti, servizi, strumenti), per tecnologia (PCR in tempo reale (qPCR), microarray, sequenziamento, altri), per applicazione (epigenetica, malattie infettive e patogenesi, splicing alternativo dell'RNA, struttura dell'RNA e dinamica molecolare, sviluppo e fornitura di terapie dell'RNA), per us

Periodo di previsione	2024-2028
Dimensioni del mercato (2022)	8,30 miliardi
CAGR (2023-2028)	9,60 %
Segmento in più rapida crescita	Segmento di servizi
Mercato più grande	Nord America

Panoramica del mercato

Il mercato globale dell'analisi dell'RNA è stato valutato a 8,30 miliardi di USD nel 2022 e si prevede che registrerà una crescita impressionante nel periodo di previsione con un CAGR del 9,60% fino al 2028. L'analisi dell'RNA è un ampio campo della biologia molecolare e della genomica che coinvolge lo studio delle molecole di RNA (acido ribonucleico) per comprenderne la struttura, la funzione, la regolazione e i modelli di espressione. L'RNA è una molecola cruciale nel dogma centrale della biologia molecolare, che funge da intermediario tra il DNA e la sintesi proteica. L'analisi dell'RNA comprende varie tecniche e approcci volti a chiarire i diversi ruoli che l'RNA svolge all'interno di cellule e organismi. L'analisi dell'RNA può rivelare eventi di splicing alternativi, in cui diversi esoni vengono inclusi o esclusi dalle trascrizioni di mRNA. Questo processo genera più isoforme proteiche da un singolo gene. RNA-Seq è particolarmente prezioso per studiare lo splicing alternativo. In ambito clinico, l'analisi dell'RNA viene utilizzata per scopi diagnostici, come il rilevamento dell'RNA virale nelle malattie infettive o la valutazione dei modelli di espressione genica per guidare le decisioni terapeutiche.

Principali fattori trainanti del mercato

Progressi nelle tecnologie di sequenziamento dell'RNA

Le piattaforme di sequenziamento di nuova generazione (NGS) come HiSeq e NovaSeq di Illumina sono diventate i cavalli di battaglia di RNA-Seq. Queste piattaforme offrono un sequenziamento ad alto rendimento con elaborazione parallela massiva, consentendo ai ricercatori di analizzare da migliaia a milioni di molecole di RNA simultaneamente. NGS ha ridotto significativamente il costo del sequenziamento e aumentato la velocità di generazione dei dati. Il sequenziamento dell'RNA a singola cellula (scRNA-Seq) consente l'analisi dell'espressione genica a livello di singola cellula, rivelando l'eterogeneità cellulare all'interno di tessuti e organismi. Questa tecnologia ha fatto progredire la nostra comprensione della biologia dello sviluppo, dell'immunologia e della progressione delle malattie. Le innovazioni nella microfluidica e nel barcoding hanno reso scRNA-Seq più accessibile ed efficiente. Le tradizionali piattaforme di sequenziamento short-read possono avere difficoltà ad assemblare con precisione lunghe trascrizioni e risolvere complesse strutture geniche. Le tecnologie di sequenziamento long-read, come il sequenziamento SMRT di Pacific Biosciences e il sequenziamento nanopore di Oxford Nanopore Technologies, producono letture di sequenziamento più lunghe. Queste tecnologie sono preziose per studiare lo splicing alternativo, le varianti strutturali e gli RNA non codificanti. L'RNA-Seq specifico per filamento consente ai ricercatori di determinare l'orientamento delle trascrizioni di RNA, fornendo informazioni sulla direzione della trascrizione. Ciò è fondamentale per distinguere geni sovrapposti e trascrizioni antisenso. Tecnologie come il sequenziamento in tempo reale a singola molecola (SMRT-Seq) e il sequenziamento nanopore possono sequenziare singole molecole di RNA senza la necessità di amplificazione PCR. Ciò riduce bias ed errori avviati durante l'amplificazione.

