Markt für Computerbiologie – Nach Werkzeug, Anwendung, Dienstleistungen und Endnutzung – Globale Prognose, 2025–2034

Größe des Marktes für Computational Biology

Der globale Markt für Computational Biology wurde 2024 auf 7,1 Milliarden US-Dollar geschätzt. Der Markt soll von 8 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 auf 22,7 Milliarden US-Dollar im Jahr 2034 wachsen, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 12,3 % im Prognosezeitraum, laut dem neuesten Bericht von Global Market Insights Inc. Der Markt wird durch steigende klinische Studienaktivitäten unter Verwendung von Computational Designs, steigende Kosten und Zeitdruck bei der Arzneimittelentwicklung, laufende Fortschritte in der Bioinformatik und Datenwissenschaft sowie unterstützende Regierungsrichtlinien, unter anderem, angetrieben.
 

Steigendes Volumen an Omics-Daten und Bioinformatikforschung, kontinuierliche Innovation und Adoption von KI-basierten Tools in Kombination mit der wachsenden Anzahl von klinischen Studien gehören zu den wichtigsten Variablen, die das Marktwachstum antreiben. Thermo Fisher Scientific, Illumina Inc., QIAGEN, BIO-RAD Laboratories und Dassault Systèmes gehören zu den führenden Akteuren auf dem Markt. Diese Akteure konzentrieren sich hauptsächlich auf Produkt-/Dienstleistungsinnovation, die Erweiterung ihres Angebots und die Integration fortschrittlicher Technologien in verschiedenen Frameworks und Plattformen, um die Effizienz zu verbessern.
 

Der Markt wuchs von 3,8 Milliarden US-Dollar im Jahr 2021 auf 6 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023. Regierungen auf der ganzen Welt haben begonnen, die sich verändernde Landschaft der Computational Biology in der Gesundheitsversorgung und Umweltwissenschaft zu erkennen und zu verstehen. Sie beginnen, Innovationen in der Genomik, Bioinformatik und personalisierten Medizin durch Finanzierungsinitiativen, öffentliche-private Partnerschaften und regulatorische Unterstützung zu fördern. Nationale Genomprogramme in Ländern wie den USA, Großbritannien und Indien generieren groß angelegte Daten und unterstützen die Infrastrukturentwicklung. Dies ermöglicht vereinfachte regulatorische Wege für digitale Gesundheitswerkzeuge und KI-basierte Diagnostik, die es Unternehmen ermöglichen, ihre Produkte schneller auf den Markt zu bringen. Zusätzlich reduzieren unterstützende politische Initiativen die Markteintrittsbarrieren, erhöhen die Investitionen in F&E und fördern ein Ökosystem für Start-ups sowie große etablierte Unternehmen, um ihre auf Computational Biology basierenden Lösungen zu skalieren.
 

Die herkömmliche Arzneimittelentwicklung ist ein langwieriger (oft mehr als 10 Jahre) und kostspieliger Prozess, was zu einer erhöhten Nachfrage nach Computational Biology-Tools geführt hat, um die F&E zu verbessern und zu straffen, die Versuchs- und Irrtumsphase zu verkürzen und potenzielle Kandidaten zu identifizieren, die frühzeitig im Pipeline eine Arzneimittelwirksamkeit und -sicherheit aufweisen. Computational Biology kann für die Simulation biologischer Systeme, die Modellierung von Arzneimittelwechselwirkungen und/oder die Analyse von Omics-Daten eingesetzt werden, wodurch die Zeit für Laborexperimente und die anschließenden Fehlschläge klinischer Studien reduziert werden. Pharmaunternehmen stehen zunehmend unter Druck, Therapien schneller und kostengünstiger bereitzustellen, was das Wachstum der Branche vorantreibt.
 

