Рынок анализа экспрессии генов — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз на 2018–2028 гг. Сегментировано по типу продукта (инструменты, услуги, прочее), по технологии (экспрессия РНК, анализ промоторов, экспрессия белков и экспрессия посттрансляционной модификации, прочее), по применению (разработка и открытие лекарственных средств, клиническая диагностика, биотехнология

Обзор рынка

Глобальный рынок анализа экспрессии генов оценивается в 4,76 млрд долларов США в 2022 году и, как ожидается, будет прогнозировать устойчивый рост в прогнозируемый период с среднегодовым темпом роста 7,45% до 2028 года. Глобальный рынок анализа экспрессии генов является динамичным и быстро развивающимся сектором в области наук о жизни и биотехнологий. Этот рынок охватывает широкий спектр технологий, продуктов и услуг, направленных на понимание и количественную оценку паттернов экспрессии генов в клетках и тканях. Анализ экспрессии генов играет ключевую роль в различных приложениях, включая открытие и разработку лекарственных препаратов, диагностику, персонализированную медицину и фундаментальные исследования, что делает его важнейшим компонентом современных биологических и медицинских наук. Одним из основных факторов роста на этом рынке является растущий спрос на персонализированную медицину. Профилирование экспрессии генов позволяет идентифицировать уникальные генетические сигнатуры у отдельных лиц, что позволяет разрабатывать индивидуальные стратегии лечения. Кроме того, появление высокопроизводительных технологий секвенирования, таких как RNA-Seq, произвело революцию в анализе экспрессии генов, предоставив всеобъемлющее и количественное представление транскриптома. Это привело к всплеску исследовательской деятельности и инвестиций в разработку новых инструментов и платформ анализа. Еще одним важным фактором, способствующим росту рынка, является расширяющееся применение анализа экспрессии генов в исследованиях рака. Исследователи используют профилирование экспрессии генов для определения биомаркеров для раннего выявления рака, прогнозирования и предсказания ответа на лечение. Это подпитывает сотрудничество между академическими учреждениями, фармацевтическими компаниями и диагностическими компаниями, стимулируя инновации и расширение рынка.

Рынок характеризуется жесткой конкуренцией, при этом многочисленные устоявшиеся компании и новые игроки борются за долю рынка. Ключевые участники рынка предлагают широкий спектр продуктов и услуг, включая технологии микрочипов, полимеразную цепную реакцию в реальном времени (ПЦР), секвенирование следующего поколения (NGS) и решения в области биоинформатики. Такое разнообразие предложений отвечает разнообразным потребностям исследователей и врачей в различных дисциплинах. Несмотря на замечательные перспективы роста, на мировом рынке анализа экспрессии генов сохраняются проблемы, включая сложности анализа данных, проблемы стандартизации и нормативные препятствия. Однако ожидается, что постоянное развитие технологий и совместные усилия заинтересованных сторон решат эти проблемы и еще больше расширят рынок.

Ключевые движущие силы рынка

Достижения в технологиях секвенирования

Достижения в технологиях секвенирования стали движущей силой замечательного роста мирового рынка анализа экспрессии генов. В частности, секвенирование следующего поколения (NGS) привело к революции в анализе экспрессии генов, значительно повысив эффективность, скорость и экономическую эффективность профилирования транскриптома. Эти технологические инновации раскрыли весь потенциал анализа экспрессии генов, выдвинув его на передний край биологических и медицинских исследований. NGS позволил исследователям одновременно анализировать экспрессию тысяч генов в нескольких образцах с беспрецедентной точностью и глубиной. Эта высокая пропускная способность ускорила темпы открытий в таких областях, как геномика, транскриптомика и персонализированная медицина. Теперь ученые могут получать комплексные снимки паттернов экспрессии генов в различных тканях, клетках или болезненных состояниях, что позволяет глубже понять сложные биологические процессы.

