計算生物学市場- 世界の産業規模、シェア、動向、機会、予測、2018年～2028年用途別、ツール別、サービス別、エンドユーザー別、地域別、競合予測・市場競合

2022年、世界の計算生物学市場の評価額は48億9,000万米ドルに達し、2028年までの年間平均成長率（CAGR）は7.49％と予測され、予測期間中に大きな成長が見込まれています。

世界の計算生物学市場は、生物学的データを理解し精査するためのアルゴリズム、データ分析、数学的モデリングを含む計算技術の活用に関連します。この分野は、ゲノミクス、プロテオミクス、創薬、個別化医療を含むライフサイエンスの様々な領域で極めて重要な役割を果たしています。

市場促進要因

生物データの爆発的増加

生物学の分野は新たな時代を迎えており、前例のない生物データの爆発的な増加を特徴としています。ゲノムの配列決定から複雑な生物学的システムの研究に至るまで、生成されるデータの量と複雑さは驚異的です。このようなデータの洪水が、高度なアルゴリズムとデータ解析技術を駆使してこの豊富な情報を理解する、計算生物学の分野を生み出しました。ゲノムの配列決定は、生物学的データ急増の原動力となっています。2003年に完了したヒトゲノムプロジェクトは、ゲノミクスの重要なマイルストーンとなったが、それは始まりに過ぎなかっています。今日では、ハイスループット・シーケンス技術により、迅速かつコスト効率よく全ゲノムの配列を決定することが可能になっています。その結果、膨大なゲノムデータが蓄積され、遺伝、進化、疾患感受性に関する重要な知見が得られるようになっています。ゲノミクスは、生物学的データの爆発的増加の一面に過ぎないです。遺伝子の発現パターンを研究するトランスクリプトミクスや、タンパク質に注目するプロテオミクスもまた、データの流入に貢献しています。研究者は現在、生物のトランスクリプトームやプロテオーム全体を調査することができ、遺伝子制御、タンパク質機能、疾病メカニズムに関する洞察を提供しています。シングルセルシーケンス技術は、生物学研究をより細かいレベルまで細分化しました。組織や細胞集団を研究する代わりに、科学者は組織内の個々の細胞を分析できるようになっています。この技術は、細胞の不均一性、組織の発達、疾患の進行に関する我々の理解に革命をもたらしました。しかし、高度な計算機解析を必要とする膨大な量のデータが生成されます。複数のオミックスデータソース（ゲノミクス、トランスクリプトミクス、プロテオミクス、メタボロミクスなど）の統合は、複雑な生物学的システムを包括的に理解するための強力なアプローチです。しかし、データ量は飛躍的に増大します。計算生物学は、これらの統合されたデータセットの調和と解釈において極めて重要な役割を果たし、生物現象に対する全体的な洞察を可能にします。製薬業界では、創薬を加速するために計算生物学に依存しています。化学化合物やその生体分子との相互作用に関する膨大なデータセットを解析することで、研究者は潜在的な薬剤候補を特定し、その有効性を予測し、特性を最適化することができます。このデータ主導のアプローチにより、新薬の上市にかかる時間とコストが大幅に削減されます。

ゲノミクスの進歩

ゲノミクスの分野は、過去数十年の間に目覚ましい進歩を遂げ、遺伝、病気、そして生命そのもの複雑さについての理解に革命をもたらしました。この変革の中心にあるのは、ゲノミクスと計算生物学の相乗効果です。2003年に完了したヒトゲノムプロジェクトは、ゲノミクスの転換点となっています。これは、ヒトゲノムの全遺伝子をマッピングし、配列を決定するという大規模な共同作業でした。この記念碑的な成果は、ゲノミクス革命の舞台となり、高スループットDNA配列決定技術の急速な発展を促進しました。次世代シーケンシング（NGS）技術は、ゲノミクスのゲームチェンジャーとして登場しました。これらの装置は、短時間で膨大な量のDNAの塩基配列を決定し、1回の実行でテラバイト単位のデータを生成することができます。このようにデータ出力が飛躍的に増大したため、データを効率的に処理・解析するための高度な計算ツールや専門知識が必要となっています。ハイスループットシーケンスの普及は、ゲノムデータの爆発的増加をもたらしました。研究者は、ヒトゲノムだけでなく、数え切れないほど多くの生物種のゲノムの配列決定を行えるようになり、進化、遺伝的多様性、疾患の遺伝的基盤に関する重要な洞察を明らかにすることができるようになっています。このような膨大なデータは、意味のある情報を抽出するための計算生物学的ソリューションの需要を煽る。手ごろな価格のDNA検査の登場により、ゲノミクスは大衆にとって身近なものとなっています。個人が自分の遺伝情報を入手できるようになったことで、先祖の血筋や病気の素因、推奨されるライフスタイルに関する洞察を得ることができます。このような個人ゲノムへの関心の高まりは、個人の遺伝子プロファイルを分析・解釈できる計算ツールの大きな必要性を生み出しています。ゲノム医療は、臨床上の意思決定を導くためにゲノムデータを活用します。疾患に関連する遺伝子変異の同定を可能にし、早期診断を容易にし、個別化された治療計画をサポートします。ゲノム医療がヘルスケアシステムに組み込まれるにつれ、ゲノム情報を実用的な知見に変換する上で、計算生物学ツールが中心的な役割を果たすようになっています。従来のゲノム解析技術は細胞集団を解析することが多く、組織内の多様性を覆い隠していました。シングルセル・ゲノミクス技術により、研究者は個々の細胞を調査し、細胞の複雑な不均一性を明らかにすることができるようになっています。これらの技術によって膨大なデータセットが生成されるため、複雑な細胞ランドスケープを解明するための計算手法が必要となります。

