オミクス研究における世界のAI 市場 規模とシェアの分析 - 成長傾向と予測 (2023 - 2030)

オムニックス研究市場規模のグローバルAIは、 US$ 4,515.4 Mn から 2030, US$ 639.8 2023年のMn、32.2%の化合物年間成長率(CAGR)を展示 予報期間中。

人工知能(AI)は、さまざまな科学分野に渡り、研究と発見を革命化しています。 インスタグラム ゲノム 分子研究では、大規模で複雑なオミクスデータセットの分析で研究者を支援することで、AIはピボタル役割を果たしています。 omicsデータ解析に用いられる様々なAI製品があります。

最も一般的に使用される製品の一つは、機械学習アルゴリズムを使用して、トランスクリプトデータのパターンを識別し、生物学的洞察を誘発する遺伝子発現解析ツールです。 これらのツールは、研究者が従来の統計手法と比較して、より効率的にモデリングする機能分析、バイオマーカーの検出、および遺伝子ネットワークを実行することができます。 その他の有用な製品には、ベースコール、バリアントコール、およびオミクスデータセットからのペプチド識別のためのディープラーニングを採用するゲノムとプロテオミックシーケンシングツールが含まれます。 これにより、スループットとデータの精度が大幅に向上しました。

AIオミクスツールはスピード、自動化、微妙なパターンを発見する能力などの明確な利点を持っていますが、まだいくつかの課題があります。 これらのツールによって使用されるモデルは「ブラックボックス」として機能し、その結果の説明を提供していません。 これは、発見の信頼性と再現性を減らすことができます。 また、AIモデルの性能は、希少疾患の用途を制限するトレーニングデータの量と品質によって異なります。 プラットフォーム間でのデータセットとモデルの標準化は、別の問題です。

Omics Studies市場におけるグローバルAI - 地域的洞察

• 北アメリカ 2023年の市場シェアの40%以上を占める予測期間中、AIにとって最大の市場であることが期待されます。 地域は、オミクス研究のためのAI技術の開発と応用の最前線にあるAIやヘルスケア企業をリードしています。 米国のような国々は、バイオ医薬品研究のための強力な政府の資金とともに高度に先進的な医療研究インフラを持っています。 米国の複数の主要な大学や研究機関は、ゲノム、プロテオミクス、その他の種類のオミクスデータを分析するためのAIと機械学習方法の可能性を積極的に探しています。 これらの取り組みは、地域における臨床および研究用途におけるAIソリューションの採用を推進しています。

また、北米では、AIとデータサイエンスの専門家が数多く在籍し、大学と産業のコラボレーションプロジェクトに取り組んでいます。 また、AIベースの診断および研究ツールの商用化をサポートする受容性の市場環境と好ましい規制もあります。 医薬品・ライフサイエンスの大手企業と大幅な研究開発投資をAIで活用し、オミクスデータから創薬を加速します。 これらの要因は、北米で、オミクス研究のためのAI搭載ソリューションとサービスの優位性を早期に採用しています。

• アジアパシフィック 市場は、2023年の市場シェアの25%以上を占める、オミクス研究市場でAIの第2位市場であることが期待されます。 中国・インド・日本・韓国などの国々は、医療技術に急速に投資し、精密・個別化医療を目指した取り組みを推進しています。 先進医療オプションを求める中級人口の増加に伴い、アジア太平洋地域は大きな機会を提示しています。 政府は、AIやその他最先端の技術に関する共同研究のための支援方針や資金調達についても紹介しています。 R&Dセンターと地域におけるパートナーシップを確立するために、主要な国際選手を集めています。 また、アジア・パシフィックの国々は、AIと計算の専門家の大きな才能プールを備えており、スキルの不足を解決し、企業にとってコストを削減することができます。 これらの好ましい条件は、オミクス研究におけるAIの急成長地域市場としてアジアパシフィックの地位を強化しています。
• ヨーロッパ 市場は、予測期間中に19%のシェアで、オミクス研究市場でAIのための最速成長市場であることが期待されます。 ヨーロッパでの市場の成長は、地域におけるゲノム研究と開発の増加によるものです。