Более того, постоянное совершенствование платформ и методологий секвенирования сделало анализ экспрессии генов более доступным для более широкого круга исследователей и учреждений. Снижение затрат на секвенирование демократизировало доступ к технологии NGS, что позволило небольшим лабораториям и исследовательским центрам использовать ее возможности для широкого спектра приложений. Влияние достижений секвенирования выходит за рамки традиционного массового РНК-Seq и распространяется на новые технологии, такие как секвенирование РНК отдельных клеток (scRNA-Seq). ScRNA-Seq произвела революцию в нашей способности исследовать экспрессию генов на уровне отдельных клеток, распутывая сложную клеточную гетерогенность в тканях и позволяя открывать редкие популяции клеток. Этот прорыв имеет глубокие последствия для областей, от биологии развития до исследований рака.

Исследования рака и открытие биомаркеров

Исследования рака и открытие биомаркеров стали мощными катализаторами роста глобального рынка анализа экспрессии генов. Борьба с раком усилилась, и анализ экспрессии генов сыграл ключевую роль в раскрытии сложностей этого разрушительного заболевания. Исследователи используют возможности профилирования экспрессии генов для выявления и характеристики конкретных биомаркеров, связанных с различными типами рака, стадиями и индивидуальными реакциями пациентов на лечение. Одним из ключевых факторов анализа экспрессии генов в исследованиях рака является его вклад в раннее выявление. Тщательно изучая паттерны экспрессии генов, ученые могут выявлять тонкие молекулярные изменения, которые сигнализируют о наличии рака задолго до появления клинических симптомов. Такое раннее выявление может значительно повысить шансы на успешное лечение и в конечном итоге спасти жизни.

Кроме того, анализ экспрессии генов оказался бесценным в классификации и прогнозировании рака. Изучая генетическую сигнатуру опухолей, исследователи могут классифицировать раковые заболевания по отдельным подтипам на основе профилей экспрессии генов. Эти подтипы часто демонстрируют различное клиническое поведение и реакцию на терапию. Следовательно, персонализированные планы лечения могут быть адаптированы для воздействия на конкретные генетические характеристики рака каждого пациента, что увеличивает вероятность терапевтического успеха. Кроме того, разработка таргетных методов лечения в онкологии в значительной степени зависит от анализа экспрессии генов. Выявляя генетические драйверы и пути, ответственные за рост рака, исследователи могут определять потенциальные мишени для лекарственных препаратов. Этот подход точной медицины сводит к минимуму процесс проб и ошибок, связанный с традиционными методами лечения рака, что приводит к более эффективным и менее токсичным методам лечения.

Рост инвестиций в биотехнологии и фармацевтику

Глобальный рынок анализа экспрессии генов переживает существенный подъем благодаря растущим инвестициям в биотехнологии и фармацевтическую промышленность. Анализ экспрессии генов стал стержнем в этих секторах, играя ключевую роль на различных этапах открытия, разработки и клинических испытаний лекарственных препаратов. Биотехнологические и фармацевтические компании все больше осознают важность анализа экспрессии генов для определения потенциальных целей лекарственных препаратов и оценки безопасности и эффективности новых соединений. Данные об экспрессии генов дают важную информацию о том, как гены регулируются в состоянии здоровья и болезни, предлагая ценную информацию для разработки и проверки новых методов лечения. На ранних этапах открытия лекарственных препаратов исследователи используют профилирование экспрессии генов для определения потенциальных целей лекарственных препаратов. Изучая паттерны экспрессии генов, связанных с определенными заболеваниями или биологическими процессами, ученые могут точно определить потенциальные цели для вмешательства. Эти знания играют важную роль в выборе наиболее перспективных кандидатов на лекарственные препараты для дальнейшей разработки.

Кроме того, анализ экспрессии генов имеет жизненно важное значение в доклинических и клинических испытаниях. Он помогает оценить влияние исследуемых препаратов на экспрессию генов в тканях человека или животных, предоставляя важные данные о безопасности и эффективности. Отслеживая изменения в профилях экспрессии генов, исследователи могут выявлять потенциальные побочные эффекты, оптимизировать дозировки и совершенствовать стратегии лечения, в конечном итоге ускоряя процесс разработки лекарств. Тенденция к персонализированной медицине также подстегнула биотехнологические и фармацевтические инвестиции в анализ экспрессии генов. Компании используют данные об экспрессии генов для стратификации популяций пациентов, прогнозирования ответов на лечение и разработки индивидуальных методов лечения. Такой подход повышает шансы на терапевтический успех, сводя к минимуму побочные эффекты, предлагая более пациентоориентированный подход к здравоохранению. Более того, сотрудничество между академическими исследовательскими институтами и представителями отрасли привело к инновациям в технологиях и методологиях анализа экспрессии генов. Эта синергия способствует разработке передовых инструментов и платформ, которые отвечают конкретным потребностям открытия и разработки лекарств, что еще больше стимулирует рост рынка.

