- 요약
생물정보학 시장 규모:
생물정보학 시장 규모는 예측 기간(2024-2031년) 동안 연평균 성장률(CAGR) 10.2%로 성장하고 있으며, 2023년 151억 3,548만 달러에서 2031년 326억 6,377만 달러로 성장할 것으로 예상됩니다.
생물정보학 시장 범위 및 개요:
생물정보학은 생물학, 컴퓨터 과학, 수학, 화학, 통계학을 통합하여 생물학적 데이터의 분석, 탐색 및 통합을 수행하는 학제적 분야입니다. 소프트웨어와 도구를 사용하여 생물학적 데이터를 저장, 검색, 분석 및 해석하는 학문입니다. 이 분야는 플랫폼, 도구 및 소프트웨어, 그리고 서비스를 포함한 여러 구성 요소를 포괄합니다. 이러한 구성 요소는 유전체 서열 분석, 단백질 구조 예측, 대사 경로 분석, 표적 최적화, 리드 최적화 등의 응용 분야를 위해 설계되었습니다. 생물정보학은 광범위한 응용 분야 덕분에 유전체학, 단백질체학, 대사체학, 약리학 등에서 중요한 역할을 합니다.
생물정보학 시장 동향 - (DRO):
주요 동인:
시퀀싱 기술의 발전이 생물정보학 시장 성장을 촉진하고 있습니다.
생물정보학 도구는 미생물 유전체 서열을 분석하여 종을 식별하고 분류학적 위치를 결정합니다. 시퀀싱 기술, 특히 차세대 시퀀싱(NGS)과 3세대 시퀀싱(TGS)의 급속한 발전은 시장을 발전시키고 있습니다. NGS는 DNA 단편의 고처리량 시퀀싱을 가능하게 하여 전장 유전체 시퀀싱, 엑솜 시퀀싱, 전사체학 등의 응용 분야를 용이하게 합니다. 전장 유전체 시퀀싱을 통해 연구자들은 전체 유전체의 시퀀싱을 수행할 수 있습니다. 엑솜 시퀀싱은 유전체의 단백질 암호화 영역인 엑손만 시퀀싱하는 데 중점을 둡니다. 반면, 전사체학은 유전체에서 생성된 RNA 전사체를 분석하여 유전자 발현 패턴을 밝혀냅니다.
TGS 기술은 더 긴 리드 길이와 실시간 시퀀싱 기능을 제공하여 복잡한 유전체 영역 평가 및 직접 RNA 시퀀싱을 가능하게 합니다. 이러한 기술은 방대한 양의 데이터를 생성하므로 정보를 분석하고 해석할 수 있는 강력한 도구가 필요합니다. 결과적으로 생물정보학 플랫폼, 도구 및 소프트웨어 및 서비스가 더욱 확대되면서 고급 시퀀싱 기술을 위한 플랫폼, 도구 및 소프트웨어 개발이 활발해지고 있습니다.
- 예를 들어, 2023년 1월, QIAGEN Digital Insights는 향상된 QIAGEN CLC Genomics Workbench Premium을 발표했습니다. 이 향상된 플랫폼은 전체 유전체 시퀀싱(WGS), 전체 엑솜 시퀀싱(WES), 대규모 패널 시퀀싱 데이터와 같은 방대한 유전체 데이터의 분석 및 해석을 간소화하도록 설계되었습니다. 이 도구는 분석 프로세스를 크게 가속화하여 차세대 시퀀싱(NGS) 워크플로우에서 데이터 분석의 부담을 덜어줍니다.
시퀀싱 기술의 급속한 발전과 효율적인 데이터 분석에 대한 요구 증가는 정교한 도구와 플랫폼에 대한 수요를 촉진하여 생물정보학 시장 확장을 가속화하고 있습니다.
단백질체학 응용 분야의 도입으로 생물정보학 시장 확장이 가속화되고 있습니다.
