Stratistics MRC에 따르면, 세계 유전자 예측 툴 시장은 2023년 1,273억 달러로 예측 기간 동안 20.3%의 CAGR로 성장하여 2030년에는 4,641억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.
유전자 예측 툴은 DNA 서열에서 잠재적인 단백질 코딩 영역을 식별하고 주석을 달기 위해 사용되는 계산 알고리즘입니다. 이러한 도구는 통계 모델, 숨겨진 마르코프 모델 또는 기계 학습 기술을 사용하여 유전자 서열을 분석하여 유전자, 코딩 영역, 엑손-인트론 경계 및 제어 요소의 위치를 예측합니다. 이러한 도구는 유전자 구조에 대한 이해를 돕고 다양한 생물의 유전자 주석, 기능 분석 및 게놈 주석화를 용이하게 하여 유전체학 및 분자생물학 연구에 크게 기여하고 있습니다.
2021년 Briefings in Bioinformatics에 따르면, TSSFinder라는 프로그램이 진핵 생물 종의 프로모터 서열을 설명하는 데 사용되었다고 합니다. TSSFinder는 선형 연쇄 조건부 확률장(LCCRF)에 기반한 확률론적 모델을 이용한 전사 시작점(TSS) 예측 접근법이 TSSFinder이며, 처음에는 문헌에 공개되어 있었습니다.
개별화 의료에 대한 수요 증가
개인맞춤형 의료에 대한 수요 증가는 유전자 예측 툴의 발전의 원동력이 되고 있습니다. 이러한 도구는 유전자 정보를 활용하여 개인이 특정 질병에 걸릴 가능성, 특정 약물에 대한 반응성, 잠재적인 부작용을 예측합니다. 유전자 예측 툴은 개인의 유전자 데이터를 분석하여 질병 및 약물 대사와 관련된 돌연변이를 식별하여 치료 계획을 맞춤화할 수 있도록 돕습니다.
데이터의 품질과 복잡성
유전자 예측 툴은 유전체 서열의 편차로 인한 데이터 품질 문제에 직면하여 예측에 오차가 발생합니다. 대체 접합 및 중복 유전자를 포함한 유전자 구조의 복잡성은 정확도에 영향을 미치는 복잡성을 증가시키고 있습니다. 또한, 사용 가능한 게놈 데이터의 양이 방대하기 때문에 다양한 게놈 특성을 처리할 수 있는 강력한 알고리즘이 필요하며, 이는 계산상의 문제를 야기합니다. 결과적으로 데이터 품질의 한계와 복잡성은 정확한 유전자 예측을 방해하고, 생물학적 해석과 다운스트림 분석에 영향을 미칩니다.
바이오인포매틱스 도입 확대
바이오인포매틱스는 유전자 예측 툴의 발전에 매우 중요한 역할을 하고 있으며, 그 보급을 촉진하고 있습니다. 계산 알고리즘과 생물학적 데이터를 활용하는 생물정보학은 정확한 유전자 식별, 주석 및 기능 분석을 가능하게 합니다. 예측 모델을 최적화하고 유전자 코드를 해독하기 위해 시퀀싱, 기계 학습, 통계적 방법을 통합하여 유전체 코드를 해독할 수 있습니다. 생물정보학에 대한 의존도가 높아짐에 따라 다양한 생물학적 연구 분야에서 유전자 예측 툴의 정확성, 확장성 및 접근성이 향상되고 있습니다.
엄격한 규제 승인 프로세스
유전자 예측 툴의 엄격한 규제 승인 과정에는 몇 가지 단점이 있습니다. 종종 개발 기간이 길어지고 유전자 연구 및 임상 응용 분야에서 중요한 기술 혁신을 지연시키는 경우가 많습니다. 높은 규제 장벽으로 인해 접근성과 구매 용이성이 제한되어 소규모 연구 그룹과 기업이 새로운 솔루션을 제공하는 데 방해가 됩니다. 또한, 이러한 까다로운 절차는 기존 도구를 우대함으로써 기술 혁신을 억제하고 더 효과적이고 획기적인 기술의 출현을 방해할 수 있습니다.
