계산 생물학 시장 - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 2018-2028 응용 프로그램별(세포 및 생물학적 시뮬레이션, 약물 발견 및 질병 모델링, 전임상 약물 개발, 임상 시험, 인체 시뮬레이션 소프트웨어), 도구별(데이터베이스, 인프라(하드웨어), 분석 소프트웨어 및 서비스), 서비스별(사내, 계약), 최종 사용자별(학계, 산업 및 상업), 지역별, 경쟁별 예측 및 기회, 2018-2028F

시장 개요

글로벌 계산 생물학 시장은 2022년에 48억 9천만 달러의 가치를 지녔으며 2028년까지 7.49%의 CAGR로 예측 기간 동안 인상적인 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 글로벌 계산 생물학 시장은 알고리즘, 데이터 분석, 수학적 모델링을 포함한 계산 기술을 적용하여 생물학적 데이터를 이해하고 분석하는 것을 말합니다. 유전체학, 프로테오믹스, 약물 발견, 개인 맞춤 의학을 포함한 다양한 생명 과학 분야에서 중요한 역할을 합니다.

주요 시장 동인

생물학적 데이터의 폭발

생물학 분야는 생물학적 데이터의 전례 없는 폭발을 특징으로 하는 새로운 시대로 접어들었습니다. 게놈 시퀀싱에서 복잡한 생물학적 시스템 연구에 이르기까지 생성되는 데이터의 양과 복잡성은 엄청납니다. 이러한 데이터의 홍수로 인해 고급 알고리즘과 데이터 분석 기술을 활용하여 이러한 풍부한 정보를 이해하는 계산 생물학 분야가 생겨났습니다. 게놈 시퀀싱은 생물학적 데이터의 급증을 주도하는 원동력이었습니다. 2003년에 완료된 인간 게놈 프로젝트는 게놈학에서 중요한 이정표를 세웠지만 그것은 시작에 불과했습니다. 오늘날 고처리량 시퀀싱 기술로 인해 전체 게놈을 빠르고 비용 효율적으로 시퀀싱할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 방대한 게놈 데이터 저장소가 생겨 유전학, 진화 및 질병 감수성에 대한 중요한 통찰력을 제공했습니다. 게놈학은 생물학적 데이터 폭발의 한 측면에 불과합니다. 유전자 발현 패턴을 연구하는 전사체학과 단백질에 초점을 맞춘 단백체학도 데이터 유입에 기여했습니다. 연구자들은 이제 유기체의 전사체 또는 프로테옴 전체를 조사하여 유전자 조절, 단백질 기능 및 질병 메커니즘에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 단일 세포 시퀀싱 기술은 생물학적 연구를 더욱 세부적인 수준으로 끌어올렸습니다. 과학자들은 조직이나 세포 집단을 연구하는 대신 이제 조직 내의 개별 세포를 분석할 수 있습니다. 이 기술은 세포 이질성, 조직 발달 및 질병 진행에 대한 우리의 이해에 혁명을 일으켰습니다. 그러나 정교한 계산 분석이 필요한 엄청난 양의 데이터를 생성합니다. 여러 오믹스 데이터 소스(유전체학, 전사체학, 프로테오믹스, 대사체학 등)를 통합하는 것은 복잡한 생물학적 시스템을 포괄적으로 이해하기 위한 강력한 접근 방식입니다. 그러나 데이터의 양이 기하급수적으로 증가합니다. 계산 생물학은 이러한 통합 데이터 세트를 조화시키고 해석하는 데 중요한 역할을 하여 생물학적 현상에 대한 전체적인 통찰력을 제공합니다. 제약 산업은 계산 생물학에 의존하여 약물 발견을 가속화합니다. 연구자들은 방대한 양의 화합물 데이터 세트와 생물학적 분자와의 상호 작용을 분석하여 잠재적인 약물 후보를 식별하고 효능을 예측하며 특성을 최적화할 수 있습니다. 이 데이터 중심적 접근 방식은 신약을 시장에 출시하는 데 드는 시간과 비용을 크게 줄여줍니다.

