計算生物学市場 - 世界の業界規模、シェア、傾向、機会、予測、2018～2028年、アプリケーション別（細胞および生物学的シミュレーション、創薬および疾患モデリング、前臨床医薬品開発、臨床試験、人体シミュレーションソフトウェア）、ツール別（データベース、インフラストラクチャ（ハードウェア）、分析ソフトウェアおよびサービス）、サービス別（社内、契約）、エンドユーザー別（学術機関、業界、商業）、地域別、競合予測および機会別、2018～2028年予測

市場概要

世界の計算生物学市場は2022年に48億9,000万米ドルと評価されており、2028年までの予測期間中に7.49%のCAGRで目覚ましい成長が見込まれています。世界の計算生物学市場とは、アルゴリズム、データ分析、数学的モデリングなどの計算技術を応用して生物学的データを理解および分析することを指します。これは、ゲノミクス、プロテオミクス、創薬、個別化医療など、生命科学のさまざまな分野で重要な役割を果たしています。

主要な市場推進要因

生物学的データの爆発的増加

生物学の分野は、生物学的データの前例のない爆発的増加を特徴とする新しい時代に入りました。ゲノムの配列決定から複雑な生物システムの研究まで、生成されるデータの量と複雑さは驚異的です。このデータの氾濫により、高度なアルゴリズムとデータ分析技術を利用してこの豊富な情報を理解する計算生物学の分野が生まれました。ゲノムの配列決定は、生物学的データの急増の原動力となっています。2003年に完了したヒトゲノムプロジェクトは、ゲノミクスにおける重要なマイルストーンとなりましたが、それは始まりに過ぎませんでした。今日では、ハイスループットの配列決定技術により、ゲノム全体を迅速かつコスト効率よく配列決定することが可能になりました。これにより、膨大なゲノムデータのリポジトリが生まれ、遺伝学、進化、および疾患感受性に関する重要な洞察が提供されています。ゲノミクスは、生物学的データの爆発的な増加の一側面にすぎません。遺伝子発現パターンを研究するトランスクリプトミクスや、タンパク質に焦点を当てたプロテオミクスも、データの流入に貢献しています。研究者は生物のトランスクリプトームやプロテオーム全体を調べることができるようになり、遺伝子調節、タンパク質機能、疾患のメカニズムに関する洞察が得られるようになりました。単一細胞シーケンシング技術により、生物学研究の粒度はより細かくなりました。組織や細胞集団を研究する代わりに、科学者は組織内の個々の細胞を分析できるようになりました。この技術は、細胞の不均一性、組織の発達、疾患の進行に関する理解に革命をもたらしました。ただし、大量のデータが生成され、高度な計算分析が必要になります。複数のオミクス データ ソース (ゲノミクス、トランスクリプトミクス、プロテオミクス、メタボロミクスなど) を統合することは、複雑な生物システムを包括的に理解するための強力なアプローチです。ただし、データ量は飛躍的に増加します。計算生物学は、これらの統合データセットを調和させて解釈する上で極めて重要な役割を果たし、生物学的現象に関する総合的な洞察を可能にします。製薬業界は、計算生物学を利用して新薬の発見を加速しています。膨大な量の化合物と生体分子との相互作用のデータセットを分析することで、研究者は潜在的な薬剤候補を特定し、その効能を予測し、その特性を最適化することができます。このデータ駆動型のアプローチにより、新薬を市場に投入する時間とコストが大幅に削減されます。

