RNA 분석 시장 - 글로벌 산업 규모, 점유율, 제품별 세분화(키트 및 시약, 서비스, 기기), 기술별 세분화(실시간 PCR(qPCR), 마이크로어레이, 시퀀싱, 기타), 응용 분야별 세분화(후성유전학, 감염성 질환 및 병인학, 대체 RNA 스플라이싱, RNA 구조 및 분자 역학, RNA 치료제 개발 및 제공), 최종 사용별 세분화(정부 연구소 및 학술 센터, 제약 및 생명공학 회사, 병원 및 진료소, 기타), 지역별, 경쟁, 기회 및 예측 2018-2028F
Published on: 2024-11-19 | No of Pages : 320 | Industry : Healthcare
Publisher : MIR | Format : PDF&Excel
RNA 분석 시장 - 글로벌 산업 규모, 점유율, 제품별 세분화(키트 및 시약, 서비스, 기기), 기술별 세분화(실시간 PCR(qPCR), 마이크로어레이, 시퀀싱, 기타), 응용 분야별 세분화(후성유전학, 감염성 질환 및 병인학, 대체 RNA 스플라이싱, RNA 구조 및 분자 역학, RNA 치료제 개발 및 제공), 최종 사용별 세분화(정부 연구소 및 학술 센터, 제약 및 생명공학 회사, 병원 및 진료소, 기타), 지역별, 경쟁, 기회 및 예측 2018-2028F
예측 기간 | 2024-2028 |
시장 규모(2022) | 83억 |
CAGR(2023-2028) | 9.60% |
가장 빠르게 성장하는 세그먼트 | 서비스 세그먼트 |
가장 큰 시장 | 북미 |
시장 개요
글로벌 RNA 분석 시장은 2022년에 83억 달러 규모로 평가되었으며, 2028년까지 9.60%의 CAGR로 예측 기간 동안 인상적인 성장을 보일 것으로 예상됩니다. RNA 분석은 RNA(리보핵산) 분자를 연구하여 구조, 기능, 조절 및 발현 패턴을 이해하는 광범위한 분자 생물학 및 유전체학 분야입니다. RNA는 분자 생물학의 중심 교리에서 중요한 분자로, DNA와 단백질 합성 사이의 중개자 역할을 합니다. RNA 분석은 세포와 유기체 내에서 RNA가 수행하는 다양한 역할을 밝히는 것을 목표로 하는 다양한 기술과 접근 방식을 포함합니다. RNA 분석은 mRNA 전사본에서 다른 엑손이 포함되거나 제외되는 대체 스플라이싱 이벤트를 밝힐 수 있습니다. 이 프로세스는 단일 유전자에서 여러 단백질 동형체를 생성합니다. RNA-Seq는 대체 스플라이싱을 연구하는 데 특히 유용합니다. 임상 환경에서 RNA 분석은 감염성 질환에서 바이러스 RNA를 검출하거나 유전자 발현 패턴을 평가하여 치료 결정을 안내하는 것과 같은 진단 목적으로 사용됩니다.
