MARCHé MONDIAL DE L'IA DANS LES éTUDES D'OMIQUE SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2023 - 2030)

La taille du marché de l'IA mondiale dans les études omiques devrait atteindre d ' ici à 2030, contre 639,8 Mn en 2023, avec un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 32,2% pendant la période de prévision.

L'intelligence artificielle (IA) est mise à profit dans divers domaines de la science pour révolutionner la recherche et la découverte. Dans génomique et la recherche moléculaire, l'IA joue un rôle central en aidant les chercheurs à analyser des ensembles de données omiques vastes et complexes. Il existe divers produits basés sur l'IA qui sont utilisés pour l'analyse des données omiques.

L'un des produits les plus couramment utilisés est les outils d'analyse de l'expression génique qui utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour identifier les modèles dans les données transcriptomiques et déduire des données biologiques. Ces outils permettent aux chercheurs d'effectuer une analyse fonctionnelle, la détection de biomarqueurs et la modélisation de réseaux génétiques beaucoup plus efficacement que les méthodes statistiques traditionnelles. D'autres produits utiles comprennent des outils de séquençage génomique et protéomique qui utilisent l'apprentissage profond pour l'appel de base, l'appel de variante et l'identification des peptides à partir des ensembles de données Omics. Cela a considérablement augmenté le débit de séquençage et la précision des données.

Alors que les outils d'IA omics ont des avantages évidents comme la vitesse, l'automatisation, et la capacité de découvrir des modèles subtils, il ya encore quelques défis. Les modèles utilisés par ces outils fonctionnent comme des 'boîtes noires' et ne fournissent aucune explication de leurs résultats. Cela peut réduire la fiabilité et la reproductibilité des résultats. En outre, la performance des modèles d'IA dépend de la quantité et de la qualité des données de formation, limitant ainsi leur utilisation pour les maladies rares. La normalisation des ensembles de données et des modèles entre les plateformes est un autre problème.

Global AI in Omics Studies Marché- Perspectives régionales

• Amérique du Nord On s'attend à ce que le marché de l'IA soit le plus important dans les études sur l'omique au cours de la période de prévision, représentant plus de 40 % de la part de marché en 2023. La région abrite les principales entreprises d'IA et de soins de santé qui sont à l'avant-garde du développement et de l'application des technologies d'IA pour les études omiques. Des pays comme les États-Unis disposent d'une infrastructure de recherche en santé hautement avancée ainsi que d'un financement gouvernemental solide pour la recherche biomédicale. Plusieurs grandes universités et établissements de recherche américains explorent activement le potentiel des méthodes d'IA et d'apprentissage automatique pour analyser la génomique, la protéomique et d'autres types de données omiques. Ces initiatives conduisent à l'adoption de solutions d'IA dans toutes les applications cliniques et de recherche de la région.

De plus, l'Amérique du Nord possède un vaste bassin d'experts en sciences de l'intelligence artificielle et des données qui travaillent sur des projets de collaboration entre les universités et l'industrie. La région dispose également d'un environnement de marché réceptif et de règlements favorables pour soutenir la commercialisation d'outils de diagnostic et de recherche basés sur l'IA. Les principales entreprises pharmaceutiques et des sciences de la vie qui investissent de façon importante dans la recherche et le développement utilisent l'IA pour accélérer la découverte de médicaments à partir de données omiques. Ces facteurs ont fait de l'Amérique du Nord l'adoptatrice précoce dominante de solutions et de services alimentés par l'IA pour les études omiques.