단백질에 대한 대규모 연구인 단백체학은 방대한 양의 복잡한 데이터를 생성합니다. 생물정보학 도구와 기술은 이러한 데이터를 분석하고 해석하는 데 필수적이며, 연구자들은 이를 통해 단백질의 구조, 기능 및 상호작용에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 단백체학의 핵심 기술인 질량 분석법의 발전으로 더욱 크고 복잡한 데이터 세트가 생성되었습니다. 이러한 도구는 데이터세트 처리, 단백질 식별 및 발현 수준 정량화에 필수적입니다.
또한, 단백질-단백질 상호작용, 번역 후 변형, 단백질-리간드 상호작용 분석에도 중요한 역할을 합니다. 프로테오믹스는 약물 개발을 위한 단백질 표적을 파악하고 약물 효능 및 독성을 평가하는 데 도움이 됩니다. 단백질 발현 패턴을 분석함으로써 질병 조기 진단 및 모니터링을 위한 바이오마커를 발견하는 데 도움이 됩니다. 더 나아가, 프로테오믹스는 질병 특이적 단백질 프로파일을 식별하여 정확한 진단 및 개인 맞춤형 치료 계획을 수립하는 데 도움을 줍니다. 따라서 신약 개발, 바이오마커 개발 및 질병 진단 분야에서 프로테오믹스의 적용이 증가함에 따라 생물정보학 솔루션에 대한 필요성이 더욱 커지고 있습니다.
- 예를 들어, 2023년 3월, Bruker Corporation은 Rapid Novor Inc.와 협력하여 면역펩티도믹스 평가의 정확도와 속도를 크게 향상시키는 새로운 시퀀싱 알고리즘을 개발했습니다. 170만 개 이상의 PASEF(병렬 축적-직렬 단편화) 데이터 포인트에서 학습된 이 새로운 알고리즘은 질량 분석 데이터에서 바로 펩타이드의 실시간 시퀀싱을 가능하게 합니다. timsTOF SCP 시스템의 탁월한 감도와 새로운 PaSER Novor 알고리즘의 결합은 면역펩티도믹스, 특히 작은 종양 생검 샘플의 성능을 크게 향상시킵니다.
따라서, 프로테오믹스 애플리케이션에 생물정보학을 통합함으로써 시장 성장에 박차를 가하고 있으며, 연구자들은 복잡한 프로테오믹스 데이터에서 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
주요 제약:
데이터 프라이버시 및 보안 문제가 생물정보학 시장 성장을 저해하고 있습니다.
유전자 서열과 같은 생물학적 데이터의 매우 민감한 특성으로 인해 생물정보학, 데이터 프라이버시 및 보안 문제가 발생합니다. 데이터 보안 및 프라이버시 문제는 시장 성장에 있어 중요한 장애물입니다. 이 분야는 민감한 유전 및 의료 데이터의 수집, 저장 및 평가를 포함하기 때문에 기밀성과 무결성을 보장하는 것이 매우 중요합니다. 유전, 유전체 및 임상 시험 데이터 처리는 매우 개인적인 정보일 뿐만 아니라 귀중한 지적 재산권과 보호되는 건강 정보를 포함하고 있기 때문에 전례 없는 개인정보 보호 문제를 야기합니다. 데이터 유출 및 이러한 정보에 대한 무단 접근은 신원 도용, 차별, 유전 정보 오용 등 심각한 결과를 초래합니다.
데이터 보안의 기술적 측면은 시장 역학에 또 다른 복잡성을 더합니다. 강력한 암호화 시스템, 안전한 클라우드 스토리지 인프라, 그리고 무단 접근에 대한 포괄적인 보호에 대한 투자가 요구됩니다. 이러한 보안 요구 사항은 운영 비용 증가로 이어집니다. 더욱이, 철저한 보안 검증 필요성으로 인해 구현 지연이 발생하여 연구 진행 및 생물정보학 시장 분석이 지연됩니다. 따라서 데이터 보안 및 개인정보 보호에 대한 우려가 시장 발전을 저해하고 있습니다.