주요 시장 동인
RNA 시퀀싱 기술의 발전
Illumina의 HiSeq 및 NovaSeq와 같은 차세대 시퀀싱(NGS) 플랫폼은 RNA-Seq의 주력이 되었습니다. 이러한 플랫폼은 대규모 병렬 처리로 고처리량 시퀀싱을 제공하여 연구자가 수천에서 수백만 개의 RNA 분자를 동시에 분석할 수 있습니다. NGS는 시퀀싱 비용을 크게 줄이고 데이터 생성 속도를 높였습니다. 단일 세포 RNA 시퀀싱(scRNA-Seq)은 단일 세포 수준에서 유전자 발현을 분석하여 조직 및 유기체 내의 세포 이질성을 밝힙니다. 이 기술은 발생 생물학, 면역학 및 질병 진행에 대한 이해를 높였습니다. 마이크로유체 및 바코딩의 혁신으로 scRNA-Seq가 더 접근 가능하고 효율적이 되었습니다. 기존의 단문 판독 시퀀싱 플랫폼은 긴 전사본을 정확하게 조립하고 복잡한 유전자 구조를 해결하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. Pacific Biosciences의 SMRT 시퀀싱 및 Oxford Nanopore Technologies의 나노포어 시퀀싱과 같은 장문 판독 시퀀싱 기술은 더 긴 시퀀싱 판독을 생성합니다. 이러한 기술은 대체 스플라이싱, 구조적 변형 및 비코딩 RNA를 연구하는 데 유용합니다. 스트랜드 특정 RNA-Seq를 통해 연구자는 RNA 전사본의 방향을 결정하여 전사 방향에 대한 정보를 제공할 수 있습니다. 이는 겹치는 유전자와 안티센스 전사본을 구별하는 데 중요합니다. 단일 분자 실시간 시퀀싱(SMRT-Seq) 및 나노포어 시퀀싱과 같은 기술은 PCR 증폭이 필요 없이 개별 RNA 분자를 시퀀싱할 수 있습니다. 이를 통해 증폭 중에 발생하는 편향과 오류가 줄어듭니다. 샘플 준비 기술의 발전으로 최소한의 시작 물질로 RNA-Seq를 수행할 수 있게 되어 임상 생검이나 단일 세포와 같이 귀중하거나 제한된 샘플에 적합합니다. 연구자들은 유전자 조절에 중요한 역할을 하는 m6A(메틸화) 및 의사우리딘과 같은 RNA 변형을 연구하는 데 점점 더 관심을 갖고 있습니다. RNA-Seq는 전사체 전체 규모에서 RNA 변형을 식별하고 정량화하도록 조정되었습니다. RNA-Seq 데이터를 유전체학, 단백체학 및 대사체학과 같은 다른 오믹스 데이터와 결합하면 생물학적 과정에 대한 보다 포괄적인 관점을 제공합니다. 통합 분석을 통해 질병 메커니즘과 경로에 대한 새로운 통찰력을 발견할 수 있습니다. 고급 생물정보학 도구와 파이프라인의 개발은 RNA-Seq 데이터를 처리하고 해석하는 데 중요했습니다. 이러한 도구는 판독 정렬, 정량화, 차등 발현 분석 및 경로 분석과 같은 작업에 도움이 됩니다. 공간적으로 해결된 전사체학(SRT-Seq) 및 현장 시퀀싱과 같은 공간 전사체학 기술을 통해 연구자는 조직 내 RNA 분자의 공간적 분포를 시각화할 수 있습니다. 이는 조직 조직 및 세포 상호 작용을 연구하는 데 유용합니다. 지속적인 발전으로 RNA-Seq의 비용이 절감되어 연구자와 임상의가 더 쉽게 사용할 수 있게 되었습니다. 비용 효율적인 RNA-Seq 옵션은 광범위한 응용 분야에서 찾을 수 있습니다. 이 요소는 글로벌 RNA 분석 시장의 개발에 도움이 될 것입니다.
종양학에서 증가하는 응용 분야
