계산생물학 시장은 현재 72억 4,000만 달러로 추정되고, 2030년에는 133억 6,000만 달러에 이를 것으로 전망되며, CAGR 13.02%로 성장할 것으로 예측됩니다.
이 전망은 트랜스포머 기반 유전체 언어 모델, 합성 생물학 디지털 트윈, 보다 광범위한 AI의 도입이 계산생물학 시장의 모든 용도 계층을 형성하고 있음을 보여줍니다. 멀티오믹스 데이터세트의 급증, 수탁 연구 서비스로의 전환 진행, 확장 가능한 클라우드 인프라의 필요성이 수요를 뒷받침하고 있습니다. 북미는 성숙한 생명공학 규제 덕분에 여전히 계산생물학 시장을 지원하고 있지만 아시아태평양의 슈퍼컴퓨터 투자와 의약품 제조거점의 확대로 이 지역은 다음 성장 엔진으로 자리매김하고 있습니다. 한편, 지멘스에 의한 도트매틱스 인수 51억 달러와 같은 전략적 인수는 계산생물학 시장에서 플랫폼 통합의 격화를 반영합니다.
테라바이트 규모의 단일 셀 RNA 시퀀싱, 멀티오믹스 통합 및 시퀀싱 비용의 감소로 인해 계산생물학 시장으로의 데이터 유입이 계속 확대되고 있습니다. 그 결과, 데이터 네트워크 효과는 최대 규모의 리포지토리를 관리하는 이해관계자의 선행자 이익을 강화합니다. 따라서 클라우드 바이오인포매틱스 플랫폼은 온프레미스 고성능 컴퓨팅이 없는 조직에 필수적인 인프라가 되었습니다.
ESM-3과 같은 단백질 언어 모델은 진화 과정을 시뮬레이트하고, 약물 개발자가 몇년 전에 도달할 수 없었던 속도로 새로운 단백질 후보를 만듭니다. 모델 메디신스의 갈릴레오로 대표되는 AI와 양자의 하이브리드 시스템은 현재 100%의 히트율로 항바이러스제의 스크리닝을 실현하고 있습니다. 디지털 트윈을 통해 연구자들은 수백만 개의 가상 실험을 수행하고, 가설 검증 사이클을 압축하며, 습식 실험실 비용을 줄일 수 있습니다. 479,000 시험의 머신러닝 벤치마크는 시험 설계 최적화를 위한 전례 없는 교육 데이터를 제공합니다. 6억 8,800만 달러를 투자한 Recursion과 Exscientia의 합병과 같은 M&A는 기존 기업이 이러한 AI의 이점을 통합 플랫폼에 도입하려고 경쟁하고 있음을 보여줍니다.
생물학, 소프트웨어 공학, 통계학에 익숙한 전문가에 대한 수요는 공급을 능가합니다. 생명과학 분야의 고용주는 2030년까지 35%의 인력 부족을 예측하고 있으며, 고용 수요는 매년 11.75% 증가하고 있습니다. 특히, 이 분야에 진입하는 하이테크 대기업과 경쟁하는 중규모 생명공학 기업에서는 급여 인플레이션과 프로젝트 지연이 끊이지 않습니다. 스킬 기반의 채용, 견습 제도, 이업종으로부터의 채용은 잠정적인 완화책입니다.
보고서에서 분석된 기타 촉진요인 및 억제요인
신약과 질병 모델링은 가장 빠른 속도로 15.64%의 연평균 복합 성장률(CAGR)을 기록했으며, 세포 및 생물학 시뮬레이션은 계산생물학 시장 규모에서 2024년 점유율을 32.52%로 유지했습니다. AI에 의해 강화된 타겟 식별 및 리드 최적화를 통해 Insilico Medicine과 같은 주요 기업들은 수백만 개의 화합물을 실리코에서 스크리닝할 수 있게 되었습니다. 전임상시험 팀은 현재 유전체, 단백질체학, 메타보로믹스 데이터세트를 통합하여 화합물에서 임상시험에 성공할 확률을 높이고 있습니다. 임상시험 업무는 97.9%의 적격성 스크리닝 정밀도를 달성하는 검색 지원 시스템을 채용하여 리크루트의 병목 현상을 줄였습니다. 디지털 트윈을 이용하여 가상 용량 반응 시험을 실시하고, 습식 실험실 타임라인을 단축하는 연구자도 늘고 있습니다. 그 결과, 계산생물학 시장은 연구개발의 각 단계에서 제약 기업과의 관계를 깊게 하고 있습니다.