プロフィール 1. Omics Studiesの市場シェア(%)の全体的なAI、地域によって、2023

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アナリストビュー: オミクス研究市場におけるAIは着実に成長し、予測期間にわたって重要な成長を目撃する見込みです。 オムニックス研究におけるAI導入の主なドライバーは、大規模で複雑なオミクスデータセットを分析する能力です。 AIツールは、研究者がパターンを特定し、予測バイオマーカーを識別し、オミクスデータから新しい生物学的インサイトを効率的に獲得するのに役立ちます。 北米は、製薬会社による大投資や、地域における主要なAIプレーヤーの存在により、2021年に市場を支配しました。 アジアパシフィックは、中国とインドのオミクスとAI技術の研究開発投資を増加させるための予測期間中、最速成長市場であるように計画されています。

しかしながら、AIソリューションの開発・展開する熟練した労働力の欠如は、より広い採用のための主要な拘束力を残しています。 データ統合とマルチオミクスのデータセットからの有意義な洞察抽出も課題をポーズ. それにもかかわらず、AIとオミクス企業の間で成長するパートナーシップは、高度な分析プラットフォームの開発のための機会を提示します。 クラウドベースのAIソリューションを研究者に提供し、アドレス指定可能な市場を拡大しています。 未来の展望は、AIの受け入れを加速するオミクス研究のための不可欠なツールとして増加させることで、前向きに残っています。

Omics Studies市場におけるグローバルAI-ドライバー

• 遺伝子・ゲノムデータを成長させ、投資を増加させる: : : 大規模なシーケンシングプロジェクトを通じて利用可能な遺伝的およびゲノムデータの急速な成長は、オミクス研究における人工知能の採用の増加に燃料を供給しています。 過去10年以上のDNAシーケンシングコストを落とすため、生命のビルディングブロックを分析する能力は指数関数的に加速しました。 複数の政府と非営利団体が、何百万ものボランティアからゲノムデータを収集し、生物医学的研究を推進する野心的な取り組みを開始しました。 例えば、U.K. 英国で長期にわたるバイオバンクの研究であるバイオバンクは、50万人を超える個人から遺伝子データを持ち、グローバルに承認された研究者に自由に利用できる。

遺伝子情報のペタバイトは、これらの公共の努力から注がれているため、複雑なデータを分析する緊急の必要性があります。 これは、AIと機械学習における重要な投資を、オミクスデータセットから意味のある洞察を導き出すことです。 製薬企業や学術研究センターは、遺伝子型フェノ式相関を理解することで、医薬品の発見をスピードアップするために、より深い学習モデルを利用しています。 また、ゲノムデータを用いた精密薬や病害予測用途に合わせたAIツールの開発にも注力しています。

• パーソナル化医療と精密診断: パーソナライズされた薬と精密診断は、オミクス研究における人工知能の採用を著しく推進しています。 ゲノム、流行学、プロテオミクスなどの技術の進歩により、多次元のオミクスデータが個々の患者から生成されます。 各患者の病気の状態を理解し、カスタマイズされた治療計画を見つけるために手動でこの複雑なオミクスデータを分析することはほとんど不可能な作業です。 これは、研究者が大規模な医療データセットと臨床情報を活用して、正確な診断とパーソナライズされた治療のための予測モデルを開発するのを助けることで、人工知能が盗用している場所です。