• Asie-Pacifique Le marché de l'IA devrait être le deuxième marché en importance pour les études de marché, représentant plus de 25 % de la part de marché en 2023. Des pays comme la Chine, l'Inde, le Japon et la Corée du Sud investissent rapidement dans la technologie de la santé et encouragent des initiatives visant la précision et la médecine personnalisée. Étant donné que la population de la classe moyenne est de plus en plus nombreuse à la recherche d'options de soins de santé de pointe, la région de l'Asie-Pacifique offre d'importantes possibilités. Les gouvernements mettent également en place des politiques de soutien et du financement pour la recherche concertée faisant intervenir l'IA et d'autres technologies de pointe. Cela attire les principaux acteurs internationaux à établir des centres de R-D et des partenariats dans la région. En outre, les pays de l'Asie-Pacifique disposent d'un vaste bassin de talents en matière d'IA et d'experts en informatique, ce qui contribue à remédier aux pénuries de compétences et à réduire les coûts pour les entreprises. Ces conditions favorables renforcent la position de l'Asie-Pacifique en tant que marché régional en croissance la plus rapide pour l'IA dans les études sur l'omique.
• Europe Le marché de l'IA devrait connaître la croissance la plus rapide sur le marché des études de marché, avec une part de 19 % au cours de la période de prévision. La croissance du marché en Europe est due à la croissance de la recherche et du développement génomique dans la région.

Graphique 1. Part de marché de l'IA mondiale dans les études sur l'omique (%), par région, 2023

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Vue des analystes : Le marché de l'IA dans les études omiques est en croissance constante et devrait connaître une croissance importante au cours de la période de prévision. Le principal moteur de l'adoption de l'IA dans les études omiques est sa capacité à analyser des ensembles de données omiques vastes et complexes. Les outils d'IA aident les chercheurs à identifier les modèles, les biomarqueurs prédictifs et à obtenir de nouvelles perspectives biologiques à partir de données omiques plus efficacement. L'Amérique du Nord a dominé le marché en 2021 en raison d'importants investissements de la part des entreprises pharmaceutiques et de la présence d'acteurs d'IA de premier plan dans la région. L'Asie-Pacifique devrait connaître la croissance la plus rapide au cours de la période de prévision en raison de l'augmentation des investissements de R-D de la Chine et de l'Inde dans les technologies de l'omique et de l'intelligence artificielle.

Toutefois, le manque de main-d'œuvre qualifiée pour développer et déployer des solutions d'IA demeure une contrainte majeure pour une adoption plus large. L'intégration des données et l'extraction de données significatives des ensembles de données multiomiques posent également des défis. Néanmoins, le partenariat croissant entre les entreprises d'IA et d'omics offre des possibilités de développement de plateformes analytiques avancées. De nouvelles startups offrent également des solutions d'IA basées sur le cloud aux chercheurs, qui élargissent le marché adressable. Les perspectives d'avenir restent positives, avec une acceptation croissante de l'IA comme outil indispensable pour accélérer la recherche sur l'omique.

L'IA mondiale dans les études d'omiques

• Croissance des données génétiques et génomiques et accroissement des investissements: La croissance rapide des données génétiques et génomiques disponibles dans le cadre de projets de séquençage à grande échelle alimente l'adoption accrue de l'intelligence artificielle dans les études omiques. En raison de la chute des coûts de séquençage de l'ADN au cours de la dernière décennie, la capacité d'analyser les éléments constitutifs de la vie s'est accélérée de façon exponentielle. Plusieurs gouvernements et organismes à but non lucratif du monde entier ont lancé des initiatives ambitieuses pour recueillir des données génomiques auprès de millions de bénévoles afin de faire progresser la recherche biomédicale. Par exemple, le Royaume-Uni. Biobank, une vaste étude de biobanque à long terme au Royaume-Uni, possède des données génétiques provenant de plus de 500 000 individus, qui sont librement accessibles aux chercheurs agréés dans le monde entier.