Ключевые проблемы рынка

Сложности анализа данных

Глобальный рынок анализа экспрессии генов, краеугольный камень современных наук о жизни и биотехнологий, пережил значительный рост благодаря обещанию, которое он несет в понимании сложного мира регуляции и экспрессии генов. Однако, несмотря на свой потенциал, этот рынок сталкивается со значительными проблемами, и одним из главных препятствий являются сложности, связанные с анализом данных. Анализ экспрессии генов, особенно с помощью высокопроизводительных технологий секвенирования, таких как RNA-Seq, генерирует обширные и сложные наборы данных. Эти наборы данных содержат огромное количество информации о том, как гены активируются или деактивируются в различных биологических контекстах, что бесценно для исследований и клинических приложений. Однако обработка и осмысление этих данных может быть сложной задачей.

Огромный объем данных является серьезной проблемой. Современные технологии секвенирования могут производить терабайты данных за один эксперимент. Анализ этих данных требует значительных вычислительных ресурсов и опыта в биоинформатике. Исследователи и организации часто сталкиваются с необходимостью высокопроизводительных вычислительных кластеров и хранилищ данных, которые могут быть дорогостоящими и ресурсоемкими. Более того, сложность данных об экспрессии генов выходит за рамки их размера. Исследователи должны проходить многочисленные аналитические этапы, включая контроль качества, выравнивание, количественную оценку, нормализацию и дифференциальный анализ экспрессии. Каждый из этих этапов несет свой собственный набор проблем и потенциальных ловушек. Ошибки или предубеждения на любом этапе анализа данных могут привести к ошибочным выводам и поставить под угрозу целостность результатов исследования.

Ограничения по стоимости

Анализ экспрессии генов, особенно с помощью таких технологий, как секвенирование РНК (RNA-Seq) и микрочипы, часто требует существенных расходов, которые могут ограничить доступность и внедрение.

Стоимость этих поставок может быстро накапливаться, особенно для крупномасштабных исследований. Управление и анализ массивных наборов данных, полученных в ходе экспериментов по экспрессии генов, может быть непомерно затратным. Исследователям и организациям требуется существенная вычислительная инфраструктура и хранилища данных для эффективной обработки данных. Эта потребность в вычислительных ресурсах увеличивает общую стоимость анализа экспрессии генов. Квалифицированный персонал, такой как молекулярные биологи, биоинформатики и вычислительные биологи, имеет важное значение для успешного выполнения исследований экспрессии генов. Наем и удержание этих экспертов может быть дорогим, особенно в регионах с высокой стоимостью рабочей силы или на конкурентных рынках труда.

Основные тенденции рынка

Секвенирование РНК отдельных клеток (scRNA-Seq)

Секвенирование РНК отдельных клеток (scRNA-Seq) стало преобразующей силой на мировом рынке анализа экспрессии генов, значительно ускорив его рост и возможности. Эта передовая технология позволяет исследователям погружаться в сложный мир экспрессии генов на уровне отдельных клеток, раскрывая клеточную гетерогенность и проливая свет на ранее скрытые биологические идеи. Одним из основных драйверов тенденции scRNA-Seq является ее способность раскрывать сложность клеточного разнообразия в тканях и организмах. Традиционное секвенирование объемной РНК усредняет данные об экспрессии генов в смеси клеток, стирая важные различия между отдельными типами клеток. Напротив, scRNA-Seq обеспечивает комплексное профилирование экспрессии генов в отдельных клетках, выявляя тонкие различия и раскрывая редкие популяции клеток. Эта новообретенная детализация имеет глубокие последствия для широкого спектра областей, включая биологию развития, иммунологию, нейробиологию и исследования рака.