機械学習やディープラーニングなどのAI技術は、遺伝子シーケンシング、薬理学、バイオマーカー開発、臨床意思決定支援システムなどの用途に幅広く使用されています。 たとえば、AIアルゴリズムは、病因の予測、診断条件、疾患進行状況の追跡、およびその個人のために最善を尽くす可能性のある潜在的な薬物ターゲットまたは治療を識別するための患者の生物学的サンプルにおけるゲノム変動、RNAトランスクリプトおよびタンパク質発現を分析しています。 一部のAIシステムは、オミクスプロファイルを電子健康記録と統合することにより、治療応答とフラグの副作用をリアルタイムで監視することができます。 これは、各患者のユニークな生物学的特性に合わせて、より効果的な精密ケアを提供することです。

• AIと自動化における技術開発: 人工知能と機械学習の進歩は、ゲノムを革命化し、大規模で複雑なオミクスデータセットのより広範な分析を可能にします。 膨大な数のゲノムと分子データを活用することで、AI技術は、研究者が自ら発見できないパターンやインサイトを明らかにすることができます。 たとえば、国立衛生研究所が開発したアルゴリズムは、従来の方法よりも200倍以上の病気原因変異を特定し、一秒で人の完全なゲノムを分析できるようになりました。 プロテオミクスやトランスクリプトなどの分野におけるデータセットは、高スループットシークエンシングやデータ収集ツールの進歩により飛躍的に成長し続けています。AIは、研究者がこのデータの洪水を感じさせるのを助けるためにますます重要になります。

AIのアプリケーションは、多くの定期的なゲノムワークフローとタスクの自動化にも役立ちます。 ディープラーニングモデルは、従来の検証と評価に過去に費やした研究者の膨大な時間を99%の精度でゲノムの多様なコールを自動的に解釈するために開発されました。 他のAIツールは、CRISPRゲノム編集設計のような複雑なプロセスを、人間の専門家のための時間と数か月間で自動化できるようになりました。 ゲノミクス研究では、毎年新しいデータを一元化し、AIを搭載した自動システムは、この情報を適時、費用対効果の高い方法で分析するのに役立ちます。 より革新的な科学的な質問に焦点を合わせるためにそれらを解放するAI主導のオートメーションのこの上昇は研究者のワークロードを減らします。

Omics Studies市場におけるグローバルAI-機会

• 創薬・ワクチン開発におけるAIのスコープ: AIは、オミクス研究市場におけるAIにおける薬物発見とワクチン開発プロセスの加速のための途方もないスコープを持っています。 AIと機械学習アルゴリズムにより、研究者は、ゲノム、プロテオミクス、メタボロミクスなどの膨大な量のオミクスデータを前例のないスケールと速度で分析できるようになりました。 このビッグデータ分析は、病気のサブタイプを特定し、新しい薬物ターゲットとバイオマーカーを発見するのに役立ちます。 また、臨床試験の採用や監視にも役立ちます。

たとえば、AIは、病気に関連するタンパク質を効果的にターゲットにすることが最も可能性が高いことを予測するために、何百万の化学化合物をシフトするために使用されます。 従来の試行方法やエラー方法と比較して貴重な時間を節約できます。 製薬企業は、AIを活用して、新しい治療薬を再利用するための戦略を改善しています。 分子レベルでの疾患や条件の類似性を明らかにすることにより、AIは、他の病気の承認された治療を展開する予期しない方法を発見することができます。

COVID-19のパンデミックが示すように、通常、従来の研究を通して数年かかる安全で効果的なワクチンを開発します。 しかし、AIアルゴリズムは、様々な地理的な場所からシーケンスされたコロナウイルスのゲノムを分析し、時間をかけて変異する可能性がある方法を予測できるようになりました。 ワクチンデザイナーが新しいバリアントを先取りするのを助けます。 いくつかのAIツールは、ワクチン候補スクリーニングおよび選択プロセスを明示しています。 例えば、50以上のSARS-CoV-2ワクチン候補がテストされ、2つはウイルスゲノムシークエンスが公開された後わずか2か月後に、世界保健機関(WHO)によると、臨床試験を選択しました。