Comme les petaoctets d'information génétique se déversent dans ces efforts publics, il est urgent d'analyser ce déluge de données complexes. Cela conduit à des investissements importants dans l'IA et l'apprentissage automatique pour tirer des enseignements significatifs des ensembles de données omics. Les entreprises pharmaceutiques et les centres de recherche universitaires utilisent de plus en plus des modèles d'apprentissage profond pour accélérer la découverte de médicaments en comprenant mieux les corrélations génotype-phénotype. Les startups se concentrent également sur l'élaboration d'outils d'IA adaptés aux applications de médecine de précision et de prédiction des maladies à l'aide de données génomiques.

• Médecine personnalisée et diagnostic de précision: La médecine personnalisée et le diagnostic de précision conduisent de façon significative à l'adoption de l'intelligence artificielle dans les études omiques. Avec l'avancement de technologies comme la génomique, l'épigénomique et la protéomique, une quantité énorme de données omiques multidimensionnelles est produite par des patients individuels. L'analyse manuelle de ces données omiques complexes pour comprendre l'état de maladie de chaque patient et trouver des plans de traitement personnalisés est une tâche presque impossible. C'est là que l'intelligence artificielle joue un rôle central en aidant les chercheurs à tirer parti d'importants ensembles de données sur les soins de santé et d'informations cliniques pour élaborer des modèles prédictifs pour un diagnostic précis et des thérapies personnalisées.

Les techniques d'IA comme l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond sont largement utilisées pour des applications telles que le séquençage des gènes, la pharmacogénomique, le développement de biomarqueurs et les systèmes d'aide à la décision clinique. Par exemple, les algorithmes d'IA analysent les variations génomiques, les transcriptions d'ARN et les expressions protéiques dans l'échantillon biologique d'un patient afin de prédire la prédisposition à la maladie, de diagnostiquer les conditions, de suivre la progression de la maladie et d'identifier les cibles médicamenteuses ou les thérapies qui pourraient le mieux fonctionner pour cet individu. Certains systèmes d'IA peuvent même surveiller les réactions au traitement et signaler les événements indésirables en temps quasi réel en intégrant les profils omiques aux dossiers de santé électroniques. Cela permet aux fournisseurs de soins de santé de fournir des soins de précision plus efficaces, adaptés aux caractéristiques biologiques uniques de chaque patient.

• Progrès technologiques dans l'IA et l'automatisation: Les progrès de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique révolutionnent la génomique et permettent une analyse plus approfondie des ensembles de données omiques complexes et de grande taille. En exploitant de vastes quantités de données génomiques et moléculaires, les technologies d'IA peuvent découvrir des modèles et des idées qui seraient presque impossibles à découvrir par elles-mêmes. Par exemple, les algorithmes développés par les Instituts nationaux de la santé peuvent maintenant analyser le génome complet d'une personne en moins d'une seconde, identifiant des mutations potentiellement responsables de maladies plus de 200 fois plus rapidement que les méthodes traditionnelles. Alors que les ensembles de données dans des domaines comme la protéomique et la transcriptomique continuent de croître de façon exponentielle en raison des progrès réalisés dans le séquençage à haut débit et les outils de collecte de données, l'IA deviendra de plus en plus essentielle pour aider les chercheurs à comprendre ce flot de données.

L'application de l'IA aide également à automatiser de nombreux workflows et tâches génomiques de routine. Des modèles d'apprentissage approfondi ont été mis au point pour interpréter automatiquement les appels de variantes génomiques avec 99 % de précision, ce qui a permis aux chercheurs d'économiser énormément de temps auparavant consacré à la validation et à l'évaluation manuelles. D'autres outils d'IA peuvent maintenant automatiser des processus complexes comme la conception d'édition de génomes CRISPR en quelques heures par rapport à des mois pour des experts humains. Comme les études génomiques génèrent des petaoctets de nouvelles données chaque année, des systèmes automatisés alimentés par l'IA seront nécessaires pour aider à analyser ce déluge d'information de manière opportune et rentable. Cette augmentation de l'automatisation induite par l'IA réduit la charge de travail des chercheurs, les libérant ainsi de se concentrer sur des questions scientifiques plus innovantes.

