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세계의 RWE(Real World Evidence) 애플리케이션용 게놈 데이터세트 시장
Genomic Data Set for Real World Evidence (RWE) Applications
상품코드 : 1757611
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2025년 06월
페이지 정보 : 영문 381 Pages
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한글목차

세계의 RWE(Real World Evidence) 애플리케이션용 게놈 데이터세트 시장은 2030년까지 12억 달러에 달할 전망

2024년에 5억 3,330만 달러로 추정되는 세계의 RWE(Real World Evidence) 애플리케이션용 게놈 데이터세트 시장은 분석 기간인 2024-2030년에 CAGR 15.1%로 성장하며, 2030년에는 12억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 리포트에서 분석한 부문의 하나인 유전자 DNA 데이터는 CAGR 17.3%를 기록하며, 분석 기간 종료시에는 5억 4,740만 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 전사체 RNA 데이터 분야의 성장률은 분석 기간 중 CAGR 12.8%로 추정됩니다.

미국 시장은 1억 4,530만 달러로 추정, 중국은 CAGR 20.4%로 성장할 것으로 예측

미국의 RWE(Real World Evidence) 애플리케이션용 게놈 데이터세트 시장은 2024년에 1억 4,530만 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 분석 기간인 2024-2030년의 CAGR 20.4%를 견인하며, 2030년에는 2억 7,300만 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측됩니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 10.9%와 13.7%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 12.1%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 "RWE(Real World Evidence) 애플리케이션용 게놈 데이터세트" 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

유전체 데이터세트가 실제 증거 기반을 어떻게 변화시키고 있는가?

리얼월드에비던스(RWE) 프레임워크에서 유전체 데이터세트의 적용은 생명과학 산업이 증거 생성, 규제 당국의 의사결정, 임상 전략에 접근하는 방식을 빠르게 변화시키고 있습니다. 기존에는 RGlobal Industry Analyst가 전자건강기록(EHR), 보험 청구, 환자 등록, 건강 조사 등의 정보 소스에서 얻은 관찰 데이터에 의존해 왔습니다. 그러나 유전체 시퀀싱, 특히 차세대 염기서열 분석(NGS)의 비약적인 성장으로 방대한 유전체 데이터세트가 RGlobal Industry Analysts 플랫폼에 통합되어 보다 생물학적 근거에 기반한 정확성을 중시하는 헬스케어 인사이트의 기반이 구축되고 있습니다. 구축되고 있습니다. 이러한 변화는 유전적 변이에 기반한 질병 병인, 환자 계층화, 치료 효과 및 결과에 대한 더 깊은 이해를 가능하게 합니다. 예를 들어 Genome RGlobal Industry Analysts는 약물 반응, 부작용, 질병 진행을 예측하는 바이오마커를 식별하는 데 도움을 주고 있습니다. 바이오 제약사 및 연구기관들은 UK Biobank, All of Us Research Program, Genomics England 등의 대규모 집단 코호트에서 연계된 유전체 데이터와 표현형 데이터를 활용하여 실용적인 증거를 대규모로 도출하고자 노력하고 있습니다. 또한 전 세계 의료 시스템이 디지털화되고 정밀의료 모델이 채택됨에 따라 종합적인 유전체 데이터세트를 실생활에서 사용함으로써 관찰 연구에서 전례 없는 잠재력을 발휘하고, 표적 치료법 개발을 가속화하며, 시장 전반의 규제 및 상환 전략에 대한 지침이 되고 있습니다.

유전체 RWE 활용을 가능하게 하는 기술 및 인프라의 발전은?

유전체 데이터를 RGlobal Industry Analysts 용도에 통합하는 것은 인프라 준비, 기술 상호운용성 및 고급 분석에 크게 의존합니다. 핵심은 전체 유전체, 전체 엑솜, 표적 염기서열 등 광범위한 유전체 프로파일을 생성하는 고처리량 시퀀싱 플랫폼입니다. 이러한 유전체 데이터세트는 프라이버시를 보호하는 레코드 연결 기술과 이종 데이터의 저장 및 조정을 위해 설계된 클라우드 기반 데이터 레이크를 사용하여 종단적 환자 데이터와 연결됩니다. 클라우드 인프라, 특히 AWS, Google Cloud, Microsoft Azure와 같은 공급자와의 제휴를 통해 유전체 파이프라인에 대한 확장 가능하고 안전한 접근이 가능합니다. 생물정보학 툴와 인공지능 알고리즘은 이 복잡한 데이터 마이닝의 핵심으로, 유전형-표현형 상관관계 식별, 집단 특이적 변이 분석, 분산된 데이터 소스에서 실시간 증거를 생성할 수 있게 해줍니다. 또한 연구기관은 기밀성이 높은 유전체 데이터를 보호된 환경 외부로 이동하지 않고도 RGlobal Industry Analysts의 연구에 협력할 수 있는 페더레이션형 학습 모델을 지지하고 있습니다. 유전체 정보를 위한 FHIR Genomics 및 OMOP CDM 확장 등의 상호운용성 표준은 이러한 데이터를 EHR, 임상시험, 관찰 연구에 일관되게 통합할 수 있도록 하는 데 필수적입니다. 기관 차원에서는 유전체 데이터 웨어하우스와 동의 관리 프레임워크가 연구 및 정책 수립을 위한 2차 활용을 촉진하면서 환자의 프라이버시를 보장하기 위해 도입되고 있습니다. 이러한 툴의 고도화는 RWE로 달성할 수 있는 것의 한계를 뛰어넘어 유전체학을 미래 지향적인 헬스케어 시스템의 기본 계층으로 자리 매김하고 있습니다.