• ライジング医療費: : : オミクス研究市場でのグローバルAIの成長率に影響を与える重要な要因の1つは、成長するヘルスケア支出であり、そのインフラを改善するのに役立ちます。 たとえば、米国国際保健医療システムによると、2020年6月、米国政府機関は、資金の増大、法制の設定、国家戦略の策定、およびメディカイドプログラムの基本的な要件と規制の共同設立および設定を行うことで、医療インフラの改善を目指しています。 同様に、2022年11月、カナダ保健研究所は、カナダの総医療費が2022年に331億米ドルであったと報告し、カナダ人あたり8,563ドルであったが、医療費は2022年、カナダの総産物(GDP)の12.2%を表したが、2020年は13.8%であった。
• 新興市場における成長: : : 開発途上国における新興市場は、オミクス研究市場でAIの成長に大きな可能性を秘めています。 これらの国は、急速な経済発展と健康とライフサイエンスの研究における増加した投資を目撃しています。 増加した収入で、これらの地域の人々は今、洗練された診断技術にアクセスし、より医療におけるAIの新しいアプリケーションに開かれています。

いくつかの要因は、オミクス研究におけるAIツールの広範な採用に対峙する新興市場条件を作ります。 第一に、新興国では、人口はしばしば下がり、病気の罹患率が大きい。 これは精密診断および治療薬の必要性を強調します。 第二に、政府は、バイオプロスペクトの周りの国の優先順位を促進するために、バイオテクノロジーのインフラを構築することに大きく投資しています 薬の発見お問い合わせ たとえば、インドのナショナルバイオ医薬品ミッションは、アカデミアと業界の間の研究開発のコラボレーションを促進することを目指しています。 第三に、ゲノムシーケンシングとデータストレージのコストを削減することで、遠隔地の低資源公衆衛生プログラムや病院でもAI主導のマルチオミクス分析が可能になりました。

Omics Studies市場におけるグローバルAI トレンド

• クラウドベースのソリューションおよびサービスの導入: : : 過去数年間にクラウドベースのソリューションとサービスの採用が急速に増加しました。 より多くの企業がインフラとアプリケーションをクラウドに移行し、オンプレミスサーバーの維持に比べ、柔軟性、スケーラビリティ、コスト削減を実現します。 クラウドは、企業が使用しているリソースのみを支払いながら、ハードウェアとデータセンターの大きな投資を回避することができます。 このペイ・アス・ユー・ゴー・モデルは、特に英国からのデータによると、キャッシュ・ストラップのスタートアップや小規模なビジネスにとって非常に魅力的であることを証明しました。 政府機関のデジタル、文化、メディア、スポーツ、英国企業の90%以上が2020年の約75%からクラウドコンピューティングのいくつかの形態を使用しています。

クラウド型バーチャルミーティングソリューションのような技術により、クラウドベースのツールとリモートワークが有効になっている企業として、信頼性が高く安全なクラウドインフラストラクチャの需要も大幅に増加しました。 Amazon Web Services や Microsoft Azure や Google Cloud などの主要なクラウドサービスプロバイダが、グローバルにデータセンターのプレゼンスを拡大しています。 たとえば、Amazon Web Services クラウドコンピューティング企業、2021年後半の計画を発表し、2026年までに世界15のデータセンター地域を建設する5億米ドルを投資しました。 クラウドプロバイダーは、世界中のレイテンシとより良いサポートを削減し、より多くの企業をプラットフォームに引き寄せます。

企業によるクラウドベースのソリューションの普及は、独立したソフトウェアベンダーやクラウド技術スタートアップのための巨大な市場機会を作成しています。 より多くの企業がクラウドで展開、管理、更新が容易であるクラウドネイティブアプリケーションやワークフローを開発しています。 サーバレスコンピューティング、コンテナ、クラウドストレージ、コラボレーションツール、サイバーセキュリティ、AI/MLなどの分野における強力な投資とイノベーションを推進しています。 パンデミックは、あらゆる業界におけるクラウド対応のデジタルトランスフォーメーションに向けて加速しました。