L'IA mondiale dans les études d'omiques Marché- Opportunités

• Portée de l'IA dans la découverte de médicaments et la mise au point de vaccins: L'IA a une énorme marge de manœuvre pour accélérer la découverte de médicaments et les processus de développement de vaccins sur le marché de l'IA dans le domaine des études sur l'omique. Avec l'IA et les algorithmes d'apprentissage automatique, les chercheurs peuvent maintenant analyser d'énormes quantités de données omiques comme la génomique, la protéomique et la métabolomique à une échelle et une vitesse sans précédent. Cette analyse de données massives aide à identifier les sous-types de maladies et à découvrir de nouvelles cibles médicamenteuses et des biomarqueurs. Il aide également le recrutement et la surveillance des essais cliniques.

Par exemple, l'IA sert à filtrer des millions de composés chimiques pour prédire ceux qui sont le plus susceptibles de cibler efficacement les protéines associées à une maladie. Cela permet d'économiser du temps précieux par rapport aux méthodes traditionnelles d'essai et d'erreur. Les entreprises pharmaceutiques tirent également parti de l'IA pour améliorer les stratégies de réépuration des médicaments existants pour de nouvelles thérapies. En révélant des similitudes entre les maladies ou les affections au niveau moléculaire, l'IA peut découvrir des façons inattendues de déployer des traitements approuvés pour d'autres maladies.

Comme l'a montré la pandémie de COVID-19, la mise au point de vaccins sûrs et efficaces prend généralement des années grâce à la recherche conventionnelle. Cependant, les algorithmes d'IA peuvent maintenant analyser les génomes coronavirus séquencés à partir de différents emplacements géographiques et prédire comment il peut muter au fil du temps. Cela aide les concepteurs de vaccins à rester en avance sur les nouvelles variantes. Plusieurs outils d'IA accélèrent également les processus de sélection et de sélection des candidats aux vaccins. Par exemple, plus de 50 candidats potentiels au vaccin SRAS-CoV-2 ont été testés et deux ont été sélectionnés pour des essais cliniques deux mois seulement après la divulgation de la séquence génomique du virus, selon l'Organisation mondiale de la santé (OMS).

• Augmentation des dépenses de santé: L'un des facteurs importants qui influencent le taux de croissance du marché mondial de l'IA dans le domaine des études sur l'omique est l'augmentation des dépenses de santé, qui contribue à améliorer ses infrastructures. Par exemple, selon l'International Health Care System of the U.S., en juin 2020, les organisations gouvernementales américaines visent à améliorer l'infrastructure de soins de santé en augmentant le financement, en établissant des lois et des stratégies nationales, et en cofondant et en établissant des exigences et des règlements de base pour le programme Medicaid. De même, en novembre 2022, l'Institut canadien d'information sur la santé a signalé que le total des dépenses de santé au Canada s'élevait à 331 milliards de dollars américains en 2022, soit 8 563 dollars américains par Canadien, tandis que les dépenses de santé représentaient 12,2 % du produit intérieur brut (PIB) du Canada en 2022, après avoir atteint un sommet de 13,8 % en 2020.
• Croissance des marchés émergents: Les marchés émergents des pays en développement présentent un énorme potentiel de croissance sur le marché de l'IA dans les études de marché. Ces pays connaissent un développement économique rapide et sont témoins d'investissements accrus dans la recherche en santé et en sciences de la vie. Avec l'augmentation des revenus, les habitants de ces régions ont désormais un meilleur accès aux technologies de diagnostic sophistiquées et sont plus ouverts aux nouvelles applications de l'IA en médecine.