인체 시뮬레이션 소프트웨어는 미래의 높은 하위 부문으로 부상하고 있습니다. 스탠포드 대학의 AI 구동형 '가상세포'는 멀티오믹스와 생물물리학 모델을 통합하여 맞춤형 치료 전략을 위한 경로 섭동을 매핑할 수 있음을 보여줍니다. 이 개발을 통해 계산생물학 시장은 정밀의료의 최전선에 서 있는 임상의로 확장됩니다. 디지털 트윈의 충실도가 높아짐에 따라 보험 회사는 컴퓨터에 최적화된 치료 계획에 대한 상환 모델을 평가하기 시작하여 하류 수익 풀을 제안합니다.
데이터베이스는 여전히 계산생물학 시장 점유율의 36.46%를 차지하고 있는데, 분석 소프트웨어 및 서비스는 CAGR 14.77%로 가장 빠른 성장을 전망하고 있습니다. 단백질과 유전체의 언어 모델은 정적 아카이브를 유지하는 것보다 분석 능력을 구입하도록 조직을 뒷받침하고 있습니다. 공급업체는 유전체, 단백질체학 및 임상 흐름을 융합하는 멀티모달 데이터 파이프라인을 통합합니다. Boltz-1이 표준 GPU에서 AlphaFold에 필적하는 정확성을 달성했다는 것은 커뮤니티의 혁신이 보다 광범위한 채용을 촉진한다는 것을 명확하게 보여줍니다.
그러나 클라우드의 비용 곡선과 관리 서비스의 성숙도는 마이그레이션을 촉구합니다. 공급자는 자동 스케일링 알고리즘과 보안 인증을 통해 차별화를 도모하고 있습니다. 기존 데이터베이스 회사는 리포지토리에 애널리틱스 계층을 구축하여 자체 설치 기반을 보호하려고 합니다. 그 결과 경쟁이 치열해지면서도 소프트웨어 전체의 품질이 향상되어 계산생물학 시장의 지속적인 성장을 지원하고 있습니다.
북미는 2024년 매출의 42.78%를 차지했으며, 바이오벤처 자본의 충실, 규제 당국의 관여 성숙, 인재 풀의 밀집으로부터 이익을 얻고 있습니다. FDA의 진화하는 AI의 틀은 현지 기업들에게 많은 기업들보다 명확한 상업화의 길을 제공합니다. Thermo Fisher의 20억 달러의 다년간 국내 투자는 인프라의 확장성에 대한 자신감을 뒷받침하고 있습니다. 그럼에도 불구하고 노동력 부족과 클라우드 비용 상승이 가속을 억제하고 있습니다.
아시아태평양의 CAGR은 16.35%로 가장 높습니다. 각국 정부가 엑사플롭스 슈퍼컴퓨터에 자금을 투입하고 있으며, 한국의 계획은 2025년까지의 시작을 목표로 하고 있습니다. 지역의 의약품 제조는 활황을 나타내고, 유전적 다양성의 연구 프로그램은 AI 모델을 지역의 인구에 맞추어 다른 곳에서는 얻을 수 없는 엣지 케이스의 데이터 자산을 만들어 냅니다. 분산형 임상시험 파일럿 및 mRNA 플랫폼의 구축은 계산생물학 시장의 능력에 대한 장기적인 수요를 강화합니다.
유럽은 국경을 넘어서는 컨소시엄과 견고한 데이터 프라이버시 보호 조치에 힘입어 꾸준한 성장을 유지하고 있습니다. 윤리적 인공지능 이니셔티브는 컴플라이언스 오버헤드를 증가시키지만, 지급자와 규제 당국의 신뢰도 조성합니다. 디지털 트윈 파일럿은 자원 이용을 최적화하는 공중 보건 목표에 부합합니다. 한편 라틴아메리카, 아프리카, 중동에서는 인터넷 인프라와 바이오인포매틱스 커리큘럼이 확대됨에 따라 조금씩 전진하고 있습니다. 다국적 제약 그룹과의 제휴로 현지 자금 부족이 보충되고, 계산생물학은 서서히 있지만, 시장에 침투하고 있습니다.
The computational biology market currently generates USD 7.24 billion and is projected to reach USD 13.36 billion in 2030, advancing at a 13.02% CAGR.
This outlook signals how transformer-based genome language models, synthetic-biology digital twins, and wider AI adoption now shape every application layer of the computational biology market. A sharp rise in multi-omics datasets, ongoing shifts toward contract research services, and the need for scalable cloud infrastructure keep fueling demand. North America still anchors the computational biology market thanks to mature biotech regulation, but Asia-Pacific's supercomputer investments and expanding pharmaceutical manufacturing base are positioning the region as the next growth engine. Meanwhile, strategic acquisitions such as Siemens' USD 5.1 billion deal for Dotmatics reflect intensifying platform consolidation inside the computational biology market.
Terabyte-scale single-cell RNA-sequencing, multi-omics integration, and lower sequencing costs continue to expand data flows into the computational biology market. cut RNA-seq costs 50-70%, widening access to precision-medicine datasets. Large language models now automate 94% of common data-element mapping, driving interoperability.The resulting data network effects reinforce first-mover advantages for stakeholders controlling the largest repositories. Cloud bioinformatics platforms therefore have become mandatory infrastructure for organizations lacking on-premises high-performance computing.
