Рынок экспрессии генов — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированный по процессу (сбор образцов, очистка, синтез и преобразование кДНК, ПЦР-анализ, анализ и интерпретация данных), по продукту (наборы и реагенты, ДНК-чипы, другие), по мощности (низко- и среднесложные, высокосложные), по применению (разработка и открытие лекарств, клиническая диагностика, биот

Обзор рынка

Глобальный рынок экспрессии генов оценивался в 13,98 млрд долларов США в 2023 году и, как ожидается, будет устойчиво расти в прогнозируемый период со среднегодовым темпом роста 4,98% до 2029 года. Глобальный рынок экспрессии генов является динамичным и быстро развивающимся сектором в сфере наук о жизни и биотехнологий. Экспрессия генов относится к процессу, посредством которого генетическая информация, закодированная в ДНК, используется для производства функциональных генных продуктов, таких как белки и некодирующие РНК. Анализ экспрессии генов необходим для понимания того, как функционируют гены, и имеет многочисленные приложения в таких областях, как здравоохранение, разработка лекарств, сельское хозяйство и фундаментальные биологические исследования.

Ключевые движущие силы рынка

Достижения в области геномных технологий

Достижения в области геномных технологий сыграли ключевую роль в стимулировании роста мирового рынка экспрессии генов. Эти технологические прорывы значительно улучшили нашу способность анализировать экспрессию генов, способствуя расширению рынка. Внедрение и широкое внедрение технологий NGS стали переломным моментом в геномике. NGS позволяет проводить массовое параллельное секвенирование ДНК и РНК, обеспечивая высокопроизводительный анализ экспрессии генов. Эта технология существенно увеличила скорость и эффективность секвенирования, предоставив исследователям беспрецедентные знания о моделях экспрессии генов. NGS использовался для различных приложений, таких как секвенирование РНК (RNA-seq) и секвенирование чипов, которые являются неотъемлемой частью исследований экспрессии генов.

Стоимость геномного секвенирования неуклонно снижалась на протяжении многих лет, что сделало его более доступным для исследователей, врачей и фармацевтических компаний. Это снижение стоимости стало результатом достижений в платформах секвенирования, инструментах анализа данных и наборах реагентов. Доступность геномных технологий расширила пользовательскую базу, увеличив спрос на услуги и продукты анализа экспрессии генов. Геномные технологии развивались, чтобы предоставлять более точные и воспроизводимые результаты. Ошибки в секвенировании были сведены к минимуму, а воспроизводимость данных улучшилась. Теперь исследователи могут с уверенностью доверять данным, полученным с помощью этих технологий, для критически важных приложений в анализе экспрессии генов, включая идентификацию дифференциально экспрессируемых генов, изучение экспрессии на уровне изоформ и выявление событий альтернативного сплайсинга.

Секвенирование РНК отдельных клеток является выдающимся достижением в области геномных технологий. Этот метод позволяет анализировать экспрессию генов на уровне отдельных клеток, предоставляя информацию о клеточной гетерогенности и понимании редких популяций клеток. Он широко применяется в таких областях, как исследования рака, иммунология и биология развития. В результате этих приложений резко возрос спрос на услуги и инструменты scRNA-seq. Геномные технологии способствовали интеграции данных мультиомики, которые включают геномику, транскриптомику, протеомику и метаболомику. Этот комплексный подход позволяет исследователям получить более полное представление об экспрессии генов и ее роли в сложных биологических системах. Он применяется в системной биологии, разработке лекарств и персонализированной медицине, стимулируя спрос на рынке экспрессии генов.

Растущее внимание к персонализированной медицине

Растущее внимание к персонализированной медицине стало важным фактором роста мирового рынка экспрессии генов. Персонализированная медицина, часто называемая прецизионной медициной, включает в себя адаптацию медицинских процедур и медицинских вмешательств для отдельных пациентов на основе их генетического состава, образа жизни и факторов окружающей среды. Персонализированная медицина опирается на идентификацию геномных биомаркеров, которые могут предсказать риск развития у человека определенных заболеваний и его вероятную реакцию на определенные методы лечения. Профилирование экспрессии генов играет решающую роль в идентификации этих биомаркеров. Анализируя закономерности экспрессии генов у пациентов, поставщики медицинских услуг могут выявлять генетические вариации, которые могут влиять на восприимчивость к болезням и реакцию на лекарства. По мере того, как персонализированная медицина приобретает все большую популярность, растет спрос на анализ экспрессии генов для идентификации и проверки этих биомаркеров.