유전체학의 발전

유전체학 분야는 지난 수십 년 동안 놀라운 발전을 거듭하며 유전학, 질병 및 생명 자체의 복잡성에 대한 이해에 혁명을 일으켰습니다. 이러한 변화의 핵심은 유전체학과 계산 생물학의 시너지입니다. 2003년에 완료된 인간 게놈 프로젝트는 유전체학의 전환점을 기록했습니다. 인간 게놈의 모든 유전자를 매핑하고 시퀀싱하는 대규모 협력적 노력이었습니다. 이 기념비적인 업적은 유전체학 혁명의 토대를 마련하여 고처리량 DNA 시퀀싱 기술의 급속한 발전을 촉진했습니다. 차세대 시퀀싱(NGS) 기술은 유전체학의 게임 체인저로 등장했습니다. 이러한 장비는 단시간에 방대한 양의 DNA를 시퀀싱하여 한 번의 실행으로 테라바이트 규모의 데이터를 생성할 수 있습니다. 데이터 출력의 기하급수적 증가로 인해 데이터를 효율적으로 처리하고 분석하기 위한 고급 계산 도구와 전문 지식이 필요했습니다. 고처리량 시퀀싱의 확산으로 인해 게놈 데이터가 폭발적으로 증가했습니다. 연구자들은 이제 인간 게놈뿐만 아니라 수많은 다른 종의 게놈도 시퀀싱하여 진화, 유전적 다양성 및 질병의 유전적 기초에 대한 중요한 통찰력을 발견할 수 있습니다. 이러한 풍부한 데이터는 의미 있는 정보를 추출하기 위한 계산 생물학 솔루션에 대한 수요를 촉진합니다. 저렴한 직접 소비자 DNA 검사의 출현으로 인해 게놈학이 대중에게 접근 가능하게 되었습니다. 개인은 이제 조상, 질병 소인 및 라이프스타일 권장 사항에 대한 통찰력을 제공할 수 있는 유전 정보를 얻을 수 있습니다. 개인 게놈학에 대한 이러한 관심 증가로 인해 이러한 개별 유전적 프로필을 분석하고 해석할 수 있는 계산 도구에 대한 상당한 요구가 발생합니다. 게놈 의학은 게놈 데이터를 활용하여 임상적 의사 결정을 안내합니다. 질병과 관련된 유전적 돌연변이를 식별하고 조기 진단을 용이하게 하며 개인화된 치료 계획을 지원합니다. 게놈 의학이 의료 시스템에 더욱 통합됨에 따라 계산 생물학 도구는 게놈 정보를 실행 가능한 통찰력으로 변환하는 데 중심적인 역할을 합니다. 기존의 게놈 기술은 종종 세포 집단을 분석하여 조직 내의 다양성을 가립니다. 단일 세포 게놈 기술은 이제 연구자들이 개별 세포를 연구하여 복잡한 세포 이질성을 밝혀낼 수 있도록 합니다. 이러한 기술은 방대한 데이터 세트를 생성하여 복잡한 세포 환경을 풀어내는 계산 방법이 필요합니다.

약물 발견 및 개발

약물 발견과 계산 생물학의 영역은 흥미로운 융합을 경험하고 있습니다. 제약 산업이 혁신적인 약물을 개발하기 위해 경쟁함에 따라 계산 생물학은 없어서는 안 될 동맹으로 부상했습니다. 암에서 희귀 유전적 질환에 이르기까지 광범위한 질병을 치료하기 위한 새로운 제약 화합물에 대한 필요성은 계속해서 증가하고 있습니다. 약물 발견은 길고 자원 집약적인 과정이지만, 의료 결과와 환자의 삶의 질을 개선하는 데 필수적입니다. 계산 생물학은 약물 개발의 다양한 단계를 가속화하여 중요한 지원을 제공합니다. 계산 생물학을 통해 연구자는 실리코(컴퓨터 기반) 약물 스크리닝을 수행할 수 있습니다. 이 접근 방식에는 잠재적인 약물 화합물과 단백질이나 효소와 같은 표적 분자 간의 상호 작용을 시뮬레이션하는 것이 포함됩니다. 수천 개의 화합물을 가상으로 스크리닝함으로써 연구자는 잠재적인 약물 후보를 더 빠르고 낮은 비용으로 식별할 수 있습니다. 계산 생물학은 약물-표적 상호 작용을 예측하는 데 중요한 역할을 합니다. 알고리즘과 머신 러닝 모델은 생물학적 데이터를 분석하여 약물 분자가 특정 세포 표적과 어떻게 상호 작용하는지 확인합니다. 이 예측 기능은 약물 개발 일정을 크게 단축하고 실험 실패를 줄입니다. 잠재적인 약물 후보가 식별되면 계산 생물학은 해당 약물의 특성을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 연구자는 리드 화합물의 화학 구조를 수정하여 효능을 높이고 독성을 줄이며 생물학적 이용 가능성을 개선할 수 있습니다. 리드 최적화라고 하는 이 반복적 프로세스는 계산 모델링과 시뮬레이션에 크게 의존합니다. 질병에 관련된 기본적인 생물학적 경로를 이해하는 것은 약물 개발에 매우 중요합니다. 계산 생물학 도구는 복잡한 오믹스 데이터를 분석하여 이러한 경로를 밝히는 데 도움이 됩니다. 이러한 지식은 연구자들이 핵심 표적을 식별하고 특정 생물학적 과정을 조절하는 약물을 개발하는 데 도움이 됩니다.

