Mercato della biologia computazionale - Dimensioni, quota, tendenze, opportunità e previsioni del settore globale, 2018-2028 segmentato per applicazione (simulazione cellulare e biologica, scoperta di farmaci e modellazione delle malattie, sviluppo di farmaci preclinici, sperimentazioni cliniche, software di simulazione del corpo umano), per strumento (database, infrastruttura (hardware), software

Panoramica del mercato

Il mercato globale della biologia computazionale è stato valutato a 4,89 miliardi di USD nel 2022 e si prevede che proietterà una crescita impressionante nel periodo di previsione con un CAGR del 7,49% fino al 2028. Il mercato globale della biologia computazionale si riferisce all'applicazione di tecniche computazionali, tra cui algoritmi, analisi dei dati e modellazione matematica, per comprendere e analizzare i dati biologici. Svolge un ruolo fondamentale in varie aree delle scienze della vita, tra cui genomica, proteomica, scoperta di farmaci e medicina personalizzata.

Principali fattori trainanti del mercato

Esplosione di dati biologici

Il campo della biologia è entrato in una nuova era, caratterizzata da un'esplosione senza precedenti di dati biologici. Dal sequenziamento dei genomi allo studio di sistemi biologici complessi, il volume e la complessità dei dati generati sono sbalorditivi. Questa valanga di dati ha dato origine al campo della biologia computazionale, che utilizza algoritmi avanzati e tecniche di analisi dei dati per dare un senso a questa ricchezza di informazioni. Il sequenziamento dei genomi è stata una forza trainante dietro l'ondata di dati biologici. Il Progetto Genoma Umano, completato nel 2003, ha segnato una pietra miliare significativa nella genomica, ma era solo l'inizio. Oggi, le tecnologie di sequenziamento ad alto rendimento hanno reso possibile il sequenziamento rapido e conveniente di interi genomi. Ciò ha portato a un vasto archivio di dati genomici, fornendo approfondimenti critici sulla genetica, l'evoluzione e la suscettibilità alle malattie. La genomica è solo una sfaccettatura dell'esplosione dei dati biologici. Anche la trascrittomica, che studia i modelli di espressione genica, e la proteomica, che si concentra sulle proteine, hanno contribuito all'afflusso di dati. I ricercatori possono ora esaminare l'intero trascrittoma o proteoma di un organismo, offrendo approfondimenti sulla regolazione genica, la funzione proteica e i meccanismi delle malattie. Le tecnologie di sequenziamento a singola cellula hanno portato la ricerca biologica a un livello di granularità più fine. Invece di studiare tessuti o popolazioni di cellule, gli scienziati possono ora analizzare singole cellule all'interno di un tessuto. Questa tecnologia ha rivoluzionato la nostra comprensione dell'eterogeneità cellulare, dello sviluppo dei tessuti e della progressione delle malattie. Tuttavia, genera enormi quantità di dati che richiedono un'analisi computazionale sofisticata. L'integrazione di più fonti di dati omici (genomica, trascrittomica, proteomica, metabolomica, ecc.) è un approccio potente per comprendere in modo completo sistemi biologici complessi. Tuttavia, moltiplica esponenzialmente il volume di dati. La biologia computazionale svolge un ruolo fondamentale nell'armonizzazione e nell'interpretazione di questi set di dati integrati, consentendo approfondimenti olistici sui fenomeni biologici. L'industria farmaceutica si affida alla biologia computazionale per accelerare la scoperta di farmaci. Analizzando vasti set di dati di composti chimici e delle loro interazioni con molecole biologiche, i ricercatori possono identificare potenziali farmaci candidati, prevederne l'efficacia e ottimizzarne le proprietà. Questo approccio basato sui dati riduce significativamente i tempi e i costi di immissione sul mercato di nuovi farmaci.

