Рынок вычислительной биологии — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, 2018–2028 гг. Сегментировано по области применения (клеточное и биологическое моделирование, разработка лекарств и моделирование заболеваний, доклиническая разработка лекарств, клинические испытания, программное обеспечение для моделирования человеческого тела), по инструментам (базы данных, инфрастр

Обзор рынка

Глобальный рынок вычислительной биологии оценивается в 4,89 млрд долларов США в 2022 году и, как ожидается, будет прогнозировать впечатляющий рост в прогнозируемый период с CAGR 7,49% до 2028 года. Глобальный рынок вычислительной биологии относится к применению вычислительных методов, включая алгоритмы, анализ данных и математическое моделирование, для понимания и анализа биологических данных. Он играет важнейшую роль в различных областях наук о жизни, включая геномику, протеомику, разработку лекарств и персонализированную медицину.

Ключевые драйверы рынка

Взрыв биологических данных

Область биологии вступила в новую эру, которая характеризуется беспрецедентным взрывом биологических данных. От секвенирования геномов до изучения сложных биологических систем объем и сложность генерируемых данных ошеломляют. Этот поток данных породил область вычислительной биологии, которая использует передовые алгоритмы и методы анализа данных, чтобы осмыслить это богатство информации. Секвенирование геномов стало движущей силой всплеска биологических данных. Проект «Геном человека», завершенный в 2003 году, ознаменовал собой важную веху в геномике, но это было только начало. Сегодня технологии высокопроизводительного секвенирования сделали возможным быстрое и экономически эффективное секвенирование целых геномов. Это привело к появлению огромного хранилища геномных данных, предоставляющего критически важные сведения о генетике, эволюции и восприимчивости к болезням. Геномика — это лишь одна грань взрыва биологических данных. Транскриптомика, изучающая паттерны экспрессии генов, и протеомика, фокусирующаяся на белках, также внесли свой вклад в приток данных. Теперь исследователи могут изучать весь транскриптом или протеом организма, предлагая понимание регуляции генов, функции белков и механизмов заболеваний. Технологии секвенирования отдельных клеток вывели биологические исследования на более тонкий уровень детализации. Вместо изучения тканей или популяций клеток ученые теперь могут анализировать отдельные клетки в ткани. Эта технология произвела революцию в нашем понимании клеточной гетерогенности, развития тканей и прогрессирования заболеваний. Однако она генерирует огромные объемы данных, требующие сложного вычислительного анализа. Интеграция нескольких источников данных омики (геномика, транскриптомика, протеомика, метаболомика и т. д.) является мощным подходом для всестороннего понимания сложных биологических систем. Однако она увеличивает объем данных экспоненциально. Вычислительная биология играет ключевую роль в гармонизации и интерпретации этих интегрированных наборов данных, обеспечивая целостное понимание биологических явлений. Фармацевтическая промышленность полагается на вычислительную биологию для ускорения открытия лекарств. Анализируя обширные наборы данных химических соединений и их взаимодействия с биологическими молекулами, исследователи могут выявлять потенциальных кандидатов на лекарственные препараты, прогнозировать их эффективность и оптимизировать их свойства. Этот подход, основанный на данных, значительно сокращает время и стоимость вывода новых препаратов на рынок.