Klinische Studien verändern sich durch die Anwendung von Computational Biology, die neue Studiendesigns, Patienteneinteilung und Biomarkerentdeckung bietet. Beispielsweise gibt es im Mai 2025 etwa 22.985 laufende klinische Studien in den USA, die Patienten rekrutieren. Adaptive Studienmodelle, die Simulationen und prädiktive Analysen nutzen, ermöglichen es Forschern, ihr Studienprotokoll in Echtzeit anzupassen, um die Erfolgswahrscheinlichkeit zu erhöhen und gleichzeitig die Kosten zu senken. Computational Tools können eingesetzt werden, um die optimale Dosierung zu identifizieren, ein ungünstiges Ergebnis vorherzusagen und sogar eine Studie innerhalb der ethischen Grenzen zu simulieren, bevor die eigentliche Forschung durchgeführt wird. Dieser Paradigmenwechsel wird in der Präzisionsmedizin zunehmend an Bedeutung gewinnen, da spezifische Patientendaten die Teilnahme an der Studienrekrutierung und eine Begründung für die Modifikation von Behandlungsstrategien informieren können.
 

Computational biology is an interdisciplinary field combining algorithms, data analytics, and/or high-performance computing, with applications in modeling biological systems, analysis of complex biological data (genomics, proteomics), and speeding up drug discovery, disease modeling, and personalized medicine. The field is an integral part of modern life sciences and pharmaceutical research and development.

Computational Biology Market Trends

Multiple trends are expected to shape the computational biology industry's growth throughout the analysis period. First, the usage of artificial intelligence and machine learning is transforming the analysis of data, offering faster and more accurate predictions around genomics, drug discovery, and disease modeling. These methods are transforming the traditional R&D timelines and costs.
 

• Second, as the capacity to generate omics data for genomics, proteomics, and metabolomics has witnessed a surge, there is a notable demand for scalable computational platforms to manage and interpret complex biological data sets.
   
• Additionally, advancing personalized medicine results in increasing demand for patient-specific modeling and simulation tools for individualized therapies.
   
• In addition, the adoption of cloud computing is enhancing data access and collaboration among research institutions and global pharmaceutical companies. Regulatory agencies are also increasingly willing to support computational approaches in clinical trials, facilitating more innovative trial designs and biomarker validation.
   
• Finally, the increasing occurrence of wearable health devices is opening new opportunities to integrate real-time data, thereby enriching the computational model with even more information. Overall, all of these factors can accelerate scientific discovery and change the perspective of developing a healthcare solution, its assessment, and delivery in many ways. Thus, computational biology is the foundation for the advancement of the next-gen biomedical innovation.
   

Computational Biology Market Analysis

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In 2021, the market was valued at USD 3.8 billion and grew to USD 4.9 billion in 2022, reaching USD 6 billion by 2023. Increasing preference for advanced computational platforms and frameworks and integration of innovative solutions are among the key variables contributing to industry growth.
 

Based on tool, the global computational biology market is segmented into analysis software and services, databases and hardware. The analysis software and services segment accounted for a leading share of 41.7% in 2024. The demand for analysis software and services is rapidly increasing due to the surge in omics data, need for advanced modeling tools, and growing reliance on AI-driven insights in drug discovery and precision medicine. The segment is expected to exceed USD 9.8 billion by 2034, growing at a CAGR of 12.8% during the forecast period.
 

• The sales of analysis tools and services are rising significantly owing to the rapid growth of omics data, the increasing need for modeling tools, and the introduction of AI and machine learning into drug discovery.
   
• These analysis tools and services provide faster, more accurate biological knowledge, which is critical to pharmaceutical R&D, clinical trials, and personalized medicine initiatives.
   
• Additionally, the database segment was the second largest in 2024, valued at USD 2.6 billion. The demand for biological databases has increased rapidly, as researchers and companies need a central, organized data store for their vast amounts of genomic, proteomic, and clinical data.
   
• Diese biologischen Datenbanken ermöglichen die Interoperabilität, den Datenaustausch und den Zugriff in Echtzeit, die für die gemeinsame Forschung, regulatorische Einreichungen und datengesteuerte Lösungen im Gesundheitswesen unverzichtbar sind.
   
• Das Hardware-Segment belief sich 2024 auf 1,6 Milliarden US-Dollar. Hochleistungsrechner-Hardware (HPC) verzeichnet eine steigende Nachfrage, um die Verarbeitung komplizierter biologischer Simulationen, großer genomischer Sequenzierungsprojekte und KI-basierter Analysen zu unterstützen.
   