Plusieurs facteurs rendent les conditions de marché émergentes propices à l'adoption généralisée d'outils d'IA dans la recherche sur l'omique. Premièrement, dans les pays émergents, la population est souvent plus jeune et a une plus grande prévalence de la maladie. Cela souligne la nécessité d'un diagnostic de précision et d'un traitement thérapeutique. Deuxièmement, les gouvernements investissent massivement dans la construction d'infrastructures de biotechnologie pour promouvoir les priorités nationales en matière de bioprospection et découverte de médicaments. Par exemple, la mission nationale de biopharma de l'Inde vise à favoriser la collaboration en R-D entre les universités et l'industrie. Troisièmement, la réduction des coûts du séquençage génomique et du stockage des données rend possible l'analyse multiomique axée sur l'IA, même pour les programmes de santé publique et les hôpitaux à faibles ressources dans les régions éloignées.

L'IA mondiale dans les études d'omique Tendances

• Adoption de solutions et services basés sur le cloud: L'adoption de solutions et de services basés sur le cloud a rapidement augmenté au cours des dernières années. De plus en plus d'entreprises migrent leur infrastructure et leurs applications vers le cloud car elles offrent une flexibilité, une évolutivité et des coûts réduits par rapport à la maintenance de serveurs sur site. Le cloud permet aux entreprises d'éviter d'importants investissements initiaux dans le matériel et les centres de données tout en ne payant que les ressources qu'elles utilisent. Ce modèle pay-as-You-go s'est révélé très attrayant, en particulier pour les startups et les petites entreprises à court de liquidités Selon les données du Royaume-Uni. Ministère du numérique, de la culture, des médias et du sport, plus de 90 % des entreprises britanniques utilisent maintenant une forme quelconque d'informatique en nuage, comparativement à environ 75 % en 2020.

Alors que les entreprises adoptent les outils basés sur le cloud et le travail à distance grâce à des technologies comme les solutions de rencontre virtuelle hébergées par le cloud, la demande pour une infrastructure cloud fiable et sécurisée s'est également considérablement accrue. Pour répondre à cette demande, les principaux fournisseurs de services cloud comme Amazon Web Services, Microsoft Azure et Google Cloud ont considérablement élargi leur présence dans les centres de données à l'échelle mondiale. Par exemple, Amazon Web Services La société Cloud Computing, a annoncé son intention à la fin de 2021 d'investir 5 milliards de dollars américains dans la construction de 15 nouvelles régions de centres de données dans le monde d'ici 2026. Cette expansion rapide des datacenters permet aux fournisseurs de cloud de réduire la latence et de mieux soutenir les clients à travers le monde, attirant encore plus d'entreprises sur leurs plateformes.

L'adoption croissante de solutions basées sur le cloud par les entreprises crée une énorme opportunité de marché pour les fournisseurs de logiciels indépendants et les start-ups de technologie cloud. D'autres entreprises développent des applications et des workflows cloud-native faciles à déployer, gérer et mettre à jour dans le cloud. Cela a entraîné des investissements et des innovations importants dans des domaines tels que l'informatique sans serveur, les conteneurs, le stockage en nuage, les outils de collaboration, la cybersécurité, l'IA/ML, etc. La pandémie a accéléré cette évolution vers une transformation numérique compatible avec le cloud dans toutes les industries.

• Intégration de l'IA avec IoT et blockchain: La convergence des technologies émergentes comme l'IA et la blockchain stimule l'adoption de solutions et de services basés sur le cloud dans l'ensemble des industries. Plus les actifs physiques sont connectés à Internet et génèrent de grandes quantités de données, plus la puissance informatique et le stockage des données sont nécessaires. L'infrastructure Cloud permet aux organisations de tirer parti en temps réel des données IoT grâce à l'IA et aux outils d'analyse hébergés sur le cloud. Par exemple, la maintenance prédictive d'équipements industriels utilisant des données de capteurs IoT et des modèles d'IA dans le cloud aide les entreprises manufacturières à améliorer le temps d'arrêt et à réduire considérablement les coûts d'arrêt.