I progressi nelle tecniche di preparazione dei campioni hanno reso possibile eseguire RNA-Seq con materiale di partenza minimo, rendendolo adatto a campioni preziosi o limitati, come biopsie cliniche o singole cellule. I ricercatori sono sempre più interessati a studiare le modifiche dell'RNA, come m6A (metilazione) e pseudouridina, che svolgono ruoli cruciali nella regolazione genica. RNA-Seq è stato adattato per identificare e quantificare le modifiche dell'RNA su scala di trascrittoma. La combinazione di dati RNA-Seq con altri dati omici, come genomica, proteomica e metabolomica, fornisce una visione più completa dei processi biologici. L'analisi integrata può scoprire nuove intuizioni sui meccanismi e sui percorsi delle malattie. Lo sviluppo di strumenti e pipeline bioinformatici avanzati è stato fondamentale per l'elaborazione e l'interpretazione dei dati RNA-Seq. Questi strumenti aiutano in attività come l'allineamento delle letture, la quantificazione, l'analisi dell'espressione differenziale e l'analisi dei percorsi. Le tecnologie di trascrittomica spaziale, come la trascrittomica risolta spazialmente (SRT-Seq) e il sequenziamento in situ, consentono ai ricercatori di visualizzare la distribuzione spaziale delle molecole di RNA all'interno dei tessuti. Ciò è prezioso per studiare l'organizzazione dei tessuti e le interazioni cellulari. I continui progressi hanno portato a riduzioni dei costi nell'RNA-Seq, rendendolo più accessibile a ricercatori e medici. Le opzioni RNA-Seq convenienti sono disponibili per un'ampia gamma di applicazioni. Questo fattore aiuterà nello sviluppo del mercato globale dell'analisi dell'RNA.

Applicazioni in crescita in oncologia

L'analisi dell'RNA, in particolare la profilazione dell'espressione genica mediante tecniche come il sequenziamento dell'RNA (RNA-Seq) e i microarray, consente l'identificazione di biomarcatori associati a diversi tipi di cancro. Questi biomarcatori possono essere utilizzati per la diagnosi precoce del cancro, la valutazione del rischio e la selezione personalizzata del trattamento. L'analisi dell'RNA aiuta a classificare i tumori in base ai loro profili di espressione genica. Questa classificazione molecolare può fornire informazioni sui sottotipi tumorali, che possono avere diversi comportamenti clinici e risposte al trattamento. L'analisi dell'RNA consente l'identificazione di specifici sottotipi molecolari all'interno di un dato tipo di cancro. La sottotipizzazione è utile per personalizzare le strategie di trattamento e prevedere i risultati per i pazienti. I ricercatori utilizzano l'analisi dell'RNA per identificare potenziali bersagli farmacologici all'interno delle cellule tumorali. La comprensione dei modelli di espressione genica e delle reti regolatrici coinvolte nel cancro può portare allo sviluppo di terapie mirate. L'analisi dell'RNA può prevedere come i singoli tumori potrebbero rispondere a specifici trattamenti contro il cancro. Queste informazioni aiutano gli oncologi a prendere decisioni più consapevoli sulle opzioni di trattamento per i pazienti.

