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

Deutschland Computational Biology Market Size

Der Markt für Computational Biology in Deutschland hatte 2024 einen Wert von 445,9 Millionen US-Dollar. Der Markt soll von 502,6 Millionen US-Dollar im Jahr 2025 auf 1,5 Milliarden US-Dollar im Jahr 2034 anwachsen, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 12,6 % im Prognosezeitraum, laut dem neuesten Bericht von Global Market Insights Inc. Die zunehmende Nutzung von KI-basierter Arzneimittelforschung, Genomforschung und Präzisionsmedizinprogrammen treibt den deutschen Markt für Computational Biology an.

Der deutsche Markt für Computational Biology bietet Life-Science-Unternehmen, Kostenträgern, Gesundheitsdienstleistern und Gesundheitstechnologieunternehmen Lösungen, um die regulatorische Compliance zu optimieren, die Arzneimittelforschung zu beschleunigen, bessere Patientenergebnisse zu erzielen und die operative Effizienz zu maximieren. Die Lösungen umfassen fortschrittliche Genomplattformen, Bioinformatiklösungen, Cloud-basierte Datenanalyse und prädiktive Modellierungslösungen, die eine effektive Forschung, personalisierte Medizin und datengestützte Entscheidungsfindung ermöglichen.

Die wichtigsten Akteure auf dem deutschen Markt sind QIAGEN, Thermo Fisher Scientific, BioRad, Genedata (Danaher) und Certara. Diese Akteure bleiben durch kontinuierliche Innovationen in ihren Produkten, erhöhte globale und lokale Reichweite, strategische Partnerschaften und erhebliche Investitionen in Forschung und Entwicklung an der Spitze, um den steigenden klinischen und wissenschaftlichen Anforderungen gerecht zu werden und ihre Marktposition zu stärken.

Der Markt ist von 238,4 Millionen US-Dollar im Jahr 2021 auf 379,1 Millionen US-Dollar im Jahr 2023 gestiegen. Der deutsche Markt für Computational Biology wird hauptsächlich durch die zunehmende Nutzung fortschrittlicher Technologien wie Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen, maschinelles Lernen (ML) und Hochdurchsatz-Genomplattformen in der Arzneimittelforschung, klinischen Forschung und Präzisionsmedizin angetrieben.

Die wachsende Nachfrage nach personalisierten Therapien und gezielten Behandlungen hat die Nutzung von Bioinformatik-Software und prädiktiven Modellierungstools beschleunigt, die es Forschern und Gesundheitsdienstleistern ermöglichen, große biologische Datensätze effizient zu analysieren. Die steigende Prävalenz chronischer Krankheiten, Krebs und genetischer Störungen in Deutschland hat den Bedarf an Lösungen der Computational Biology zur Unterstützung der Früherkennung, Biomarker-Entdeckung und therapeutischen Entwicklung weiter erhöht.

Zusätzlich ermöglichen die Ausweitung digitaler Gesundheitsinitiativen und die Integration cloudbasierter Datenanalyseplattformen es Gesundheitsorganisationen und Life-Science-Unternehmen, Forschungsworkflows zu straffen, die regulatorische Compliance zu verbessern und die operative Effizienz zu optimieren. Die staatliche Unterstützung für Genomforschung, Präzisionsmedizinprogramme und die Finanzierung innovativer Gesundheitstechnologien trägt ebenfalls zum Marktwachstum bei.

Führende Unternehmen wie QIAGEN, Thermo Fisher Scientific, BioRad, Genedata (Danaher) und Certara investieren kontinuierlich in Forschung und Entwicklung, bilden strategische Partnerschaften und erweitern ihre Produktportfolios, was die Markteinführung weiter vorantreibt. Die zunehmende Sensibilisierung der Gesundheitsdienstleister für die Vorteile von Lösungen der Computational Biology, gepaart mit steigenden Kooperationen zwischen akademischen Einrichtungen und Industrieakteuren, treibt weiterhin das Wachstum des deutschen Marktes für Computational Biology an.

Computational biology ist ein interdisziplinäres Feld, das mathematische Modelle, Algorithmen und Software-Tools verwendet, um komplexe biologische Daten zu analysieren und zu interpretieren. Es ermöglicht das Verständnis von Genomik, Proteomik, Arzneimittelforschung und Krankheitsmechanismen und unterstützt die personalisierte Medizin, die Vorhersagemodellierung und effiziente Forschung in den Bereichen Gesundheit, Lebenswissenschaften und Biotechnologie.

