Рынок анализа РНК — глобальный размер отрасли, доля, сегментация по продукту (наборы и реагенты, услуги, инструменты), по технологии (ПЦР в реальном времени (qPCR), микрочипы, секвенирование и другие), по применению (эпигенетика, инфекционные заболевания и патогенез, альтернативный сплайсинг РНК, структура РНК и молекулярная динамика, разработка и доставка терапевтических средств РНК), по конечном

Обзор рынка

Глобальный рынок анализа РНК оценивается в 8,30 млрд долларов США в 2022 году и, как ожидается, станет свидетелем впечатляющего роста в прогнозируемый период со среднегодовым темпом роста 9,60% до 2028 года. Анализ РНК — это обширная область молекулярной биологии и геномики, которая включает изучение молекул РНК (рибонуклеиновой кислоты) для понимания их структуры, функции, регуляции и паттернов экспрессии. РНК — это важнейшая молекула в центральной догме молекулярной биологии, выступающая в качестве посредника между синтезом ДНК и белка. Анализ РНК охватывает различные методы и подходы, направленные на выяснение разнообразных ролей, которые РНК играет в клетках и организмах. Анализ РНК может выявить альтернативные события сплайсинга, когда различные экзоны включаются или исключаются из транскриптов мРНК. Этот процесс генерирует несколько изоформ белка из одного гена. РНК-Seq особенно ценен для изучения альтернативного сплайсинга. В клинических условиях анализ РНК используется в диагностических целях, таких как обнаружение вирусной РНК при инфекционных заболеваниях или оценка паттернов экспрессии генов для принятия решений о лечении.

Ключевые драйверы рынка

Достижения в технологиях секвенирования РНК

Платформы секвенирования следующего поколения (NGS), такие как HiSeq и NovaSeq от Illumina, стали рабочими лошадками RNA-Seq. Эти платформы предлагают высокопроизводительное секвенирование с массивной параллельной обработкой, что позволяет исследователям одновременно анализировать тысячи и миллионы молекул РНК. NGS значительно снизил стоимость секвенирования и увеличил скорость генерации данных. Секвенирование РНК отдельных клеток (scRNA-Seq) позволяет анализировать экспрессию генов на уровне отдельных клеток, выявляя клеточную гетерогенность в тканях и организмах. Эта технология продвинула наше понимание биологии развития, иммунологии и прогрессирования заболеваний. Инновации в области микрофлюидики и штрихкодирования сделали scRNA-Seq более доступным и эффективным. Традиционные платформы секвенирования с коротким считыванием могут испытывать трудности с точной сборкой длинных транскриптов и разрешением сложных структур генов. Технологии секвенирования с длинным считыванием, такие как секвенирование SMRT от Pacific Biosciences и секвенирование в нанопорах от Oxford Nanopore Technologies, производят более длинные считывания последовательностей. Эти технологии ценны для изучения альтернативного сплайсинга, структурных вариантов и некодирующих РНК. РНК-Seq, специфичный для цепи, позволяет исследователям определять ориентацию транскриптов РНК, предоставляя информацию о направлении транскрипции. Это имеет решающее значение для различения перекрывающихся генов и антисмысловых транскриптов. Такие технологии, как секвенирование в реальном времени одиночных молекул (SMRT-Seq) и секвенирование в нанопорах, могут секвенировать отдельные молекулы РНК без необходимости ПЦР-амплификации. Это снижает смещение и ошибки, возникающие во время амплификации.