L'analisi seriale dell'RNA dei campioni tumorali nel tempo può tracciare i cambiamenti nell'espressione genica associati alla progressione della malattia, alle metastasi o allo sviluppo di resistenza ai farmaci. L'analisi dell'RNA è fondamentale per comprendere il microambiente tumorale e la risposta immunitaria al cancro. Aiuta a identificare i biomarcatori correlati al sistema immunitario e a prevedere le risposte alle immunoterapie come gli inibitori dei checkpoint. L'analisi dell'RNA dell'RNA tumorale circolante (ctRNA) nei campioni di sangue, spesso definita biopsia liquida, può fornire informazioni in tempo reale sullo stato del cancro e sulla risposta al trattamento. Questo approccio non invasivo è prezioso per il monitoraggio dei pazienti oncologici. Lo studio dei modelli di splicing alternativo dell'RNA può rivelare isoforme geniche uniche associate al cancro. Lo splicing alternativo disregolato è un segno distintivo di molti tipi di cancro. L'analisi dell'RNA si estende oltre i geni che codificano le proteine per includere RNA non codificanti, come i microRNA e i lunghi RNA non codificanti (lncRNA). Questi RNA non codificanti svolgono un ruolo fondamentale nello sviluppo e nella progressione del cancro. L'analisi dell'RNA è parte integrante dello sviluppo di terapie mirate e diagnosi complementari per il cancro. L'identificazione delle sottopopolazioni di pazienti che potrebbero trarre beneficio da trattamenti specifici è un'applicazione fondamentale. I progetti di genomica del cancro su larga scala, come The Cancer Genome Atlas (TCGA), si basano sull'analisi dell'RNA per fornire approfondimenti completi sulle alterazioni genetiche e molecolari alla base di diversi tipi di cancro. Questo fattore accelererà la domanda del mercato globale dell'analisi dell'RNA.

Adozione crescente in agricoltura

L'analisi dell'RNA viene utilizzata per studiare i modelli di espressione genica nelle piante, aiutando i ricercatori a identificare i geni associati a caratteristiche desiderabili come la resistenza alle malattie, la tolleranza alla siccità e l'aumento della resa. Queste informazioni sono preziose per i programmi di miglioramento delle colture volti a sviluppare varietà di colture migliorate. L'analisi dell'RNA viene utilizzata per comprendere i meccanismi molecolari delle interazioni pianta-patogeno. Analizzando l'espressione genica sia nelle piante che nei patogeni, i ricercatori possono sviluppare strategie per la gestione delle malattie e lo sviluppo di varietà di colture resistenti. L'analisi dell'RNA aiuta a identificare i geni coinvolti nelle risposte delle piante agli stress abiotici come calore, freddo, salinità e scarsità d'acqua. Questa conoscenza viene utilizzata per sviluppare colture con una migliore tolleranza allo stress, garantendo una maggiore produttività agricola. Le agenzie di regolamentazione richiedono l'analisi degli organismi geneticamente modificati (OGM) nei prodotti agricoli. L'analisi dell'RNA, in particolare la reazione a catena della polimerasi in tempo reale (qPCR) e l'RNA-Seq, viene utilizzata per rilevare e quantificare l'RNA transgenico nelle colture. L'analisi dell'RNA può essere utilizzata per il controllo di qualità e l'autenticazione dei prodotti agricoli, inclusa la rilevazione di adulterazione o etichettatura errata nelle filiere di approvvigionamento alimentare e agricolo. L'analisi dell'RNA si estende allo studio del microbioma vegetale, inclusa l'analisi dell'RNA microbico. Comprendere le interazioni pianta-microbo e il loro impatto sulla salute e la crescita delle piante è essenziale per un'agricoltura sostenibile.

L'analisi dell'RNA può essere abbinata a tecniche avanzate di fenotipizzazione per correlare l'espressione genica con i tratti e le prestazioni delle piante in varie condizioni ambientali. Ciò aiuta a selezionare varietà vegetali superiori per la coltivazione. Gli RNA non codificanti, come i microRNA e i piccoli RNA interferenti (siRNA), svolgono un ruolo nella regolazione dell'espressione genica nelle piante. L'analisi dell'RNA aiuta a scoprire le funzioni di questi RNA non codificanti nello sviluppo delle piante e nelle risposte allo stress. L'analisi dell'RNA viene utilizzata per valutare la qualità e la vitalità dei semi esaminando i modelli di espressione genica durante lo sviluppo e la germinazione dei semi. Queste informazioni sono preziose per i produttori di semi e gli agricoltori. L'analisi dell'RNA, insieme ad altri dati omici, contribuisce al campo emergente dell'agricoltura di precisione. Consente decisioni basate sui dati per una gestione ottimizzata delle colture, tra cui l'applicazione precisa dei nutrienti, la programmazione dell'irrigazione e il controllo dei parassiti. L'analisi dell'RNA può essere utilizzata per valutare l'impatto delle pratiche agricole sull'ambiente studiando l'espressione genica negli organismi del suolo e valutando la salute del suolo. L'analisi dell'RNA supporta gli sforzi per sviluppare pratiche agricole più sostenibili e rispettose dell'ambiente. Comprendendo le interazioni pianta-microbo e il ciclo dei nutrienti, i ricercatori mirano a ridurre la necessità di fertilizzanti e pesticidi sintetici. Questo fattore accelererà la domanda del mercato globale dell'analisi dell'RNA.