RNA 분석, 특히 RNA 시퀀싱(RNA-Seq) 및 마이크로어레이와 같은 기술을 사용한 유전자 발현 프로파일링을 통해 다양한 유형의 암과 관련된 바이오마커를 식별할 수 있습니다. 이러한 바이오마커는 조기 암 발견, 위험 평가 및 개인화된 치료 선택에 사용할 수 있습니다. RNA 분석은 유전자 발현 프로파일을 기반으로 종양을 분류하는 데 도움이 됩니다. 이 분자적 분류는 다양한 임상적 행동과 치료에 대한 반응을 가질 수 있는 종양 하위 유형에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다. RNA 분석을 통해 주어진 암 유형 내에서 특정 분자 하위 유형을 식별할 수 있습니다. 하위 유형화는 치료 전략을 맞춤화하고 환자 결과를 예측하는 데 유용합니다. 연구자들은 RNA 분석을 사용하여 암 세포 내에서 잠재적인 약물 표적을 식별합니다. 암에 관련된 유전자 발현 패턴과 조절 네트워크를 이해하면 표적 치료법을 개발할 수 있습니다. RNA 분석은 개별 종양이 특정 암 치료에 어떻게 반응할 가능성이 있는지 예측할 수 있습니다. 이 정보는 종양학자가 환자를 위한 치료 옵션에 대해 보다 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
시간 경과에 따른 종양 샘플의 직렬 RNA 분석은 질병 진행, 전이 또는 약물 내성 발생과 관련된 유전자 발현의 변화를 추적할 수 있습니다. RNA 분석은 종양 미세 환경과 암에 대한 면역 반응을 이해하는 데 도움이 됩니다. 면역 관련 바이오마커를 식별하고 체크포인트 억제제와 같은 면역 요법에 대한 반응을 예측하는 데 도움이 됩니다. 혈액 샘플에서 순환 종양 RNA(ctRNA)의 RNA 분석은 종종 액체 생검이라고 하며, 암 상태와 치료 반응에 대한 실시간 정보를 제공할 수 있습니다. 이 비침습적 접근 방식은 암 환자를 모니터링하는 데 유용합니다. RNA의 대체 스플라이싱 패턴을 연구하면 암과 관련된 고유한 유전자 동형체를 발견할 수 있습니다. 조절되지 않은 대체 스플라이싱은 많은 암 유형의 특징입니다. RNA 분석은 단백질 코딩 유전자를 넘어 microRNA 및 긴 비코딩 RNA(lncRNA)와 같은 비코딩 RNA를 포함합니다. 이러한 비코딩 RNA는 암 발달 및 진행에 중요한 역할을 합니다. RNA 분석은 암에 대한 표적 치료 및 동반 진단법 개발에 필수적입니다. 특정 치료의 혜택을 볼 가능성이 있는 환자 하위 집단을 식별하는 것은 핵심 응용 프로그램입니다. The Cancer Genome Atlas(TCGA)와 같은 대규모 암 유전체학 프로젝트는 RNA 분석에 의존하여 다양한 암 유형의 근저에 있는 유전적 및 분자적 변화에 대한 포괄적인 통찰력을 제공합니다. 이 요소는 글로벌 RNA 분석 시장의 수요를 촉진할 것입니다.
농업 분야에서 채택 증가
RNA 분석은 식물의 유전자 발현 패턴을 연구하는 데 사용되어 연구자들이 질병 저항성, 가뭄 내성 및 수확량 증가와 같은 바람직한 특성과 관련된 유전자를 식별하는 데 도움이 됩니다. 이 정보는 개량된 작물 품종을 개발하는 것을 목표로 하는 작물 육종 프로그램에 가치가 있습니다. RNA 분석은 식물-병원균 상호 작용의 분자적 메커니즘을 이해하는 데 사용됩니다. 식물과 병원균 모두에서 유전자 발현을 분석함으로써 연구자들은 질병 관리와 내성 작물 품종 개발을 위한 전략을 개발할 수 있습니다. RNA 분석은 열, 추위, 염분, 물 부족과 같은 비생물적 스트레스에 대한 식물 반응에 관여하는 유전자를 식별하는 데 도움이 됩니다. 이 지식은 스트레스 내성이 향상된 작물을 개발하여 더 높은 농업 생산성을 보장하는 데 사용됩니다. 규제 기관은 농산물에서 유전자 변형 생물체(GMO) 분석을 요구합니다. RNA 분석, 특히 실시간 중합효소 연쇄 반응(qPCR) 및 RNA-Seq는 작물에서 형질 전환 RNA를 감지하고 정량화하는 데 사용됩니다. RNA 분석은 식품 및 농업 공급망에서 위조 또는 잘못된 라벨을 감지하는 것을 포함하여 농산물의 품질 관리 및 인증에 사용할 수 있습니다. RNA 분석은 미생물 RNA 분석을 포함하여 식물 미생물 군집 연구로 확장됩니다. 식물-미생물 상호 작용과 식물 건강 및 성장에 미치는 영향을 이해하는 것은 지속 가능한 농업에 필수적입니다.