Progressi nella genomica

Il campo della genomica ha assistito a notevoli progressi negli ultimi decenni, rivoluzionando la nostra comprensione della genetica, delle malattie e delle complessità della vita stessa. Al centro di questa trasformazione c'è la sinergia tra genomica e biologia computazionale. Il Progetto Genoma Umano, completato nel 2003, ha segnato una svolta nella genomica. È stato un enorme sforzo collaborativo per mappare e sequenziare tutti i geni nel genoma umano. Questo monumentale risultato ha posto le basi per una rivoluzione genomica, catalizzando il rapido sviluppo di tecnologie di sequenziamento del DNA ad alto rendimento. Le tecnologie di sequenziamento di nuova generazione (NGS) sono emerse come elementi rivoluzionari nella genomica. Questi strumenti possono sequenziare grandi quantità di DNA in poco tempo, generando terabyte di dati in un'unica esecuzione. Questo aumento esponenziale nell'output di dati ha richiesto strumenti di calcolo avanzati e competenze per elaborare e analizzare i dati in modo efficiente. La proliferazione del sequenziamento ad alto rendimento ha portato a un'esplosione di dati genomici. I ricercatori possono ora sequenziare non solo i genomi umani, ma anche i genomi di innumerevoli altre specie, scoprendo informazioni critiche sull'evoluzione, la diversità genetica e la base genetica delle malattie. Questa abbondanza di dati alimenta la domanda di soluzioni di biologia computazionale per estrarre informazioni significative. L'avvento di test del DNA diretti al consumatore a prezzi accessibili ha reso la genomica accessibile alle masse. Gli individui possono ora ottenere le proprie informazioni genetiche, che possono fornire informazioni su ascendenza, predisposizioni alle malattie e raccomandazioni sullo stile di vita. Questo crescente interesse per la genomica personale genera una significativa necessità di strumenti di calcolo in grado di analizzare e interpretare questi profili genetici individuali. La medicina genomica sfrutta i dati genomici per guidare il processo decisionale clinico. Consente l'identificazione di mutazioni genetiche collegate alle malattie, facilita la diagnosi precoce e supporta piani di trattamento personalizzati. Man mano che la medicina genomica diventa sempre più integrata nei sistemi sanitari, gli strumenti di biologia computazionale svolgono un ruolo centrale nel tradurre le informazioni genomiche in approfondimenti fruibili. Le tecniche genomiche tradizionali spesso analizzano popolazioni di cellule, mascherando la diversità all'interno dei tessuti. Le tecnologie di genomica a cellula singola ora consentono ai ricercatori di studiare singole cellule, svelando l'intricata eterogeneità cellulare. Queste tecniche generano immensi set di dati, rendendo necessari metodi computazionali per svelare i complessi paesaggi cellulari.

Scoperta e sviluppo di farmaci

I regni della scoperta di farmaci e della biologia computazionale stanno vivendo un'entusiasmante convergenza. Mentre l'industria farmaceutica corre per sviluppare farmaci innovativi, la biologia computazionale è emersa come un alleato indispensabile. La necessità di nuovi composti farmaceutici per trattare un'ampia gamma di malattie, dal cancro alle rare malattie genetiche, continua a crescere. La scoperta di farmaci è un processo lungo e dispendioso in termini di risorse, ma è essenziale per migliorare i risultati sanitari e la qualità della vita dei pazienti. La biologia computazionale fornisce un supporto cruciale accelerando varie fasi dello sviluppo dei farmaci. La biologia computazionale consente ai ricercatori di condurre uno screening dei farmaci in silico (basato su computer). Questo approccio prevede la simulazione dell'interazione tra potenziali composti farmaceutici e molecole bersaglio, come proteine o enzimi. Eseguendo virtualmente lo screening di migliaia di composti, i ricercatori possono identificare i potenziali candidati farmaci più rapidamente e a costi inferiori. La biologia computazionale svolge un ruolo fondamentale nella previsione delle interazioni farmaco-bersaglio. Algoritmi e modelli di apprendimento automatico analizzano i dati biologici per determinare come una molecola di farmaco interagirà con specifici bersagli cellulari. Questa capacità predittiva riduce significativamente i tempi di sviluppo dei farmaci e riduce i fallimenti sperimentali. Una volta identificati i potenziali candidati farmaci, la biologia computazionale aiuta a ottimizzarne le proprietà. I ricercatori possono modificare la struttura chimica dei composti principali per migliorarne l'efficacia, ridurre la tossicità e migliorare la biodisponibilità. Questo processo iterativo, noto come lead optimization, si basa in gran parte sulla modellazione e sulle simulazioni computazionali. La comprensione dei percorsi biologici sottostanti coinvolti nelle malattie è fondamentale per lo sviluppo di farmaci. Gli strumenti di biologia computazionale aiutano a chiarire questi percorsi analizzando dati omici complessi. Questa conoscenza guida i ricercatori nell'identificazione di obiettivi chiave e nello sviluppo di farmaci che modulano specifici processi biologici.