В контексте рака scRNA-Seq производит революцию в нашем понимании гетерогенности опухолей, позволяя исследователям идентифицировать субпопуляции раковых клеток с различными профилями экспрессии генов. Эта информация имеет решающее значение для разработки целевых терапий и прогнозирования ответов на лечение на индивидуальной основе, способствуя развитию персонализированной медицины. Более того, scRNA-Seq расширяет наши знания об иммунной системе, характеризуя различные типы клеток и состояния, участвующие в иммунных реакциях. Это имеет значение для разработки вакцин, исследований аутоиммунных заболеваний и иммунотерапии. Внедрение scRNA-Seq также стимулирует инновации в области регенеративной медицины. Теперь исследователи могут лучше понимать гетерогенность популяций стволовых клеток, что открывает путь для улучшенной тканевой инженерии и регенеративной терапии.

Интеграция мульти-омики

Интеграция мульти-омических данных является преобразующей тенденцией, которая значительно стимулирует глобальный рынок анализа экспрессии генов. Геномика, транскриптомика, протеомика, метаболомика и эпигеномика, совместно именуемые «омическими» технологиями, предоставляют отдельные, но взаимосвязанные слои биологической информации. Интеграция данных из этих разнообразных омиксных доменов дает всестороннее представление о клеточных процессах и стала движущей силой в продвижении нашего понимания экспрессии генов. Одним из ключевых преимуществ интеграции мульти-омических данных является возможность распутывать сложные биологические сети. Гены не функционируют изолированно; они являются частью сложных регуляторных сетей, которые включают белки, метаболиты и эпигенетические модификации. Объединяя данные из разных дисциплин омики, исследователи получают представление о том, как эти компоненты взаимодействуют и влияют на экспрессию генов. Этот целостный подход бесценен для расшифровки механизмов, лежащих в основе различных заболеваний и биологических процессов.

Другое важное применение интеграции мульти-омики — персонализированная медицина. Анализируя геномные, транскриптомные и протеомные профили пациента, поставщики медицинских услуг могут принимать более обоснованные решения о диагностике, выборе лечения и дозировке лекарств. Такой подход максимизирует эффективность лечения, минимизируя побочные эффекты, улучшая результаты для пациентов и повышая общее качество здравоохранения. Более того, интеграция данных мульти-омики стимулирует инновации в области открытия и разработки лекарств. Исследователи могут определять потенциальные цели для лекарств и биомаркеры, изучая, как гены, белки и метаболиты нарушаются в болезненных состояниях. Эти знания оптимизируют процесс разработки лекарств, ускоряют выбор кандидатов на лекарства и повышают шансы на разработку успешных терапевтических средств.

Сегментарные идеи

Технические идеи

Благодаря методике сегмент РНК-экспрессии стал доминирующим сегментом на мировом рынке анализа экспрессии генов в 2022 году.

Прикладные идеи

Благодаря применению сегмент клинической диагностики стал доминирующим игроком на мировом рынке анализа экспрессии генов в

Региональные идеи

Северная Америка стала доминирующим игроком на мировом рынке анализа экспрессии генов в 2022 году, заняв крупнейший рынок

Последние разработки

• В ноябре 2021 года организация клинических исследований (CRO) Emmes сформировала aстратегическое партнерство с MedGenome для ускорения разработки новаторских методов лечения, основанных на геномике человека, для пациентов, страдающих редкими заболеваниями. Этот совместный альянс направлен на содействие предоставлению передовых методов лечения людям, страдающим редкими заболеваниями, тем самым расширяя их доступ к инновационным вариантам лечения.
• В октябре 2022 года Kite, дочерняя компания Gilead, заключила эксклюзивное глобальное лицензионное соглашение с Refuge Biotechnologies, Inc. Это партнерство подразумевает использование уникальной платформы экспрессии генов Refuge для продвижения методов лечения рака крови. Запатентованная платформа экспрессии генов Refuge охватывает инновационную стратегию модуляции экспрессии генов, что позволяет подавлять или активировать определенные целевые гены. Этот подход продемонстрировал свою полезность в улучшении терапии CAR T-клеток, что делает его ценным активом в поисках улучшенных методов лечения рака крови.

Ключевые игроки рынка

• Merck KGaA
• GenscriptBiotech Корпорация
• Qiagen
• Bio-RadLaboratories
• TakaraBio Inc.
• ThermoFisher Scientific, Inc.
• PromegaCorporation
• AgilentTechnologies
• LonzaGroup Ltd.
• NewEngland Biolabs Inc