RNA 분석은 고급 표현형 기술과 결합하여 다양한 환경 조건에서 유전자 발현을 식물 특성 및 성능과 연관시킬 수 있습니다. 이는 재배에 적합한 우수한 식물 품종을 선택하는 데 도움이 됩니다. microRNA 및 small interfering RNA(siRNA)와 같은 비코딩 RNA는 식물의 유전자 발현을 조절하는 역할을 합니다. RNA 분석은 식물 발달 및 스트레스 반응에서 이러한 비코딩 RNA의 기능을 밝히는 데 도움이 됩니다. RNA 분석은 종자 발달 및 발아 중 유전자 발현 패턴을 조사하여 종자 품질과 생존력을 평가하는 데 사용됩니다. 이 정보는 종자 생산자와 농부에게 귀중합니다. RNA 분석은 다른 오믹스 데이터와 결합하여 새로운 정밀 농업 분야에 기여합니다. 이를 통해 정확한 영양소 적용, 관개 일정 및 해충 방제를 포함하여 최적화된 작물 관리를 위한 데이터 기반 의사 결정이 가능합니다. RNA 분석은 토양 유기체의 유전자 발현을 연구하고 토양 건강을 평가하여 농업 관행이 환경에 미치는 영향을 평가하는 데 사용할 수 있습니다. RNA 분석은 보다 지속 가능하고 환경 친화적인 농업 관행을 개발하기 위한 노력을 지원합니다. 연구자들은 식물-미생물 상호 작용과 영양소 순환을 이해함으로써 합성 비료와 살충제의 필요성을 줄이는 것을 목표로 합니다. 이 요인은 글로벌 RNA 분석 시장의 수요를 가속화할 것입니다.
주요 시장 과제
단일 세포 RNA 시퀀싱 복잡성
단일 세포 RNA 시퀀싱(scRNA-Seq)은 단일 세포 수준에서 세포 이질성과 유전자 발현에 대한 이해에 혁명을 일으킨 강력하고 혁신적인 기술입니다. scRNA-Seq는 각 세포가 데이터 포인트를 나타내는 방대한 양의 데이터를 생성합니다. 이 고차원 데이터를 분석하고 관리하는 것은 계산 집약적이며 전문적인 생물정보학 도구와 전문 지식이 필요합니다. 세포 캡처 효율성, 라이브러리 준비, 시퀀싱 편향과 같은 기술적 변동성의 잠재적인 원인으로 인해 scRNA-Seq에서 데이터 품질을 보장하는 것은 어렵습니다. 품질 관리 단계는 이러한 문제를 식별하고 완화하는 데 중요합니다. 세포 간의 시퀀싱 깊이와 라이브러리 크기의 차이를 설명하기 위해 scRNA-Seq 데이터를 정규화하는 것은 복잡한 작업입니다. 다양한 정규화 방법이 개발되었지만 주어진 데이터 세트에 적합한 방법을 선택하는 것은 어려울 수 있습니다. 배치 효과는 세포가 다른 배치 또는 다른 플랫폼에서 처리될 때 발생할 수 있습니다. 이러한 배치 효과는 scRNA-Seq 데이터의 분석 및 해석을 혼란스럽게 할 수 있습니다. 배치 수정 전략은 지속적인 연구 분야입니다. scRNA-Seq는 실수로 단일 드롭릿 또는 웰에서 두 개 이상의 세포를 포획하여 세포 더블릿 또는 멀티플릿으로 이어질 수 있습니다. 이러한 아티팩트를 식별하고 제거하는 것은 정확한 분석에 중요합니다. 세포의 모든 RNA 분자가 scRNA-Seq 중에 포획되는 것은 아닙니다. RNA 포획의 효율성은 다양하여 유전자 발현 수준이 왜곡된 표현으로 나타날 수 있습니다. 특히 이질적인 조직에서는 정확한 세포 유형 식별 및 주석이 어려울 수 있습니다. 유전자 발현 프로필을 기반으로 세포 유형 및 하위 유형을 정의하려면 신중한 큐레이션과 기존 지식과의 통합이 필요합니다. 분석을 위해 발견된 세포 및 전사본의 수가 제한되어 희귀 세포 집단을 식별하고 특성화하는 것이 어려울 수 있습니다.