협력 및 산업 간 파트너십

오늘날의 상호 연결된 세상에서 협력과 파트너십은 혁신과 진보를 위한 강력한 촉매입니다. 글로벌 계산 생물학 시장도 예외가 아니며 산업 간 협력의 혜택을 크게 받고 있습니다. 계산 생물학 분야의 협력은 지식과 전문 지식의 교환을 용이하게 합니다. 학술 기관과 연구 기관은 종종 최첨단 연구 결과를 보유하고 있는 반면, 제약 회사는 실질적인 약물 개발 경험을 제공합니다. 이러한 기관이 함께 모이면 이론적 통찰력과 실제 응용 프로그램을 결합하여 해당 분야의 혁신을 주도합니다. 계산 생물학의 주요 과제 중 하나는 고품질 생물학적 데이터에 대한 접근성입니다. 연구 기관과 기술 회사 간의 협력은 귀중한 데이터 리소스를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 공공-민간 파트너십은 연구자들이 대규모 데이터세트에 접근할 수 있도록 하여 포괄적인 분석을 수행하고 보다 정확한 모델을 개발할 수 있도록 합니다. 협력적 노력을 통해 인적 및 재정적 자원을 모두 모을 수 있습니다. 이러한 자원 시너지는 연구 및 개발 프로세스를 가속화할 수 있습니다. 여러 기관이 프로젝트에 기여하면 대규모 게놈 연구나 약물 발견 이니셔티브와 같이 더 광범위하고 복잡한 작업을 처리할 수 있습니다. 계산 생물학은 본질적으로 생물학, 컴퓨터 과학, 통계학을 포함한 여러 학문을 포함합니다. 협력 프로젝트에는 종종 이러한 다양한 배경을 가진 연구자들이 참여합니다. 이러한 학제간 접근 방식은 새로운 관점과 창의적인 문제 해결을 장려하여 단일 조직 내에서는 불가능했을 획기적인 성과를 이끌어냅니다. 제약 산업은 약물 발견을 위해 계산 생물학으로 점점 더 눈을 돌리고 있습니다. 제약 회사와 계산 생물학 전문가 간의 협력은 잠재적인 약물 후보의 식별을 촉진할 수 있습니다. 산업 간 파트너십은 약물-타겟 상호작용을 예측하고 리드 화합물을 최적화하기 위한 계산 도구의 적용을 용이하게 합니다.

주요 시장 과제

데이터 복잡성 및 볼륨

생물학적 데이터의 기하급수적 증가는 양날의 검입니다. 풍부한 정보를 제공하지만 데이터 복잡성 및 볼륨 측면에서도 상당한 과제를 제시합니다. 방대한 데이터 세트를 처리, 저장 및 분석하려면 견고한 계산 인프라와 효율적인 알고리즘이 필요합니다.

데이터 개인 정보 보호 및 보안

생물학적 데이터, 특히 게놈 정보는 민감하며 엄격한 개인 정보 보호 규정이 적용됩니다. 의미 있는 분석을 허용하는 동시에 데이터 개인 정보 보호를 보장하는 것은 섬세한 균형입니다. 계산 생물학 시장은 대중의 신뢰를 얻고 진화하는 데이터 보호법을 준수하기 위해 이러한 우려 사항을 해결해야 합니다.