ゲノミクスの進歩

ゲノミクスの分野は過去数十年にわたって目覚ましい進歩を遂げ、遺伝学、疾患、そして生命そのものの複雑さに対する理解に革命をもたらしました。この変革の中心にあるのは、ゲノミクスと計算生物学の相乗効果です。2003 年に完了したヒトゲノム プロジェクトは、ゲノミクスの転換点となりました。これは、ヒトゲノム内のすべての遺伝子をマッピングして配列決定する大規模な共同作業でした。この記念碑的な成果は、ゲノミクス革命の舞台を整え、ハイスループット DNA シーケンシング技術の急速な発展を促進しました。次世代シーケンシング (NGS) 技術は、ゲノミクスのゲーム チェンジャーとして登場しました。これらの機器は、短時間で膨大な量の DNA を配列決定し、1 回の実行でテラバイト単位のデータを生成することができます。データ出力のこの指数関数的な増加により、データを効率的に処理および分析するための高度な計算ツールと専門知識が必要になりました。ハイスループット シーケンシングの普及により、ゲノム データが爆発的に増加しました。研究者は現在、ヒトゲノムだけでなく、数え切れないほど多くの他の種のゲノムも配列決定し、進化、遺伝的多様性、および疾患の遺伝的基礎に関する重要な洞察を明らかにできます。この豊富なデータにより、意味のある情報を抽出するための計算生物学ソリューションの需要が高まっています。手頃な価格の消費者向け DNA 検査の出現により、ゲノミクスが一般大衆に利用可能になりました。個人は自分の遺伝情報を入手できるようになりました。これにより、祖先、疾患の素因、およびライフスタイルの推奨事項に関する洞察が得られます。個人のゲノミクスへの関心の高まりにより、これらの個人の遺伝子プロファイルを分析および解釈できる計算ツールに対する大きなニーズが生じています。ゲノム医療では、ゲノム データを活用して臨床上の意思決定を導きます。これにより、病気に関連する遺伝子変異の特定が可能になり、早期診断が容易になり、個別化された治療計画がサポートされます。ゲノム医療が医療システムにさらに統合されるにつれて、計算生物学ツールはゲノム情報を実用的な洞察に変換する上で中心的な役割を果たします。従来のゲノム技術では、多くの場合、細胞集団を分析するため、組織内の多様性は隠されています。単一細胞ゲノミクス技術により、研究者は個々の細胞を研究し、複雑な細胞の異質性を明らかにできるようになりました。これらの技術は膨大なデータセットを生成するため、複雑な細胞ランドスケープを解明するには計算手法が必要になります。

創薬と開発

創薬と計算生物学の領域は、エキサイティングな融合を経験しています。製薬業界が革新的な医薬品の開発を競う中、計算生物学は欠かせない味方として浮上しています。がんから希少な遺伝性疾患まで、幅広い疾患を治療するための新しい医薬品化合物の必要性は高まり続けています。新薬の発見は、時間とリソースを大量に消費するプロセスですが、医療成果と患者の生活の質を向上させるために不可欠です。計算生物学は、医薬品開発のさまざまな段階を加速することで、重要なサポートを提供します。計算生物学により、研究者はインシリコ（コンピュータベース）の医薬品スクリーニングを実施できます。このアプローチでは、潜在的な医薬品化合物とタンパク質や酵素などの標的分子との相互作用をシミュレートします。何千もの化合物を仮想的にスクリーニングすることで、研究者は潜在的な医薬品候補をより迅速かつ低コストで特定できます。計算生物学は、医薬品と標的の相互作用を予測する上で極めて重要な役割を果たします。アルゴリズムと機械学習モデルは、生物学的データを分析して、医薬品分子が特定の細胞標的とどのように相互作用するかを判断します。この予測機能により、医薬品開発のタイムラインが大幅に短縮され、実験の失敗が減少します。潜在的な医薬品候補が特定されると、計算生物学はその特性の最適化に役立ちます。研究者はリード化合物の化学構造を変更して、その効能を高め、毒性を減らし、バイオアベイラビリティを向上させることができます。リード最適化と呼ばれるこの反復プロセスは、計算モデリングとシミュレーションに大きく依存しています。疾患に関係する根本的な生物学的経路を理解することは、医薬品開発にとって重要です。計算生物学ツールは、複雑なオミクス データを分析することで、これらの経路を解明するのに役立ちます。この知識は、研究者が主要なターゲットを特定し、特定の生物学的プロセスを調整する医薬品を開発する上で役立ちます。