샘플 품질 및 가변성
RNA는 본질적으로 불안정하고 리보뉴클레아제에 의해 분해되기 쉽습니다. 부적절한 샘플 취급, 보관 또는 운송은 RNA 분해로 이어져 유전자 발현 측정이 부정확해질 수 있습니다. 샘플 수집 방법, 보관 조건(예온도 및 RNA 보존 용액) 및 조직 취급의 차이를 포함하여 사전 분석 단계에서 변동성이 발생할 수 있습니다. 표준화된 프로토콜 및 품질 관리 조치는 사전 분석 변동성을 완화하는 데 필수적입니다. 조직 및 종양과 같은 생물학적 샘플은 종종 세포 및 분자 수준에서 이질성을 나타냅니다. 샘플 내 세포 유형 구성 및 RNA 발현 프로필의 변동성은 의미 있는 생물학적 신호를 가릴 수 있습니다. 일부 샘플 유형, 특히 포르말린 고정 파라핀 포매(FFPE) 조직 또는 액체 생검과 같은 임상 표본은 RNA 농도가 낮을 수 있습니다. 낮은 입력 RNA 샘플은 작업하기 어려울 수 있으며 특수 프로토콜이 필요할 수 있습니다. 다운스트림 분석 전에 RNA 품질을 평가하는 것이 중요합니다. 총 RNA의 RNA 무결성 번호(RIN) 및 mRNA의 DV200과 같은 기존 메트릭은 RNA 품질을 측정하는 데 사용됩니다. 그러나 모든 샘플이 원하는 품질 기준을 충족하는 것은 아닙니다. RNA 샘플 품질의 변동성은 RNA-Seq 데이터의 정규화를 복잡하게 만들 수 있습니다. 정규화 방법은 라이브러리 크기의 차이를 고려하는 것을 목표로 하지만 RNA 품질의 극심한 변동성은 이러한 방법에 도전이 될 수 있습니다. 대규모 RNA 분석 프로젝트에서 샘플이 다른 시간에 또는 다른 운영자에 의해 처리될 때 배치 효과가 발생할 수 있습니다. 이러한 배치 효과는 유전자 발현의 진정한 생물학적 차이를 가릴 수 있습니다.
주요 시장 동향
생물정보학 및 데이터 분석
RNA-Seq 데이터 볼륨이 폭발적으로 증가함에 따라 효율적인 데이터 관리 및 저장 솔루션이 필수적입니다. 생물정보학 도구는 연구자가 대규모 데이터 세트를 구성, 저장 및 검색하는 데 도움이 됩니다. RNA-Seq 데이터는 종종 노이즈를 제거하고, 편향을 수정하고, 데이터를 정규화하기 위한 전처리 단계가 필요합니다. 생물정보학 파이프라인은 이러한 필수적인 데이터 전처리 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 품질 관리 지표와 알고리즘은 RNA-Seq 데이터와 샘플의 품질을 평가하는 데 사용됩니다. 분석 프로세스 초기에 문제를 식별하고 해결하는 것은 신뢰할 수 있는 결과를 얻는 데 중요합니다. 생물정보학 도구는 시퀀싱 판독을 참조 게놈 또는 전사체에 맞춥니다. 정확한 정렬은 유전자 발현 수준을 정량화하고 변이체를 식별하는 데 중요합니다. 생물정보학 알고리즘은 유전자 발현 수준을 정량화하고 차등 발현 분석을 수행하여 조건(예질병 대 대조군) 간에 차등적으로 발현되는 유전자를 식별하는 데 사용됩니다. 도구와 방법은 대체 스플라이싱 패턴을 분석하여 유전자 조절 및 동형 다양성에 대한 통찰력을 제공하기 위해 개발되었습니다. 특수 생물정보학 파이프라인은 세포 클러스터링, 차원 감소, 세포 유형 주석을 포함한 단일 세포 RNA-Seq 데이터의 고유한 과제에 맞춰 조정됩니다.
세그먼트별 통찰력
유형 통찰력
2022년 글로벌 RNA 분석 시장은 키트 및 시약 제품 부문이 주도했으며 향후 몇 년 동안 계속 확대될 것으로 예상됩니다.
기술 통찰력
2022년 글로벌 RNA 분석 시장은 실시간 PCR(qPCR) 기술 부문이 주도했으며 향후 몇 년 동안 계속 확대될 것으로 예상됩니다.