• IoTとブロックチェーンによるAIの統合: : : AIやブロックチェーンなどの新興技術の融合により、業界全体のクラウドベースのソリューションやサービスの採用が高まっています。 より多くの物理的な資産がインターネットに接続され、膨大な量のデータを生成するにつれて、コンピューティングパワーとデータストレージの需要が増えています。 クラウドインフラは、クラウド上でホストされているAIや分析ツールを通じて、IoTデータからリアルタイムのインサイトを活用することができます。 例えば、IoTセンサーデータやAIモデルを用いた産業機器の予測保守は、製造企業が稼働時間を改善し、ダウンタイムコストを大幅に削減するのに役立ちます。

また、AIとIoTの統合も、高機能化による新たな機会をオープンしています。 接続されたデバイスからリアルタイムのデータが自動意思決定とワークフローに電力を供給できます。 ブロックチェーンは、組織のサイロ間でデータを安全に共有できる能力で、AIとIoTのコラボレーションの可能性をさらに高めます。 デバイス、システム、および取引パートナーが、自動で取引を安全にやり取りし、検証できると、効率性が向上します。 例えば、ブロックチェーンとAIを搭載したスマートコントラクトは、サプライヤーから部品を追跡するフォードのような自動車メーカー向けのサプライチェーンプロセスを合理化しています。 これは、書類の軽減と在庫レベルへの可視性の改善です。

Omics Studies市場におけるグローバルAI - 拘束

• 熟練した労働力の不足: : : 熟練した労働力の不足は、さまざまな分野にわたってクラウドベースのソリューションとサービスの採用の拡大を大幅に抑制しています。 クラウドコンピューティングの戦略的かつ運用上のメリットを認識し、クラウドスキルと能力の要求は指数関数的に急増しています。 しかしながら、訓練された経験豊富なクラウド専門家の供給は、この高い需要に追いつくために苦労しています。

クラウド技術における成長するスキルギャップにいくつかの要因が貢献しています。 従来のIT研修プログラムは、クラウドドメインのイノベーションのペースで追い上げています。 クラウドモデルは、分散システム、ネットワーク、サーバレスアーキテクチャ、コンテナ化、機械学習などに関する新しいスキルを必要とします。 これらの新年齢技術で既存の労働力を回復させるのも課題です。 多くの教育機関はまだ関連するクラウドスキルで学生を装備できるコースを設計しています。 これは、クラウドジョブの才能パイプラインを妨げています。

同時に、急速に成長しているクラウドプレイヤーは、十分に訓練されたスタッフを募集する困難に直面しています。 世界経済フォーラムの2022報告書によると、ビジネスリーダーの半分以上は、データサイエンス、クラウドコンピューティング、サイバーセキュリティなどの分野における重要な人材不足に直面していると述べた。 このスキル不足は、企業がクラウド機能を最大限に活用し、デジタル変革をスケールアップする制約として機能します。 イノベーションの敏捷性とスピードを低下させます。 最終的には、組織がクラウドモデルを採用し、ITインフラストラクチャを移行し、クラウドにワークロードするというペースで減衰効果があります。

• 高いセットアップコストとインフラ不足: : : クラウドベースのソリューションの採用は、既存のインフラとネットワークをアップグレードし、クラウド技術をサポートする重要な投資が必要です。 多くの組織にとって、特に中小企業にとっては、クラウドの移行を実装したり、新しいクラウド対応のインフラを建設したりするのに必要な先行資本支出は禁止されています。 仮想サーバー、ストレージ、ネットワーク機器、およびセキュリティ機能などのクラウド機能の設定は、非トリアルな支出を伴います。 エントリーするこの高い障壁は、最初の場所でクラウドへの移行から多くの見込み客を防ぐことができます。 限られた予算を与えられた、そのような組織は、クラウドの採用に関連する高いセットアップと移行コストによって決定されます。

