Глобальный ИИ на рынке омических исследований РАЗМЕР И РАСПРОСТРАНЕНИЕ АНАЛИЗ - ТЕНДЕНЦИИ РОСТА И ПРОГНОЗЫ (2023 - 2030)

Ожидается, что глобальный ИИ в омических исследованиях достигнет размера рынка US$ 4 515,4 млн к 2030 году от US$ 639,8 Mn в 2023 году, демонстрируя совокупный годовой темп роста (CAGR) 32,2% в течение прогнозируемого периода.

Искусственный интеллект (ИИ) используется в различных областях науки, чтобы революционизировать исследования и открытия. в геномика И молекулярные исследования, ИИ играет ключевую роль, помогая исследователям в анализе больших и сложных омических наборов данных. Существуют различные продукты на основе ИИ, которые используются для анализа данных омики.

Одним из наиболее часто используемых продуктов являются инструменты анализа экспрессии генов, которые используют алгоритмы машинного обучения для выявления закономерностей в данных транскриптомики и вывода биологических идей. Эти инструменты позволяют исследователям выполнять функциональный анализ, обнаружение биомаркеров и моделирование генной сети гораздо более эффективно по сравнению с традиционными статистическими методами. Другие полезные продукты включают инструменты геномного и протеомного секвенирования, которые используют глубокое обучение для базового вызова, вызова вариантов и идентификации пептидов из наборов данных омик. Это значительно увеличило пропускную способность секвенирования и точность данных.

Хотя инструменты ИИ-омики имеют очевидные преимущества, такие как скорость, автоматизация и способность обнаруживать тонкие шаблоны, все еще есть некоторые проблемы. Модели, используемые этими инструментами, функционируют как «черные ящики» и не дают объяснений их результатов. Это может снизить надежность и воспроизводимость результатов. Также производительность моделей ИИ зависит от количества и качества данных обучения, ограничивая их использование при редких заболеваниях. Еще одной проблемой является стандартизация наборов данных и моделей на разных платформах.

Глобальный ИИ в исследованиях Omics Market- Regional Insights

• Северная Америка Ожидается, что он станет крупнейшим рынком для ИИ в омических исследованиях в течение прогнозируемого периода, составляя более 40% доли рынка в 2023 году. Регион является домом для ведущих компаний в области искусственного интеллекта и здравоохранения, которые находятся на переднем крае разработки и применения технологий искусственного интеллекта для омических исследований. Такие страны, как США, имеют высокоразвитую инфраструктуру исследований в области здравоохранения, а также сильное государственное финансирование биомедицинских исследований. Несколько крупных университетов и исследовательских институтов в США активно изучают потенциал ИИ и методов машинного обучения для анализа геномики, протеомики и других типов омических данных. Эти инициативы способствуют внедрению решений ИИ в клинических и исследовательских приложениях в регионе.

Кроме того, в Северной Америке есть большой пул экспертов по искусственному интеллекту и науке о данных, которые работают над совместными проектами между научными кругами и промышленностью. Регион также имеет благоприятную рыночную среду и благоприятные правила для поддержки коммерциализации диагностических и исследовательских инструментов на основе ИИ. Ведущие фармацевтические и биотехнологические компании со значительными инвестициями в исследования и разработки используют ИИ для ускорения обнаружения лекарств из омических данных. Эти факторы сделали Северную Америку доминирующим ранним сторонником решений и услуг на основе ИИ для омических исследований.

• Азиатско-Тихоокеанский регион Ожидается, что рынок будет вторым по величине рынком для ИИ на рынке омических исследований, на который приходится более 25% доли рынка в 2023 году. Такие страны, как Китай, Индия, Япония и Южная Корея, быстро инвестируют в технологии здравоохранения и продвигают инициативы, направленные на точную и персонализированную медицину. Растущее население среднего класса ищет передовые варианты здравоохранения, Азиатско-Тихоокеанский регион предоставляет значительные возможности. Правительства также внедряют поддерживающую политику и финансирование совместных исследований с участием ИИ и других передовых технологий. Это привлекает крупных международных игроков к созданию научно-исследовательских центров и партнерств в регионе. Кроме того, страны Азиатско-Тихоокеанского региона имеют большой пул специалистов в области искусственного интеллекта и вычислительных специалистов, что помогает решить проблему нехватки навыков и снижает затраты для компаний. Эти благоприятные условия укрепляют позиции Азиатско-Тихоокеанского региона как самого быстрорастущего регионального рынка искусственного интеллекта в омических исследованиях.
• Европа Ожидается, что рынок будет самым быстрорастущим рынком для ИИ на рынке омических исследований с долей 19% в течение прогнозируемого периода. Рост рынка в Европе обусловлен ростом геномных исследований и разработок в регионе.