Онкология является основной областью персонализированной медицины, а анализ экспрессии генов играет важную роль в характеристике молекулярных профилей онкологических пациентов. Он позволяет онкологам классифицировать опухоли по подтипам на основе закономерностей экспрессии генов и соответствующим образом адаптировать стратегии лечения. Целевые методы лечения, такие как иммунотерапия и прецизионная химиотерапия, опираются на данные об экспрессии генов для подбора правильного лечения в соответствии с конкретным профилем рака пациента. Это, в свою очередь, обусловливает потребность в услугах анализа экспрессии генов. Персонализированная медицина распространяется на область фармакогеномики, где генетический профиль человека используется для определения наиболее эффективных и безопасных схем приема лекарств. Анализ экспрессии генов помогает понять, как препараты влияют на экспрессию генов и как генетические вариации влияют на метаболизм и эффективность лекарств. Фармацевтические компании используют эту информацию для разработки лекарств, которые больше подходят для конкретных групп пациентов. Поскольку фармацевтическая промышленность продолжает инвестировать в исследования персонализированной медицины, рынок экспрессии генов переживает рост.

В клинических испытаниях стратификация пациентов на основе данных об экспрессии генов становится все более распространенной. Исследователи используют анализ экспрессии генов для выявления пациентов, которые с наибольшей вероятностью отреагируют на определенное лечение, или для оценки безопасности и эффективности новых методов лечения. Отбирая правильных пациентов для клинических испытаний, персонализированная медицина не только ускоряет процесс разработки лекарств, но и увеличивает вероятность успешных испытаний, поощряя принятие анализа экспрессии генов в этих исследованиях. Персонализированная медицина не ограничивается раком; она также распространяется на лечение хронических заболеваний, таких как диабет, сердечно-сосудистые заболевания и аутоиммунные расстройства. Профилирование экспрессии генов может помочь в понимании основных молекулярных механизмов этих заболеваний и направлять разработку индивидуальных планов лечения и управления образом жизни. Поскольку поставщики медицинских услуг все больше внимания уделяют индивидуальному управлению заболеваниями, растет спрос на анализ экспрессии генов.

Растущие исследования в области функциональной геномики

Растущие исследования в области функциональной геномики стали значительным драйвером роста мирового рынка экспрессии генов. Функциональная геномика — это область молекулярной биологии, которая фокусируется на понимании функций и взаимодействий генов и их продуктов в биологической системе. Функциональная геномика стремится выяснить роли, которые гены играют в различных биологических процессах. Исследователи стремятся раскрыть, как регулируются гены, как функционируют их продукты (белки и РНК) и как они взаимодействуют с другими генами и молекулами. Анализ экспрессии генов предоставляет важные данные для характеристики функции отдельных генов и их вклада в клеточные пути и процессы.

Функциональная геномика исследует сложные сети регуляции генов. Это включает в себя понимание того, как гены контролируются факторами транскрипции, микроРНК и эпигенетическими модификациями. Профилирование экспрессии генов имеет решающее значение для картирования этих регуляторных сетей, выявления ключевых узлов и расшифровки того, как они влияют на нормальные и патологические клеточные процессы. Исследования функциональной геномики часто идентифицируют гены и генные продукты, которые служат потенциальными биомаркерами различных заболеваний или мишенями лекарственных препаратов для терапевтических вмешательств. Анализ экспрессии генов имеет решающее значение для точного определения этих биомаркеров путем сравнения паттернов экспрессии генов между нормальными и больными тканями или в различных экспериментальных условиях. Перспектива открытия новых биомаркеров и мишеней лекарственных препаратов стимулирует спрос на услуги по экспрессии генов.

Функциональная геномика играет ключевую роль в выяснении молекулярных механизмов, лежащих в основе таких заболеваний, как рак, нейродегенеративные расстройства и аутоиммунные состояния. Анализируя паттерны экспрессии генов в пораженных тканях, исследователи получают информацию о нарушении регуляции конкретных генов и путей. Эти знания имеют решающее значение для разработки целевых методов лечения и персонализированных подходов к медицине. Фармацевтическая промышленность в значительной степени полагается на функциональную геномику для определения потенциальных мишеней для лекарственных препаратов и оценки влияния кандидатов на экспрессию генов. Высокопроизводительные анализы экспрессии генов используются для скрининга соединений на предмет их воздействия на определенные гены или пути, что позволяет идентифицировать ведущие соединения и оценивать их безопасность и эффективность.