創薬と薬剤開発

創薬と計算生物学の領域は、エキサイティングな融合を遂げつつあります。製薬業界が革新的な医薬品の開発にしのぎを削る中、計算生物学は不可欠な味方として台頭してきました。がんから希少な遺伝性疾患まで、幅広い疾患を治療するための新規化合物に対するニーズは高まり続けています。創薬は長い時間とリソースを要するプロセスですが、ヘルスケアの成果や患者の生活の質を向上させるためには不可欠です。計算生物学は、医薬品開発の様々な段階を加速することで、極めて重要なサポートを提供します。計算生物学によって、研究者はインシリコ（コンピューターベース）の創薬スクリーニングを行うことができます。このアプローチでは、潜在的な薬剤化合物とタンパク質や酵素などの標的分子との相互作用をシミュレートします。何千もの化合物を仮想的にスクリーニングすることで、研究者は潜在的な薬剤候補をより早く、より低コストで同定することができます。コンピューター生物学は、薬物と標的分子の相互作用を予測する上で極めて重要な役割を果たしています。アルゴリズムと機械学習モデルが生物学的データを解析し、薬物分子が特定の細胞標的とどのように相互作用するかを決定します。この予測能力により、医薬品開発のタイムラインは大幅に短縮され、実験の失敗も減少します。薬剤候補が特定されると、計算生物学はその特性を最適化するのに役立ちます。研究者はリード化合物の化学構造を変更することで、有効性を高め、毒性を減らし、バイオアベイラビリティを向上させることができます。リード化合物の最適化として知られるこの反復プロセスは、計算モデリングとシミュレーションに大きく依存しています。疾病に関与する根本的な生物学的経路を理解することは、医薬品開発にとって極めて重要です。計算生物学ツールは、複雑なオミックスデータを解析することにより、これらの経路を解明するのに役立ちます。この知識は、研究者が重要な標的を特定し、特定の生物学的プロセスを調節する薬剤を開発する際の指針となります。

コラボレーションと異業種連携

今日の相互接続された世界では、コラボレーションとパートナーシップは、イノベーションと進歩のための強力な触媒です。世界の計算生物学市場も例外ではなく、異業種間のコラボレーションから大きな恩恵を受けています。計算生物学の分野における共同研究は、知識や専門知識の交換を促進します。学術機関や研究機関は最先端の研究成果を、製薬会社は実践的な研究開発の経験をもたらすことが多いです。このような主体が一堂に会することで、理論的な洞察と実際の応用が結びつき、この分野のイノベーションが推進されるのです。計算生物学における主要な課題の一つは、高品質の生物学的データへのアクセスです。研究機関とテクノロジー企業が協力することで、貴重なデータリソースを提供することができます。例えば、官民パートナーシップは、研究者が大規模なデータセットにアクセスできるようにし、包括的な解析やより正確なモデルの開発を可能にします。協力的な取り組みにより、人的・財政的リソースをプールすることができます。このリソースの相乗効果により、研究開発プロセスを加速することができます。複数の事業体がプロジェクトに貢献することで、大規模なゲノム研究や創薬イニシアチブのような、より広範で複雑な課題に取り組むことが可能になります。計算生物学は本来、生物学、コンピューターサイエンス、統計学など複数の学問分野にまたがるものです。共同プロジェクトには、こうした多様なバックグラウンドを持つ研究者が参加することがよくあります。このような学際的なアプローチは、新鮮な視点と創造的な問題解決を促し、単一の組織内では不可能であったかもしれないブレークスルーをもたらします。製薬業界では、創薬のために計算生物学を活用するケースが増えています。製薬企業と計算生物学の専門家が協力することで、潜在的な新薬候補の同定を迅速に行うことができます。業界を超えたパートナーシップは、薬剤と標的の相互作用を予測し、リード化合物を最適化するための計算ツールの適用を促進します。

主な市場課題

データの複雑さと量

生物学的データの急激な増加は諸刃の剣です。それは豊富な情報を提供する一方で、データの複雑さと量という重大な課題をもたらします。膨大なデータセットを扱い、保存し、分析するには、強固な計算インフラと効率的なアルゴリズムが必要です。

データのプライバシーとセキュリティ

生物学的データ、特にゲノム情報は機密性が高く、厳格なプライバシー規制の対象となります。有意義な解析を可能にしながらデータのプライバシーを確保することは、微妙なバランスの上に成り立っています。計算生物学市場は、社会からの信頼を得るとともに、進化するデータ保護法を遵守するために、これらの懸念に対処しなければならないです。

相互運用性と標準化

計算生物学のツールやプラットフォームは、そのデータ形式や解析方法が異なることが多いです。このような標準化の欠如はデータ共有や共同研究の妨げとなります。この課題を克服するためには、共通のデータ標準と相互運用可能なツールの確立が不可欠です。

熟練労働力の不足

計算生物学の分野では、生物学、コンピューターサイエンス、数学、統計学など、学際的なスキルが要求されます。これらの分野に精通した専門家が不足しているため、企業は有能な人材を見つけ、確保することが困難になっています。

主な市場動向

シングルセル・オミックス革命

シングルセルシーケンスとオミックス技術は急速に勢いを増しています。これらの技術により、研究者は複雑な組織内の個々の細胞の分子プロファイルを解析することができます。シングルセルデータの解像度が向上するにつれて、計算生物学はこれらの複雑なデータセットの解析と解釈に重要な役割を果たすようになります。シングルセルオミックス解析に特化したアルゴリズムやツールの革新に期待したいです。

空間トランスクリプトミクス

空間トランスクリプトミクスは、ゲノミクスと空間情報を組み合わせた新しい分野です。組織内の遺伝子発現をマッピングすることで、細胞の空間的構成に関する洞察を得ることができます。空間データ解析のための計算手法は、組織構造や疾患メカニズムを研究する新たな方法を提供し、高い需要が見込まれます。