미래의 기회:
인공지능과 머신러닝의 통합은 새로운 기회를 창출할 것으로 예상됩니다.
인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 연구자들이 대규모 생물학적 데이터 세트를 분석하고 이전에는 불가능했던 예측을 수행할 수 있도록 함으로써 생물정보학을 혁신하고 있습니다. 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 통합은 이 분야를 발전시키고 있으며, 상당한 시장 기회를 창출하고 있습니다. 이러한 기술들은 연구자들이 방대하고 복잡한 생물학적 데이터 세트를 전례 없는 정확성과 효율성으로 분석하도록 영향을 미치고 있습니다.
AI 및 ML 알고리즘은 대규모 유전체, 단백체, 대사체 데이터 내의 패턴과 추세를 파악하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 새로운 약물 표적 발견, 개인 맞춤형 의료 전략 개발, 질병 위험 예측이 가능해집니다. 또한, AI 기반 도구는 데이터 정리, 전처리, 평가와 같은 일상적인 작업을 자동화하여 연구자들이 더욱 복잡하고 혁신적인 연구에 집중할 수 있도록 지원합니다. 생물정보학에 AI와 ML을 통합함으로써 신약 개발의 발전도 지원하고 있습니다.
- 예를 들어, 2024년 2월, QIAGEN은 제약 및 바이오테크 산업의 신약 개발을 촉진하도록 설계된 새로운 생성형 AI 기반 지식 기반인 QIAGEN Biomedical KB-AI의 출시를 발표했습니다. 이 새로운 서비스는 데이터 기반 신약 개발을 위한 가장 포괄적인 지식 그래프를 찾는 데이터 과학자와 생물정보학자를 위해 설계되었습니다.
AI 알고리즘은 방대한 양의 생물학적 데이터를 분석하여 잠재적인 약물 표적을 파악하고 약물 상호작용을 예측합니다. 이를 통해 신약 개발 프로세스가 가속화되고 비용이 절감됩니다. 이 분야가 계속 발전함에 따라 AI와 ML의 통합은 생물정보학 시장 기회로 작용하여 생물학 데이터의 잠재력을 발굴하는 데 중추적인 역할을 하고 있습니다.
생물정보학 시장 세분화 분석:
구성 요소별:
구성 요소를 기준으로 시장은 생물정보학 플랫폼, 생물정보학 서비스, 생물정보학 도구 및 소프트웨어.
구성 요소 동향:
- 신약 개발, 임상 진단, 정밀 의학 등 특정 분야에 특화된 전문 플랫폼 개발.
- 클라우드 기반 도구로의 전환은 해당 부문의 확장을 뒷받침하는 추세입니다.
생물정보학 플랫폼 부문은 2023년 39.74%의 시장 점유율로 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다.
생물정보학 플랫폼은 다양한 도구, 데이터베이스 및 분석 기능을 생물학적 데이터 분석 및 해석을 위한 통합 솔루션으로 통합하는 포괄적인 생태계 역할을 합니다.
- 최신 플랫폼은 다중 오믹스 데이터 통합을 처리하여 유전체학, 단백질체학, 전사체학, 대사체학 데이터 세트 전반에 걸쳐 원활한 평가를 제공하는 것이 특징입니다.
- 고급 플랫폼은 인공지능과 머신러닝을 기반으로 하는 대규모 분석 기능을 통합합니다. 이를 통해 정교한 패턴 인식, 예측 모델링 및 자동화된 가설 생성이 가능합니다.
- 이러한 플랫폼은 대규모 연구 프로젝트에 필수적인 확장성, 유연성 및 협업 기능을 제공하는 클라우드 네이티브 아키텍처를 점점 더 많이 채택하고 있습니다.