상호 운용성 및 표준화

계산 생물학 도구와 플랫폼은 종종 데이터 형식과 분석 방법이 다릅니다. 이러한 표준화 부족은 데이터 공유와 협업을 방해합니다. 이러한 과제를 극복하려면 공통 데이터 표준과 상호 운용 가능한 도구를 확립하는 것이 필수적입니다.

숙련된 인력 부족

계산 생물학 분야는 생물학, 컴퓨터 과학, 수학 및 통계를 포함하는 다학제적 기술 세트가 필요합니다. 이러한 분야에 대한 전문 지식을 갖춘 전문가가 부족하여 조직에서 자격을 갖춘 인재를 찾고 유지하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

주요 시장 동향

단일 세포 오믹스 혁명

단일 세포 시퀀싱 및 오믹스 기술이 빠르게 주목을 받고 있습니다. 이러한 기술을 통해 연구자는 복잡한 조직 내 개별 세포의 분자적 프로필을 분석할 수 있습니다. 단일 세포 데이터의 해상도가 향상됨에 따라 계산 생물학은 이러한 복잡한 데이터 세트를 분석하고 해석하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 단일 세포 오믹스 분석에 맞게 조정된 알고리즘과 도구의 혁신을 기대하세요.

공간 전사체학

공간 전사체학은 유전체학과 공간 정보를 결합한 새로운 분야입니다. 이를 통해 연구자는 조직 내의 유전자 발현을 매핑하여 세포의 공간적 구성에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 공간 데이터 분석을 위한 계산 방법에 대한 수요가 높아 조직 구조와 질병 메커니즘을 연구하는 새로운 방법을 제공할 것입니다.

다중 오믹스 통합

유전체학, 전사체학, 단백체학, 대사체학과 같은 여러 오믹스 데이터 소스를 통합하면 생물학적 시스템에 대한 전체적인 관점을 얻을 수 있습니다. 다중 오믹스 데이터의 통합 및 분석을 용이하게 하는 계산 도구에 대한 수요가 많을 것이며, 이를 통해 연구자는 복잡한 상호 작용과 경로를 발견할 수 있습니다.

데이터 보안을 위한 블록체인

데이터 보안과 개인 정보 보호는 계산 생물학에서 가장 중요하며, 특히 민감한 게놈 정보를 처리할 때 더욱 그렇습니다. 블록체인 기술은 안전하고 투명한 데이터 관리를 약속하며, 생물학적 데이터의 무결성과 개인 정보 보호를 보장합니다. 데이터 보안 및 추적성을 위한 블록체인 기반 솔루션을 기대하세요.

세그먼트별 인사이트

서비스 인사이트

서비스 범주를 기준으로, 계약 세그먼트는 2022년 계산 생물학의 글로벌 시장에서 지배적인 플레이어로 부상했습니다. 이는 전 세계적으로 제공되는 사내 서비스에 비해 계약 서비스의 비용 효율성 때문일 수 있습니다. 계약 연구 기관(CRO) 서비스 제공자는 고객과 긴밀히 협력하여 맞춤형 계획을 수립함으로써 시장 성장의 촉매 역할을 합니다.

반면에, 사내 부문은 가장 빠른 성장을 경험할 것으로 예상됩니다. 사내 서비스는 기업이 이러한 서비스를 직접 활용하기 때문에 내부 운영에 대한 통제력을 더 크게 제공합니다. 이러한 접근 방식은 비용 절감 및 시간 효율성과 같은 이점을 제공하여 가속화된 성장에 기여합니다.

최종 사용자 통찰력

상업 부문이 시장 수익에 가장 크게 기여할 것으로 예상됩니다. 유전 공학 분야의 연구 개발(R&D)에 대한 투자 증가와 정부와 상업 기관 모두의 혁신적 의약품 개발은 계산 생물학에 대한 수요 증가에 기여하는 중요한 요인입니다.