Достижения в геномике

За последние несколько десятилетий область геномики достигла значительных успехов, изменив наше понимание генетики, болезней и тонкостей самой жизни. В основе этой трансформации лежит синергия между геномикой и вычислительной биологией. Проект «Геном человека», завершенный в 2003 году, ознаменовал собой поворотный момент в геномике. Это были масштабные совместные усилия по картированию и секвенированию всех генов в геноме человека. Это монументальное достижение подготовило почву для геномной революции, стимулировав быстрое развитие высокопроизводительных технологий секвенирования ДНК. Технологии секвенирования следующего поколения (NGS) стали переломными моментами в геномике. Эти инструменты могут секвенировать огромное количество ДНК за короткое время, генерируя терабайты данных за один запуск. Этот экспоненциальный рост выходных данных потребовал передовых вычислительных инструментов и опыта для эффективной обработки и анализа данных. Распространение высокопроизводительного секвенирования привело к взрывному росту геномных данных. Теперь исследователи могут секвенировать не только геномы человека, но и геномы бесчисленного множества других видов, открывая критически важные сведения об эволюции, генетическом разнообразии и генетической основе заболеваний. Это обилие данных подпитывает спрос на решения вычислительной биологии для извлечения значимой информации. Появление доступного тестирования ДНК напрямую к потребителю сделало геномику доступной для масс. Теперь люди могут получать свою генетическую информацию, которая может дать представление о происхождении, предрасположенности к болезням и рекомендации по образу жизни. Этот растущий интерес к персональной геномике порождает значительную потребность в вычислительных инструментах, которые могут анализировать и интерпретировать эти индивидуальные генетические профили. Геномная медицина использует геномные данные для руководства принятием клинических решений. Он позволяет идентифицировать генетические мутации, связанные с заболеваниями, облегчает раннюю диагностику и поддерживает персонализированные планы лечения. Поскольку геномная медицина становится все более интегрированной в системы здравоохранения, инструменты вычислительной биологии играют центральную роль в переводе геномной информации в действенные идеи. Традиционные геномные методы часто анализируют популяции клеток, маскируя разнообразие внутри тканей. Технологии геномики отдельных клеток теперь позволяют исследователям изучать отдельные клетки, раскрывая сложную клеточную гетерогенность. Эти методы генерируют огромные наборы данных, требующие вычислительных методов для распутывания сложных клеточных ландшафтов.

Открытие и разработка лекарств

Области открытия лекарств и вычислительной биологии переживают захватывающую конвергенцию. Поскольку фармацевтическая промышленность стремится разрабатывать инновационные лекарства, вычислительная биология стала незаменимым союзником. Потребность в новых фармацевтических соединениях для лечения широкого спектра заболеваний, от рака до редких генетических расстройств, продолжает расти. Разработка лекарств — это длительный и ресурсоемкий процесс, но он необходим для улучшения результатов лечения и качества жизни пациентов. Вычислительная биология оказывает решающую поддержку, ускоряя различные этапы разработки лекарств. Вычислительная биология позволяет исследователям проводить in-silico (компьютерный) скрининг лекарств. Этот подход включает моделирование взаимодействия между потенциальными лекарственными соединениями и целевыми молекулами, такими как белки или ферменты. Виртуально скринингуя тысячи соединений, исследователи могут быстрее и с меньшими затратами выявлять потенциальных кандидатов на лекарства. Вычислительная биология играет ключевую роль в прогнозировании взаимодействий лекарств и мишеней. Алгоритмы и модели машинного обучения анализируют биологические данные, чтобы определить, как молекула лекарства будет взаимодействовать с определенными клеточными мишенями. Эта предсказательная способность значительно сокращает сроки разработки лекарств и снижает экспериментальные неудачи. После выявления потенциальных кандидатов на лекарства вычислительная биология помогает оптимизировать их свойства. Исследователи могут изменять химическую структуру ведущих соединений для повышения их эффективности, снижения токсичности и улучшения биодоступности. Этот итеративный процесс, известный как оптимизация лидов, в значительной степени опирается на вычислительное моделирование и симуляции. Понимание основных биологических путей, вовлеченных в заболевания, имеет решающее значение для разработки лекарств. Инструменты вычислительной биологии помогают прояснить эти пути, анализируя сложные данные омики. Эти знания направляют исследователей в определении ключевых целей и разработке лекарств, которые модулируют определенные биологические процессы.

Сотрудничество и межотраслевое партнерство

В современном взаимосвязанном мире сотрудничество и партнерство являются мощными катализаторами инноваций и прогресса. Глобальный рынок вычислительной биологии не является исключением, значительно выигрывая от межотраслевого сотрудничества. Сотрудничество в области вычислительной биологии облегчает обмен знаниями и опытом. Академические институты и исследовательские организации часто обладают передовыми результатами исследований, в то время как фармацевтические компании привносят практический опыт разработки лекарств. Когда эти организации объединяются, они объединяют теоретические идеи с реальными приложениями, стимулируя инновации в этой области. Одной из основных проблем в вычислительной биологии является доступ к высококачественным биологическим данным. Сотрудничество между исследовательскими организациями и технологическими фирмами может предоставить ценные ресурсы данных. Например, государственно-частное партнерство может сделать большие наборы данных доступными для исследователей, что позволит им проводить комплексный анализ и разрабатывать более точные модели. Совместные усилия позволяют объединять ресурсы, как человеческие, так и финансовые. Эта синергия ресурсов может ускорить процессы исследований и разработок. Когда несколько организаций вносят вклад в проект, становится возможным решать более обширные и сложные задачи, такие как крупномасштабные геномные исследования или инициативы по открытию лекарств. Вычислительная биология по своей сути включает в себя несколько дисциплин, включая биологию, информатику и статистику. Совместные проекты часто включают исследователей из этих разных областей. Этот междисциплинарный подход поощряет свежие перспективы и творческое решение проблем, что приводит к прорывам, которые могли бы быть невозможны в рамках одной организации. Фармацевтическая промышленность все чаще обращается к вычислительной биологии для открытия лекарств. Сотрудничество между фармацевтическими компаниями и экспертами в области вычислительной биологии может ускорить выявление потенциальных кандидатов на лекарства. Межотраслевые партнерства облегчают применение вычислительных инструментов для прогнозирования взаимодействий лекарственных средств и оптимизации ведущих соединений.