- 예를 들어, 2022년 3월, ARUP Laboratories는 세계적 수준의 새로운 생물정보학 파이프라인 및 분석 플랫폼인 Rio의 출시를 발표했습니다. Rio는 ARUP의 기존 클라우드 컴퓨팅 역량을 강화하여 데이터를 더욱 효율적이고 정확하게 전송함으로써 임상의에게 목표 검사 결과를 신속하게 제공하여 평가하고 환자의 의학적 의사결정을 개선합니다.
- 따라서 생물정보학 플랫폼은 현대 생물학 연구에 필수적인 도구가 되었습니다.
생물정보학 도구 및 소프트웨어는 예측 기간 동안 가장 빠른 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
생물정보학 도구 및 소프트웨어는 유전체학, 단백질체학, 대사체학 연구에서 생물학적 데이터를 분석, 해석 및 관리하도록 설계된 다양한 솔루션을 포괄하는 핵심 구성 요소입니다.
- 서열 분석 도구는 연구 및 임상 환경 모두에서 유전체 시퀀싱에 널리 사용되고 있습니다. 이러한 도구는 유전체 어셈블리, 주석, 정렬, 변이 호출과 같은 중요한 기능을 지원합니다. 특히 BLAST, Bowtie, BWA와 같은 도구는 서열 정렬에 사용되는 대표적인 도구입니다.
- 단백질 구조 예측, 단백질-단백질 상호작용, 대사 경로 분석에 대한 연구가 증가함에 따라 Swiss-Prot, ExPASy, PDB 등과 같은 도구와 소프트웨어에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
- 인공지능과 머신러닝 기능이 통합되어 계산 요구 사항을 줄이는 동시에 평가의 정확도와 속도를 향상시킴으로써 해당 분야의 기여도가 더욱 가속화되고 있습니다. 또한, 클라우드 기반 및 웹 기반 도구로의 전환은 해당 분야 트렌드에 크게 기여하고 있습니다.
응용 분야별:
응용 분야별로 시장은 유전체학, 단백질체학, 대사체학, 약리학, 기타.
응용 프로그램 동향:
- 차세대 시퀀싱 기술의 도입 증가로 고급 유전체 분석 도구에 대한 필요성이 커지고 있습니다.
- 대사 경로 및 바이오마커 이해에 대한 필요성이 증가함에 따라 대사체학 연구가 활발해지고 있습니다.
- 복잡한 생물학적 데이터 분석, 단백질 구조 예측, 약물 표적 식별을 위해 AI와 ML이 도입되고 있습니다.
유전체학 분야는 2023년에 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다.
- 유전체학은 생물체의 전체 유전자 세트, 유전자의 작동 방식, 유전자 간 및 환경과의 상호 작용 방식을 연구하는 학문입니다.
- BLAST(Basic Local Alignment Search Tool), Clustal Omega, GATK(Genome Analysis Toolkit)와 같은 생물정보학 도구 및 소프트웨어가 시퀀싱에 사용됩니다. 차세대 시퀀싱 데이터의 정렬 및 변이 호출.
- 또한, BWA(Burrows-Wheeler Alignment)는 리드를 참조 유전체에 매핑하는 데 사용되고, SAMtools는 정렬 데이터 조작에 사용됩니다. 이러한 도구와 소프트웨어는 방대한 양의 유전 데이터를 저장, 검색 및 분석하는 데 널리 사용됩니다.
- 이러한 도구와 소프트웨어의 주요 응용 분야 유전체학 소프트웨어 및 플랫폼에는 유전체 시퀀싱 및 어셈블리, 유전자 예측 및 주석, 비교 유전체학, 집단 유전학, 전사체학, 후성유전학, 메타유전체학 등이 포함됩니다.
- 게다가 유전체학 응용을 위한 도구, 소프트웨어 및 플랫폼의 발전은 생물정보학 시장 규모의 성장을 촉진하고 있습니다.