マルチオミクスの統合

ゲノミクス、トランスクリプトミクス、プロテオミクス、メタボロミクスといった複数のオミクスデータソースを統合することで、生物学的システムの全体像を把握することができます。マルチオミクスデータの統合と解析を容易にする計算ツールは、研究者が複雑な相互作用や経路を解明できるようにするため、高い需要が見込まれます。

データセキュリティのためのブロックチェーン

計算生物学では、特に機密性の高いゲノム情報を扱う場合、データのセキュリティとプライバシーが最も重要です。ブロックチェーン技術は、安全で透明性の高いデータ管理に有望であり、生物学的データの完全性とプライバシーを保証します。データセキュリティとトレーサビリティのためのブロックチェーンベースのソリューションに期待したいです。

セグメント別インサイト

サービスインサイト

サービスのカテゴリーに基づくと、2022年の計算生物学の世界市場では、契約セグメントが支配的なプレーヤーとして浮上しました。これは、世界的に提供されている自社サービスと比較した受託サービスの費用対効果に起因しています。受託調査機関（CRO）サービスのプロバイダーは、顧客と緊密に連携してオーダーメイドの計画を作成するため、市場成長の触媒として機能します。

エンドユーザーに関する洞察

商業部門が市場収益の主な貢献者になると予想されます。遺伝子工学の研究開発（R&D）や革新的な医薬品の開発への投資が政府機関や民間企業によって増加していることが、計算生物学の需要を高めている大きな要因です。

その一例として、2021年5月、世界保健機関（WHO）とスイス連邦は、WHOバイオハブシステムの一環として、第1回WHOバイオハブ施設を設立する覚書に調印しました。スイスのシュピーツに位置するこの施設は、生物試料の安全な受け入れ、配列決定、保管、他の研究所への配布準備のためのハブとして機能します。また、リスク評価において重要な役割を果たし、病原体に対する世界の備えを支援しています。同様に、欧州委員会によるHorizon 2020プログラムへの多額の投資は、イノベーションの障壁を取り除き、官民間の協力関係の改善を促進し、イノベーションを促進することを目的としています。こうした発展は、計算生物学に対する需要の高まりを後押しし、結果的にこの市場セグメントの収益成長を促進すると期待されています。

地域別の洞察

北米は現在、計算生物学市場で圧倒的な地位を占めており、今後も数年間はその地位を維持すると予想されます。特に米国は、生体システムの設計、操作、リプログラミングに焦点を当てた新しい学問分野である合成生物学の分野でトップランナーとしての地位を確立しています。米国政府は2005年以来、計算生物学と合成生物学を積極的に支援しており、その開発には10億米ドル以上の資金が投入されています。米国政府による計算生物学の発展への年間平均投資額は約1億4,000万米ドルと推定されます。

個別化医療の台頭は、医療機関、政府機関、研究者の間で、効果的な治療法の創出を促進するための共同イニシアティブを育んできました。例えば、2020年、Summit Biolabs Inc.とColorado Center for Personalized Medicine（CCPM）は、がんの早期発見、COVID-19の診断、その他のウイルス感染のための唾液液生検検査の研究開発、商品化を行う包括的戦略的パートナーシップを確立しました。同様に、2020年4月、ヘルスケア世界エンタープライゼスとストランドライフサイエンシズは、患者の腫瘍から抽出したDNAとRNAのがん関連の遺伝子変化を統一されたワークフローで評価する次世代シーケンス（NGS）ベースのアッセイであるStrandAdvantage500を発表しました。さらに、2021年7月、インディヴュメッド社は、腫瘍学と精密医療向けに設計された革新的なAI探索プラットフォーム「travel」を発表しました。このプラットフォームは、IndivuTypeの広範なマルチオミクスデータと、洗練された疾患モデル、高度な自動機械学習ツール、および高度な分析機能の包括的なスイートを組み合わせたものです。

米国の計算生物学市場全体は、今後数年間で大きく成長する見通しです。これは主に、医薬品開発への投資が世界最高水準であることによる。

目次

第1章 概要

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 顧客の声

第5章 世界の計算生物学市場の展望

• 市場規模と予測
  • 金額別
• 市場シェアと予測
  • 用途別（細胞・生体シミュレーション、創薬・疾患モデリング、前臨床医薬品開発、臨床試験、人体シミュレーションソフトウェア）
  • ツール別（データベース、インフラ（ハードウェア）、解析ソフトウェア、サービス）
  • サービス別（インハウス、コンタクト）
  • エンドユーザー別（学術、産業、企業）
  • 地域別
  • 企業別（2022年）
• 製品市場マップ
  • アプリケーション別
  • ツール別
  • サービス別
  • エンドユーザー別
  • 地域別

第6章 北米計算生物学市場の展望

• 市場規模・予測
  • 金額別
• 市場シェアと予測
  • アプリケーション別
  • ツール別（解析ソフトウェア、サービス）
  • サービス別
  • エンドユーザー別
  • 国別
• 北米：国別分析
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ

第7章 欧州計算生物学市場の展望

• 市場規模と予測
  • 金額別
• 市場シェア・予測
  • アプリケーション別
  • ツール別（解析ソフトウェア、サービス）
  • サービス別
  • エンドユーザー別
  • 国別
• 欧州国別分析
  • ドイツ
  • 英国
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン

第8章 アジア太平洋計算生物学市場の展望

• 市場規模・予測
  • 金額別
• 市場シェアと予測
  • アプリケーション別
  • ツール別（解析ソフトウェア、サービス）
  • サービス別
  • エンドユーザー別
  • 国別
• アジア太平洋地域国別分析
  • 中国
  • 日本
  • インド
  • オーストラリア
  • 韓国

第9章 南米計算生物学市場の展望

• 市場規模・予測
  • 金額別
• 市場シェアと予測
  • アプリケーション別
  • ツール別（解析ソフトウェア、サービス）
  • サービス別
  • エンドユーザー別
  • 国別
• 南米：国別分析
  • ブラジル
  • アルゼンチン
  • コロンビア