Collaborazione e partnership intersettoriali

Nel mondo interconnesso di oggi, la collaborazione e le partnership sono potenti catalizzatori per l'innovazione e il progresso. Il mercato globale della biologia computazionale non fa eccezione, beneficiando in modo significativo delle collaborazioni intersettoriali. Le collaborazioni nel campo della biologia computazionale facilitano lo scambio di conoscenze e competenze. Le istituzioni accademiche e le organizzazioni di ricerca spesso possiedono risultati di ricerca all'avanguardia, mentre le aziende farmaceutiche apportano esperienza pratica nello sviluppo di farmaci. Quando queste entità si uniscono, combinano intuizioni teoriche con applicazioni nel mondo reale, guidando l'innovazione nel campo. Una delle principali sfide nella biologia computazionale è l'accesso a dati biologici di alta qualità. La collaborazione tra organizzazioni di ricerca e aziende tecnologiche può fornire preziose risorse di dati. Le partnership pubblico-private, ad esempio, possono rendere accessibili ai ricercatori grandi set di dati, consentendo loro di condurre analisi complete e sviluppare modelli più accurati. Gli sforzi collaborativi consentono la messa in comune di risorse, sia umane che finanziarie. Questa sinergia di risorse può accelerare i processi di ricerca e sviluppo. Quando più entità contribuiscono a un progetto, diventa possibile affrontare attività più estese e complesse, come studi genomici su larga scala o iniziative di scoperta di farmaci. La biologia computazionale coinvolge intrinsecamente più discipline, tra cui biologia, informatica e statistica. I progetti collaborativi spesso coinvolgono ricercatori con questi background diversi. Questo approccio interdisciplinare incoraggia nuove prospettive e una risoluzione creativa dei problemi, portando a scoperte che potrebbero non essere state possibili all'interno di una singola organizzazione. L'industria farmaceutica si sta sempre più rivolgendo alla biologia computazionale per la scoperta di farmaci. Le collaborazioni tra aziende farmaceutiche ed esperti di biologia computazionale possono accelerare l'identificazione di potenziali candidati farmaci. Le partnership intersettoriali facilitano l'applicazione di strumenti computazionali per prevedere le interazioni farmaco-bersaglio e ottimizzare i composti principali.

Principali sfide di mercato

Complessità e volume dei dati

La crescita esponenziale dei dati biologici è un'arma a doppio taglio. Sebbene fornisca una grande quantità di informazioni, presenta anche una sfida significativa in termini di complessità e volume dei dati. La gestione, l'archiviazione e l'analisi di enormi set di dati richiedono un'infrastruttura computazionale solida e algoritmi efficienti.

Privacy e sicurezza dei dati

I dati biologici, in particolare le informazioni genomiche, sono sensibili e soggetti a rigide normative sulla privacy. Garantire la privacy dei dati consentendo al contempo un'analisi significativa è un delicato equilibrio. Il mercato della biologia computazionale deve affrontare queste preoccupazioni per ottenere la fiducia del pubblico e conformarsi alle leggi in continua evoluzione sulla protezione dei dati.