Основные проблемы рынка

Сложность и объем данных

Экспоненциальный рост биологических данных — палка о двух концах. Хотя он предоставляет массу информации, он также представляет собой значительную проблему с точки зрения сложности и объема данных. Обработка, хранение и анализ больших наборов данных требуют надежной вычислительной инфраструктуры и эффективных алгоритмов.

Конфиденциальность и безопасность данных

Биологические данные, особенно геномная информация, являются конфиденциальными и подпадают под строгие правила конфиденциальности. Обеспечение конфиденциальности данных при одновременном проведении содержательного анализа — это тонкий баланс. Рынок вычислительной биологии должен решать эти проблемы, чтобы завоевать доверие общественности и соответствовать меняющимся законам о защите данных.

Взаимодействие и стандартизация

Инструменты и платформы вычислительной биологии часто различаются по форматам данных и методам анализа. Такое отсутствие стандартизации препятствует обмену данными и сотрудничеству. Установление общих стандартов данных и совместимых инструментов имеет важное значение для преодоления этой проблемы.

Нехватка квалифицированной рабочей силы

Область вычислительной биологии требует междисциплинарного набора навыков, охватывающего биологию, информатику, математику и статистику. Существует нехватка специалистов с опытом в этих областях, что затрудняет организациям поиск и удержание квалифицированных кадров.

Основные тенденции рынка

Революция одноклеточных омик

Технологии секвенирования и омик отдельных клеток быстро набирают обороты. Эти методы позволяют исследователям препарировать молекулярные профили отдельных клеток в сложных тканях. По мере улучшения разрешения данных об отдельных клетках вычислительная биология будет играть решающую роль в анализе и интерпретации этих сложных наборов данных. Ожидайте инноваций в алгоритмах и инструментах, специально разработанных для анализа омиксов отдельных клеток.

Пространственная транскриптомика

Пространственная транскриптомика — это новая область, которая объединяет геномику с пространственной информацией. Она позволяет исследователям картировать экспрессию генов в тканях, предоставляя информацию о пространственной организации клеток. Вычислительные методы для анализа пространственных данных будут пользоваться большим спросом, предлагая новые способы изучения архитектуры тканей и механизмов заболеваний.

Интеграция нескольких омиксов

Интеграция нескольких источников омиксов, таких как геномика, транскриптомика, протеомика и метаболомика, обеспечивает целостное представление о биологических системах. Вычислительные инструменты, облегчающие интеграцию и анализ мультиомических данных, будут пользоваться большим спросом, позволяя исследователям раскрывать сложные взаимодействия и пути.

Блокчейн для безопасности данных

Безопасность и конфиденциальность данных имеют первостепенное значение в вычислительной биологии, особенно при работе с конфиденциальной геномной информацией. Технология блокчейн обещает безопасное и прозрачное управление данными, гарантируя целостность и конфиденциальность биологических данных. Ожидайте увидеть решения на основе блокчейна для безопасности и прослеживаемости данных.

Сегментарные идеи

Сведения об услугах

Исходя из категории услуг, сегмент контрактов стал доминирующим игроком на мировом рынке вычислительной биологии в 2022 году. Это можно объяснить экономической эффективностью контрактных услуг по сравнению с внутренними услугами, предлагаемыми во всем мире. Поставщики услуг контрактных исследовательских организаций (CRO) тесно сотрудничают с клиентами для создания индивидуальных планов, тем самым выступая в качестве катализатора роста рынка.

С другой стороны, прогнозируется, что внутренний сегмент будет испытывать самый быстрый рост. Внутренние услуги предоставляют компаниям больший контроль над своими внутренними операциями, поскольку они напрямую используют эти услуги. Такой подход дает такие преимущества, как экономия средств и эффективность времени, что способствует его ускоренному росту.