- 예를 들어, 2022년 11월, Arima Genomics는 Basepair와 파트너십을 맺고 3D 유전체학 데이터의 생물정보학 분석을 가속화했습니다. 이 협력을 통해 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하고, 계산 요구 사항을 줄이며, 해석하기 쉬운 보고서를 생성하여 데이터 평가를 간소화합니다. 이 파트너십은 3D 유전체 데이터에서 구조적 변이를 식별하는 과정을 간소화하여 연구자들이 유전체 구조와 기능에 대한 더욱 심층적인 통찰력을 얻을 수 있도록 지원하는 것을 목표로 합니다.
- 따라서 생물정보학은 유전체학 연구를 크게 발전시켜 과학자들이 유전 질환과 진화를 이해할 수 있도록 지원합니다.
신약 발견 및 개발 부문은 예측 기간 동안 가장 빠른 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
- 생물정보학을 도입하면 질병의 근본적인 생물학적 원리를 이해하고, 유망한 약물 표적을 식별하며, 효과적인 약물을 설계하고, 전반적인 약물 발견 및 개발 과정에서 임상 시험을 최적화할 수 있습니다.
- 전유전체 연관 연구, 단백질체학, 전사체학을 활용하여 질병과 관련된 유전적 변이 및 분자 표적을 식별하고 표적 치료법 개발을 촉진할 수 있습니다.
- 또한, 구조 기반 약물 설계, 가상 스크리닝, 약동학 및 약력학 평가는 잠재적인 약물 후보 물질의 식별 및 최적화를 가능하게 합니다. 계산 도구와 생물학적 데이터를 통합함으로써 약물 개발을 가속화하고, 약물 효능을 향상시키며, 부작용을 최소화합니다.
- 전반적으로 생물정보학은 효과적인 치료법의 식별 및 개발을 가속화하여 약물 개발 및 개발을 지원합니다.
최종 사용자 기준:
최종 사용자를 기준으로 시장은 연구 기관, 제약 및 생명공학 회사, 의료 기관 등.
최종 사용 트렌드:
- 과학 연구에 대한 정부 지원금 증가 및 데이터 기반 인사이트에 대한 필요성.
- 맞춤형 의료에 대한 요구 증가 및 효율적인 신약 개발 필요성.
제약 및 생명공학 회사 부문은 2023년에 가장 큰 시장 점유율을 차지했으며, 예측 기간 동안 가장 빠른 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
- 생물정보학은 제약 및 생명공학 회사에 필수적인 도구가 되었습니다. 잠재적인 약물 표적 식별부터 임상 시험 최적화에 이르기까지 약물 발견 및 개발의 다양한 단계에서 활용됩니다.
- 이러한 도구, 소프트웨어 및 플랫폼은 방대한 데이터 세트를 분석하여 질병과 관련된 특정 유전자, 단백질 또는 경로를 식별하는 데 도움을 줍니다. 또한, 분자 도킹, 가상 스크리닝, QSAR 모델링(정량적 구조-활성 관계)과 같은 전산적 방법을 통해 약물 분자의 설계 및 최적화가 가능합니다. 이는 제약 및 생명공학 회사가 여러 질병과 관련된 약물 표적을 식별하는 데 도움을 줍니다.
- 또한, 약물 약동학 및 약력학 예측, 약물 투여량 최적화, 부작용 최소화를 지원하여 제약 및 생명공학 회사의 약물 개발을 더욱 지원합니다. 임상시험에서 이러한 도구 및 소프트웨어 및 플랫폼은 환자 계층화 및 바이오마커 발견을 지원하여 더욱 표적화된 치료법과 향상된 환자 결과를 제공합니다.
- R&D 비용 증가, 지속적인 연구 요구, 복잡한 컴퓨팅 요구, 그리고 복잡한 약물 개발은 제약 및 생명공학 산업에서 생물정보학 도입을 촉진하고 있습니다.
- 예를 들어, 2023년 4월, 애질런트테크놀로지스는 생물정보학 솔루션 발전을 통해 정밀 종양학을 강화하기 위해 한국의 테라젠바이오와 양해각서(MOU)를 체결했다고 발표했습니다. 이번 파트너십 계약의 일환으로 애질런트와 테라젠 바이오는 암 유전체 프로파일링 설계, 엔지니어링 지식, 그리고 소프트웨어 전문성 분야에서 각자의 강점을 결합하여 지역화된 평가 역량을 강화하고 치료 결정을 가속화할 것입니다.