유전자 예측 툴은 바이러스 유전자, 돌연변이 및 기능적 구성요소를 식별하는 데 중요한 역할을 했습니다. 이러한 도구는 연구자들이 잠재적인 백신 후보를 식별할 뿐만 아니라 그 안전성과 효능을 평가하기 위해 사용되었습니다. 그러나 COVID-19가 확산됨에 따라 COVID-19와 관련이 없는 수많은 연구 프로젝트가 자원 재분배, 봉쇄, 연구 활동 중단으로 인해 중단되거나 연기되었습니다. 그 결과, COVID-19 이외의 연구 분야에서 유전자 예측 기기의 수용과 적용이 둔화되었습니다.
예측 기간 동안 소프트웨어 부문이 가장 큰 비중을 차지할 것으로 예상
예측 기간 동안 소프트웨어 부문이 가장 큰 비중을 차지할 것으로 예상됩니다. 이러한 도구는 정교한 알고리즘을 사용하여 유전체 데이터를 분석하여 유전자의 위치, 구조 및 기능을 정확하게 예측합니다. 이 시장의 주요 업체들은 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하여 연구자와 임상의의 접근성을 보장하고 있습니다. 유전자 예측의 정확도를 높이는 소프트웨어의 능력은 유전체 연구와 개인 맞춤형 의료의 발전에 크게 기여하며 시장 확대를 주도하고 있습니다. 유전체 데이터가 지속적으로 증가함에 따라 효율적이고 신뢰할 수 있는 유전자 예측 툴에 대한 수요는 시장 성장을 더욱 촉진할 것으로 예상됩니다.
진단 분야는 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상
진단 분야는 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 이러한 도구는 질병과 관련된 유전적 돌연변이를 식별하고 맞춤 의료를 지원하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 정확하고 효율적인 진단 솔루션에 대한 수요가 유전자 예측 툴의 기술 혁신을 촉진하고 경쟁적인 시장 환경을 조성하고 있습니다. 주요 업체들은 진단 정확도 향상, 애플리케이션 확장, 사용자 친화적인 인터페이스 강화에 주력하고 있으며, 이는 전체 시장의 성장과 발전에 기여하고 있습니다.
예측 기간 동안 북미 지역이 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 유전자 연구, 특히 맞춤 의료, 암 연구, 농업 등의 분야에 대한 관심과 투자가 증가함에 따라 정교한 유전자 예측 툴에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이 지역의 생명공학 및 제약 기업들은 유전자 편집, 치료제 및 진단 관련 연구개발에 많은 투자를 하고 있으며, 이는 시장 성장을 더욱 촉진하고 있습니다.
아시아태평양은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 유지할 것으로 예상됩니다. 이러한 성장에는 게놈 연구 및 개발 활동의 증가, 생명공학 및 제약 부문에 대한 투자 증가, 개인 맞춤형 의료에 대한 인식 증가 등 여러 가지 요인이 기여하고 있습니다. 각국은 생명과학 연구에 대한 막대한 투자를 통해 이 시장에 크게 기여하고 있습니다. 이들 국가는 활발한 생명공학 산업과 광범위한 게놈 연구를 수행하는 학술 기관을 보유하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global Gene Prediction Tools Market is accounted for $127.3 billion in 2023 and is expected to reach $464.1 billion by 2030 growing at a CAGR of 20.3% during the forecast period. Gene prediction tools are computational algorithms used to identify and annotate potential protein-coding regions within DNA sequences. They analyze genetic sequences, employing statistical models, hidden Markov models, or machine learning techniques to predict the locations of genes, coding regions, exon-intron boundaries, and regulatory elements. These tools aid in understanding genetic structures, facilitating gene annotation, functional analysis, and genome annotation in various organisms, contributing significantly to genomics and molecular biology research.
According to Briefings in Bioinformatics in 2021, a program called TSSFinder was used to describe the promoter sequences from Eukaryotic species. The initial transcription start site (TSS) prediction approach that uses a probabilistic model based on linear chain conditional random fields (LCCRFs) is TSSFinder, which was originally disclosed in the literature.
Rising demand for personalized medicines
The increasing demand for personalized medicine has been a driving force in the advancement of gene prediction tools. These tools utilize genetic information to predict an individual's likelihood of developing certain diseases, their response to particular medications, and potential adverse reactions. Gene prediction tools analyze an individual's genetic data to identify variations associated with diseases or drug metabolism, aiding in customizing treatment plans.