コラボレーションと業界間パートナーシップ

今日の相互接続された世界では、コラボレーションとパートナーシップは革新と進歩の強力な触媒です。グローバル計算生物学市場も例外ではなく、業界間コラボレーションから大きな恩恵を受けています。計算生物学の分野でのコラボレーションは、知識と専門知識の交換を促進します。学術機関や研究組織は最先端の研究成果を持っていることが多く、製薬会社は実用的な医薬品開発の経験をもたらします。これらの組織が協力すると、理論的な洞察と実際のアプリケーションが組み合わされ、この分野での革新が促進されます。計算生物学における主な課題の 1 つは、高品質の生物学的データへのアクセスです。研究機関とテクノロジー企業とのコラボレーションにより、貴重なデータ リソースを提供できます。たとえば、官民パートナーシップにより、研究者が大規模なデータセットにアクセスできるようになるため、研究者は包括的な分析を実施し、より正確なモデルを開発できます。共同作業により、人的および財政的リソースをプールできます。このリソースの相乗効果により、研究開発プロセスを加速できます。複数の組織がプロジェクトに貢献すると、大規模なゲノム研究や創薬イニシアチブなど、より広範で複雑なタスクに取り組むことが可能になります。計算生物学には、生物学、コンピューター サイエンス、統計学など、複数の分野が本質的に関係します。共同プロジェクトには、これらの多様な背景を持つ研究者が関与することがよくあります。この学際的なアプローチにより、新しい視点と創造的な問題解決が促進され、単一の組織では不可能だったかもしれない画期的な進歩につながります。製薬業界では、創薬に計算生物学を利用することがますます増えています。製薬会社と計算生物学の専門家とのコラボレーションにより、潜在的な薬剤候補の特定を迅速化できます。業界間のパートナーシップにより、薬物とターゲットの相互作用を予測し、リード化合物を最適化するための計算ツールの適用が容易になります。

主要な市場の課題

データの複雑さと量

生物学的データの急激な増加は諸刃の剣です。生物学的データは豊富な情報を提供しますが、データの複雑さと量に関して大きな課題ももたらします。膨大なデータセットの処理、保存、分析には、堅牢な計算インフラストラクチャと効率的なアルゴリズムが必要です。

データのプライバシーとセキュリティ

生物学的データ、特にゲノム情報は機密性が高く、厳格なプライバシー規制の対象となります。意味のある分析を可能にしながらデータのプライバシーを確保することは、微妙なバランスをとらなければなりません。計算生物学市場は、一般の信頼を獲得し、進化するデータ保護法に準拠するために、これらの懸念に対処する必要があります。

相互運用性と標準化

計算生物学ツールとプラットフォームは、多くの場合、データ形式と分析方法が異なります。この標準化の欠如は、データの共有とコラボレーションを妨げます。この課題を克服するには、共通のデータ標準と相互運用可能なツールを確立することが不可欠です。

熟練した労働力の不足

計算生物学の分野では、生物学、コンピューターサイエンス、数学、統計学を含む多分野のスキルセットが必要です。これらの分野の専門知識を持つ専門家が不足しているため、組織が有能な人材を見つけて維持することは困難です。

主要な市場動向

単一細胞オミクス革命

単一細胞シーケンシングとオミクス技術は急速に勢いを増しています。これらの技術により、研究者は複雑な組織内の個々の細胞の分子プロファイルを分析できます。単一細胞データの解像度が向上するにつれて、計算生物学はこれらの複雑なデータセットの分析と解釈において重要な役割を果たすようになります。単一細胞オミクス分析に合わせたアルゴリズムとツールの革新が期待されます。

空間トランスクリプトミクス

空間トランスクリプトミクスは、ゲノミクスと空間情報を組み合わせた新興分野です。研究者は組織内の遺伝子発現をマッピングし、細胞の空間的構成に関する洞察を得ることができます。空間データ分析の計算手法は需要が高く、組織の構造と疾患のメカニズムを研究する新しい方法を提供します。

マルチオミクス統合

ゲノミクス、トランスクリプトミクス、プロテオミクス、メタボロミクスなどの複数のオミクスデータソースを統合すると、生物システムの全体像が得られます。マルチオミクスデータの統合と分析を容易にする計算ツールの需要が高まり、研究者は複雑な相互作用と経路を発見できるようになります。

データセキュリティのためのブロックチェーン

データセキュリティとプライバシーは、特に機密性の高いゲノム情報を扱う場合、計算生物学において最も重要です。ブロックチェーン技術は、生物学的データの整合性とプライバシーを確保し、安全で透明性の高いデータ管理を実現する可能性を秘めています。データセキュリティとトレーサビリティのためのブロックチェーンベースのソリューションが登場すると予想されます。