Фигура 1. Global AI in Omics Studies Market Share (%), By Region, 2023

Чтобы узнать больше об этом отчете, запросить образец копии

Мнение аналитика: Рынок ИИ в омических исследованиях неуклонно растет и, как ожидается, будет наблюдаться значительный рост в течение прогнозируемого периода. Основной движущей силой внедрения ИИ в омических исследованиях является его способность анализировать большие и сложные наборы данных. Инструменты ИИ помогают исследователям более эффективно выявлять закономерности, прогнозирующие биомаркеры и получать новые биологические данные из омических данных. Северная Америка доминировала на рынке в 2021 году из-за больших инвестиций фармацевтических компаний и присутствия ведущих игроков в области искусственного интеллекта в регионе. Азиатско-Тихоокеанский регион, по прогнозам, станет самым быстрорастущим рынком в течение прогнозируемого периода из-за увеличения инвестиций в НИОКР со стороны Китая и Индии в омические технологии и технологии искусственного интеллекта.

Однако нехватка квалифицированной рабочей силы для разработки и развертывания решений ИИ остается основным сдерживающим фактором для более широкого внедрения. Интеграция данных и извлечение значимой информации из мульти-омических наборов данных также создают проблемы. Тем не менее, растущее партнерство между ИИ и омическими компаниями открывает возможности для развития передовых аналитических платформ. Новые стартапы также предлагают исследователям облачные решения ИИ, которые расширяют адресный рынок. Перспективы на будущее остаются позитивными, поскольку ИИ становится незаменимым инструментом для ускорения исследований омики.

Глобальный ИИ в Omics изучает драйверы рынка

• Растущие генетические и геномные данные и увеличение инвестиций: Быстрый рост генетических и геномных данных, доступных в рамках крупномасштабных проектов секвенирования, способствует более широкому внедрению искусственного интеллекта в омических исследованиях. Из-за резкого падения стоимости секвенирования ДНК за последнее десятилетие способность анализировать строительные блоки жизни ускорилась в геометрической прогрессии. Несколько правительств и некоммерческих организаций по всему миру начали амбициозные инициативы по сбору геномных данных от миллионов добровольцев для продвижения биомедицинских исследований. Например, Великобритания. Биобанк, крупное долгосрочное исследование биобанка в Великобритании, имеет генетические данные более 500 000 человек, которые свободно доступны для одобренных исследователей во всем мире.

По мере того, как из этих общественных усилий поступают петабайты генетической информации, возникает настоятельная необходимость проанализировать этот поток сложных данных. Это стимулирует значительные инвестиции в ИИ и машинное обучение, чтобы получить значимую информацию из омических наборов данных. Фармацевтические компании и академические исследовательские центры все чаще используют модели глубокого обучения для ускорения открытия лекарств путем лучшего понимания корреляций генотип-фенотип. Также появляются стартапы, которые сосредоточены на разработке инструментов ИИ, адаптированных для точной медицины и приложений прогнозирования заболеваний с использованием геномных данных.

• Персонализированная медицина и точная диагностикаПерсонализированная медицина и точная диагностика значительно способствуют внедрению искусственного интеллекта в омических исследованиях. С развитием таких технологий, как геномика, эпигеномика и протеомика, огромное количество многомерных омических данных генерируется от отдельных пациентов. Анализ этих сложных омических данных вручную, чтобы понять состояние болезни каждого пациента и найти индивидуальные планы лечения, является практически невозможной задачей. Именно здесь искусственный интеллект играет ключевую роль, помогая исследователям использовать большие наборы данных и клиническую информацию для разработки прогностических моделей для точной диагностики и персонализированной терапии.