- 따라서 생물정보학은 제약 및 생명공학 기업에 필수적인 도구로 자리매김하여 신약 발굴 및 개발을 향상시키고 있습니다.
지역 분석:
지역별 분석에는 북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카, 그리고 라틴 아메리카가 포함됩니다.
2023년 북미는 41.23%의 시장 점유율로 가장 높은 시장 규모를 기록했으며, 시장 가치는 62억 4,036만 달러에 달했습니다. 2031년에는 137억 1,225만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 북미에서는 기준 연도인 2023년에 71.23%의 시장 점유율로 가장 높은 시장 점유율을 기록했습니다. 북미의 생물정보학 시장 수요는 연구 개발에 대한 막대한 투자, 선도적인 제약 및 생명공학 기업의 강력한 입지, 그리고 탄탄한 학술 연구 생태계 등 여러 요인의 결합으로 인해 크게 증가하고 있습니다. 미국은 소프트웨어와 서비스 분야를 전문으로 하는 수많은 기업들을 보유하고 있으며, 이 시장을 선도하고 있습니다. 이 지역의 정부 기관들 또한 유전체학 연구 사업을 통해 생물정보학 시장 동향을 주도하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.
- 예를 들어, 2022년 5월, 연방 정부는 범캐나다 유전체학 전략(PCGS)을 출범시켰습니다. 이 전략은 2021년 예산안에서 발표된 4억 달러의 예산을 통해 지원되었습니다. 이 전략은 상용화를 통해 유전체학 혁신을 촉진하고, 사회경제적 성장을 창출하며, 유전체학 연구 및 혁신 분야에서 캐나다의 세계적인 선두주자로서의 위상을 강화하는 것을 목표로 합니다. 이로 인해 유전체학 연구를 위한 강력한 도구에 대한 요구가 커지고 있습니다.
또한, 만성 질환의 유병률 증가와 개인 맞춤형 의료에 대한 요구 증가는 북미 지역에서 이러한 솔루션 도입을 촉진하고 있습니다. 방대한 데이터 세트를 분석함으로써, 도구는 질병의 유전적 마커를 식별하고, 표적 치료법을 개발하며, 환자 치료 결과를 개선하는 데 도움을 줍니다. 앞서 언급한 요인과 추세의 조합은 북미 생물정보학 시장 점유율의 상당한 상승세를 주도하고 있습니다.
아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 10.9%로 가장 빠른 성장을 경험하고 있습니다. 이 지역의 생물정보학 시장 동향은 의료 연구 투자 증가 및 개인 맞춤 의료에 대한 관심 증가와 같은 요인에 기인합니다. 중국, 인도, 일본, 한국과 같은 국가들은 생물정보학 연구 개발의 최전선에 있습니다. 이 지역은 상당한 정부 자금 지원과 숙련된 연구 인력을 바탕으로 시장의 주요 참여자로 부상하고 있습니다. 또한, 탄탄한 IT 인프라는 특히 유전체학 및 신약 개발 분야에서 시장 성장에 크게 기여하고 있습니다. 아시아 태평양 지역에서도 농업 생명공학에 대한 관심이 높아지고 있으며, 생물정보학은 작물 수확량 증대, 병충해 저항성 작물 개발, 식량 안보 강화에 중요한 역할을 하고 있습니다.