Trends des deutschen Marktes für Computational Biology

Die Einführung von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) ist einer der bedeutendsten Treiber des Marktes. KI- und ML-Technologien ermöglichen es Forschern, Gesundheitsdienstleistern und Unternehmen der Lebenswissenschaften, große und komplexe biologische Datensätze mit größerer Geschwindigkeit, Genauigkeit und Vorhersagekraft zu analysieren.

• In Deutschland, wo die Präzisionsmedizin, die Genomforschung und die Bioinformatik schnell voranschreiten, werden KI-gestützte Tools für Computational Biology zunehmend in die Arzneimittelforschung, die klinische Studienplanung und die Entwicklung personalisierter Therapien integriert.
  
• Technologische Fortschritte wie Deep-Learning-Algorithmen, die Verarbeitung natürlicher Sprache für biomedizinische Literatur und KI-gestützte Vorhersagemodellierung haben die Genomanalyse und die Biomarker-Entdeckung revolutioniert. Cloud-basierte Plattformen und Hochleistungsrecheninfrastrukturen verbessern weiterhin die Skalierbarkeit und Effizienz von KI-Anwendungen und ermöglichen eine nahtlose Integration mit bestehenden Laborinformationsmanagementsystemen (LIMS) und elektronischen Patientenakten (EHRs).
  
• Aktuelle Markttendenzen umfassen die Nutzung von KI für die Integration von Multi-Omics-Daten, die virtuelle Screening von Wirkstoffkandidaten und die Patienteneinteilung in klinischen Studien, was die Forschungszeiten und Betriebskosten reduziert. Darüber hinaus beschleunigt Deutschlands wachsendes Engagement für digitale Gesundheitsinitiativen und intelligente Krankenhausökosysteme den Einsatz von KI-gestützten Lösungen für Computational Biology.
  
• Aus makroökonomischer Sicht fördern steigende staatliche Förderungen für KI- und Genomforschung, unterstützende regulatorische Rahmenbedingungen und wachsende Gesundheitsausgaben das Marktwachstum.
  
• Auf mikroökonomischer Ebene fördert der Wettbewerb zwischen Schlüsselakteuren wie QIAGEN, Thermo Fisher Scientific und Bio-Rad kontinuierliche Innovationen und die Einführung von KI-gestützten Lösungen. Zudem stärkt das wachsende Bewusstsein bei Gesundheitsdienstleistern und Forschern über die Vorteile von KI bei der Verbesserung der Patientenergebnisse und der Betriebseffizienz die Marktexpansion.
  

Analyse des deutschen Marktes für Computational Biology

Nach Werkzeug ist der deutsche Markt für Computational Biology in Analysesoftware und -dienste, Datenbanken und Hardware unterteilt. Der Segment Analysesoftware und -dienste dominierte den Markt im Jahr 2024 mit einem Anteil von 43,4 %, getrieben durch die zunehmende Nutzung von Bioinformatik, Vorhersagemodellierung und KI-gestützten Lösungen. Dieses Segment soll bis 2034 über 659,8 Millionen USD erreichen und dabei eine CAGR von 13 % im Prognosezeitraum verzeichnen.

Auf der anderen Seite wird das Segment Datenbanken voraussichtlich mit einer CAGR von 12,4 % wachsen. Das Wachstum dieses Segments kann auf den zunehmenden Bedarf an organisierten genomischen, proteomischen und klinischen Daten zurückgeführt werden, was die Entwicklung und Nutzung von Datenbanken vorantreibt.

• Das Segment Analysesoftware und -dienste dominiert den deutschen Markt für Computational Biology, hauptsächlich getrieben durch die zunehmende Nutzung von Bioinformatik-Tools, KI-gestützter Vorhersagemodellierung und computergestützten Lösungen für die Genom- und Proteomforschung.
  
• Die steigende Nachfrage nach personalisierter Medizin und gezielter Therapie hat den Bedarf an Plattformen erhöht, die komplexe biologische Datensätze effizient verarbeiten, analysieren und visualisieren können. Die Integration von Machine-Learning- und Deep-Learning-Algorithmen ermöglicht eine beschleunigte Arzneimittelforschung, Biomarker-Identifikation und klinische Studienplanung, wodurch Zeit und Kosten für Forschungsorganisationen reduziert werden.
  