Методы ИИ, такие как машинное обучение и глубокое обучение, широко используются для таких приложений, как секвенирование генов, фармакогеномика, разработка биомаркеров и системы поддержки клинических решений. Например, алгоритмы ИИ анализируют геномные вариации, транскрипты РНК и экспрессии белка в биологическом образце пациента для прогнозирования предрасположенности к заболеванию, диагностики состояний, отслеживания прогрессирования заболевания и выявления потенциальных лекарственных мишеней или методов лечения, которые могут лучше всего работать для этого человека. Некоторые системы искусственного интеллекта могут даже отслеживать реакции на лечение и отмечать неблагоприятные события в режиме реального времени, интегрируя профили омиков с электронными медицинскими записями. Это позволяет поставщикам медицинских услуг предоставлять более эффективный и точный уход с учетом уникальных биологических характеристик каждого пациента.

• Технологические достижения в области ИИ и автоматизацииДостижения в области искусственного интеллекта и машинного обучения революционизируют геномику и позволяют проводить более обширный анализ больших и сложных омических наборов данных. Используя огромное количество геномных и молекулярных данных, технологии ИИ могут выявить закономерности и идеи, которые исследователи практически не смогут обнаружить самостоятельно. Например, алгоритмы, разработанные Национальными институтами здравоохранения, теперь могут анализировать полный геном человека менее чем за секунду, идентифицируя потенциально болезнетворные мутации в 200 раз быстрее, чем традиционные методы. По мере того, как наборы данных в таких областях, как протеомика и транскриптомика, продолжают экспоненциально расти благодаря достижениям в области высокопроизводительного секвенирования и инструментов сбора данных, ИИ будет становиться все более важным, чтобы помочь исследователям понять этот поток данных.

Применение ИИ также помогает автоматизировать многие рутинные геномные рабочие процессы и задачи. Модели глубокого обучения были разработаны для автоматической интерпретации вызовов геномных вариантов с точностью до 99%, что экономит исследователям огромное время, ранее потраченное на ручную проверку и оценку. Другие инструменты ИИ теперь могут автоматизировать сложные процессы, такие как дизайн редактирования генома CRISPR, в течение нескольких часов по сравнению с месяцами для экспертов-людей. Поскольку исследования геномики генерируют петабайты новых данных каждый год, автоматизированные системы, работающие на ИИ, будут необходимы для своевременного и экономически эффективного анализа этого потока информации. Этот рост автоматизации на основе ИИ снижает рабочую нагрузку на исследователей, позволяя им сосредоточиться на более инновационных научных вопросах.

Глобальный ИИ в Omics изучает возможности рынка

• Сфера применения ИИ в области открытия лекарств и разработки вакцинИИ имеет огромные возможности для ускорения процессов открытия лекарств и разработки вакцин на рынке исследований ИИ в области омики. С помощью ИИ и алгоритмов машинного обучения исследователи теперь могут анализировать огромные объемы омических данных, таких как геномика, протеомика и метаболомика, с беспрецедентными масштабами и скоростью. Этот анализ больших данных помогает выявить подтипы заболеваний и обнаружить новые лекарственные мишени и биомаркеры. Это также помогает в наборе и мониторинге клинических испытаний.

Например, ИИ используется для просеивания миллионов химических соединений, чтобы предсказать те, которые наиболее вероятно эффективно нацелены на белки, связанные с болезнью. Это экономит драгоценное время по сравнению с традиционными методами проб и ошибок. Фармацевтические компании также используют ИИ для улучшения стратегий перепрофилирования существующих лекарств для новых методов лечения. Выявляя сходство между заболеваниями или состояниями на молекулярном уровне, ИИ может обнаружить неожиданные способы развертывания одобренных методов лечения других заболеваний.

Как показала пандемия COVID-19, разработка безопасных и эффективных вакцин обычно занимает годы благодаря обычным исследованиям. Однако алгоритмы ИИ теперь могут анализировать геномы коронавируса, секвенированные из различных географических мест, и прогнозировать, как он может мутировать с течением времени. Это помогает разработчикам вакцин опережать новые варианты. Несколько инструментов ИИ также ускоряют процессы скрининга и отбора кандидатов на вакцину. Например, было протестировано более 50 потенциальных кандидатов на вакцину против SARS-CoV-2, и два были отобраны для клинических испытаний всего через два месяца после раскрытия геномной последовательности вируса.