• Darüber hinaus wird mit der steigenden Datenmenge eine skalierbare und effiziente Rechenhardware-Infrastruktur immer wichtiger und umfasst GPUs, Cloud-Server und Speichersysteme, um Echtzeitanalysen zu ermöglichen und den Rechenworkflow für Forschungs- und klinische Zwecke zu beschleunigen.
   

Nach Anwendung ist der globale Markt für Computational Biology in zelluläre & biologische Simulation, Arzneimittelforschung & Krankheitsmodellierung, präklinische Arzneimittelentwicklung, klinische Studien und Software zur Simulation des menschlichen Körpers unterteilt. Das Segment zelluläre & biologische Simulation verzeichnete den größten Anteil und belief sich 2024 auf 2,5 Milliarden US-Dollar.
 

• Die zelluläre und biologische Simulation wird durch eine starke Marktnachfrage getrieben, da sie in der Lage ist, komplizierte biologische Prozesse in silico zu simulieren und so den Bedarf an teuren und arbeitsintensiven Laborexperimenten zu verringern.
   
• Zusätzlich sind Simulationen wichtig, um Krankheitsprozesse zu verstehen, Arzneimittelwechselwirkungen zu verstehen und Zellreaktionen vorherzusagen. Aufgrund des Wachstums der Systembiologie und der personalisierten Medizin sind Forscher und Pharmaunternehmen zunehmend an Simulationswerkzeugen interessiert, um die Entdeckungsgeschwindigkeit zu erhöhen, therapeutische Strategien zu verfeinern und die hohen Kosten der klinischen Entwicklung durch bessere präklinische Modellierung zu senken.
   
• Das Segment Arzneimittelforschung und Krankheitsmodellierung wird voraussichtlich mit einer CAGR von 12,8 % über den Prognosezeitraum wachsen. Es wächst mit einer robusten Wachstumsrate, da Pharmaunternehmen nach schnelleren und kostengünstigeren Methoden suchen, um Wirkstoffkandidaten zu identifizieren.
   
• Virtuelles Screening, Target-Identifikation und Lead-Optimierung durch Computational Biology können die Zeit und Ressourcen reduzieren, die für die frühe Arzneimittelforschung und -entwicklung aufgewendet werden. Krankheitsmodellierung unter Verwendung von KI und Multiomik-Daten kann eingesetzt werden, um den Krankheitsverlauf und die Behandlungsergebnisse zu simulieren, und ist besonders relevant für Präzisionsmedizin-Initiativen. Die Bewegung wird auch durch den erhöhten Wunsch, komplexe Krankheiten zu untersuchen und den Arzneimittelentwicklungszyklus zu verkürzen, gefördert.
   
• Darüber hinaus belief sich das Segment der präklinischen Arzneimittelentwicklung 2024 auf 1,1 Milliarden US-Dollar und nutzt zunehmend Computational Biology, um Pharmakokinetik, Pharmakodynamik und Toxizitätsprofile von Kandidaten vor der Testung an Patienten zu simulieren. Diese Tools können die Wirkung eines Arzneimittels in einem biologischen System vorhersagen und können den Einsatz von Tiermodellen in präklinischen Pharmakologiestudien reduzieren, wodurch die Wahrscheinlichkeit erhöht wird, in die klinische Prüfung zu gelangen.
   

Nach Dienstleistungen ist der Markt für Computational Biology in Vertrags- und Inhouse-Dienstleistungen unterteilt. Das Vertragssegment verzeichnete 2024 den größten Marktanteil von 54,9 % aufgrund von Vorteilen wie kostengünstigem Ansatz, Zugang zu fortschrittlichen Tools und Expertise usw.
 

• Es gibt eine starke Nachfrage nach Vertragsdienstleistungen, da Pharma- und Biotech-Unternehmen zu Auftragsforschungsorganisationen (CROs) wechseln, die sich auf Computational Biology spezialisiert haben. Diese Modelle ermöglichen es Unternehmen, Kosteneffizienz zu erzielen und Zugang zu fortschrittlichen Technologien und Fachkräften zu erhalten, während sie die Überkopfkosten für den Aufbau der Infrastruktur im Haus vermeiden.
   
• Auftragsforschungsorganisationen fördern Computational Biology, da sie Vorteile wie Schnelligkeit der Projektdurchführung, Skalierbarkeit und Flexibilität bietet, was besonders für kleine bis mittelgroße Unternehmen wichtig sein kann.