응용 프로그램 통찰력
2022년 글로벌 RNA 분석 시장은 감염성 질환 및 병인학 부문이 주도했으며 향후 몇 년 동안 계속 확대될 것으로 예상됩니다.
최종 사용자 통찰력
2022년 글로벌 RNA 분석 시장은 영어가장 큰 점유율은 지역 통찰력
북미 지역이 2022년 글로벌 RNA 분석 시장을 지배합니다.
최근 개발
- 2023년 5월, 실리콘 플랫폼을 사용하여 고품질 합성 DNA를 제공하여 고객의 성공을 돕는 기업인 Twist Bioscience Corporation은 Twist RNA Exome, Twist RNA Library Prep Kit, Twist Ribosomal RNA(rRNA) & Haemoglobin(Globin) Depletion Kit을 포함한 RNA 시퀀싱 도구 포트폴리오를 출시했습니다. 이 회사는 또한 RNA 및 전체 전사체 시퀀싱을 위한 맞춤형 타겟 강화 기능을 제공합니다.정밀 의학, 바이오마커 탐색 및 면역 종양학 연구는 모두 이 완전한 RNA 도구 세트가 용이하게 할 수 있는 집중 또는 전체 전사체 분석의 이점을 얻을 수 있습니다. RNA를 위한 Twist 타겟 강화는 샘플 및 종에서 중요한 RNA 전사체를 시퀀싱하기 위해 Twist 타겟 강화의 성능, 효과 및 민감성을 활용합니다. RNA Exome 또는 맞춤형 RNA 패널에서 관련 전사체를 강화하는 데 활용할 수 있습니다.
- 2022년 6월, 생명 과학 연구 및 임상 진단 제품 분야의 선구자인 Bio-Rad Laboratories, Inc.에서 SEQuoia Express Stranded RNA LibraryPrep Kit을 출시했습니다. 이 키트는 생물 제약 및 연구 과학자에게 철저한 전사체 프로파일링을 위한 효과적인 RNA-Seq 프로세스를 지원하는 신뢰할 수 있는 라이브러리를 구축하는 빠르고 간단한 방법을 제공합니다. 라이브러리 생성과 관련된 현재의 문제를 해결하기 위해 SEQuoia Express Stranded RNA Library Prep Kit은 실용적이고 저렴한 옵션을 제공합니다. 이 3개 튜브 키트는 혁신적인 역전사효소와 라이게이션 없는 어댑터 추가 화학을 사용하여 3시간 만에 반복 가능한 정량적 RNA-Seq 라이브러리를 생성합니다.
- 2020년 6월, Thermo Fisher Scientific("ThermoFisher")과 풀 사이클 암 치료를 제공하는 중국에 있는 정밀 종양학 기업인 Genetron Holdings Limited는 전략적 관계를 형성했습니다. 이 제휴는 중국 공립 병원에서 분자 암 탐지 분야의 차세대 시퀀싱(NGS) 플랫폼에 대한 연구, 마케팅 및 홍보를 개선하고 시퀀서 Genetron S5를 확장할 계획입니다. 이번 협력을 통해 이 회사의 중처리량 NGS 시스템인 Genetron S5의 사용이 중국 공립 병원 전체로 확대되어 생식 건강, 유전 질환, 병리학적 미생물 검사 및 기타 독립적인 임상 실험실 검사 및 과학 연구와 같은 새로운 분야로 확장될 것입니다.
주요 시장 참여자
- 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.
작성자 제품 | 기술별 | 응용 프로그램별 | 최종 사용자별 | 지역별 |
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보고서 범위
이 보고서에서는 글로벌 RNA 분석 시장을 업계 동향 외에도 다음과 같은 범주로 세분화했습니다.
- RNA 분석 시장, 제품별
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- RNA 분석 시장, 기술별
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- RNA 분석 시장, 응용 분야별
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- RNA 분석 시장, 최종 사용자별
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- 글로벌 RNA 분석 시장, 지역별
북미
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아시아 태평양
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유럽
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중동 및 아프리카
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경쟁력 있는 풍경
회사 프로필
맞춤 설정에서 찾을 수 있습니다
회사 정보
- 추가 시장 참여자(최대 5명)에 대한 자세한 분석 및 프로파일링.