유럽은 탄탄한 과학 기술 인프라를 자랑하며 생물정보학 시장 분석에 크게 기여하고 있습니다. 유럽에는 수많은 유명 연구 기관, 대학, 제약 회사가 있으며, 이들은 모두 생물정보학 산업 성장에 크게 기여하고 있습니다. 유럽 국가들은 유전체학 연구의 최전선에 서서 강력한 역량을 개발해 왔습니다. 또한, 생물의학 연구에서 데이터 프라이버시와 윤리적 고려 사항을 중시하는 유럽의 노력은 다양한 도구 및 기술 개발에도 영향을 미쳤습니다. 소프트웨어 및 플랫폼. 또한, 유럽 연합의 우호적인 규제 환경과 자금 지원 프로그램은 생물정보학 분야의 혁신과 상용화를 촉진해 왔습니다. 정밀 의학, 개인 맞춤형 의료, 그리고 신약 개발에 대한 이 지역의 집중적인 관심은 첨단 생물정보학 솔루션에 대한 수요를 더욱 촉진했습니다.
중동 및 아프리카(MEA) 지역은 높은 성장 잠재력을 특징으로 하는 주목할 만한 생물정보학 시장 수요를 목격하고 있습니다. 또한, 중동에서 급성장하는 의료 분야는 수요 증가에 중추적인 역할을 하며 생물정보학과 같은 첨단 기술에 대한 수요 증가로 이어지고 있습니다. 당뇨병, 암, 심장병과 같은 만성 질환의 발병률이 증가함에 따라 조기 진단, 개인 맞춤형 의료, 그리고 효과적인 치료 전략에 대한 필요성이 커지고 있으며, 이러한 모든 것은 이러한 도구와 플랫폼에 크게 의존하고 있습니다. MEA 지역의 점점 더 많은 학술 기관과 연구 센터들이 연구에 집중하고 있습니다. 이러한 요소들의 복합적인 영향은 MEA 지역의 생물정보학 시장 기회에 유리한 환경을 조성하고 있습니다.
라틴 아메리카는 생물정보학 시장 점유율에서 신흥 지역으로, 성장과 혁신에 대한 상당한 잠재력을 보유하고 있습니다. 이 지역은 도구와 기술 도입에 있어 꾸준한 진전을 보이고 있습니다. 라틴 아메리카에서 생물정보학의 성장을 견인하는 요인으로는 연구 개발 투자 증가, 학술 기관 및 연구 센터의 증가, 그리고 여러 국가 연구자 간의 협력 확대 등이 있습니다. 브라질, 멕시코, 아르헨티나와 같은 국가들은 연구 개발에 투자하여 학술 기관, 정부 기관 및 민간 기업 간의 협력을 촉진하고 있습니다. 이 지역의 풍부한 생물 다양성과 증가하는 의료 수요는 생물정보학이 농업, 의학 및 환경 보호 분야의 발전에 기여할 수 있는 유망한 전망을 제공합니다.
주요 주요 기업 및 시장 점유율 분석:
생물정보학 시장은 국내외 시장에 사물 간 정밀 측정 서비스를 제공하는 주요 기업들로 인해 경쟁이 매우 치열합니다. 주요 기업들은 글로벌 생물정보학 시장에서 확고한 입지를 확보하기 위해 연구 개발(R&D) 및 제품 혁신에 다양한 전략을 도입하고 있습니다. 생물정보학 산업의 주요 기업은 다음과 같습니다.
- Illumina, Inc. (미국)
- QIAGEN (네덜란드)
- Agilent Technologies, Inc. (미국)
- Waters Corporation (미국)
- Metabolon, Inc. (미국)
- Thermo Fisher Scientific Inc. (미국)
- GenScript (미국)
- Bioinformatics Solutions Inc. (캐나다)
- DNAnexus, Inc. (미국)
- BioBam (스페인)
최근 업계 동향:
새로운 출시:
- 2024년 10월, 생명과학 분석 기술 분야 선두주자인 SCIEX와 차세대 딥러닝 프로테오믹스 및 AI 기반 생명공학 솔루션 제공업체인 Bioinformatics Solutions Inc.(BSI)는 PEAKS 12.5 공동 개발을 통해 협력을 강화했습니다. 이 새로운 소프트웨어는 ZenoTOF 7600+ 시스템과 완벽하게 호환되며, 프로테오믹스 애플리케이션을 위한 ZT Scan DIA에 대한 독점적인 상용 지원을 제공합니다.