また、開発途上国や遠隔地では、高速なインターネットへのアクセスの欠如が課題を提起し続けています。 信頼性とスピーディなネットワーク接続は、企業や個人にとって不可欠であり、クラウドサービスの利点を最大限に活用します。 しかしながら、アフリカとアジアの部分にブロードバンドの浸透が進んでいます。 たとえば、国際通信連合の最新のデータによると、インドの世帯の約31%はまだ2021のインターネットアクセスが欠如しています。 これらの地域の組織にとって、シームレスなデータ転送が困難であることを確認し、作業負荷とプロセスをクラウド上に完全に移動できます。 インフラストラクチャは、ユーザーエクスペリエンスに悪影響を及ぼし、クラウドソリューションの自信を損なう。

プロフィール 2. Omics Studiesの市場シェア(%)の全体的なAI、提供によって、2023

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Omics Studies市場におけるグローバルAI - 最近の開発

製品・技術発表

• 2023年9月20日 DNAスタックOmics AIを立ち上げたソフトウェア会社。オミクスと健康に関する革新的なソフトウェアスイートです。 Omics AI は、Genomics & Health (GA4GH) のグローバル・アライアンスが提供するオープン・スタンダードに準拠し、フェデレーションされたネットワークを横断して、より速く、より強力な科学的発見を可能にします。 このシステムは、製薬会社、病院、大学、患者の擁護団体、資金提供者、シーケンシング施設、政府機関、コンソーシアムなど、多様な研究分野における協業ネットワークを成長させています。
• 4月14日、2023年 ビモダ、バイオテクノロジー企業は、新しいデュエットのマルチオミクスソリューションを立ち上げました。これにより、遺伝子とエピジェネティック情報の結合力が単一の少量のサンプルから明らかにされます。 デュエットマルチオミクスソリューションは、世界初となるシングルベースレゾリューションシーケンシング技術で、あらゆるシーケンサを使用して1つのワークフローで遺伝子およびエピジェネティック情報の同時フェーズド読み取りを可能にしています。
• 2022年11月、Amazon Web Services, Inc.(Amazon Web Services, Inc.)は、Amazon Omics for Precision Medicine(Amazon Omics)を発売しました。 Amazon omicsは、クラウドベースのプラットフォームで、ゲノムデータストレージと分析に必要なセキュリティ、スケール、および処理能力を提供し、専門的なインフラストラクチャとワークフローの必要性を排除します。

買収とコラボレーション

• 2023年11月6日、バイオテクノロジー企業10x Genomics, Inc.のOWKINは、腫瘍分析で治療薬の腫瘍分析に取り組む10x Genomics空間オミクスと単細胞技術を追加するための合意に入ったと発表しました。
• 2023年9月4日、インテリジェントオミックス 当社は、Janssen Global Services、LLC、製薬会社、Janssen Global Services、LLCとAI主導の研究連携を合意し、Janssen Global Services、LLCとのコラボレーションにより、ヘマトロジーがんの治療のための新しい生物学的ターゲットを評価しています。

オミクス研究における世界のAI 市場のトップ企業

• サーモフィッシャー科学
• アジレントテクノロジー
• アルミナ
• BGIゲノミクス
• Dassault Systèmes, オーストラリア
• チアジェン
• 株式会社ウォーターズ
• GEヘルスケア
• アマゾンウェブサービス株式会社
• ブルーカー
• ダナハー

定義: 人工知能(AI)は、オミクスデータの処理、分析、解釈における複雑な問題を解くための強力なアプローチであり、マルチオミクスと臨床データの統合です。 近年、人工知能は、ゲノム変種解釈、タンパク質構造予測、病気診断、医薬品発見など、多様な生物医学分野を横断する顕著な進歩を可能にしました。