Interoperabilità e standardizzazione

Gli strumenti e le piattaforme di biologia computazionale spesso variano nei formati dei dati e nei metodi di analisi. Questa mancanza di standardizzazione ostacola la condivisione e la collaborazione dei dati. Stabilire standard di dati comuni e strumenti interoperabili è essenziale per superare questa sfida.

Carenza di forza lavoro qualificata

Il campo della biologia computazionale richiede un set di competenze multidisciplinari, che comprenda biologia, informatica, matematica e statistica. C'è una carenza di professionisti con esperienza in questi settori, il che rende difficile per le organizzazioni trovare e trattenere talenti qualificati.

Principali tendenze di mercato

Rivoluzione omica a cellula singola

Il sequenziamento a cellula singola e le tecnologie omiche stanno rapidamente guadagnando slancio. Queste tecniche consentono ai ricercatori di sezionare i profili molecolari di singole cellule all'interno di tessuti complessi. Con il miglioramento della risoluzione dei dati monocellulari, la biologia computazionale svolgerà un ruolo fondamentale nell'analisi e nell'interpretazione di questi intricati set di dati. Aspettatevi innovazioni negli algoritmi e negli strumenti su misura per l'analisi omica monocellulare.

Trascrittomica spaziale

La trascrittomica spaziale è un campo emergente che combina la genomica con le informazioni spaziali. Consente ai ricercatori di mappare l'espressione genica nei tessuti, fornendo informazioni sull'organizzazione spaziale delle cellule. I metodi computazionali per l'analisi dei dati spaziali saranno molto richiesti, offrendo nuovi modi per studiare l'architettura dei tessuti e i meccanismi delle malattie.

Integrazione multi-omica

L'integrazione di più fonti di dati omica, come genomica, trascrittomica, proteomica e metabolomica, fornisce una visione olistica dei sistemi biologici. Gli strumenti computazionali che facilitano l'integrazione e l'analisi dei dati multi-omici saranno molto richiesti, consentendo ai ricercatori di scoprire interazioni e percorsi complessi.

Blockchain per la sicurezza dei dati

La sicurezza e la privacy dei dati sono fondamentali nella biologia computazionale, in particolare quando si gestiscono informazioni genomiche sensibili. La tecnologia blockchain promette una gestione dei dati sicura e trasparente, garantendo l'integrità e la privacy dei dati biologici. Aspettatevi di vedere soluzioni basate su blockchain per la sicurezza e la tracciabilità dei dati.

Approfondimenti sui segmenti

Approfondimenti sui servizi

In base alla categoria di servizio, il segmento dei contratti è emerso come attore dominante nel mercato globale della biologia computazionale nel 2022. Ciò può essere attribuito all'economicità dei servizi contrattuali rispetto ai servizi interni offerti a livello globale. I fornitori di servizi di Contract Research Organization (CRO) collaborano strettamente con i clienti per creare piani personalizzati, fungendo così da catalizzatori per la crescita del mercato.

D'altro canto, si prevede che il segmento interno registrerà la crescita più rapida. I servizi interni garantiscono alle aziende un maggiore controllo sulle proprie operazioni interne, poiché utilizzano direttamente questi servizi. Questo approccio offre vantaggi quali risparmi sui costi ed efficienza temporale, contribuendo alla sua crescita accelerata.

Intuizioni per l'utente finale

Si prevede che il settore commerciale sarà il principale contributore alle entrate di mercato. I maggiori investimenti in Ricerca e Sviluppo (R&S) nell'ingegneria genetica e nello sviluppo di medicinali innovativi da parte di enti sia governativi che commerciali sono fattori significativi che contribuiscono all'aumento della domanda di biologia computazionale.