• Wenn die Computational Biology immer komplexer, datenintensiver und zeitaufwändiger wird, gilt es als strategische Entscheidung, die Innovation zu unterstützen und die operative Belastung zu reduzieren.
   
• Der Inhouse-Segment wurde 2024 auf 3,2 Milliarden US-Dollar bewertet. Computational Biology-Dienstleistungen innerhalb von Pharmaunternehmen und akademischen Einrichtungen bleiben eine Notwendigkeit, wenn Organisationen die volle Kontrolle über proprietäre Daten und Workflows wünschen. Organisationen investieren in Computational Biology-Dienstleistungen, um Datensicherheit und geistiges Eigentum zu erhalten und langfristige Forschung und Entwicklung (F&E) zu unterstützen.
   
• Inhouse-Dienstleistungen sind in der Regel teurer, bieten aber mehr Anpassungsfähigkeit und Kompatibilität mit bestehenden Workflows, elektronischen medizinischen Aufzeichnungssystemen usw.
   

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Basierend auf der Endnutzung ist der Markt für Computational Biology in kommerzielle und akademische & Forschungssegmente unterteilt. Der kommerzielle Segment hatte 2024 den größten Marktanteil von 57,6 %, hauptsächlich aufgrund der wachsenden Akzeptanz solcher Tools und Lösungen vor allem in industriellen Umgebungen.
 

• Der kommerzielle Sektor verzeichnet die Übernahme von Computational Biology im industriellen Maßstab, insbesondere in Pharma-, Biotechnologie- und Gesundheitsunternehmen, die fortschrittliche Modellierung, Simulation und Daten nutzen, um die Arzneimittelforschung zu beschleunigen, die F&E-Zeit und -Kosten zu verkürzen oder personalisierte Therapien schneller zu entwickeln.
   
• Zusätzlich treibt der Bedarf an Wettbewerbsvorteilen, kürzerer Time-to-Market (TTM) und regulatorischer Genehmigung die Nachfrage in diesem Bereich weiter an.
   
• Der akademische & Forschungssegment wurde 2024 auf 3 Milliarden US-Dollar bewertet. Akademische Einrichtungen und Forschungsorganisationen nutzen Computational Biology zur Erforschung grundlegender biologischer Prozesse, neuer Methoden oder zur Förderung von Innovationen in der Wissenschaft.
   
• Es wird oft durch wachsende staatliche und private Finanzierung unterstützt und ist eine wichtige Einheit bei der Entwicklung von Algorithmen sowie bei der Ausbildung von Fachkräften zur Implementierung der Algorithmen und fördert damit das gesamte Ökosystem der Computational Biology.
   

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• Die Region Nordamerika gilt als weltweiter Vorreiter in der Computational Biology, unterstützt durch ein fortgeschrittenes Biotechnologie-Ökosystem, eine starke Forschungsinfrastruktur und robuste öffentliche und private Initiativen. Die USA sind das wichtigste Land in der Region mit Hauptsitzen wichtiger Organisationen wie Thermo Fisher Scientific, Illumina und verschiedenen anderen Akteuren. Die USA profitieren von umfangreicher Bundesfinanzierung, herausragender Forschung an ihren akademischen Einrichtungen und einem blühenden Start-up-Ökosystem im ganzen Land, das Bemühungen in den Bereichen KI, Genomik und personalisierte Medizin kombiniert.
   
• Zusätzlich führen Programme wie das All of Us Research Program des National Institutes of Health (NIH) und die zunehmende Nutzung von elektronischen Gesundheitsakten zu einer erheblichen Generierung und Integration von Daten.
   
• Darüber hinaus ergänzt Kanada das Wachstum der Computational Biology durch seinen Fokus auf ethische KI, Genomforschung und kollektive Innovationsräume. Länder investieren in Cloud-Computing, Hochleistungsinfrastruktur und regulatorische Fortschritte, um digitale Gesundheit und Computational-Tools zu unterstützen.
   