第10章 中東・アフリカ計算生物学市場の展望

• 市場規模・予測
  • 金額別
• 市場シェアと予測
  • アプリケーション別
  • ツール別（解析ソフトウェア、サービス）
  • サービス別
  • エンドユーザー別
  • 国別
• MEA：国別分析
  • 南アフリカ
  • サウジアラビア
  • アラブ首長国連邦
  • クウェート

第11章 市場力学

• 促進要因
• 課題

第12章 市場動向と発展

• 最近の展開
• 合併・買収
• 製品発表

第13章 ポーターのファイブフォース分析

• 業界内の競合
• 新規参入の可能性
• サプライヤーの力
• 顧客の力
• 代替品の脅威

第14章 競合情勢

• Dassault Systemes SE
• Certara Inc
• Chemical Computing Group ULC
• Compugen Ltd
• Rosa & Co. LLC
• GeneData AG
• Insilico Biotechnology AG
• Instem PLC
• Strand Life Sciences Pvt Ltd
• Schrodinger Inc

第15章 戦略的提言

第16章 調査会社について・免責事項

In 2022, the Global Computational Biology Market reached a valuation of USD 4.89 billion and is expected to experience significant growth in the projected period, with an anticipated Compound Annual Growth Rate (CAGR) of 7.49% through 2028. The Global Computational Biology Market pertains to the utilization of computational techniques, which encompass algorithms, data analysis, and mathematical modeling, to comprehend and scrutinize biological data. This field plays a pivotal role across various domains of life sciences, encompassing genomics, proteomics, drug discovery, and personalized medicine.

Key Market Drivers

Explosion in Biological Data

The field of biology has entered a new era, one characterized by an unprecedented explosion in biological data. From the sequencing of genomes to the study of complex biological systems, the volume and complexity of data being generated are staggering. This deluge of data has given rise to the field of computational biology, which utilizes advanced algorithms and data analysis techniques to make sense of this wealth of information. The sequencing of genomes has been a driving force behind the surge in biological data. The Human Genome Project, completed in 2003, marked a significant milestone in genomics, but it was just the beginning. Today, high-throughput sequencing technologies have made it possible to rapidly and cost-effectively sequence entire genomes. This has led to a vast repository of genomic data, providing critical insights into genetics, evolution, and disease susceptibility. Genomics is just one facet of the biological data explosion. Transcriptomics, which studies gene expression patterns, and proteomics, which focuses on proteins, have also contributed to the data influx. Researchers can now examine the entire transcriptome or proteome of an organism, offering insights into gene regulation, protein function, and disease mechanisms. Single-cell sequencing technologies have taken biological research to a finer level of granularity. Instead of studying tissues or populations of cells, scientists can now analyze individual cells within a tissue. This technology has revolutionized our understanding of cellular heterogeneity, tissue development, and disease progression. However, it generates massive amounts of data that require sophisticated computational analysis. The integration of multiple omics data sources (genomics, transcriptomics, proteomics, metabolomics, etc.) is a powerful approach for understanding complex biological systems comprehensively. However, it multiplies the volume of data exponentially. Computational biology plays a pivotal role in harmonizing and interpreting these integrated datasets, enabling holistic insights into biological phenomena. The pharmaceutical industry relies on computational biology to accelerate drug discovery. By analyzing vast datasets of chemical compounds and their interactions with biological molecules, researchers can identify potential drug candidates, predict their efficacy, and optimize their properties. This data-driven approach significantly reduces the time and cost of bringing new drugs to market.

Advancements in Genomics

The field of genomics has witnessed remarkable advancements over the past few decades, revolutionizing our understanding of genetics, diseases, and the intricacies of life itself. At the heart of this transformation is the synergy between genomics and computational biology. The Human Genome Project, completed in 2003, marked a turning point in genomics. It was a massive collaborative effort to map and sequence all the genes in the human genome. This monumental achievement set the stage for a genomics revolution, catalyzing the rapid development of high-throughput DNA sequencing technologies. Next-generation sequencing (NGS) technologies emerged as game-changers in genomics. These instruments can sequence vast quantities of DNA in a short time, generating terabytes of data in a single run. This exponential increase in data output necessitated advanced computational tools and expertise to process and analyze the data efficiently. The proliferation of high-throughput sequencing has led to an explosion of genomic data. Researchers can now sequence not only human genomes but also the genomes of countless other species, uncovering critical insights into evolution, genetic diversity, and the genetic basis of diseases. This abundance of data fuels the demand for computational biology solutions to extract meaningful information. The advent of affordable direct-to-consumer DNA testing has made genomics accessible to the masses. Individuals can now obtain their genetic information, which can provide insights into ancestry, disease predispositions, and lifestyle recommendations. This growing interest in personal genomics generates a significant need for computational tools that can analyze and interpret these individual genetic profiles. Genomic medicine leverages genomic data to guide clinical decision-making. It enables the identification of genetic mutations linked to diseases, facilitates early diagnosis, and supports personalized treatment plans. As genomic medicine becomes more integrated into healthcare systems, computational biology tools play a central role in translating genomic information into actionable insights. Traditional genomic techniques often analyze populations of cells, masking the diversity within tissues. Single-cell genomics technologies now allow researchers to study individual cells, unveiling intricate cellular heterogeneity. These techniques generate immense datasets, necessitating computational methods to unravel the complex cellular landscapes.