Data quality and complexity
Gene prediction tools face challenges with data quality due to variations in genome sequences, leading to errors in predictions. The complexity of gene structures, including alternative splicing and overlapping genes, adds intricacy, affecting accuracy. Moreover, the vast amount of available genomic data poses computational challenges, requiring robust algorithms to handle diverse genomic features. Consequently, limitations in data quality and complexities hinder precise gene predictions, impacting biological interpretations and downstream analyses.
Growing adoption of bioinformatics
Bioinformatics plays a pivotal role in advancing gene prediction tools, driving their widespread adoption. Leveraging computational algorithms and biological data, bioinformatics enables accurate gene identification, annotation, and functional analysis. Its integration optimizes predictive models, employing sequence analysis, machine learning, and statistical methods to decipher genetic codes. The growing reliance on bioinformatics ensures enhanced precision, scalability, and accessibility of Gene Prediction Tools in various biological research domains.
Stringent regulatory approval process
The stringent regulatory approval process for gene prediction tools poses several disadvantages. It often leads to prolonged development timelines, delaying crucial innovations in genetic research and clinical applications. High regulatory barriers limit accessibility and affordability, impeding smaller research groups or companies from contributing novel solutions. Additionally, these stringent processes may stifle innovation by favouring established tools, hindering the emergence of potentially more effective or groundbreaking technologies.
Gene prediction tools played a crucial role in identifying viral genes, mutations, and functional components. These tools were used by researchers to evaluate the safety and efficacy of possible vaccine candidates in addition to identifying them. However, as the epidemic spread, numerous research projects unrelated to COVID-19 had to be cancelled or postponed due to resource reallocation, lockdowns, and disruptions in research activity. Consequently, there was a deceleration in the acceptance and application of gene prediction instruments in research domains other than COVID-19.
The software segment is expected to be the largest during the forecast period
The software segment is expected to be the largest during the forecast period. These tools utilize sophisticated algorithms to analyze genomic data, accurately predicting gene locations, structures, and functions. Key players in this market offer user-friendly interfaces, ensuring accessibility for researchers and clinicians. The software's ability to enhance precision in gene prediction significantly contributes to advancements in genomics research and personalized medicine, driving the market's expansion. As genomic data continues to grow, the demand for efficient and reliable gene prediction tools is expected to further propel market growth.
The diagnostics segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
The diagnostics segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period. These tools play a crucial role in identifying genetic variations associated with diseases, aiding in personalized medicine. The demand for accurate and efficient diagnostic solutions has spurred innovation in gene prediction tools, creating a competitive market landscape. Key players are focusing on improving diagnostic accuracy, expanding applications, and enhancing user-friendly interfaces, contributing to the overall growth and evolution of the market.
North America is projected to hold the largest market share during the forecast period. Growing interest and investment in genetic research, particularly in fields like personalized medicine, cancer research, and agriculture, have increased the demand for sophisticated gene prediction tools. Biotech and pharmaceutical companies in the region are investing heavily in research and development related to gene editing, therapeutics, and diagnostics, further propelling the market growth.
Asia Pacific is projected to hold the highest CAGR over the forecast period. Several factors were contributing to this expansion, including increased research and development activities in genomics, rising investments in biotechnology and pharmaceutical sectors, and growing awareness about personalized medicine. Countries were key contributors to this market due to their substantial investments in life sciences research. These nations had vibrant biotechnology industries and academic institutions conducting extensive genomic research.
Key players in the market
Some of the key players in Gene Prediction Tools market include AZoLifeSciences, Illumina, Inc., BGI Genomics, Geneious, Thermo Fisher Scientific, Inc., Genscript, Exiqon, Softberry Technologies, Qiagen NV, National Human Genome Research Institute, New England Biolabs, ERS Genomics, Horizon Discovery Ltd., Sangamo Therapeutics, Takara Bio Inc. and Merck KGaA.
In June 2023, Illumina, Inc. disclosed the AI software for predicting disease-causing genetic mutations in patients. Through this, the company has enhanced its product portfolio and revenue growth.
In March 2022, Illumina, Inc. announced the launch of TruSigh Oncology (TSO) Comprehensive (EU). It is an examination that assesses various tumor of a patient's malignancy.