• Nordamerika konzentriert sich darauf, die Zeitpläne für die Arzneimittelentwicklung zu verkürzen, klinische Studienprozesse zu verbessern und die Präzisionsmedizin voranzutreiben, um sicherzustellen, dass es an der Spitze der Innovation und Kommerzialisierung in der Computational Biology für die absehbare Zukunft bleibt.
   

Der US-amerikanische Markt für Computational Biology wurde 2021 auf 1,7 Milliarden USD und 2022 auf 2,2 Milliarden USD bewertet. Im Jahr 2024 betrug die Marktgröße 3,2 Milliarden USD, verglichen mit 2,7 Milliarden USD im Jahr 2023. Der erhebliche Fokus auf schnellere Arzneimittelentwicklungsprozesse durch die Integration fortschrittlicher Tools und Frameworks soll das Marktwachstum antreiben.
 

• Die USA haben sich als führende Kraft in der Computational Biology etabliert, dank ihres etablierten Biotech-Ökosystems, fortschrittlicher Forschungs- und Entwicklungsinfrastruktur und der tiefen Zusammenarbeit zwischen öffentlichen und privaten Stakeholdern.
   
• Führende Pharma- und Technologieunternehmen investieren massiv in die Bereiche KI-basierte Arzneimittelentwicklung, Genomik und Präzisionsmedizin. Akademische Einrichtungen im Land und nationale Labore tragen weiterhin offen und bedeutend zur Entwicklung von Algorithmen, Datenanalysen und biologischer Modellierung bei.
   
• Zusätzlich profitiert das Land auch von einer entwickelten regulatorischen Umgebung, die zunehmend für die digitale Gesundheitsentwicklung offen ist.
   
• Darüber hinaus wird die USA weiterhin die Computational Biology aufgrund ihres robusten Arbeitskräftepotenzials, der hochmodernen Infrastruktur und der kontinuierlichen Innovation anführen.
   
• Insbesondere besteht Nachfrage nach softwarebasierten Plattformen für Analysen in der Cloud und Simulation in verschiedenen Anwendungen in der Onkologie-Forschung, der Erforschung seltener Krankheiten und der Modellierung von Infektionskrankheiten.
   

Europäischer Markt für Computational Biology

Europa hatte einen erheblichen Anteil am Markt und wurde 2024 auf 2 Milliarden USD bewertet.
 

• Europa ist ein Zentrum einflussreicher Forschung in der Computational Biology, dank Länder wie dem Vereinigten Königreich, Frankreich, Deutschland, der Schweiz und den Niederlanden. Das Vereinigte Königreich steht an der Spitze der Forschung in Genomik und dem Bereich der personalisierten Medizin, unterstützt durch Initiativen wie Genomics England und die Vision des NHS für einen digital gestützten Gesundheitsdienst.
   
• Frankreich und die Schweiz sind für ihre bedeutenden Beiträge zur Pharmaindustrie und starke Forschungsprogramme in Biologie, Lebenswissenschaften und Gesundheitswesen bekannt. Die Niederlande sind ebenfalls für datengetriebene Gesundheitsinnovationen anerkannt.
   
• Zusätzlich stellt das EU-Programm Horizon Europe eine erhebliche Investition in die multinationale Forschung im Bereich Bioinformatik, Systembiologie und KI-Anwendungen im Gesundheitswesen und in den Lebenswissenschaften dar. Es gibt Netzwerke der Zusammenarbeit innerhalb Englands und in ganz Europa, die Forscher an Universitäten und Forschungsinstituten mit Biotech-Firmen und Krankenhäusern verbinden und so ein dynamisches Innovationssystem schaffen.
   

Deutschland hatte einen erheblichen Anteil am europäischen Markt für Computational Biology und zeigte ein starkes Wachstumspotenzial.
 

• Deutschland ist eine treibende Kraft im europäischen Ökosystem der Computational Biology, mit besonderer Stärke in Systembiologie, Bioinformatik und Präzisionsmedizin. Die Integration einer robusten industriellen Basis von Life-Science-Unternehmen, ergänzt durch weltweit führende Institutionen (wie die Max-Planck-Gesellschaft und die Helmholtz-Gemeinschaft), schafft einen fruchtbaren Boden für die Entwicklung innovativer computergestützter Modellierungstechniken und datengetriebener Lebenswissenschaften. Die Life-Science- und Biotech-Sektoren Deutschlands übernehmen Computational Methods, um die Arzneimittelentwicklung und klinische Studien zu verbessern und die Diagnostik zu verbessern.
   