Principali sfide del mercato

Complessità del sequenziamento dell'RNA a cellula singola

Il sequenziamento dell'RNA a cellula singola (scRNA-Seq) è una tecnologia potente e trasformativa che ha rivoluzionato la nostra comprensione dell'eterogeneità cellulare e dell'espressione genica a livello di singola cellula. scRNA-Seq genera enormi quantità di dati, con ogni cellula che rappresenta un punto dati. L'analisi e la gestione di questi dati ad alta dimensionalità richiedono un'intensa attività di calcolo e strumenti e competenze bioinformatiche specializzate. Garantire la qualità dei dati è una sfida in scRNA-Seq a causa di potenziali fonti di variabilità tecnica, come l'efficienza di cattura delle cellule, la preparazione della libreria e i bias di sequenziamento. I passaggi di controllo qualità sono fondamentali per identificare e mitigare questi problemi. La normalizzazione dei dati scRNA-Seq per tenere conto delle differenze nella profondità di sequenziamento e nelle dimensioni della libreria tra le cellule è un compito complesso. Sono stati sviluppati vari metodi di normalizzazione, ma scegliere quello appropriato per un dato set di dati può essere una sfida. Gli effetti batch possono verificarsi quando le cellule vengono elaborate in batch diversi o su piattaforme diverse. Questi effetti batch possono confondere l'analisi e l'interpretazione dei dati scRNA-Seq. Le strategie per la correzione batch sono un'area di ricerca in corso. scRNA-Seq può catturare inavvertitamente più di una cellula in una singola goccia o pozzetto, portando a doppietti o multipletti di cellule. L'identificazione e la rimozione di questi artefatti sono fondamentali per un'analisi accurata. Non tutte le molecole di RNA in una cellula vengono catturate durante scRNA-Seq. L'efficienza della cattura dell'RNA varia, il che può comportare una rappresentazione distorta dei livelli di espressione genica. L'identificazione e l'annotazione accurate del tipo di cellula possono essere difficili, specialmente nei tessuti eterogenei. La definizione di tipi e sottotipi di cellule in base ai profili di espressione genica richiede un'attenta cura e integrazione con le conoscenze esistenti. L'identificazione e la caratterizzazione di popolazioni cellulari rare può essere difficile a causa del numero limitato di cellule e trascrizioni trovate per l'analisi.

Qualità e variabilità del campione

L'RNA è intrinsecamente instabile e suscettibile alla degradazione da parte delle ribonucleasi. Una manipolazione, conservazione o trasporto impropri del campione possono portare alla degradazione dell'RNA, con conseguenti misurazioni imprecise dell'espressione genica. La variabilità può essere avviata nella fase preanalitica, comprese le differenze nei metodi di raccolta del campione, nelle condizioni di conservazione (ad esempio, temperatura e soluzioni di conservazione dell'RNA) e nella manipolazione dei tessuti. Protocolli standardizzati e misure di controllo della qualità sono essenziali per mitigare la variabilità preanalitica. I campioni biologici, come tessuti e tumori, spesso mostrano eterogeneità a livello cellulare e molecolare. La variabilità nella composizione del tipo di cellula e nei profili di espressione dell'RNA all'interno di un campione può oscurare segnali biologici significativi. Alcuni tipi di campioni, in particolare campioni clinici come tessuti fissati in formalina e inclusi in paraffina (FFPE) o biopsie liquide, possono avere basse concentrazioni di RNA. I campioni di RNA a basso input possono essere difficili da gestire e possono richiedere protocolli specializzati. La valutazione della qualità dell'RNA è fondamentale prima dell'analisi a valle. Metriche tradizionali come RNA Integrity Number (RIN) per l'RNA totale e DV200 per l'mRNA vengono utilizzate per valutare la qualità dell'RNA. Tuttavia, non tutti i campioni potrebbero soddisfare gli standard di qualità desiderati. La variabilità nella qualità del campione di RNA può complicare la normalizzazione dei dati RNA-Seq. I metodi di normalizzazione mirano a tenere conto delle differenze nelle dimensioni della libreria, ma un'estrema variabilità nella qualità dell'RNA può mettere alla prova questi metodi. Nei progetti di analisi dell'RNA su larga scala, possono verificarsi effetti batch quando i campioni vengono elaborati in momenti diversi o da operatori diversi. Questi effetti batch possono oscurare le vere differenze biologiche nell'espressione genica.