Достижения в методах подготовки образцов сделали возможным выполнение РНК-Seq с минимальным исходным материалом, что делает его пригодным для ценных или ограниченных образцов, таких как клинические биопсии или отдельные клетки. Исследователи все больше интересуются изучением модификаций РНК, таких как m6A (метилирование) и псевдоуридин, которые играют решающую роль в регуляции генов. РНК-Seq был адаптирован для идентификации и количественной оценки модификаций РНК в масштабах всего транскриптома. Объединение данных РНК-Seq с другими омикс-данными, такими как геномика, протеомика и метаболомика, обеспечивает более полное представление о биологических процессах. Интегрированный анализ может раскрыть новые идеи о механизмах и путях заболеваний. Разработка передовых инструментов и конвейеров биоинформатики имеет решающее значение для обработки и интерпретации данных РНК-Seq. Эти инструменты помогают в таких задачах, как выравнивание прочтений, количественная оценка, анализ дифференциальной экспрессии и анализ путей. Технологии пространственной транскриптомики, такие как пространственно разрешенная транскриптомика (SRT-Seq) и секвенирование in situ, позволяют исследователям визуализировать пространственное распределение молекул РНК в тканях. Это ценно для изучения организации тканей и клеточных взаимодействий. Постоянные достижения привели к снижению стоимости РНК-Seq, что сделало его более доступным для исследователей и врачей. Экономически эффективные варианты РНК-Seq встречаются на для широкого спектра приложений. Этот фактор поможет в развитии глобального рынка анализа РНК.

Растущие приложения в онкологии

Анализ РНК, в частности профилирование экспрессии генов с использованием таких методов, как секвенирование РНК (RNA-Seq) и микрочипы, позволяет идентифицировать биомаркеры, связанные с различными типами рака. Эти биомаркеры можно использовать для раннего выявления рака, оценки риска и персонализированного выбора лечения. Анализ РНК помогает классифицировать опухоли на основе профилей экспрессии генов. Эта молекулярная классификация может дать представление о подтипах опухолей, которые могут иметь различное клиническое поведение и реакцию на лечение. Анализ РНК позволяет идентифицировать определенные молекулярные подтипы в пределах данного типа рака. Подтипирование имеет ценность для адаптации стратегий лечения и прогнозирования результатов для пациентов. Исследователи используют анализ РНК для выявления потенциальных мишеней для лекарств в раковых клетках. Понимание моделей экспрессии генов и регуляторных сетей, участвующих в раке, может привести к разработке таргетных методов лечения. Анализ РНК может предсказать, как отдельные опухоли, скорее всего, будут реагировать на определенные методы лечения рака. Эта информация помогает онкологам принимать более обоснованные решения о вариантах лечения для пациентов.

Последовательный анализ РНК образцов опухолей с течением времени может отслеживать изменения в экспрессии генов, связанные с прогрессированием заболевания, метастазами или развитием лекарственной устойчивости. Анализ РНК играет важную роль в понимании микроокружения опухоли и иммунного ответа на рак. Он помогает идентифицировать биомаркеры, связанные с иммунитетом, и прогнозировать ответы на иммунотерапию, такую как ингибиторы контрольных точек. Анализ РНК циркулирующей опухолевой РНК (ctRNA) в образцах крови, часто называемых жидкими биопсиями, может предоставить информацию в реальном времени о статусе рака и ответе на лечение. Этот неинвазивный подход ценен для мониторинга онкологических больных. Изучение альтернативных схем сплайсинга РНК может выявить уникальные изоформы генов, связанные с раком. Нарушенный альтернативный сплайсинг является отличительной чертой многих типов рака. Анализ РНК выходит за рамки генов, кодирующих белки, и включает некодирующие РНК, такие как микроРНК и длинные некодирующие РНК (lncRNA). Эти некодирующие РНК играют критически важную роль в развитии и прогрессировании рака. Анализ РНК является неотъемлемой частью разработки таргетной терапии и сопутствующей диагностики рака. Выявление субпопуляций пациентов, которые, вероятно, получат пользу от определенных методов лечения, является ключевым применением. Крупномасштабные проекты по геномике рака, такие как The Cancer Genome Atlas (TCGA), полагаются на анализ РНК для предоставления всестороннего понимания генетических и молекулярных изменений, лежащих в основе различных типов рака. Этот фактор будет стимулировать спрос на мировом рынке анализа РНК.