Drug Discovery and Development

The realms of drug discovery and computational biology are experiencing an exciting convergence. As the pharmaceutical industry races to develop innovative drugs, computational biology has emerged as an indispensable ally. The need for novel pharmaceutical compounds to treat a wide range of diseases, from cancer to rare genetic disorders, continues to grow. Drug discovery is a lengthy and resource-intensive process, but it's essential for improving healthcare outcomes and patient quality of life. Computational biology provides crucial support by accelerating various stages of drug development. Computational biology allows researchers to conduct in-silico (computer-based) drug screening. This approach involves simulating the interaction between potential drug compounds and target molecules, such as proteins or enzymes. By virtually screening thousands of compounds, researchers can identify potential drug candidates faster and with lower costs. Computational biology plays a pivotal role in predicting drug-target interactions. Algorithms and machine learning models analyze biological data to determine how a drug molecule will interact with specific cellular targets. This predictive capability significantly shortens the drug development timeline and reduces experimental failures. Once potential drug candidates are identified, computational biology aids in optimizing their properties. Researchers can modify the chemical structure of lead compounds to enhance their efficacy, reduce toxicity, and improve bioavailability. This iterative process, known as lead optimization, relies heavily on computational modeling and simulations. Understanding the underlying biological pathways involved in diseases is critical for drug development. Computational biology tools help elucidate these pathways by analyzing complex omics data. This knowledge guides researchers in identifying key targets and developing drugs that modulate specific biological processes.

Collaboration and Cross-Industry Partnerships

In today's interconnected world, collaboration and partnerships are powerful catalysts for innovation and progress. The Global Computational Biology Market is no exception, benefiting significantly from cross-industry collaborations. Collaborations in the field of computational biology facilitate the exchange of knowledge and expertise. Academic institutions and research organizations often possess cutting-edge research findings, while pharmaceutical companies bring practical drug development experience. When these entities come together, they combine theoretical insights with real-world applications, driving innovation in the field. One of the primary challenges in computational biology is access to high-quality biological data. Collaboration between research organizations and technology firms can provide valuable data resources. Public-private partnerships, for example, can make large datasets accessible to researchers, enabling them to conduct comprehensive analyses and develop more accurate models. Collaborative efforts allow for the pooling of resources, both human and financial. This resource synergy can accelerate research and development processes. When multiple entities contribute to a project, it becomes possible to tackle more extensive and complex tasks, such as large-scale genomic studies or drug discovery initiatives. Computational biology inherently involves multiple disciplines, including biology, computer science, and statistics. Collaborative projects often involve researchers from these diverse backgrounds. This interdisciplinary approach encourages fresh perspectives and creative problem-solving, leading to breakthroughs that might not have been possible within a single organization. The pharmaceutical industry is increasingly turning to computational biology for drug discovery. Collaborations between pharmaceutical companies and computational biology experts can expedite the identification of potential drug candidates. Cross-industry partnerships facilitate the application of computational tools to predict drug-target interactions and optimize lead compounds.

Key Market Challenges

Data Complexity and Volume

The exponential growth of biological data is a double-edged sword. While it provides a wealth of information, it also presents a significant challenge in terms of data complexity and volume. Handling, storing, and analyzing massive datasets require robust computational infrastructure and efficient algorithms.

Data Privacy and Security

Biological data, especially genomic information, is sensitive and subject to strict privacy regulations. Ensuring data privacy while allowing for meaningful analysis is a delicate balance. The computational biology market must address these concerns to gain public trust and comply with evolving data protection laws.

Interoperability and Standardization

Computational biology tools and platforms often vary in their data formats and analysis methods. This lack of standardization hinders data sharing and collaboration. Establishing common data standards and interoperable tools is essential to overcome this challenge.

Shortage of Skilled Workforce

The field of computational biology requires a multidisciplinary skill set, encompassing biology, computer science, mathematics, and statistics. There is a shortage of professionals with expertise in these areas, making it challenging for organizations to find and retain qualified talent.

Key Market Trends

Single-Cell Omics Revolution

Single-cell sequencing and omics technologies are rapidly gaining momentum. These techniques allow researchers to dissect the molecular profiles of individual cells within complex tissues. As the resolution of single-cell data improves, computational biology will play a critical role in analyzing and interpreting these intricate datasets. Expect innovations in algorithms and tools tailored for single-cell omics analysis.

Spatial Transcriptomics

Spatial transcriptomics is an emerging field that combines genomics with spatial information. It enables researchers to map gene expression within tissues, providing insights into the spatial organization of cells. Computational methods for spatial data analysis will be in high demand, offering new ways to study tissue architecture and disease mechanisms.

Multi-Omics Integration

Integrating multiple omics data sources, such as genomics, transcriptomics, proteomics, and metabolomics, provides a holistic view of biological systems. Computational tools that facilitate the integration and analysis of multi-omics data will be in high demand, enabling researchers to uncover intricate interactions and pathways.

Blockchain for Data Security

Data security and privacy are paramount in computational biology, particularly when handling sensitive genomic information. Blockchain technology holds promise for secure and transparent data management, ensuring the integrity and privacy of biological data. Expect to see blockchain-based solutions for data security and traceability.

Segmental Insights

Service Insights

Based on the category of Service, the Contract segment emerged as the dominant player in the global market for computational biology in 2022. This can be attributed to the cost-effectiveness of contract services compared to the in-house services offered globally. Providers of Contract Research Organization (CRO) services collaborate closely with clients to create tailored plans, thereby acting as a catalyst for market growth.

On the other hand, the in-house segment is projected to experience the most rapid growth. In-house services grant companies' greater control over their internal operations, as they directly employ these services. This approach offers advantages such as cost savings and time efficiency, contributing to its accelerated growth.

End User Insights

The commercial sector is anticipated to be the primary contributor to market revenue. Increased investments in Research and Development (R&D) in genetic engineering and the development of innovative medicines by both government and commercial entities are significant factors contributing to the heightened demand for computational biology.