Расширяющиеся области применения в биотехнологии и биофармацевтике

Расширяющиеся области применения в биотехнологии и биофармацевтике являются значительными драйверами роста мирового рынка экспрессии генов. Анализ экспрессии генов становится все более важным в этих отраслях для различных целей. Анализ экспрессии генов играет ключевую роль в открытии и разработке лекарств в биофармацевтическом секторе. Он используется для определения потенциальных мишеней для лекарственных препаратов, оценки безопасности и эффективности кандидатов на лекарственные препараты и оптимизации ведущих соединений. Исследователи изучают паттерны экспрессии генов, чтобы понять, как конкретные препараты влияют на регуляцию генов и сигнальные пути клеток. Поскольку фармацевтическая промышленность продолжает искать инновационные подходы к разработке лекарств, растет спрос на услуги и технологии генной экспрессии. В биотехнологии анализ генной экспрессии используется для мониторинга и оптимизации биопроцессов. Биофармацевтические компании используют его для оценки и улучшения производства биологических препаратов, таких как моноклональные антитела, вакцины и рекомбинантные белки. Контролируя экспрессию генов в клеточных культурах, исследователи могут оптимизировать условия для максимальной производительности, качества и постоянства биофармацевтических продуктов.

Обеспечение качества и постоянства биофармацевтических продуктов имеет первостепенное значение в отрасли. Анализ генной экспрессии используется для контроля качества, чтобы подтвердить генетическую стабильность производственных клеточных линий и контролировать специфические для продукта паттерны генной экспрессии. Это особенно важно при производстве биоаналогов, где профили генной экспрессии должны точно соответствовать профилям референтного биологического препарата. Персонализированная медицина является новой тенденцией в биофармацевтическом секторе, с акцентом на разработку целевых методов лечения. Анализ генной экспрессии необходим для выявления биомаркеров, которые могут предсказать реакцию пациента на определенные препараты или методы лечения. Поскольку биофармацевтические компании стремятся разрабатывать методы лечения, адаптированные для индивидуальных пациентов, обнаружение биомаркеров на основе экспрессии генов приобрело значительную популярность.

Основные проблемы рынка

Сложность управления и анализа данных

Огромный объем данных, генерируемых анализом экспрессии генов, особенно с принятием технологий высокопроизводительного секвенирования, представляет собой значительную проблему. Управление, хранение и анализ этого огромного объема данных могут быть сложными и дорогими. Потребность в сложных инструментах биоинформатики и инфраструктуре данных может удерживать небольшие исследовательские организации или компании с ограниченными ресурсами от полноценного участия на рынке. Более того, обеспечение точности данных и контроля качества является постоянной проблемой, поскольку целостность исследований во многом зависит от надежных данных.

Интерпретация и биологическая релевантность

Еще одной проблемой является интерпретация данных об экспрессии генов и перевод их в биологически значимые идеи. Хотя достижения в области технологий упростили сбор данных, понимание функциональной значимости дифференциально экспрессируемых генов и их роли в сложных биологических процессах может быть устрашающим. Исследователям часто требуются междисциплинарные знания в области геномики, биоинформатики и молекулярной биологии для осмысленных интерпретаций. Задача состоит в том, чтобы преодолеть разрыв между необработанными данными и практическими знаниями, что требует постоянных исследований и инноваций в этой области.

Нормативные и этические вопросы

Глобальный рынок экспрессии генов функционирует в рамках нормативных и этических соображений, которые могут значительно различаться в разных регионах. Обеспечение соответствия правилам конфиденциальности данных, протоколам исследований на людях и этическим стандартам является серьезной проблемой, особенно для исследований с участием человеческих образцов. Кроме того, использование данных об экспрессии генов в персонализированной медицине и услугах генетического тестирования вызывает опасения по поводу конфиденциальности пациентов, согласия и потенциального неправомерного использования генетической информации. Преодоление этих юридических и этических сложностей может замедлить рост рынка и внести неопределенность для инвесторов и заинтересованных сторон.

Основные тенденции рынка

Секвенирование РНК отдельных клеток (scRNA-seq)

Секвенирование РНК отдельных клеток стало преобразующей тенденцией на рынке экспрессии генов. Традиционный анализ экспрессии генов основан на секвенировании РНК в больших объемах, которое обеспечивает среднее измерение экспрессии генов в популяции клеток. Напротив, scRNA-seq позволяет исследователям анализировать транскриптом отдельных клеток. Эта технология дает представление о клеточной гетерогенности, выявляя редкие популяции клеток и понимая, как экспрессия генов варьируется между клетками в пределах ткани или образца. Она имеет широкий спектр применения в таких областях, как исследования рака, биология развития, иммунология и нейробиология. Тенденция к анализу отдельных клеток стимулирует спрос на услуги и платформы scRNA-seq, стимулируя инновации в этом сегменте рынка.