• Рост расходов на здравоохранение: Одним из значимых факторов, влияющих на темпы роста мирового рынка ИИ в омических исследованиях, являются растущие расходы на здравоохранение, что способствует улучшению его инфраструктуры. Например, согласно Международной системе здравоохранения США, в июне 2020 года правительственные организации США стремятся улучшить инфраструктуру здравоохранения за счет увеличения финансирования, разработки законодательства и национальных стратегий, а также соучредителя и установления основных требований и правил для программы Medicaid. Аналогичным образом, в ноябре 2022 года Канадский институт информации о здоровье сообщил, что общие расходы на здравоохранение в Канаде составили $331 млрд в 2022 году или $8,563 на канадца, в то время как расходы на здравоохранение составили 12,2% валового внутреннего продукта Канады (ВВП) в 2022 году, после максимума в 13,8% в 2020 году.
• Рост на развивающихся рынках: Развивающиеся рынки в развивающихся странах представляют огромный потенциал для роста рынка ИИ в омических исследованиях. Эти страны испытывают быстрое экономическое развитие и становятся свидетелями увеличения инвестиций в исследования в области здравоохранения и наук о жизни. С ростом доходов люди в этих регионах теперь имеют больший доступ к сложным диагностическим технологиям и более открыты для новых применений ИИ в медицине.

Несколько факторов делают условия на развивающихся рынках благоприятными для широкого внедрения инструментов ИИ в омических исследованиях. Во-первых, в развивающихся странах население часто моложе и имеет большую распространенность заболеваний. Это подчеркивает необходимость точной диагностики и терапии. Во-вторых, правительства вкладывают значительные средства в создание биотехнологической инфраструктуры для продвижения национальных приоритетов в области биоразведки и биоразведки. Открытие лекарства. Например, Национальная миссия биофармы Индии направлена на развитие сотрудничества в области НИОКР между научными кругами и промышленностью. В-третьих, снижение затрат на геномное секвенирование и хранение данных делает мультиомический анализ на основе ИИ возможным даже для программ общественного здравоохранения с низкими ресурсами и больниц в отдаленных районах.

Глобальный ИИ в Omics Studies Market тенденции

• Принятие облачных решений и услуг: За последние несколько лет быстро увеличилось внедрение облачных решений и услуг. Все больше компаний переносят свою инфраструктуру и приложения в облако, поскольку это обеспечивает огромную гибкость, масштабируемость и снижение затрат по сравнению с обслуживанием локальных серверов. Облако позволяет компаниям избегать крупных первоначальных капиталовложений в оборудование и центры обработки данных, при этом оплачивая только те ресурсы, которые они используют. Эта модель оплаты по мере роста оказалась очень привлекательной, особенно для стартапов с ограниченными денежными средствами и малого бизнеса. В настоящее время более 90% британских предприятий используют ту или иную форму облачных вычислений, по сравнению с примерно 75% в 2020 году.

Поскольку компании используют облачные инструменты и удаленную работу, поддерживаемую такими технологиями, как облачные решения для виртуальных встреч, спрос на надежную и безопасную облачную инфраструктуру также значительно вырос. Чтобы удовлетворить этот спрос, крупные поставщики облачных услуг, такие как Amazon Web Services, Microsoft Azure и Google Cloud, значительно расширяют свое присутствие в центрах обработки данных по всему миру. Например, Amazon Web Services. Компания облачных вычислений объявила о планах в конце 2021 года инвестировать 5 миллиардов долларов США в строительство 15 новых регионов центров обработки данных по всему миру к 2026 году. Это быстрое расширение центров обработки данных позволяет облачным провайдерам сократить время ожидания и лучше поддерживать клиентов по всему миру, привлекая еще больше предприятий на свои платформы.