As an example, in May 2021, the World Health Organization (WHO) and the Swiss Confederation inked a Memorandum of Understanding (MoU) to establish the inaugural WHO BioHub Facility as part of the WHO BioHub System. Situated in Spiez, Switzerland, this facility serves as a hub for the secure reception, sequencing, storage, and preparation of biological materials for distribution to other laboratories. It also plays a crucial role in risk assessments and supports global preparedness against pathogens. Similarly, substantial investments from the European Commission into the Horizon 2020 program aim to eliminate innovation barriers and promote improved collaboration between the public and private sectors, fostering innovation. These developments are expected to bolster the rising demand for computational biology, consequently driving revenue growth in this market segment.

Regional Insights

North America presently holds the dominant position in the computational biology market and is expected to maintain its leadership for several more years. The United States, in particular, stands as the frontrunner in the field of synthetic biology, which is an emerging discipline focused on the design, manipulation, and reprogramming of biological systems. The U.S. government has been a substantial supporter of computational biology and synthetic biology since 2005, channeling over USD 1 billion toward their development. The annual average investment by the U.S. government in advancing computational biology is estimated at approximately USD 140 million.

The rise of personalized medicine has fostered collaborative initiatives among medical institutions, government bodies, and researchers to expedite the creation of effective treatments. For instance, in 2020, Summit Biolabs Inc. and the Colorado Center for Personalized Medicine (CCPM) established a comprehensive strategic partnership to conduct research, development, and commercialization of saliva liquid-biopsy tests for the early detection of cancer, diagnosis of COVID-19, and other viral infections. Similarly, in April 2020, HealthCare Global Enterprises and Strand Life Sciences introduced the StrandAdvantage500, a Next-Generation Sequencing (NGS) based assay that assesses cancer-related genetic alterations in DNA and RNA extracted from a patient's tumor in a unified workflow. Furthermore, in July 2021, Indivumed GmbH launched "travel," an innovative AI discovery platform designed for oncology and precision medicine. This platform combines IndivuType's extensive multi-omics data with sophisticated disease models, highly advanced automated Machine Learning tools, and a comprehensive suite of advanced analytical capabilities.

The overall computational biology market in the United States is poised for substantial growth in the coming years, primarily due to the significant investments made in drug development, which are the highest worldwide.

Key Market Players

• Dassault Systemes SE

• Certara Inc

• Chemical Computing Group ULC

• Compugen Ltd

• Rosa & Co. LLC

• GeneData AG

• Insilico Biotechnology AG

• Instem PLC

• Strand Life Sciences Pvt Ltd

• Schrodinger Inc

Report Scope:

In this report, the Global Computational Biology Market has been segmented into the following categories, in addition to the industry trends which have also been detailed below:

Computational Biology Market, By Application:

• Cellular and Biological Simulation
• Drug Discovery and Disease Modelling
• Preclinical Drug Development
• Clinical Trials
• Human Body Simulation Software

Computational Biology Market, By Tool:

• Databases
• Infrastructure (Hardware)
• Analysis Software and Services

Computational Biology Market, By Service:

• In-house
• Contact

Computational Biology Market, By End User:

• Academics
• Industry and Commercials

Computational Biology Market, By Region:

• North America
• United States
• Canada
• Mexico
• Europe
• Germany
• United Kingdom
• France
• Italy
• Spain
• Asia-Pacific
• China
• Japan
• India
• Australia
• South Korea
• South America
• Brazil
• Argentina
• Colombia
• Middle East & Africa
• South Africa
• Saudi Arabia
• UAE
• Kuwait

Competitive Landscape

• Company Profiles: Detailed analysis of the major companies present in the Global Computational Biology Market.

Available Customizations:

• Global Computational Biology market report with the given market data, Tech Sci Research offers customizations according to a company's specific needs. The following customization options are available for the report:

Company Information

• Detailed analysis and profiling of additional market players (up to five).

Table of Contents

1. Product Overview

• 1.1. Market Definition
• 1.2. Scope of the Market
  • 1.2.1. Markets Covered
  • 1.2.2. Years Considered for Study
  • 1.2.3. Key Market Segmentations

2. Research Methodology

• 2.1. Objective of the Study
• 2.2. Baseline Methodology
• 2.3. Key Industry Partners
• 2.4. Major Association and Secondary Sources
• 2.5. Forecasting Methodology
• 2.6. Data Triangulation & Validation
• 2.7. Assumptions and Limitations

3. Executive Summary

• 3.1. Overview of the Market
• 3.2. Overview of Key Market Segmentations
• 3.3. Overview of Key Market Players
• 3.4. Overview of Key Regions/Countries
• 3.5. Overview of Market Drivers, Challenges, Trends

4. Voice of Customer

5. Global Computational Biology Market Outlook

• 5.1. Market Size & Forecast
  • 5.1.1. By Value
• 5.2. Market Share & Forecast
  • 5.2.1. By Application (Cellular and Biological Simulation, Drug Discovery and Disease Modelling, Preclinical Drug Development, Clinical Trials, Human Body Simulation Software)
  • 5.2.2. By Tool (Databases, Infrastructure (Hardware), Analysis Software and Services)
  • 5.2.3. By Service (In-house, Contact)
  • 5.2.4. By End User (Academics, Industry and Commercials)
  • 5.2.5. By Region
  • 5.2.6. By Company (2022)
• 5.3. Product Market Map
  • 5.3.1. By Application
  • 5.3.2. By Tool
  • 5.3.3. By Service
  • 5.3.4. By End User
  • 5.3.5. By Region