• Zusätzlich fördern staatliche Initiativen zur Schaffung digitaler Gesundheit und die Verknüpfung von KI-Forschung mit einem nationalen Fokus, in Verbindung mit Initiativen, die kleine Unternehmen in der EU unterstützen und fördern, das Ökosystem weiter.
   
• Schließlich hat Deutschlands Fokus auf interdisziplinäre Ansätze in akademischen Einrichtungen, im Gesundheitswesen und in der Industrie in den letzten Jahren zu zahlreichen Start-ups und staatlich geförderten Forschungsverbünden geführt.
   

Asien-Pazifik-Markt für Computational Biology

Der Asien-Pazifik-Markt wird voraussichtlich während des Analysezeitraums mit der höchsten CAGR von 13,9 % wachsen.
 

• Das am schnellsten wachsende Segment des Marktes ist die Asien-Pazifik-Region. Das Wachstum wird durch erhöhte Investitionen in die Biotechnologie, eine verbesserte Gesundheitsinfrastruktur und einen stärkeren Fokus auf Präzisionsmedizin angetrieben.
   
• China, Indien, Japan, Südkorea und Australien investieren in nationale Genomprogramme, KI-Gesundheitsinitiativen und eine wachsende pharmazeutische F&E in der Region. Mit einer hohen regionalen Bevölkerung erzeugt es eine große Menge an Omics- und klinischen Daten, was die Nachfrage nach fortgeschrittenen computergestützten Methoden und Tools zur Analyse der Daten schafft.
   
• Zusätzlich profitiert die Region von ihrer wachsenden Wirtschaft, um die digitale Gesundheitstransformation durch optimierte, gezielte Rollen für akademische Einrichtungen und Start-ups zu optimieren, die im Bereich Bioinformatik, Arzneimittelforschung und Krankheitsmodellierung innovieren.
   

Der chinesische Markt für Computational Biology wird voraussichtlich mit einer erheblichen CAGR im Asien-Pazifik-Markt wachsen.
 

• China wird zu einer führenden Kraft in der Computational Biology, unterstützt durch staatliche Förderung, enorme Investitionen in die Genomik und einen robusten Biotech-Sektor. Programme wie die Präzisionsmedizin-Strategie und das China-Genom-Projekt beschleunigen die Produktion biologischer Daten, was zu einem Wachstum der Nutzung computergestützter Tools führt.
   
• Chinesische Technologieunternehmen und Start-ups nutzen KI- und Machine-Learning-Dienste für die Arzneimittelforschung und die Krankheitsmodellierung.
   
• Akademische Einrichtungen und Forschungsparks gehen Partnerschaften mit pharmazeutischen Unternehmen ein, um heimische Bioinformatik-Plattformen zu schaffen.
   
• Darüber hinaus fördert der Fokus auf die Entwicklung inländischer Technologien und die Selbstversorgung in der Biotech-Innovation die Entwicklung von Fähigkeiten in der Computational Biology in China.
   

Lateinamerikanischer Markt für Computational Biology

Brasilien führt den lateinamerikanischen Markt an und zeigt während des Analysezeitraums ein bemerkenswertes Wachstum.
 

• Brasilien ist ein aufstrebender Markt für Computational Biology in Lateinamerika, unterstützt durch eine starke Gemeinschaft akademischer Forscher und ein wachsendes staatliches Interesse an der Biotechnologie. Brasilien hat große Fortschritte in der Genomik gemacht, insbesondere in der Agrarbiotechnologie und der Infektionskrankheitsforschung.
   
• Institutionen wie Fiocruz und EMBRAPA haben computergestützte Tools in ihre Forschung zur Genomsequenzierung, epidemiologischen Modellierung und Impfstoffentwicklung integriert.
   
• Zusätzlich bleibt der private Sektor unterentwickelt; jedoch fördern kooperative Partnerschaften zwischen der akademischen Welt und einer aufstrebenden Biotechnologie-Start-up-Gemeinschaft die Innovation.
   