Понимание конечного пользователя

Ожидается, что коммерческий сектор будет основным источником доходов рынка. Увеличение инвестиций в исследования и разработки (НИОКР) в области генной инженерии и разработка инновационных лекарств как государственными, так и коммерческими структурами являются значительными факторами, способствующими повышенному спросу на вычислительную биологию.

В качестве примера, в мае 2021 года Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) и Швейцарская Конфедерация подписали Меморандум о взаимопонимании (МоВ) о создании первого объекта WHO BioHub в рамках системы WHO BioHub. Расположенный в Шпице, Швейцария, этот объект служит центром для безопасного приема, секвенирования, хранения и подготовки биологических материалов для распространения в других лабораториях. Он также играет важную роль в оценке рисков и поддерживает глобальную готовность к борьбе с патогенами. Аналогичным образом, существенные инвестиции Европейской комиссии в программу Horizon 2020 направлены на устранение барьеров для инноваций и содействие улучшению сотрудничества между государственным и частным секторами, способствуя инновациям. Ожидается, что эти разработки будут способствовать росту спроса на вычислительную биологию, что, в свою очередь, будет способствовать росту доходов в этом сегменте рынка.

Региональные исследования

Северная Америка в настоящее время занимает доминирующее положение на рынке вычислительной биологии и, как ожидается, сохранит свое лидерство еще несколько лет. Соединенные Штаты, в частности, являются лидером в области синтетической биологии, которая является новой дисциплиной, ориентированной на проектирование, манипулирование и перепрограммирование биологических систем. Правительство США оказывает существенную поддержку вычислительной биологии и синтетической биологии с 2005 года, направляя более 1 миллиарда долларов США на их развитие. Ежегодные средние инвестиции правительства США в развитие вычислительной биологии оцениваются примерно в 140 миллионов долларов США.

Рост персонализированной медицины способствовал совместным инициативам медицинских учреждений, государственных органов и исследователей для ускорения создания эффективных методов лечения. Например, в 2020 году Summit Biolabs Inc. и Colorado Center for Personalized Medicine (CCPM) создали всеобъемлющее стратегическое партнерство для проведения исследований, разработок и коммерциализации тестов жидкой биопсии слюны для раннего выявления рака, диагностики COVID-19 и других вирусных инфекций. Аналогичным образом в апреле 2020 года HealthCare Global Enterprises и Strand Life Sciences запустили StrandAdvantage500, анализ на основе секвенирования следующего поколения (NGS), который оценивает генетические изменения, связанные с раком, в ДНК и РНК, извлеченных из опухоли пациента в едином рабочем процессе. Кроме того, в июле 2021 года Indivumed GmbH запустила «travel», инновационную платформу для исследований на основе искусственного интеллекта, предназначенную для онкологии и точной медицины. Эта платформа объединяет обширные мультиомические данные IndivuType со сложными моделями заболеваний, передовыми автоматизированными инструментами машинного обучения и комплексным набором расширенных аналитических возможностей.

Общий рынок вычислительной биологии в Соединенных Штатах готов к существенному росту в ближайшие годы, в первую очередь за счет значительных инвестиций в разработку лекарств, которые являются самыми высокими в мире.

Загрузить бесплатный образец отчета

Последние разработки

В апреле 2021 года Peptilogics, биотехнологическая платформа, использующая вычислительный дизайн для открытия инновационных методов лечения на основе пептидов, сообщила об успешном завершении клинических испытаний I фазы для своего основного соединения PLG0206. Это соединение, признанное мощным и широкополосным противоинфекционным средством, получило от Управления по контролю за продуктами и лекарствами США как статус орфанного препарата, так и статус квалифицированного продукта для лечения инфекционных заболеваний. Его основное применение — борьба с инфекциями протезных суставов (PJI).

В январе 2021 года AsclepiX Therapeutics Inc., биофармацевтическая фирма, использующая вычислительную биологию для выявления высокоэффективных пептидных регуляторов для поддержания сосудистого и клеточного баланса, объявила о начале клинических испытаний CONGO фазы I/IIa. Целью этих испытаний является оценка безопасности и терапевтической эффективности AXT107 у пациентов с диабетическим макулярным отеком (ДМО), что является важной вехой в качестве первого пациента, получившего эту дозировку.

Ключевые игроки рынка

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