Интеграция мультиомики

Интеграция мультиомики является еще одной важной тенденцией на рынке экспрессии генов. Исследователи все больше осознают ценность объединения данных из различных технологий омики, таких как геномика, транскриптомика, протеомика и метаболомика. Интеграция этих наборов данных предлагает целостный взгляд на биологические системы, позволяя более всесторонне понять экспрессию генов и ее влияние на клеточную функцию. Эта тенденция обусловлена растущим пониманием того, что ни один подход омики не может предоставить полную картину сложных биологических процессов. Для поддержки исследований в области мультиомики на рынке появились биоинформатические инструменты и платформы анализа данных, которые позволяют интегрировать различные типы данных, способствуя инновациям и дальнейшим исследованиям в этом направлении.

Искусственный интеллект и машинное обучение в анализе данных

Применение искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) в анализе данных об экспрессии генов является заметной тенденцией на рынке. По мере увеличения объема и сложности данных об экспрессии генов использование алгоритмов ИИ и МО стало необходимым для обработки данных, распознавания образов и открытия новых идей. Эти технологии используются для контроля качества данных об экспрессии генов, нормализации, дифференциального анализа экспрессии генов и идентификации биомаркеров. ИИ и МО также применяются в разработке лекарственных препаратов, персонализированной медицине и разработке прогностических моделей для диагностики и прогнозирования заболеваний. Их интеграция на рынок экспрессии генов упростила анализ данных, снизила человеческую предвзятость и ускорила исследовательские усилия.

Сегментарные данные

Информация о продукте

На основе продукта наборы и реагенты стали самым быстрорастущим сегментом на мировом рынке экспрессии генов в 2023 году. Значительный рост сегмента в первую очередь обусловлен наличием многочисленных компаний, предлагающих широкий спектр наборов и реагентов для экспрессии генов. Например, Agilent Technologies, Inc. предоставляет широкий спектр наборов и реагентов для микрочипов, предназначенных для анализа экспрессии генов. Постоянное внедрение передовых продуктов, адаптированных для конкретных приложений, способствует росту этого сегмента.

Capacity Insight

Основываясь на Capacity, High-Plex стал доминирующим сегментом на мировом рынке экспрессии генов в 2023 году. При анализе экспрессии генов технология high-plex обычно подразумевает изучение значительного количества генных целей, часто в диапазоне тысяч генов. Технология high-plex охватывает такие подходы, как секвенирование РНК и микрочипы. Она предлагает такие преимущества, как сокращение времени ручного труда по сравнению с традиционными методами, такими как qPCR. Этот метод известен своей точностью и простотой, в частности, потому, что он устраняет необходимость предварительной проверки зонда. Развитие пространственно разрешенных и мультиплексных цифровых систем характеризации дополнительно способствует росту этого сегмента.

Application Insight

Основываясь на Application, Drug Discovery & Development стали доминирующим сегментом на мировом рынке Gene Expression в 2023 году. Профилирование генной экспрессии превратилось в ценный инструмент для фармацевтических компаний, занимающихся открытием лекарств. Оно играет решающую роль в оценке эффективности, токсичности и других характеристик фармацевтических соединений, отслеживая, как гены в клетках реагируют на эти препараты. Стоимость, связанная с традиционными методами профилирования, может быть непомерно высокой, что часто делает их непрактичными.

Regional Insights

Основываясь на регионе, Северная Америка стала доминирующим регионом на мировом рынке Gene Expression в 2023 году, удерживая наибольшую долю рынка с точки зрения стоимости. Рост рынка генной экспрессии можно объяснить увеличением финансирования и расширением научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ, особенно в Соединенных Штатах. Факторы, способствующие расширению рынка, включают растущую значимость исследований экспрессии генов, правительственные инициативы и наличие финансирования для исследований в области секвенирования следующего поколения.

Последние разработки

• В марте 2024 года исследование, проведенное в EMBL Heidelberg, дало новые сведения о динамике регуляции генов во время развития. Исследование показало, как клетки корректируют использование энхансеров для контроля экспрессии генов по мере созревания и специализации на эмбриональном развитии. Энхансеры, важнейшие генетические компоненты, определяют, когда и где гены экспрессируются в разных организмах. Расхождения в энхансерах были связаны с заболеваниями. Однако точные механизмы, управляющие взаимодействием между генами и энхансерами на различных стадиях развития, до конца не изучены.

Ключевые игроки рынка

• Catalent, Inc.
• Quest Diagnostics Incorporated 
• F.Hoffmann-La Roche Ltd
• Illumina, Inc.
• PerkinElmer, Inc.
• ThermoFisher Scientific, Inc.
• PromegaCorp.
• LuminexCorp.
• TakaraBio USA, Inc.
• DanaherCorp.