セグメント別インサイト

サービス別インサイト

サービスカテゴリに基づいて、契約セグメントは2022年に計算生物学の世界市場で支配的なプレーヤーとして浮上しました。これは、世界的で提供されている社内サービスと比較して、契約サービスの費用対効果が高いことに起因します。受託研究機関（CRO）サービスのプロバイダーは、顧客と緊密に協力してカスタマイズされたプランを作成し、市場の成長を促進する役割を果たします。

一方、社内セグメントは最も急速な成長が見込まれています。社内サービスでは、企業がこれらのサービスを直接利用するため、社内業務をより細かく制御できます。このアプローチは、コスト削減や時間効率などの利点を提供し、成長の加速に貢献しています。

エンドユーザーの洞察

商業部門が市場収益の主な貢献者になると予想されています。遺伝子工学の研究開発（R＆D）への投資の増加と、政府と商業団体の両方による革新的な医薬品の開発は、計算生物学の需要の高まりに寄与する重要な要因です。

一例として、2021年5月、世界保健機関（WHO）とスイス連邦は、WHOバイオハブシステムの一環として初のWHOバイオハブ施設を設立するための覚書（MoU）に署名しました。スイスのシュピーツにあるこの施設は、他の研究室に配布するための生物学的材料の安全な受領、配列決定、保管、準備の拠点として機能します。また、リスク評価において重要な役割を果たし、病原体に対する世界的な備えをサポートします。同様に、欧州委員会によるホライズン 2020 プログラムへの多額の投資は、イノベーションの障壁を排除し、官民の連携を改善してイノベーションを促進することを目的としています。これらの開発により、計算生物学の需要が高まり、結果としてこの市場セグメントの収益成長が促進されると予想されています。

地域別インサイト

北米は現在、計算生物学市場で支配的な地位を占めており、今後数年間はそのリーダーシップを維持すると予想されています。特に米国は、生物システムの設計、操作、再プログラミングに焦点を当てた新興分野である合成生物学の分野で先駆者としての立場にあります。米国政府は 2005 年以来、計算生物学と合成生物学の多大な支援者であり、その開発に 10 億ドル以上を投入しています。米国政府による計算生物学の発展への年間平均投資額は、約 1 億 4,000 万ドルと推定されています。

個別化医療の台頭により、医療機関、政府機関、研究者の間で効果的な治療法の開発を加速するための共同イニシアチブが促進されています。たとえば、2020 年に Summit Biolabs Inc. と Colorado Center for Personalized Medicine (CCPM) は、がんの早期発見、COVID-19 およびその他のウイルス感染の診断のための唾液液体生検検査の研究、開発、および商品化を行うための包括的な戦略的パートナーシップを確立しました。同様に、2020 年 4 月には、HealthCare Global Enterprises と Strand Life Sciences が、患者の腫瘍から抽出された DNA と RNA のがん関連の遺伝子変異を統合ワークフローで評価する次世代シーケンシング (NGS) ベースのアッセイである StrandAdvantage500 をリリースしました。さらに、2021 年 7 月には、Indivumed GmbH が腫瘍学と精密医療向けに設計された革新的な AI 発見プラットフォームである「travel」をリリースしました。このプラットフォームは、IndivuType の広範なマルチオミクスデータと、洗練された疾患モデル、高度に自動化された機械学習ツール、包括的な高度な分析機能スイートを組み合わせています。

米国の計算生物学市場全体は、主に医薬品開発への多額の投資（世界最高）により、今後数年間で大幅な成長が見込まれています。

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最近の動向

2021 年 4 月、計算設計を使用して革新的なペプチドベースの治療法を発見するバイオテクノロジー プラットフォーム企業である Peptilogics は、主要化合物である PLG0206 の第 I 相臨床試験が無事終了したと報告しました。この化合物は、強力で広範囲にわたる抗感染剤として認められており、米国食品医薬品局から希少疾病用医薬品指定と適格感染症製品指定の両方を受けています。その主な用途は、人工関節感染症（PJI）の対処です。

2021年1月、計算生物学を利用して血管と細胞のバランスを維持するための非常に効果的なペプチド調節因子を特定するバイオ医薬品企業であるAsclepiX Therapeutics Inc.は、フェーズI / IIa CONGO臨床試験の開始を発表しました。これらの試験は、糖尿病黄斑浮腫 (DME) 患者における AXT107 の安全性と治療効果を評価することを目的としており、投与を受ける最初の患者として重要なマイルストーンをマークします。

主要な市場プレーヤー

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