Растущее внедрение облачных решений предприятиями создает огромные рыночные возможности для независимых поставщиков программного обеспечения и стартапов облачных технологий. Все больше компаний разрабатывают облачные приложения и рабочие процессы, которые легко развертывать, управлять и обновлять в облаке. Это привело к сильным инвестициям и инновациям в таких областях, как бессерверные вычисления, контейнеры, облачные хранилища, инструменты совместной работы, кибербезопасность, AI / ML и многое другое. Пандемия ускорила этот переход к цифровой трансформации с использованием облачных технологий во всех отраслях.

• Интеграция ИИ с IoT и блокчейном: Конвергенция новых технологий, таких как ИИ и блокчейн, стимулирует более широкое внедрение облачных решений и услуг в различных отраслях. По мере того, как все больше физических активов подключаются к Интернету и генерируют огромные объемы данных, растет потребность в вычислительной мощности и хранении данных. Облачная инфраструктура позволяет организациям использовать данные IoT в режиме реального времени с помощью инструментов ИИ и аналитики, размещенных в облаке. Например, прогнозное техническое обслуживание промышленного оборудования с использованием данных датчиков IoT и моделей ИИ в облаке помогает производственным компаниям значительно улучшить время безотказной работы и снизить затраты на простои.

Интеграция ИИ и IoT также открывает новые возможности благодаря гиперавтоматизации. Данные в режиме реального времени от подключенных устройств могут питать автоматизированное принятие решений и рабочие процессы. Способность блокчейна безопасно обмениваться данными между организационными хранилищами еще больше повышает потенциал сотрудничества в области ИИ и IoT. Когда устройства, системы и торговые партнеры могут надежно совершать, взаимодействовать и проверять транзакции автоматически, это повышает эффективность. Например, смарт-контракты на основе блокчейна и искусственного интеллекта оптимизируют процессы цепочки поставок для автопроизводителей, таких как Ford, путем цифрового отслеживания деталей от поставщиков. Это снижает бумажную документацию и улучшает видимость уровней запасов.

Глобальный ИИ на рынке омических исследований - ограничения

• Нехватка квалифицированной рабочей силы: Нехватка квалифицированной рабочей силы значительно ограничивает рост внедрения облачных решений и услуг в различных секторах. Поскольку все больше и больше компаний признают стратегические и операционные преимущества облачных вычислений, спрос на облачные навыки и возможности растет в геометрической прогрессии. Тем не менее, предложение обученных и опытных специалистов по облачным технологиям изо всех сил пытается идти в ногу с этим высоким спросом.

Несколько факторов способствуют росту разрыва в навыках в облачных технологиях. Традиционные программы обучения ИТ по-прежнему догоняют темпы инноваций в облачной сфере. Облачные модели требуют новых навыков в области распределенных систем, сетей, архитектуры без серверов, контейнеризации, машинного обучения и т. Д. Переобучение существующей рабочей силы с помощью этих новых технологий также является проблемой. Многие учебные заведения еще не разработали курсы, которые могут вооружить студентов соответствующими облачными навыками. Это затрудняет поиск талантов для облачных рабочих мест.

В то же время быстрорастущие облачные игроки сами сталкиваются с трудностями при наборе достаточно подготовленного персонала. Согласно отчету Всемирного экономического форума за 2022 год, более половины опрошенных бизнес-лидеров заявили, что сталкиваются с существенным дефицитом талантов в таких областях, как наука о данных, облачные вычисления и кибербезопасность. Эта нехватка навыков является препятствием для компаний в полной мере использовать облачные возможности и масштабировать их цифровую трансформацию. Это снижает их гибкость и скорость инноваций. В конечном счете, это оказывает сдерживающее влияние на темпы, с которыми организации готовы внедрять облачные модели и переносить свою ИТ-инфраструктуру и рабочие нагрузки в облако.

• Высокие затраты на установку и отсутствие инфраструктуры: Принятие облачных решений требует значительных инвестиций в модернизацию существующей инфраструктуры и сетей для поддержки облачных технологий. Для многих организаций, особенно малых и средних предприятий, первоначальные капитальные затраты, необходимые для внедрения облачной миграции или создания новой облачной инфраструктуры, могут быть непомерно высокими. Настройка облачных возможностей, таких как виртуальные серверы, хранилище, сетевое оборудование и функции безопасности, влечет за собой нетривиальные расходы. Этот высокий барьер не позволяет многим потенциальным клиентам перейти в облако. С учетом ограниченности бюджетов такие организации сдерживаются высокими затратами на установку и миграцию, связанными с внедрением облачных технологий.