Растущее внедрение в сельском хозяйстве

Анализ РНК используется для изучения моделей экспрессии генов в растениях, помогая исследователям идентифицировать гены, связанные с желаемыми признаками, такими как устойчивость к болезням, устойчивость к засухе и повышенная урожайность. Эта информация ценна для программ селекции сельскохозяйственных культур, направленных на разработку улучшенных сортов сельскохозяйственных культур. Анализ РНК используется для понимания молекулярных механизмов взаимодействия растений и патогенов. Анализируя экспрессию генов как в растениях, так и в патогенах, исследователи могут разрабатывать стратегии управления болезнями и разработки устойчивых сортов сельскохозяйственных культур. Анализ РНК помогает идентифицировать гены, участвующие в реакциях растений на абиотические стрессы, такие как жара, холод, соленость и нехватка воды. Эти знания используются для разработки сельскохозяйственных культур с улучшенной устойчивостью к стрессам, что обеспечивает более высокую производительность сельского хозяйства. Регулирующие органы требуют анализа генетически модифицированных организмов (ГМО) в сельскохозяйственной продукции. Анализ РНК, в частности полимеразная цепная реакция в реальном времени (ПЦР) и РНК-Seq, используется для обнаружения и количественной оценки трансгенной РНК в сельскохозяйственных культурах. Анализ РНК может использоваться для контроля качества и аутентификации сельскохозяйственной продукции, включая обнаружение фальсификации или неправильной маркировки в цепочках поставок продовольствия и сельского хозяйства. Анализ РНК распространяется на изучение микробиома растений, включая анализ микробной РНК. Понимание взаимодействия растений и микробов и его влияния на здоровье и рост растений имеет важное значение для устойчивого сельского хозяйства.

Анализ РНК можно сочетать с передовыми методами фенотипирования для корреляции экспрессии генов с признаками растений и производительностью в различных условиях окружающей среды. Это помогает в выборе превосходных сортов растений для выращивания. Некодирующие РНК, такие как микроРНК и малые интерферирующие РНК (siRNA), играют роль в регуляции экспрессии генов в растениях. Анализ РНК помогает раскрыть функции этих некодирующих РНК в развитии растений и реакциях на стресс. Анализ РНК используется для оценки качества и жизнеспособности семян путем изучения моделей экспрессии генов во время развития и прорастания семян. Эта информация ценна для производителей семян и фермеров. Анализ РНК в сочетании с другими данными омики вносит вклад в развивающуюся область точного земледелия. Он позволяет принимать решения на основе данных для оптимизированного управления урожаем, включая точное внесение питательных веществ, планирование орошения и борьбу с вредителями. Анализ РНК может использоваться для оценки воздействия сельскохозяйственных методов на окружающую среду путем изучения экспрессии генов в почвенных организмах и оценки здоровья почвы. Анализ РНК поддерживает усилия по разработке более устойчивых и экологически чистых сельскохозяйственных методов. Понимая взаимодействия растений и микробов и круговорот питательных веществ, исследователи стремятся сократить потребность в синтетических удобрениях и пестицидах. Этот фактор ускорит спрос на мировом рынке анализа РНК.

Ключевые проблемы рынка

Сложность секвенирования РНК отдельных клеток

Секвенирование РНК отдельных клеток (scRNA-Seq) — это мощная и преобразующая технология, которая произвела революцию в нашем понимании клеточной гетерогенности и экспрессии генов на уровне отдельных клеток. scRNA-Seq генерирует огромные объемы данных, причем каждая клетка представляет собой точку данных. Анализ и управление этими многомерными данными требует больших вычислительных затрат и специализированных инструментов и опыта в области биоинформатики. Обеспечение качества данных является сложной задачей в scRNA-Seq из-за потенциальных источников технической изменчивости, таких как эффективность захвата клеток, подготовка библиотеки и смещения секвенирования. Этапы контроля качества имеют решающее значение для выявления и смягчения этих проблем. Нормализация данных scRNA-Seq для учета различий в глубине секвенирования и размере библиотеки между клетками — сложная задача. Были разработаны различные методы нормализации, но выбор подходящего метода для данного набора данных может оказаться сложной задачей. Пакетные эффекты могут возникать, когда клетки обрабатываются в разных партиях или на разных платформах. Эти пакетные эффекты могут запутать анализ и интерпретацию данных scRNA-Seq. Стратегии пакетной коррекции являются продолжающейся областью исследований. scRNA-Seq может непреднамеренно захватывать более одной клетки в одной капле или лунке, что приводит к клеточным дублетам или мультиплетам. Выявление и удаление этих артефактов имеет решающее значение для точного анализа. Не все молекулы РНК в клетке захватываются во время scRNA-Seq. Эффективность захвата РНК варьируется, что может привести к искаженному представлению уровней экспрессии генов. Точная идентификация и аннотация типа клеток может быть сложной задачей, особенно в гетерогенных тканях. Определение типов и подтипов клеток на основе профилей экспрессии генов требует тщательного курирования и интеграции с существующими знаниями. Выявление и характеристика редких популяций клеток может быть затруднено из-за ограниченного количества клеток и транскриптов, обнаруженных для анализа.