헬스케어 및 생명과학 분야에서 GenomeRGlobal Industry Analysts를 최종사용자들은 어떻게 활용하고 있는가?

RGlobal Industry Analysts 용도에서 유전체 데이터세트의 채택은 제약사, 지불자, 프로바이더, 규제 당국, 학술기관 등 다양한 최종사용자로 확대되고 있습니다. 제약사들은 유전체RGlobal Industry Analysts를 활용하여 표적 환자 모집, 적응증 모델, 시판 후 안전성 모니터링을 통해 임상시험 설계를 최적화하고 있습니다. 특정 유전자 변이가 실제 다양한 환자군의 치료 반응에 어떤 영향을 미치는지 분석함으로써 기업은 미충족 수요를 더 정확하게 파악하고, 관련 평가변수를 선택하며, 치료법을 더 정확하게 조정할 수 있습니다. 보험사들은 가치 기반 계약, 적용 기준, 정밀한 처방 관리와 관련된 의사결정을 지원하기 위해 유전체RGlobal Industry Analysts에 의존하기 시작했습니다. 병원과 의료 시스템도 특히 종양학, 희귀질환, 약물유전체학 분야에서 진단 정확도를 높이고 치료 경로를 맞춤화하기 위해 유전체 데이터를 임상 의사결정 지원 툴에 통합하고 있으며, FDA와 EMA와 같은 규제 당국도 유전체 정보를 기반으로 한 RGlobal Industry Analysts를 채택하여 추가 승인, 첨부문서 확대, 이미 시판 중인 의약품의 위험-편익 평가를 지원하고 있습니다. 또한 학계 연구자들은 이러한 데이터세트를 실제 유전자와 환경의 상호작용 및 집단별 건강 격차 연구에 적용하고 있습니다. 실제 유전체학은 감염병 변이 감시, 백신 효과 평가 등 공중보건 유전체학 연구에도 활용되고 있습니다. 이해관계자의 요구, 기술적 준비, 정책의 진화가 결합되면서 유전체 RG를 보건의료의 전 과정에 통합하는 제도적 노력이 확산되고 있습니다.

유전체 RGlobal Analysts 시장의 성장을 가속하는 주요 요인은?

리얼월드에비던스(RWE) 용도를 위한 유전체 데이터세트 시장의 성장은 기술 발전, 헬스케어 모델 전환, 데이터 접근성, 최종사용자 인센티브와 관련된 몇 가지 요인에 의해 주도되고 있습니다. 첫째, 유전체 염기서열 분석 비용의 급격한 하락으로 다양한 환자 코호트의 대규모 염기서열 분석이 가능해져 보다 대표적이고 종합적인 RGlobal Industry Analysts 연구가 가능해졌습니다. 둘째, 가치 기반 치료와 정밀의료 모델의 부상으로 인해, 더 나은 결과를 더 낮은 비용으로 지원하기 위해 유전자 데이터를 통합한 개인화된 증거에 대한 강력한 수요가 발생하고 있습니다. 셋째, 규제 당국이 유전체 RGlobal Industry Analysts를 시판 후 조사, 조기 승인 및 약물 재사용을 위한 효과적인 증거 스트림으로 인식하고 있으며, 이는 제약사가 유전체으로 강화된 실제 임상시험에 투자할 수 있는 분명한 인센티브가 되고 있습니다. 또 다른 큰 원동력은 유전체 프로파일과 평생 건강 기록을 연결하고 관찰 분석을 위한 풍부한 데이터 환경을 제공하는 종단적 바이오뱅크와 국가 유전체 프로그램의 확산입니다. 또한 특히 종양이나 희귀질환과 같은 고비용 영역에서 유전체 정보 기반 이용 관리에 대한 지불자의 관심이 높아지고 있습니다. 상호 운용 가능한 데이터 표준과 동의에 기반한 데이터 공유 프레임워크의 개발도 실제 연구 환경에서 유전체 RGGlobal Industry Analysts의 통합과 활용을 용이하게 하고 있습니다. 또한 AI를 활용한 분석 플랫폼은 실제 집단의 멀티오믹 데이터를 통해 보다 빠른 인사이트와 보다 역동적인 가설 검증을 가능하게 합니다. 마지막으로 하이테크 기업, 의료 시스템, 생명과학 기업 간의 파트너십이 전 세계에서 확대되면서 Genome RGlobal Industry Analysts 용도의 상용화와 실용화가 가속화되고 있습니다. 이러한 요소들이 결합되어 정밀의료 시대의 실제 증거 생성의 기준을 재정의할 준비가 되어 있는 견고하고 성장하는 세계 시장을 주도하고 있습니다.