6. North America Computational Biology Market Outlook

• 6.1. Market Size & Forecast
  • 6.1.1. By Value
• 6.2. Market Share & Forecast
  • 6.2.1. By Application (Cellular and Biological Simulation, Drug Discovery and Disease Modelling, Preclinical Drug Development, Clinical Trials, Human Body Simulation Software)
  • 6.2.2. By Tool (Databases, Infrastructure (Hardware), Analysis Software and Services)
  • 6.2.3. By Service (In-house, Contact)
  • 6.2.4. By End User (Academics, Industry and Commercials)
  • 6.2.5. By Country
• 6.3. North America: Country Analysis
  • 6.3.1. United States Computational Biology Market Outlook
    • 6.3.1.1. Market Size & Forecast
      • 6.3.1.1.1. By Value
    • 6.3.1.2. Market Share & Forecast
      • 6.3.1.2.1. By Application
      • 6.3.1.2.2. By Tool
      • 6.3.1.2.3. By Service
      • 6.3.1.2.4. By End User
  • 6.3.2. Canada Computational Biology Market Outlook
    • 6.3.2.1. Market Size & Forecast
      • 6.3.2.1.1. By Value
    • 6.3.2.2. Market Share & Forecast
      • 6.3.2.2.1. By Application
      • 6.3.2.2.2. By Tool
      • 6.3.2.2.3. By Service
      • 6.3.2.2.4. By End User
  • 6.3.3. Mexico Computational Biology Market Outlook
    • 6.3.3.1. Market Size & Forecast
      • 6.3.3.1.1. By Value
    • 6.3.3.2. Market Share & Forecast
      • 6.3.3.2.1. By Application
      • 6.3.3.2.2. By Tool
      • 6.3.3.2.3. By Service
      • 6.3.3.2.4. By End User

7. Europe Computational Biology Market Outlook

• 7.1. Market Size & Forecast
  • 7.1.1. By Value
• 7.2. Market Share & Forecast
  • 7.2.1. By Application (Cellular and Biological Simulation, Drug Discovery and Disease Modelling, Preclinical Drug Development, Clinical Trials, Human Body Simulation Software)
  • 7.2.2. By Tool (Databases, Infrastructure (Hardware), Analysis Software and Services)
  • 7.2.3. By Service (In-house, Contact)
  • 7.2.4. By End User (Academics, Industry and Commercials)
  • 7.2.5. By Country
• 7.3. Europe: Country Analysis
  • 7.3.1. Germany Computational Biology Market Outlook
    • 7.3.1.1. Market Size & Forecast
      • 7.3.1.1.1. By Value
    • 7.3.1.2. Market Share & Forecast
      • 7.3.1.2.1. By Application
      • 7.3.1.2.2. By Tool
      • 7.3.1.2.3. By Service
      • 7.3.1.2.4. By End User
  • 7.3.2. United Kingdom Computational Biology Market Outlook
    • 7.3.2.1. Market Size & Forecast
      • 7.3.2.1.1. By Value
    • 7.3.2.2. Market Share & Forecast
      • 7.3.2.2.1. By Application
      • 7.3.2.2.2. By Tool
      • 7.3.2.2.3. By Service
      • 7.3.2.2.4. By End User
  • 7.3.3. France Computational Biology Market Outlook
    • 7.3.3.1. Market Size & Forecast
      • 7.3.3.1.1. By Value
    • 7.3.3.2. Market Share & Forecast
      • 7.3.3.2.1. By Application
      • 7.3.3.2.2. By Tool
      • 7.3.3.2.3. By Service
      • 7.3.3.2.4. By End User
  • 7.3.4. Italy Computational Biology Market Outlook
    • 7.3.4.1. Market Size & Forecast
      • 7.3.4.1.1. By Value
    • 7.3.4.2. Market Share & Forecast
      • 7.3.4.2.1. By Application
      • 7.3.4.2.2. By Tool
      • 7.3.4.2.3. By Service
      • 7.3.4.2.4. By End User
  • 7.3.5. Spain Computational Biology Market Outlook
    • 7.3.5.1. Market Size & Forecast
      • 7.3.5.1.1. By Value
    • 7.3.5.2. Market Share & Forecast
      • 7.3.5.2.1. By Application
      • 7.3.5.2.2. By Tool
      • 7.3.5.2.3. By Service
      • 7.3.5.2.4. By End User

8. Asia-Pacific Computational Biology Market Outlook

• 8.1. Market Size & Forecast
  • 8.1.1. By Value
• 8.2. Market Share & Forecast
  • 8.2.1. By Application (Cellular and Biological Simulation, Drug Discovery and Disease Modelling, Preclinical Drug Development, Clinical Trials, Human Body Simulation Software)
  • 8.2.2. By Tool (Databases, Infrastructure (Hardware), Analysis Software and Services)
  • 8.2.3. By Service (In-house, Contact)
  • 8.2.4. By End User (Academics, Industry and Commercials)
  • 8.2.5. By Country
• 8.3. Asia-Pacific: Country Analysis
  • 8.3.1. China Computational Biology Market Outlook
    • 8.3.1.1. Market Size & Forecast
      • 8.3.1.1.1. By Value
    • 8.3.1.2. Market Share & Forecast
      • 8.3.1.2.1. By Application
      • 8.3.1.2.2. By Tool
      • 8.3.1.2.3. By Service
      • 8.3.1.2.4. By End User
  • 8.3.2. Japan Computational Biology Market Outlook
    • 8.3.2.1. Market Size & Forecast
      • 8.3.2.1.1. By Value
    • 8.3.2.2. Market Share & Forecast
      • 8.3.2.2.1. By Application
      • 8.3.2.2.2. By Tool
      • 8.3.2.2.3. By Service
      • 8.3.2.2.4. By End User
  • 8.3.3. India Computational Biology Market Outlook
    • 8.3.3.1. Market Size & Forecast
      • 8.3.3.1.1. By Value
    • 8.3.3.2. Market Share & Forecast
      • 8.3.3.2.1. By Application
      • 8.3.3.2.2. By Tool
      • 8.3.3.2.3. By Service
      • 8.3.3.2.4. By End User
  • 8.3.4. Australia Computational Biology Market Outlook
    • 8.3.4.1. Market Size & Forecast
      • 8.3.4.1.1. By Value
    • 8.3.4.2. Market Share & Forecast
      • 8.3.4.2.1. By Application
      • 8.3.4.2.2. By Tool
      • 8.3.4.2.3. By Service
      • 8.3.4.2.4. By End User
  • 8.3.5. South Korea Computational Biology Market Outlook
    • 8.3.5.1. Market Size & Forecast
      • 8.3.5.1.1. By Value
    • 8.3.5.2. Market Share & Forecast
      • 8.3.5.2.1. By Application
      • 8.3.5.2.2. By Tool
      • 8.3.5.2.3. By Service
      • 8.3.5.2.4. By End User