Principali tendenze di mercato

Bioinformatica e analisi dei dati

Con l'esplosione del volume di dati RNA-Seq, soluzioni efficienti di gestione e archiviazione dei dati sono essenziali. Gli strumenti bioinformatici aiutano i ricercatori a organizzare, archiviare e recuperare grandi set di dati. I dati RNA-Seq spesso richiedono fasi di pre-elaborazione per rimuovere il rumore, correggere i bias e normalizzare i dati. Le pipeline bioinformatiche vengono utilizzate per eseguire queste essenziali attività di pre-elaborazione dei dati. Le metriche e gli algoritmi di controllo qualità vengono impiegati per valutare la qualità dei dati e dei campioni RNA-Seq. Identificare e risolvere i problemi nelle prime fasi del processo di analisi è fondamentale per ottenere risultati affidabili. Gli strumenti bioinformatici allineano le letture di sequenziamento per fare riferimento a genomi o trascrittomi. Un allineamento accurato è fondamentale per quantificare i livelli di espressione genica e identificare le varianti. Gli algoritmi bioinformatici vengono utilizzati per quantificare i livelli di espressione genica ed eseguire analisi di espressione differenziale per identificare i geni che sono espressi in modo differenziale tra le condizioni (ad esempio, malattia vs. controllo). Vengono sviluppati strumenti e metodi per analizzare modelli di splicing alternativi, fornendo approfondimenti sulla regolazione genica e sulla diversità delle isoforme. Le pipeline bioinformatiche specializzate sono adattate alle sfide uniche dei dati RNA-Seq a cellula singola, tra cui il clustering cellulare, la riduzione della dimensionalità e l'annotazione del tipo di cellula.

Approfondimenti segmentali

Approfondimenti sul tipo

Nel 2022, il mercato globale dell'analisi dell'RNA è stato dominato dal segmento dei prodotti kit e reagenti e si prevede che continuerà a espandersi nei prossimi anni.

Approfondimenti tecnologici

Nel 2022, il mercato globale dell'analisi dell'RNA è stato dominato dal segmento della tecnologia PCR in tempo reale (qPCR) e si prevede che continuerà a espandersi nei prossimi anni.

Approfondimenti sulle applicazioni

Nel 2022, il mercato globale dell'analisi dell'RNA è stato dominato dal segmento delle malattie infettive e della patogenesi e si prevede che continuerà a espandersi nei prossimi anni.

Utente finale Approfondimenti

Nel 2022, la quota maggiore del mercato globale dell'analisi dell'RNA era detenuta da

Approfondimenti regionali

La regione del Nord America domina il mercato globale dell'analisi dell'RNA nel 2022.