• Da Brasilien seine Gesundheitsversorgung modernisiert und weiterhin eine wichtige Forschungsrolle spielt, wird die Nachfrage nach Lösungen in der Computational Biology in Lateinamerikas Lebenswissenschaftsökosystem weiterhin stetig steigen.
     

Computational Biology-Markt im Nahen Osten und in Afrika

Der Markt in Saudi-Arabien wird voraussichtlich 2024 im Nahen Osten und in Afrika ein erhebliches Wachstum erfahren.
 

• Saudi-Arabien erweitert schrittweise seinen Einfluss auf die Computational Biology als Teil seines Vision-2030-Programms, das die Diversifizierung in wissensbasierte Bereiche wie Biotechnologie und Gesundheitswesen betont.
   
• Die Regierung investiert in Genomforschung, Präzisionsmedizin und digitale Gesundheitsinfrastruktur, mit dem Ziel, die öffentlichen Gesundheitsergebnisse zu verbessern.
   
• King Abdullah University of Science and Technology (KAUST) und das King Faisal Specialist Hospital führen die Bemühungen in der Genomwissenschaft und Bioinformatik an. Das Land fördert aktiv internationale Zusammenarbeit, um lokale Expertise zu entwickeln und internationale Biotechnologieunternehmen anzuziehen.
   
• Insgesamt ist Saudi-Arabien mit einem fortlaufenden Fokus auf Forschung und Entwicklung, Bildung und Infrastrukturinvestitionen gut positioniert, um als Hub für Innovation in der Computational Biology und den Life Sciences im Nahen Osten zu dienen.
   

Computational Biology Market Share

Führende Unternehmen, die auf dem Markt tätig sind, wie Thermo Fisher Scientific, Illumina Inc., QIAGEN, BIO-RAD Laboratories und Dassault Systèmes, unter anderem, haben eine bedeutende Präsenz in der Branche. Diese Akteure halten ihre Schlüsselposition durch eine starke Produktpalette, regulatorische Zulassungen, kontinuierliche Innovation und Partnerschaften mit wichtigen Stakeholdern in der Branche.
 

Der Markt ist wettbewerbsintensiv und innovationsgetrieben, mit etablierten Life-Sciences-Unternehmen und spezialisierten Bioinformatik-Firmen. Unternehmen wie Thermo Fisher Scientific, Illumina, BIO-RAD Laboratories und QIAGEN nutzen integrierte Plattformen, Übernahmen und globale Präsenz, um ihre Expansion zu unterstützen. Diese Unternehmen investieren in KI, Cloud-Verarbeitung und Multiomics, um die Arzneimittelforschung zu verbessern und die Präzisionsmedizin zu unterstützen.
 

Aufstrebende Unternehmen in diesem Markt, darunter Akteure wie Schrödinger und Certara, konzentrieren sich darauf, bessere fortgeschrittene Modellierungs- und Biosimulationsmethoden für bestimmte Aspekte der pharmazeutischen Forschung und Entwicklung bereitzustellen. Es gibt aufkommenden Wettbewerb im Bereich des maschinellen Lernens, wobei kleinere Start-ups Plattformen nutzen, um mitzuhalten und sich von ihren Mitbewerbern abzuheben, um schnellere und genauere biologische Informationen zu erhalten.
 

Computational Biology Market Companies

Wenige der prominenten Akteure, die in der globalen Computational Biology-Branche tätig sind, umfassen:

• aganitha
• Atomwise
• Benevolent
• BIODIGITAL
• BIO-RAD
• cadence
• CERTARA
• compugen
• DASSAULT SYSTEMES
• deep genomics
• DNAnexus
• fios GENOMICS
• Genedata (Danaher)
• GINKGO
• Illumina
• instem
• QIAGEN
• Schrödinger
• strand
• Thermo Fisher SCIENTIFIC
   
• Thermo Fisher Scientific

Thermo Fisher Scientific hielt eine führende Position auf dem Markt für Computational Biology mit einem Anteil von etwa 16 % im Jahr 2024. Thermo Fisher konzentriert sich auf die End-to-End-Integration entlang der Wertschöpfungskette der Life Sciences, kombiniert Forschung und Entwicklung, Herstellung, Diagnostik und klinische Dienstleistungen. Die Strategie betont aggressive Fusionen und Übernahmen, digitale Transformation und KI-getriebene Innovation, um die Arzneimittelforschung und Präzisionsmedizin zu beschleunigen. Es investiert auch in Nachhaltigkeit und globale Expansion, um die Schlüsselposition zu halten.
 