9. South America Computational Biology Market Outlook

• 9.1. Market Size & Forecast
  • 9.1.1. By Value
• 9.2. Market Share & Forecast
  • 9.2.1. By Application (Cellular and Biological Simulation, Drug Discovery and Disease Modelling, Preclinical Drug Development, Clinical Trials, Human Body Simulation Software)
  • 9.2.2. By Tool (Databases, Infrastructure (Hardware), Analysis Software and Services)
  • 9.2.3. By Service (In-house, Contact)
  • 9.2.4. By End User (Academics, Industry and Commercials)
  • 9.2.5. By Country
• 9.3. South America: Country Analysis
  • 9.3.1. Brazil Computational Biology Market Outlook
    • 9.3.1.1. Market Size & Forecast
      • 9.3.1.1.1. By Value
    • 9.3.1.2. Market Share & Forecast
      • 9.3.1.2.1. By Application
      • 9.3.1.2.2. By Tool
      • 9.3.1.2.3. By Service
      • 9.3.1.2.4. By End User
  • 9.3.2. Argentina Computational Biology Market Outlook
    • 9.3.2.1. Market Size & Forecast
      • 9.3.2.1.1. By Value
    • 9.3.2.2. Market Share & Forecast
      • 9.3.2.2.1. By Application
      • 9.3.2.2.2. By Tool
      • 9.3.2.2.3. By Service
      • 9.3.2.2.4. By End User
  • 9.3.3. Colombia Computational Biology Market Outlook
    • 9.3.3.1. Market Size & Forecast
      • 9.3.3.1.1. By Value
    • 9.3.3.2. Market Share & Forecast
      • 9.3.3.2.1. By Application
      • 9.3.3.2.2. By Tool
      • 9.3.3.2.3. By Service
      • 9.3.3.2.4. By End User

10. Middle East and Africa Computational Biology Market Outlook

• 10.1. Market Size & Forecast
  • 10.1.1. By Value
• 10.2. Market Share & Forecast
  • 10.2.1. By Application (Cellular and Biological Simulation, Drug Discovery and Disease Modelling, Preclinical Drug Development, Clinical Trials, Human Body Simulation Software)
  • 10.2.2. By Tool (Databases, Infrastructure (Hardware), Analysis Software and Services)
  • 10.2.3. By Service (In-house, Contact)
  • 10.2.4. By End User (Academics, Industry and Commercials)
  • 10.2.5. By Country
• 10.3. MEA: Country Analysis
  • 10.3.1. South Africa Computational Biology Market Outlook
    • 10.3.1.1. Market Size & Forecast
      • 10.3.1.1.1. By Value
    • 10.3.1.2. Market Share & Forecast
      • 10.3.1.2.1. By Application
      • 10.3.1.2.2. By Tool
      • 10.3.1.2.3. By Service
      • 10.3.1.2.4. By End User
  • 10.3.2. Saudi Arabia Computational Biology Market Outlook
    • 10.3.2.1. Market Size & Forecast
      • 10.3.2.1.1. By Value
    • 10.3.2.2. Market Share & Forecast
      • 10.3.2.2.1. By Application
      • 10.3.2.2.2. By Tool
      • 10.3.2.2.3. By Service
      • 10.3.2.2.4. By End User
  • 10.3.3. UAE Computational Biology Market Outlook
    • 10.3.3.1. Market Size & Forecast
      • 10.3.3.1.1. By Value
    • 10.3.3.2. Market Share & Forecast
      • 10.3.3.2.1. By Application
      • 10.3.3.2.2. By Tool
      • 10.3.3.2.3. By Service
      • 10.3.3.2.4. By End User
  • 10.3.4. Kuwait Computational Biology Market Outlook
    • 10.3.4.1. Market Size & Forecast
      • 10.3.4.1.1. By Value
    • 10.3.4.2. Market Share & Forecast
      • 10.3.4.2.1. By Application
      • 10.3.4.2.2. By Tool
      • 10.3.4.2.3. By Service
      • 10.3.4.2.4. By End User

11. Market Dynamics

• 11.1. Drivers
• 11.2. Challenges

12. Market Trends & Developments

• 12.1. Recent Development
• 12.2. Mergers & Acquisitions
• 12.3. Product Launches

13. Porter's Five Forces Analysis

• 13.1. Competition in the Industry
• 13.2. Potential of New Entrants
• 13.3. Power of Suppliers
• 13.4. Power of Customers
• 13.5. Threat of Substitute Products

14. Competitive Landscape

• 14.1. Business Overview
• 14.2. Product Offerings
• 14.3. Recent Developments
• 14.4. Financials (As Reported)
• 14.5. Key Personnel
• 14.6. SWOT Analysis
  • 14.6.1. Dassault Systemes SE
  • 14.6.2. Certara Inc
  • 14.6.3. Chemical Computing Group ULC
  • 14.6.4. Compugen Ltd
  • 14.6.5. Rosa & Co. LLC
  • 14.6.6. GeneData AG
  • 14.6.7. Insilico Biotechnology AG
  • 14.6.8. Instem PLC
  • 14.6.9. Strand Life Sciences Pvt Ltd
  • 14.6.10. Schrodinger Inc

15. Strategic Recommendations

16. About Us & Disclaimer