Кроме того, в развивающихся странах и отдаленных районах отсутствие доступа к высокоскоростному интернету по-прежнему создает проблемы. Надежное и быстрое подключение к сети необходимо для бизнеса и частных лиц, чтобы в полной мере использовать преимущества облачных сервисов. Однако недостаточное проникновение широкополосной связи в некоторых частях Африки и Азии является препятствием. Например, согласно последним данным Международного союза электросвязи, по состоянию на 2021 год около 31% домохозяйств в Индии по-прежнему не имеют доступа к Интернету. Неспособность обеспечить бесперебойную передачу данных создает трудности для организаций в этих регионах, чтобы полностью перенести свои рабочие нагрузки и процессы в облако. Дефицит инфраструктуры негативно влияет на пользовательский опыт и подрывает доверие к облачным решениям.

Фигура 2. Global AI in Omics Studies Market Share (%), By Offering, 2023

Чтобы узнать больше об этом отчете, запросить образец копии

Глобальный ИИ в омике изучает рынок - последние события

Запуск продукта и технологии

• 20 сентября 2023 года, ДНК-стекКомпания-разработчик программного обеспечения запустила Omics AI, революционный новый пакет программного обеспечения для омик и исследований в области здравоохранения. Omics AI делает научные открытия более быстрыми и мощными, позволяя получить представление о федеративных сетях данных в соответствии с открытыми стандартами, предоставленными Глобальным альянсом по геномике и здоровью (GA4GH). Система используется ведущими мировыми фармацевтическими компаниями, больницами, университетами, группами по защите интересов пациентов, спонсорами, учреждениями по секвенированию, правительственными учреждениями и консорциумами для развития совместных сетей в различных областях исследований.
• 14 апреля 2023 года, МодальныйБиотехнологическая компания запустила свое новое решение дуэтной мультиомики, которое, по ее словам, раскрывает комбинаторную силу генетической и эпигенетической информации из одного малообъемного образца. Решение дуэтной мультиомики является первой в мире технологией секвенирования с одним базовым разрешением, которая позволяет одновременно поэтапно считывать генетическую и эпигенетическую информацию в одном образце с одним рабочим процессом с использованием любого секвенсора.
• В ноябре 2022 года Amazon Web Services, Inc., компания облачных вычислений, запустила Amazon Omics для точной медицины. Amazon omics - это облачная платформа, которая обеспечивает безопасность, масштаб и вычислительную мощность, необходимую для хранения и анализа геномных данных, устраняя необходимость в специализированной инфраструктуре и рабочих процессах.

Приобретение и сотрудничество

• 6 ноября 2023 года OWKIN, биотехнологическая компания и 10x Genomics, Inc., биотехнологическая компания, объявили о заключении соглашения о добавлении 10x Genomics пространственных омик и одноклеточных технологий для работы в анализе опухолей для терапевтического открытия.
• 4 сентября 2023 года Intelligent OMICS Ltd, биотехнологическая компания, согласовала исследовательское сотрудничество с Janssen Global Services, LLC, фармацевтической компанией, сотрудничество с Janssen Global Services, LLC, оценивает новые биологические цели для лечения гематологических раковых заболеваний.

Лучшие компании в области глобального ИИ на рынке омических исследований

• Научный Термо Фишер
• Agilent Technologies
• Иллюмин
• Геномика BGI
• Системы Dassault
• Киаген
• Корпорация Waters
• GE Healthcare
• Amazon Web Services, Inc.
• Брюкер
• Данахер

Определение: Искусственный интеллект (ИИ) является мощным подходом для решения сложных задач в обработке, анализе и интерпретации омических данных, а также интеграции мультиомикальных и клинических данных. В последние годы ИИ позволил совершить замечательные прорывы в различных биомедицинских областях, таких как интерпретация геномных вариантов, прогнозирование структуры белка, диагностика заболеваний и открытие лекарств.