• Illumina Inc.

Illumina wechselt von der Sequenzierung zu Multiomics und KI-gestützter Dateninterpretation. Die neue Abteilung BioInsight zielt auf Pharma-Partnerschaften zur Arzneimittelforschung unter Verwendung großer Omics-Datensätze ab. Das Unternehmen expandiert in die Proteomik (z. B. SomaLogic-Übernahme), fördert die klinische Adoption und treibt Innovationen in der Einzelzell- und genomweiten Genomik voran.
 

• QIAGEN

QIAGEN’s Strategie konzentriert sich auf sein Sample-to-Insight-Modell, das integrierte molekulardiagnostische und lebenswissenschaftliche Werkzeuge bietet. Es konzentriert sich auf Hochwachstumsplattformen wie QIAstat-Dx und erweitert seine Begleitdiagnostika und Automatisierungslösungen. Strategische M&A, Markteintritt in Schwellenländer und operative Effizienz sind die wichtigsten Säulen des Wachstumsplans des Unternehmens.
 

Nachrichten aus der Computational Biology-Branche:

• Im Juni 2025 kündigte Illumina, Inc. an, dass es eine verbindliche Vereinbarung mit Standard BioTools getroffen hat, um SomaLogic zu übernehmen. Diese Entwicklung wird die Präsenz von Illumina auf dem wachsenden Proteomik-Markt stärken. Sie wird dem Unternehmen helfen, seine Branchenpräsenz zu verbessern.
   
• Im Dezember 2024 kündigte QIAGEN den Start von Ingenuity Pathway Analysis (IPA) Interpret an, einer neuen Funktion, die darauf ausgelegt ist, die Interpretation komplexer biologischer Daten zu vereinfachen und zu beschleunigen. Diese Entwicklung ermöglichte es dem Unternehmen, sein Serviceangebot zu verbessern und die Benutzererfahrung durch kontinuierliche Weiterentwicklung und Updates zu optimieren.
   
• Im November 2024 kündigte NVIDIA die Verfügbarkeit der Open-Source-Plattform NVIDIA BioNeMo Framework zur Förderung der Arzneimittelforschung und Beschleunigung des Moleküldesigns an. Diese Plattform konzentriert sich auf die Beschleunigung und Skalierung der digitalen Biologie für verschiedene Stakeholder in der Branche.
   

Der globale Marktforschungsbericht zur Computational Biology umfasst eine detaillierte Abdeckung der Branche mit Schätzungen und Prognosen in Bezug auf den Umsatz in (USD Millionen) von 2021 - 2034 für die folgenden Segmente:

Markt, nach Werkzeug

• Analyse-Software und -Dienstleistungen
• Datenbanken
• Hardware

Markt, nach Anwendung

• Zelluläre & biologische Simulation
  • Computational Genomics
  • Computational Proteomics   
  • Pharmakogenomik
  • Andere Simulationen
• Arzneimittelforschung & Krankheitsmodellierung
  • Zielidentifikation
  • Zielvalidierung
  • Lead-Discovery
  • Lead-Optimierung
• Präklinische Arzneimittelforschung
  • Pharmakokinetik
  • Pharmakodynamik
• Klinische Studien
  • Phase I
  • Phase II
  • Phase III
  • Phase IV
• Software zur Simulation des menschlichen Körpers

Markt, nach Dienstleistungen

• Auftragsarbeit
• Inhouse

Markt, nach Endverbrauch

• Kommerziell
• Akademien & Forschung

Die oben genannten Informationen werden für die folgenden Regionen und Länder bereitgestellt:

• Nordamerika
  • USA
  • Kanada
• Europa
  • Deutschland
  • UK
  • Frankreich
  • Spanien
  • Italien
  • Niederlande
• Asien-Pazifik
  • China
  • Japan
  • Indien
  • Australien
  • Südkorea
• Lateinamerika
  • Brasilien
  • Mexiko
  • Argentinien
• MEA
  • Südafrika
  • Saudi-Arabien
  • VAE