Ad esempio, a maggio 2021, l'Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS) e la Confederazione Svizzera hanno firmato un Memorandum d'intesa (MoU) per istituire la struttura inaugurale WHO BioHub come parte del sistema WHO BioHub. Situata a Spiez, in Svizzera, questa struttura funge da hub per la ricezione sicura, il sequenziamento, lo stoccaggio e la preparazione di materiali biologici per la distribuzione ad altri laboratori. Svolge inoltre un ruolo cruciale nelle valutazioni del rischio e supporta la preparazione globale contro i patogeni. Allo stesso modo, gli investimenti sostanziali della Commissione Europea nel programma Horizon 2020 mirano a eliminare le barriere all'innovazione e a promuovere una migliore collaborazione tra il settore pubblico e quello privato, favorendo l'innovazione. Si prevede che questi sviluppi rafforzeranno la crescente domanda di biologia computazionale, guidando di conseguenza la crescita dei ricavi in questo segmento di mercato.

Approfondimenti regionali

Il Nord America detiene attualmente la posizione dominante nel mercato della biologia computazionale e si prevede che manterrà la sua leadership per molti altri anni. Gli Stati Uniti, in particolare, sono i precursori nel campo della biologia sintetica, una disciplina emergente focalizzata sulla progettazione, manipolazione e riprogrammazione dei sistemi biologici. Il governo degli Stati Uniti è stato un sostenitore sostanziale della biologia computazionale e della biologia sintetica dal 2005, incanalando oltre 1 miliardo di dollari verso il loro sviluppo. L'investimento medio annuo del governo degli Stati Uniti nel progresso della biologia computazionale è stimato in circa 140 milioni di dollari.

L'ascesa della medicina personalizzata ha promosso iniziative di collaborazione tra istituzioni mediche, enti governativi e ricercatori per accelerare la creazione di trattamenti efficaci. Ad esempio, nel 2020, Summit Biolabs Inc. e il Colorado Center for Personalized Medicine (CCPM) hanno stabilito una partnership strategica completa per condurre ricerca, sviluppo e commercializzazione di test di biopsia liquida salivare per la diagnosi precoce del cancro, la diagnosi di COVID-19 e altre infezioni virali. Analogamente, nell'aprile 2020, HealthCare Global Enterprises e Strand Life Sciences hanno lanciato StrandAdvantage500, un test basato sul sequenziamento di nuova generazione (NGS) che valuta le alterazioni genetiche correlate al cancro nel DNA e nell'RNA estratti dal tumore di un paziente in un flusso di lavoro unificato. Inoltre, nel luglio 2021, Indivumed GmbH ha lanciato "travel", un'innovativa piattaforma di scoperta AI progettata per l'oncologia e la medicina di precisione. Questa piattaforma combina i vasti dati multi-omici di IndivuType con sofisticati modelli di malattia, strumenti di apprendimento automatico automatizzati altamente avanzati e una suite completa di funzionalità analitiche avanzate.

Il mercato complessivo della biologia computazionale negli Stati Uniti è destinato a una crescita sostanziale nei prossimi anni, principalmente a causa degli investimenti significativi effettuati nello sviluppo di farmaci, che sono i più alti al mondo.

Scarica il report di esempio gratuito

Sviluppi recenti

Ad aprile 2021, Peptilogics, un'azienda di piattaforme biotecnologiche che impiega la progettazione computazionale per scoprire terapie innovative basate sui peptidi, ha segnalato la conclusione positiva degli studi clinici di fase I per il suo composto primario, PLG0206. Questo composto, riconosciuto come un agente anti-infettivo potente e ad ampio raggio, ha ricevuto sia la designazione di farmaco orfano che la designazione di prodotto per malattie infettive qualificato dalla Food and Drug Administration degli Stati Uniti. La sua applicazione principale è il trattamento delle infezioni delle protesi articolari (PJI).

A gennaio 2021, AsclepiX Therapeutics Inc., un'azienda biofarmaceutica che utilizza la biologia computazionale per identificare regolatori peptidici altamente efficaci per il mantenimento dell'equilibrio vascolare e cellulare, ha annunciato l'inizio degli studi clinici di fase I/IIa CONGO. Questi studi mirano a valutare la sicurezza e l'efficacia terapeutica di AXT107 nei pazienti con edema maculare diabetico (DME), segnando un traguardo significativo in quanto primo paziente a ricevere il dosaggio.

Principali attori del mercato

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