부문

데이터 유형(유전자 DNA 데이터, 전사체 RNA 데이터, 프로테옴 단백질 질데이터, 대사물 데이터), 용도(종양학 용도, 심장혈관계 용도, 신경학 용도, 면역학 용도, 기타 용도), 최종 용도(바이오의약품 최종 용도, 기타 최종 용도)

조사 대상 기업의 예(주목 42사)

AI 통합

당사는 유효한 전문가 컨텐츠와 AI 툴에 의해 시장 정보와 경쟁 정보를 변혁하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 LLM나 업계 고유 SLM를 조회하는 일반적인 규범에 따르는 대신에, 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 방대한 양 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등, 전 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사의 국가, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기반으로 기업의 경쟁력 변화를 예측했습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 수입원가(COGS) 증가, 수익성 감소, 공급망 재편 등 미시적 및 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예측됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 개요

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSA
영문 목차

영문목차

Global Genomic Data Set for Real World Evidence (RWE) Applications Market to Reach US$1.2 Billion by 2030

The global market for Genomic Data Set for Real World Evidence (RWE) Applications estimated at US$533.3 Million in the year 2024, is expected to reach US$1.2 Billion by 2030, growing at a CAGR of 15.1% over the analysis period 2024-2030. Genetic DNA Data, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 17.3% CAGR and reach US$547.4 Million by the end of the analysis period. Growth in the Transcriptome RNA Data segment is estimated at 12.8% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$145.3 Million While China is Forecast to Grow at 20.4% CAGR

The Genomic Data Set for Real World Evidence (RWE) Applications market in the U.S. is estimated at US$145.3 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$273.0 Million by the year 2030 trailing a CAGR of 20.4% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 10.9% and 13.7% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 12.1% CAGR.

Global "Genomic Data Set for Real World Evidence (RWE) Applications" Market - Key Trends & Drivers Summarized

How Are Genomic Data Sets Transforming the Foundation of Real World Evidence?

The application of genomic data sets in Real World Evidence (RWE) frameworks is rapidly reshaping how the life sciences industry approaches evidence generation, regulatory decision-making, and clinical strategy. Traditionally, RWE relied on observational data from sources such as electronic health records (EHRs), insurance claims, patient registries, and health surveys. However, with the exponential growth of genomic sequencing, especially next-generation sequencing (NGS), vast genomic data sets are being integrated into RWE platforms to create a more biologically anchored, precision-driven foundation for healthcare insights. This shift enables a deeper understanding of disease etiology, patient stratification, treatment efficacy, and outcomes based on genetic variability. For example, genomic RWE is becoming instrumental in identifying biomarkers predictive of drug response, adverse events, and disease progression-information critical for both drug development and clinical practice. Biopharma companies and research institutions are increasingly leveraging linked genomic and phenotypic data from large population cohorts, such as those curated by the UK Biobank, All of Us Research Program, and Genomics England, to derive actionable evidence at scale. Moreover, as global health systems digitize and adopt precision medicine models, the use of comprehensive genomic data sets in real-world contexts is unlocking unprecedented potential in observational research, accelerating the development of targeted therapies, and guiding regulatory and reimbursement strategies across markets.

What Technological and Infrastructure Advances Are Enabling the Use of Genomic RWE?