Качество и изменчивость образца

РНК по своей природе нестабильна и подвержена деградации рибонуклеазами. Неправильная обработка, хранение или транспортировка образцов может привести к деградации РНК, что приведет к неточным измерениям экспрессии генов. Изменчивость может быть запущена на преаналитическом этапе, включая различия в методах сбора образцов, условиях хранения (например, температура и растворы, сохраняющие РНК) и обращении с тканями. Стандартизированные протоколы и меры контроля качества необходимы для смягчения преаналитической изменчивости. Биологические образцы, такие как ткани и опухоли, часто демонстрируют гетерогенность на клеточном и молекулярном уровнях. Изменчивость в составе типа клеток и профилях экспрессии РНК в образце может скрывать значимые биологические сигналы. Некоторые типы образцов, особенно клинические образцы, такие как ткани, фиксированные формалином и залитые парафином (FFPE) или жидкие биопсии, могут иметь низкие концентрации РНК. Работать с образцами РНК с низким входным содержанием может быть сложно, и могут потребоваться специальные протоколы. Оценка качества РНК имеет решающее значение перед последующим анализом. Традиционные метрики, такие как число целостности РНК (RIN) для общей РНК и DV200 для мРНК, используются для оценки качества РНК. Однако не все образцы могут соответствовать желаемым стандартам качества. Изменчивость качества образцов РНК может усложнить нормализацию данных РНК-Seq. Методы нормализации направлены на учет различий в размере библиотеки, но экстремальная изменчивость качества РНК может осложнить эти методы. В крупномасштабных проектах по анализу РНК могут возникать пакетные эффекты, когда образцы обрабатываются в разное время или разными операторами. Эти пакетные эффекты могут скрывать истинные биологические различия в экспрессии генов.

Основные тенденции рынка

Биоинформатика и анализ данных

В связи с взрывным ростом объема данных РНК-Seq эффективные решения для управления и хранения данных становятся необходимыми. Инструменты биоинформатики помогают исследователям организовывать, хранить и извлекать большие наборы данных. Данные РНК-Seq часто требуют этапов предварительной обработки для удаления шума, исправления смещений и нормализации данных. Биоинформатические конвейеры используются для выполнения этих важных задач предварительной обработки данных. Метрики и алгоритмы контроля качества используются для оценки качества данных и образцов РНК-Seq. Выявление и решение проблем на ранних этапах процесса анализа имеет решающее значение для получения надежных результатов. Инструменты биоинформатики выравнивают считывания секвенирования с эталонными геномами или транскриптомами. Точное выравнивание имеет решающее значение для количественной оценки уровней экспрессии генов и идентификации вариантов. Алгоритмы биоинформатики используются для количественной оценки уровней экспрессии генов и выполнения анализа дифференциальной экспрессии для выявления генов, которые дифференциально экспрессируются между состояниями (например, болезнь против контроля). Разработаны инструменты и методы для анализа альтернативных шаблонов сплайсинга, что дает представление о регуляции генов и разнообразии изоформ. Специализированные биоинформатические конвейеры адаптированы к уникальным задачам данных РНК-секвенирования отдельных клеток, включая кластеризацию клеток, снижение размерности и аннотацию типов клеток.

Сегментарные аналитические данные

Типовые аналитические данные

В 2022 году на мировом рынке анализа РНК доминировал сегмент наборов и реагентов, и, по прогнозам, он продолжит расширяться в ближайшие годы.

Технологические аналитические данные

В 2022 году на мировом рынке анализа РНК доминировал сегмент технологий ПЦР в реальном времени (qPCR), и, по прогнозам, он продолжит расширяться в ближайшие годы.