- 2024년 2월, Metabolon, Inc.는 생명과학 연구 분야의 대사체학 분야를 발전시키는 최신 혁신 기술인 통합 생물정보학 플랫폼 출시를 발표했습니다. 이 플랫폼의 고유한 Biomarker Lenses™ 기능은 고급 데이터 탐색을 지원하여 연구자들이 특정 경로와 관심 질병에 집중할 수 있도록 합니다. PCA, PLS-DA, 클러스터링, 볼케이노 플롯과 같은 통계 기법은 데이터 해석 및 중요 바이오마커 식별을 더욱 용이하게 합니다.
- 2024년 2월, QIAGEN은 제약 및 바이오테크 분야의 신약 개발을 촉진하기 위해 설계된 새로운 생성형 AI 기반 지식 베이스인 QIAGEN Biomedical KB-AI의 출시를 발표했습니다. 이 새로운 오퍼링은 데이터 중심의 약물 발견을 연료로 제공하기위한 가장 포괄적 인 지식 그래프를 찾고있는 데이터 과학자 및 생물 정보 학자를 위해 설계되었습니다.
- 2023 년 7 월, 후성 유전 적 바이오 마커 기술을 상용화하는 분야의 선수 인 Foxo Technologies Inc.는 오늘날 생물학, 생명 공학 및 의료 분야의 획기적인 분야를 가속화하기 위해 최첨단 생물 정보학 서비스를 시작했다고 발표했습니다.
- 2023 년 3 월, Bruker Corporation은 Rapid Novor Inc.와 협력하여 면역 펩티드 분석의 정확성과 속도를 크게 향상시키는 최첨단 DE Novo 시퀀싱 알고리즘을 개발했습니다. 170 만 개가 넘는 Pasef 데이터 포인트에 대해 훈련 된이 새로운 알고리즘은 질량 분석 데이터로부터 직접 펩티드의 실시간 시퀀싱을 가능하게합니다. 새로운 파이저 노버 알고리즘과 결합 된 TIMSTOF SCP 시스템의 타의 추종을 불허하는 민감도는 특히 작은 종양 생검 샘플에 대해 면역 펩티 두 믹스에 대한 상당한 성능 향상을 제공합니다.
- 2023 년 1 월 Qiagen의 생물 정보학 사업 인 Qiagen Digital Insights는 강화 된 Qiagen CLC Genomics Workbench Premium을 발표했습니다. 이 향상된 플랫폼은 전체 게놈 시퀀싱 (WGS), 전체 엑솜 시퀀싱 (WES) 및 대규모 패널 시퀀싱 데이터와 같은 광범위한 게놈 데이터의 평가 및 해석을 간소화하도록 설계되었습니다.
- 2022 년 3 월, Arup Laboratories는 새로운 세계적 수준의 생물 정보학 파이프 라인 및 분석 플랫폼 인 Rio의 출시를 발표했습니다. Rio는 ARUP의 기존 클라우드 컴퓨팅 기능을 증폭시켜 데이터를보다 효율적으로 이동하고 환자의 분석을 위해 대상 테스트 결과를 속도를 높이기 위해 데이터를보다 효율적이고 정확하게 움직입니다. .
파트너십 :
- 2022 년 11 월, Arima Genomics는 BasePair와 제휴하여 과학자들이 3D 게놈 생물 정보학 파이프 라인을보다 쉽게 접근 할 수있게했습니다. 이 협업은 사용자 친화적 인 인터페이스를 제공하고, 계산 요구 사항을 줄이며, 해석하기 쉬운 보고서를 생성하여 데이터 분석을 단순화합니다. 이 파트너십은 3D 게놈 데이터에서 구조적 변형을 식별하는 프로세스를 간소화하여 연구원들이 더 깊은 INS를 얻을 수 있도록 강화하는 것을 목표로합니다.