L'intégration de l'IA et de l'IoT ouvre également de nouvelles opportunités par l'hyper-automatisation. Les données en temps réel des appareils connectés peuvent alimenter la prise de décision automatisée et les flux de travail. La capacité de Blockchain à partager des données en toute sécurité dans les silos organisationnels améliore encore le potentiel des collaborations IA et IoT. Lorsque les appareils, les systèmes et les partenaires commerciaux peuvent effectuer, interagir et valider des transactions de manière automatisée de façon fiable, ils stimulent l'efficacité. Par exemple, les contrats intelligents avec blockchain et AI simplifient les processus de chaîne d'approvisionnement pour les constructeurs automobiles comme Ford en suivant numériquement les pièces des fournisseurs. Cela réduit la paperasse et améliore la visibilité des stocks.

Marché de l'IA mondiale dans les études d'omique - Restrictions

• Manque de main-d'œuvre qualifiée: La pénurie de main-d'oeuvre qualifiée freine considérablement la croissance de l'adoption de solutions et de services en nuage dans divers secteurs. De plus en plus d'entreprises reconnaissant les avantages stratégiques et opérationnels de l'informatique en nuage, la demande de compétences et de capacités en nuage augmente de façon exponentielle. Cependant, l'offre de professionnels du cloud formés et expérimentés se heurte à cette forte demande.

Plusieurs facteurs contribuent à l'écart croissant de compétences dans les technologies du cloud. Les programmes traditionnels de formation en TI sont encore en train de rattraper le rythme de l'innovation dans le domaine du cloud. Les modèles Cloud nécessitent de nouvelles compétences en matière de systèmes distribués, de réseaux, d'architecture sans serveur, de conteneurisation, d'apprentissage automatique, etc. La requalification de la main-d'oeuvre existante avec ces nouvelles technologies est également un défi. De nombreux établissements d'enseignement n'ont pas encore conçu de cours qui permettent aux étudiants d'acquérir les compétences en nuage pertinentes. Cela entrave la filière des talents pour les emplois en nuage.

Dans le même temps, les joueurs du cloud eux-mêmes à croissance rapide éprouvent des difficultés à recruter du personnel suffisamment formé. Selon un rapport publié en 2022 par le Forum économique mondial, plus de la moitié des chefs d'entreprise interrogés ont déclaré être confrontés à d'importantes pénuries de talents dans des domaines comme la science des données, l'informatique en nuage et la cybersécurité. Cette pénurie de compétences constitue une contrainte pour les entreprises de tirer pleinement parti des capacités du cloud et d'étendre leur transformation numérique. Il réduit leur agilité et leur rapidité d'innovation. En fin de compte, elle a un effet d'atténuation sur le rythme auquel les organisations sont disposées à adopter des modèles cloud et à migrer leur infrastructure informatique et leur charge de travail vers le cloud.

• Coûts d'installation élevés et manque d'infrastructures: L'adoption de solutions basées sur le cloud nécessite des investissements importants dans la modernisation des infrastructures et des réseaux existants pour soutenir les technologies du cloud. Pour de nombreuses organisations, en particulier les petites et moyennes entreprises, les dépenses d'investissement initiales nécessaires à la mise en œuvre de la migration des nuages ou à la construction d'une nouvelle infrastructure compatible avec les nuages peuvent être prohibitivement élevées. La mise en place de capacités cloud telles que les serveurs virtuels, le stockage, l'équipement de réseau et les fonctions de sécurité entraîne des dépenses non-triviales. Cette barrière élevée à l'entrée empêche de nombreux clients potentiels de passer au cloud en premier lieu. Compte tenu de leurs budgets limités, ces organisations sont découragées par les coûts élevés d'installation et de migration associés à l'adoption du cloud.