Прикладные аналитические данные

В 2022 году на мировом рынке анализа РНК доминировал сегмент инфекционных заболеваний и патогенеза, и, по прогнозам, он продолжит расширяться в ближайшие годы. лет.

Информация для конечных пользователей

В 2022 году наибольшая доля мирового рынка анализа РНК принадлежала

Региональным данным

Североамериканский регион доминирует на мировом рынке анализа РНК в 2022 году.

Последние разработки

• В мае 2023 года корпорация Twist Bioscience, компания, которая помогает клиентам добиваться успеха, предоставляя высококачественную синтетическую ДНК с использованием своей кремниевой платформы, представила портфель инструментов для секвенирования РНК, включая Twist RNA Exome, Twist RNA Library Prep Kit и Twist Ribosomal RNA(rRNA) & Haemoglobin (Globin) Depletion Kit. Компания также предлагает возможности обогащения пользовательских целей для секвенирования РНК и всего транскриптома. Точная медицина, поиск биомаркеров и исследования в области иммуноонкологии могут извлечь выгоду из целенаправленного или полного анализа транскриптома, который может облегчить этот полный набор инструментов РНК. Обогащение целевыми объектами Twist для РНК использует производительность, эффективность и чувствительность обогащения целевыми объектами Twist для секвенирования важных транскриптов РНК в образцах и видах. С RNAExome или в индивидуальных панелях РНК его можно использовать для обогащения соответствующих транскриптов.
• В июне 2022 года компания Bio-Rad Laboratories, Inc., пионер в области исследований в области естественных наук и клинических диагностических продуктов, выпустила набор для подготовки библиотеки цепочек РНК SEQuoia Express. Набор предлагает биофармацевтическим и научным ученым быстрый и простой способ создания надежных библиотек, которые будут поддерживать эффективные процессы РНК-Seq для тщательного профилирования транскриптома. Для решения текущих проблем с созданием библиотеки набор для подготовки библиотеки РНК SEQuoia Express Stranded RNA предоставляет практичный и доступный вариант. Набор из трех пробирок производит повторяемую количественную библиотеку РНК-Seq за три часа с использованием революционной обратной транскриптазы и химии добавления адаптера без лигирования.
• В июне 2020 года Thermo Fisher Scientific («ThermoFisher») и Genetron Holdings Limited, китайский бизнес в области прецизионной онкологии, предлагающий полный цикл лечения рака, сформировали стратегические отношения. Альянс намерен улучшить исследования, маркетинг и продвижение платформ секвенирования следующего поколения (NGS) в области молекулярной диагностики рака в государственных больницах Китая с планами по расширению использования секвенатора Genetron S5. Сотрудничество позволит распространить использование системы NGS средней пропускной способности Genetron S5 компании во всех государственных больницах Китая, способствуя ее расширению в новых областях, таких как репродуктивное здоровье, генетические заболевания, патологическое тестирование микроорганизмов и другие независимые клинические лабораторные испытания и научные исследования.

Ключевые игроки рынка

• Agilent Technologies, Inc.
• F. Hoffmann-La Roche AG
• Illumina, Inc.
• QIAGEN
• Thermo Fisher Scientific, Inc.
• Европласты Scientific
• Merck KGaA
• Bio-Rad Laboratories, Inc.
• Pacific Bioscience of California, Inc.
• Affymetrix, Inc.

Область отчета

В этом отчете глобальный рынок анализа РНК был сегментирован по следующим категориям, в дополнение к отраслевым тенденциям, которые также были подробно описаны ниже

•     Рынок анализа РНК, по продуктам

•     Рынок анализа РНК, по технологии

•   Рынок анализа РНК, по применению

•     Рынок анализа РНК, по Конечный пользователь

• Глобальный рынок анализа РНК, по регионам

Северная Америка

Азиатско-Тихоокеанский регион

Европа

Юг Америка

Ближний Восток и Африка

Конкурентная среда

Профили компаний

найдены в разделе Настройки

Информация о компании

• Подробный анализ и профилирование дополнительных игроков рынка (до пяти).

Глобальный рынок анализа РНК — это предстоящий отчет, который будет опубликован в ближайшее время. Если вы хотите получить этот отчет раньше или хотите подтвердить дату выпуска, свяжитесь с нами по адресу