Sviluppi recenti

A maggio 2023, Twist Bioscience Corporation, un'azienda che aiuta i clienti ad avere successo fornendo DNA sintetico di alta qualità utilizzando la sua piattaforma in silicio, ha introdotto un portafoglio di strumenti di sequenziamento dell'RNA, tra cui Twist RNA Exome, Twist RNA Library Prep Kit e Twist Ribosomal RNA (rRNA) & Haemoglobin (Globin) Depletion Kit. L'azienda offre anche funzionalità di arricchimento target personalizzate per il sequenziamento di RNA e dell'intero trascrittoma. La medicina di precisione, la ricerca di biomarcatori e gli studi in immuno-oncologia possono trarre vantaggio dall'analisi mirata o dell'intero trascrittoma che questo set completo di strumenti RNA può facilitare. L'arricchimento target Twist per RNA sfrutta le prestazioni, l'efficacia e la sensibilità dell'arricchimento target Twist per il sequenziamento di importanti trascrizioni di RNA in campioni e specie. Con RNAExome o in pannelli RNA personalizzati, può essere utilizzato per arricchire le trascrizioni pertinenti.
A giugno 2022, il kit SEQuoia Express Stranded RNA LibraryPrep è stato lanciato da Bio-Rad Laboratories, Inc., un pioniere nella ricerca sulle scienze della vita e nei prodotti diagnostici clinici. Il kit offre agli scienziati biofarmaceutici e di ricerca un modo rapido e semplice per creare librerie affidabili che supporteranno processi RNA-Seq efficaci per una profilazione completa del trascrittoma. Per affrontare gli attuali problemi con la creazione di librerie, il kit di preparazione della libreria RNA Stranded SEQuoia Express offre un'opzione pratica e conveniente. Il kit a tre provette produce una libreria RNA-Seq quantitativa e ripetibile in tre ore utilizzando una rivoluzionaria chimica di aggiunta di adattatori senza trascrittasi inversa e legatura.
A giugno 2020, Thermo Fisher Scientific ("ThermoFisher") e Genetron Holdings Limited, un'azienda cinese di oncologia di precisione che offre cure oncologiche a ciclo completo, hanno stretto una relazione strategica. L'alleanza intende migliorare la ricerca, il marketing e la promozione delle piattaforme di sequenziamento di nuova generazione (NGS) nel campo della rilevazione molecolare del cancro negli ospedali pubblici cinesi, con l'intenzione di espandere il sequenziatore Genetron S5. La collaborazione diffonderà l'uso del sistema NGS a media produttività Genetron S5 dell'azienda in tutti gli ospedali pubblici cinesi, favorendone l'espansione in nuove aree come la salute riproduttiva, le malattie genetiche, i test sui microrganismi patologici e altri test di laboratorio clinici indipendenti e la ricerca scientifica.

Principali attori del mercato

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.

Per prodotto	Per tecnologia	Per Applicazione	Per utente finale	Per regione
Kit e Reagenti Servizi Strumenti	PCR in tempo reale (qPCR) Microarray Sequenziamento altri	Epigenetica Malattie infettive e Patogenesi Splicing alternativo dell'RNA Struttura dell'RNA e dinamica molecolare Sviluppo e distribuzione di terapie a base di RNA	Istituti governativi e centri accademici Aziende farmaceutiche e biotecnologiche Ospedali e Cliniche altri	Nord America Asia-Pacifico Europa Sud America Medio Oriente e Africa

Ambito del rapporto

In questo rapporto, il mercato globale dell'analisi dell'RNA è stato suddiviso nelle seguenti categorie, oltre alle tendenze del settore che sono state dettagliate anche di seguito

Mercato dell'analisi dell'RNA, per prodotto

Mercato dell'analisi dell'RNA, per tecnologia

Mercato dell'analisi dell'RNA, per applicazione

Mercato dell'analisi dell'RNA, per Utente finale

Mercato globale dell'analisi dell'RNA, per regione

Nord America

Asia-Pacifico

Europa

Sud America

Medio Oriente e Africa

Panorama competitivo

Profili aziendali

trovati in Personalizzazioni

Informazioni aziendali

Analisi dettagliata e profilazione di ulteriori attori del mercato (fino a cinque).

Il mercato globale dell'analisi dell'RNA è un rapporto in uscita a breve. Se desideri una consegna anticipata di questo rapporto o vuoi confermare la data di rilascio, contattaci all'indirizzo