Protein language models like ESM-3 simulate evolutionary processes, creating novel protein candidates at a pace drug developers could not reach a few years ago. Hybrid AI-quantum systems, exemplified by Model Medicines' GALILEO, now deliver 100% hit-rate antiviral screens.Digital twins let researchers run millions of virtual experiments, compressing hypothesis-testing cycles and reducing wet-lab costs. A 479,000-trial machine-learning benchmark provides unprecedented training data for trial-design optimization. M&A activity, such as the USD 688 million Recursion-Exscientia merger, shows incumbents racing to internalize these AI advantages consolidated platforms.
Demand for professionals versed in biology, software engineering, and statistics outstrips supply. Life-science employers foresee a 35% shortfall by 2030, with hiring demand growing 11.75% annually. Salary inflation and project delays follow, particularly for mid-sized biotechs that compete with tech giants entering the field. Skills-based hiring, apprenticeships, and cross-industry recruitment are interim mitigation strategies.
Other drivers and restraints analyzed in the detailed report include:
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Drug discovery and disease modeling already posts the fastest 15.64% CAGR, whereas cellular and biological simulation retained a 32.52% 2024 stake in the computational biology market size. AI-enhanced target identification and lead optimization let companies such as Insilico Medicine screen millions of compounds in silico. Preclinical teams now integrate genomic, proteomic, and metabolomic data sets to raise compound-to-clinic success odds. Clinical-trial operations employ retrieval-augmented systems that reach 97.9% eligibility-screen accuracy, cutting recruitment bottlenecks. A growing number of investigators exploit digital twins to run virtual dose-response studies, shrinking wet-lab timelines. Consequently, the computational biology market experiences deeper pharmaceutical engagement at every R&D gate.
Human-body simulation software emerges as a high-potential sub-segment. Stanford's AI-driven "virtual cell" illustrates how integrated multi-omics and biophysical models can map pathway perturbations for individualized therapy strategies. This development expands the computational biology market to frontline precision-medicine clinicians. As digital twin fidelity rises, insurers begin evaluating reimbursement models for computer-optimized treatment plans, hinting at downstream revenue pools.
Databases still represent 36.46% of computational biology market share, but analysis software and services chart the fastest 14.77% CAGR. Protein and genome language models are pushing organizations to buy analytic capacity rather than maintain static archives. Vendors embed multimodal data pipelines that fuse genomic, proteomic, and clinical streams. The shift also encourages academic-industry consortia to co-develop open-source stacks; Boltz-1's AlphaFold-comparable accuracy on standard GPUs underscores how community innovation fuels wider adoption.
On-premises high-performance computing remains important for sensitive datasets; however, cloud cost curves and managed-service maturity encourage migration. Providers differentiate by auto-scaling algorithms and security certifications. Database incumbents react by building analytics layers on top of repositories to defend their install base. The net effect increases competition yet lifts overall software quality, supporting sustained growth in the computational biology market.
Computational Biology Market Report is Segmented by Application (Cellular and Biological Simulation [Computational Genomics and More], Drug Discovery and Disease Modelling [Target Identification and More], Preclinical Drug Development [Pharmacokinetics and More] and More), Tool (Databases and More), Service (In-House and More), End-User (Academics and More), and Geography. The Market Forecasts are Provided in Terms of Value (USD).
North America, commanding 42.78% 2024 revenue, benefits from deep biotech venture capital, mature regulator engagement, and a dense talent pool. The FDA's evolving AI framework gives local firms a clearer commercialization path than many peers. Thermo Fisher's USD 2 billion multiyear domestic investment underscores confidence in infrastructure scalability. Nonetheless, workforce shortages and rising cloud costs temper acceleration.
Asia-Pacific posts the highest 16.35% CAGR. Governments bankroll exaflop supercomputers-South Korea's plan targets launch by 2025-while China's distributed national centers already propel multi-omics projects. Regional pharmaceutical manufacturing booms, and genetic-diversity research programs tailor AI models to local populations, creating edge-case data assets unavailable elsewhere. Decentralized clinical-trial pilots and mRNA platform build-outs reinforce long-term demand for computational biology market capabilities.
Europe maintains steady growth anchored by cross-border consortia and robust data-privacy safeguards. Ethical-AI initiatives crank up compliance overhead, yet also foster trust among payers and regulators. Digital-twin pilots align with public-health goals to optimize resource use. Meanwhile, Latin America, Africa, and the Middle East inch forward as internet infrastructure and bioinformatics curricula expand. Partnerships with multinational pharma groups compensate for local funding gaps, ensuring gradual but persistent computational biology market penetration.