En outre, dans les pays en développement et les régions reculées, le manque d ' accès à l ' Internet haut débit continue de poser des problèmes. Une connectivité réseau fiable et rapide est essentielle pour permettre aux entreprises et aux particuliers de tirer pleinement parti des avantages des services cloud. Toutefois, une pénétration insuffisante du haut débit dans certaines régions d'Afrique et d'Asie constitue un obstacle. Par exemple, selon les dernières données de l'Union internationale des télécommunications, environ 31 % des ménages indiens n'ont toujours pas accès à Internet en 2021. L'incapacité d'assurer un transfert de données sans heurts crée des difficultés pour les organisations de ces régions à transférer pleinement leur charge de travail et leurs processus dans le cloud. Les déficits d'infrastructure ont une incidence négative sur l'expérience des utilisateurs et sapent la confiance dans les solutions cloud.

Graphique 2. Part de marché de l'IA mondiale dans les études d'omique (%), en offrant, 2023

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L'IA mondiale dans les études d'omique Marché- Développements récents

Lancement de produits et de technologies

• Le 20 septembre 2023, DNAstack, une société de logiciels, a lancé Omics AI, une nouvelle suite logicielle révolutionnaire pour l'omique et la recherche en santé. L'IA Omics rend les découvertes scientifiques plus rapides et plus puissantes en permettant d'avoir des informations sur les réseaux de données fédérés conformément aux normes ouvertes fournies par l'Alliance mondiale pour la génomique et la santé (GA4GH). Le système est utilisé par des sociétés pharmaceutiques de premier plan, des hôpitaux, des universités, des groupes de défense des patients, des bailleurs de fonds, des établissements de séquençage, des organismes gouvernementaux et des consortiums pour développer des réseaux de collaboration dans divers domaines de recherche.
• Le 14 avril 2023, Bimodal, une entreprise de biotechnologie, a lancé sa nouvelle solution multiomique de duo, qui révèle le pouvoir combinatoire de l'information génétique et épigénétique d'un seul échantillon de faible volume. La solution multiomique du duo est la première technologie de séquençage à résolution unique qui permet la lecture simultanée progressive de l'information génétique et épigénétique dans un seul échantillon avec un seul flux de travail en utilisant n'importe quel séquenceur.
• En novembre 2022, Amazon Web Services, Inc., une société de cloud computing, a lancé Amazon Omics pour la médecine de précision. Amazon omics est une plateforme basée sur le cloud qui fournit la sécurité, l'échelle et la puissance de traitement nécessaire pour le stockage et l'analyse de données génomiques, éliminant le besoin d'infrastructures et de workflows spécialisés.

Acquisition et collaboration

• Le 6 novembre 2023, OWKIN, une société de biotechnologie et 10x Genomics, Inc., une société de biotechnologie, ont annoncé qu'ils avaient conclu une entente pour ajouter 10x Genomics spatial omics et technologies monocellulaires pour travailler dans l'analyse tumorale pour la découverte thérapeutique.
• Le 4 septembre 2023, Les Ltd, une société de biotechnologie, a convenu d'une collaboration de recherche axée sur l'IA avec Janssen Global Services, LLC, société pharmaceutique, La collaboration avec Janssen Global Services, LLC, évalue de nouvelles cibles biologiques pour le traitement des cancers hématologiques.

Meilleures entreprises de l'IA mondiale dans le marché des études d'omique

• Thermo Fisher Scientifique
• Technologies Agilentes
• Illumina
• BGI Génomique
• Dassault Systèmes
• Qiagen
• Société des eaux
• GE Santé
• Amazon Web Services, Inc
• Bruker
• Danaher

Définition: L'intelligence artificielle (IA) est une approche puissante pour résoudre des problèmes complexes dans le traitement, l'analyse et l'interprétation des données omiques, ainsi que l'intégration des données multi-omiques et cliniques. Ces dernières années, l'IA a permis des percées remarquables dans divers domaines biomédicaux, comme l'interprétation des variantes génomiques, la prédiction de la structure protéique, le diagnostic de la maladie et la découverte de médicaments.