예를 들어, 2021년 5월, 세계보건기구(WHO)와 스위스 연방은 WHO BioHub 시스템의 일부로 첫 번째 WHO BioHub 시설을 설립하기 위한 양해각서(MoU)에 서명했습니다. 스위스 슈피츠에 위치한 이 시설은 다른 실험실에 배포하기 위한 생물학적 물질의 안전한 수신, 시퀀싱, 보관 및 준비를 위한 허브 역할을 합니다. 또한 위험 평가에서 중요한 역할을 하며 병원균에 대한 글로벌 대비를 지원합니다. 마찬가지로, 유럽 위원회가 Horizon 2020 프로그램에 상당한 투자를 하는 것은 혁신 장벽을 제거하고 공공 및 민간 부문 간의 협업을 개선하여 혁신을 촉진하는 것을 목표로 합니다. 이러한 발전은 계산 생물학에 대한 수요 증가를 촉진하여 결과적으로 이 시장 부문의 수익 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다.

지역 통찰력

북미는 현재 계산 생물학 시장에서 지배적인 위치를 차지하고 있으며 앞으로 몇 년 동안 리더십을 유지할 것으로 예상됩니다. 특히 미국은 생물학적 시스템의 설계, 조작 및 재프로그래밍에 중점을 둔 새로운 학문 분야인 합성 생물학 분야에서 선두 주자로 자리 잡고 있습니다. 미국 정부는 2005년부터 계산 생물학 및 합성 생물학을 상당히 지원해 왔으며, 개발에 10억 달러 이상을 투자했습니다. 미국 정부가 계산 생물학을 발전시키는 데 투자하는 연평균 금액은 약 1억 4천만 달러로 추산됩니다.

개인화된 의학의 부상은 효과적인 치료법을 신속하게 만들기 위한 의료 기관, 정부 기관 및 연구자 간의 협력적 이니셔티브를 촉진했습니다. 예를 들어, 2020년에 Summit Biolabs Inc.와 Colorado Center for Personalized Medicine(CCPM)은 암의 조기 발견, COVID-19 진단 및 기타 바이러스 감염을 위한 타액 액체 생검 검사의 연구, 개발 및 상용화를 수행하기 위한 포괄적인 전략적 파트너십을 수립했습니다. 마찬가지로 2020년 4월에 HealthCare Global Enterprises와 Strand Life Sciences는 통합 워크플로에서 환자의 종양에서 추출한 DNA 및 RNA에서 암 관련 유전적 변화를 평가하는 차세대 시퀀싱(NGS) 기반 검사인 StrandAdvantage500을 출시했습니다. 또한 2021년 7월에 Indivumed GmbH는 종양학 및 정밀 의학을 위해 설계된 혁신적인 AI 발견 플랫폼인 "travel"을 출시했습니다. 이 플랫폼은 IndivuType의 광범위한 다중 오믹스 데이터와 정교한 질병 모델, 고도로 발전된 자동화된 머신 러닝 도구, 포괄적인 고급 분석 기능을 결합합니다.

미국의 전체 계산 생물학 시장은 앞으로 몇 년 동안 상당한 성장을 이룰 것으로 예상되며, 이는 주로 전 세계에서 가장 높은 약물 개발에 대한 상당한 투자 때문입니다.

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최근 개발

2021년 4월, 혁신적인 펩타이드 기반 치료법을 발견하기 위해 계산 설계를 사용하는 생명공학 플랫폼 회사인 Peptilogics는 주요 화합물인 PLG0206에 대한 1상 임상 시험을 성공적으로 마쳤다고 보고했습니다. 강력하고 광범위한 항감염제로 인정받는 이 화합물은 미국 식품의약국으로부터 희귀의약품 지정과 적격 감염성 질환 제품 지정을 모두 받았습니다. 주요 응용 분야는 인공 관절 감염(PJI)을 해결하는 것입니다.

2021년 1월, 혈관 및 세포 균형을 유지하기 위한 매우 효과적인 펩타이드 조절제를 식별하기 위해 계산 생물학을 활용하는 바이오제약 회사인 AsclepiX Therapeutics Inc.는 1/2a상 CONGO 임상 시험의 시작을 발표했습니다. 이 시험은 당뇨병 황반부종(DME) 환자에서 AXT107의 안전성과 치료 효과를 평가하는 것을 목표로 하며, 이 용량을 투여받은 첫 번째 환자로서 중요한 이정표를 세웠습니다.

주요 시장 참여자

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