The integration of genomic data into RWE applications is heavily dependent on infrastructure readiness, technological interoperability, and advanced analytics. At the core are high-throughput sequencing platforms that generate extensive genomic profiles, including whole-genome, whole-exome, and targeted sequencing. These genomic data sets are then linked with longitudinal patient data using privacy-preserving record linkage technologies and cloud-based data lakes designed to store and harmonize heterogeneous data types. Cloud infrastructure, particularly through partnerships with providers like AWS, Google Cloud, and Microsoft Azure, allows scalable and secure access to genomic RWE pipelines. Bioinformatics tools and artificial intelligence algorithms are central to mining this complex data, enabling identification of genotype-phenotype correlations, population-specific variant analysis, and real-time evidence generation from decentralized data sources. Federated learning models are also gaining traction, allowing institutions to collaborate on RWE studies without moving sensitive genomic data outside protected environments. Interoperability standards such as FHIR Genomics and OMOP CDM extensions for genomic information are essential for ensuring that these data can be consistently integrated into EHRs, clinical trials, and observational studies. At the institutional level, genomic data warehouses and consent management frameworks are being deployed to ensure patient privacy while facilitating secondary use for research and policy-making. The sophistication of these tools is pushing the boundaries of what can be achieved in RWE, positioning genomics as a foundational layer of future-ready healthcare systems.

How Are End Users Adopting Genomic RWE Across Healthcare and Life Sciences?

The adoption of genomic data sets in RWE applications is expanding across a broad spectrum of end users, including pharmaceutical companies, payers, providers, regulators, and academic institutions. In drug development, biopharma companies are utilizing genomic RWE to optimize clinical trial design through targeted patient recruitment, adaptive trial models, and post-market safety monitoring. By analyzing how specific genetic variants influence treatment responses in diverse, real-world populations, companies can better identify unmet needs, select relevant endpoints, and tailor therapies more precisely. In the payer space, insurers are beginning to rely on genomic RWE to support decisions around value-based contracting, coverage criteria, and precision formulary management. Hospitals and health systems are also incorporating genomic data into clinical decision support tools to enhance diagnostic accuracy and personalize care pathways, particularly in oncology, rare diseases, and pharmacogenomics. Regulators such as the FDA and EMA are embracing genomically-informed RWE to support supplemental approvals, label expansions, and risk-benefit assessments of drugs already in the market. Furthermore, academic researchers are applying these data sets to study real-world gene-environment interactions and population-specific health disparities. Real-world genomics is also being used in public health genomics initiatives, such as surveillance of infectious disease mutations and assessment of vaccine effectiveness. The convergence of stakeholder demand, technological readiness, and policy evolution is driving widespread institutional commitment to embedding genomic RWE across the healthcare continuum.

What Are the Main Drivers Fueling Growth in the Genomic RWE Market?

The growth in the genomic data set for Real World Evidence (RWE) applications market is driven by several factors related to technological advances, shifting healthcare models, data accessibility, and end-user incentives. First, the dramatic reduction in the cost of genomic sequencing has made it feasible to conduct large-scale sequencing of diverse patient cohorts, enabling more representative and inclusive RWE studies. Second, the rise of value-based care and precision medicine models is creating a strong demand for individualized evidence that incorporates genetic data to support better outcomes at lower costs. Third, regulatory bodies are increasingly recognizing genomic RWE as a valid evidence stream for post-market surveillance, accelerated approvals, and drug repurposing efforts, providing a clear incentive for pharmaceutical firms to invest in genomically-enhanced real-world studies. Another major driver is the proliferation of longitudinal bio-banks and national genomics programs that link genomic profiles with lifetime health records, offering rich data environments for observational analysis. Additionally, payer interest in genomics-informed utilization management is growing, particularly in high-cost areas like oncology and rare diseases. The development of interoperable data standards and consent-based data sharing frameworks is also facilitating easier integration and use of genomic RWE in real-world research environments. Furthermore, AI-powered analytics platforms are enabling faster insights and more dynamic hypothesis testing using multi-omic data in real-world populations. Finally, the global expansion of partnerships between tech firms, health systems, and life sciences players is accelerating the commercialization and operationalization of genomic RWE applications. Together, these factors are driving a robust and expanding global market poised to redefine the standards of real-world evidence generation in the precision medicine era.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Genomic Data Set for Real World Evidence (RWE) Applications market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Data Type (Genetic DNA Data, Transcriptome RNA Data, Proteome Protein Data, Metabolite Data); Application (Oncology Application, Cardiovascular Application, Neurology Application, Immunology Application, Other Applications); End-Use (Biopharma End-Use, Other End-Uses)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; Spain; Russia; and Rest of Europe); Asia-Pacific (Australia; India; South Korea; and Rest of Asia-Pacific); Latin America (Argentina; Brazil; Mexico; and Rest of Latin America); Middle East (Iran; Israel; Saudi Arabia; United Arab Emirates; and Rest of Middle East); and Africa.

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TABLE OF CONTENTS

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II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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