• Zusätzlich bieten cloudbasierte Softwaredienste und Abonnementmodelle skalierbare Lösungen für akademische Einrichtungen und kommerzielle Lebenswissenschaftsunternehmen, wodurch die Zugänglichkeit und die betriebliche Effizienz verbessert werden. Die wachsende Zahl von Kooperationen zwischen Gesundheitsdienstleistern, Pharmaunternehmen und Technologieanbietern beschleunigt die Übernahme weiter.
  
• Der Datenbanksegment hatte im Jahr 2024 einen Umsatz von 159,2 Millionen USD, wobei Prognosen eine stetige Expansion mit einer CAGR von 12,4 % von 2025 bis 2034 vorhersagen. Das Datenbanksegment des deutschen Computational-Biology-Marktes wächst stetig aufgrund der steigenden Nachfrage nach gut strukturierten, umfassenden und leicht zugänglichen biologischen und klinischen Datensätzen.
  
• Genomische, proteomische und metabolomische Forschung erzeugt enorme Datenmengen, die effiziente Speicher-, Kurations- und Abrufsysteme erfordern. Die zunehmende Verbreitung chronischer Krankheiten, Krebs und seltener genetischer Störungen hat den Bedarf an integrierten Datenbanken erhöht, die eine genaue Krankheitsmodellierung, Biomarker-Entdeckung und Patienteneinteilung ermöglichen.
  

Nach Anwendung wird der deutsche Computational-Biology-Markt in zelluläre & biologische Simulation, Arzneimittelforschung & Krankheitsmodellierung, präklinische Arzneimittelentwicklung, klinische Studien und Software für die Simulation des menschlichen Körpers unterteilt. Das Segment der zellulären & biologischen Simulation dominierte den Markt mit einem Umsatzanteil von 35,8 % im Jahr 2024 und soll im Prognosezeitraum 530,2 Millionen USD erreichen.

• Die Abteilung für Zell- und biologische Simulation wird durch die wachsende Nachfrage nach der Simulation komplexer biologischer Prozesse auf zellulärer und molekularer Ebene angetrieben. Wissenschaftler und Pharmaunternehmen in Deutschland nutzen fortschrittliche Simulationssoftware, um zelluläre Mechanismen, Signalwege und Wechselwirkungen zwischen Genen zu simulieren, was genaue Vorhersagen biologischer Folgen ermöglicht.
  
• Technologische Fortschritte, einschließlich Hochleistungsrechnen, Integration von künstlicher Intelligenz und Mehrskalenmodellierung, haben die Simulationsgenauigkeit erheblich verbessert, wodurch experimentelle Kosten reduziert und Forschungszeiträume verkürzt werden. Darüber hinaus erfordert die wachsende Nachfrage nach personalisierter Medizin und gezielter Therapie komplexe zelluläre Simulationen, um die Wirksamkeit und Sicherheit von Arzneimitteln zu optimieren.
  
• Deutschlands starker Fokus auf akademische und industrielle Forschungszusammenarbeit, kombiniert mit staatlicher Förderung für Computational-Biology-Initiativen, treibt die Übernahme weiter voran. Die Verfügbarkeit fortschrittlicher Bioinformatik-Tools und Softwareplattformen ermöglicht auch die Integration mit Omics-Daten, wodurch die Vorhersagefähigkeiten verbessert werden.
  
• Das Segment Arzneimittelforschung & Krankheitsmodellierung hatte im Jahr 2024 einen Umsatz von 134,1 Millionen USD, wobei Prognosen eine stetige Expansion mit einer CAGR von 13,1 % von 2025 bis 2034 vorhersagen. Das Segment der Arzneimittelforschung und Krankheitsmodellierung wird hauptsächlich durch den wachsenden Bedarf angetrieben, die therapeutische Entwicklung zu beschleunigen, während Kosten und Risiken reduziert werden.
  
• Computational-Biology-Tools ermöglichen Forschern in Deutschland, Arzneimittel-Zielwechselwirkungen vorherzusagen, Krankheitswege zu modellieren und die Wirksamkeit von Verbindungen vor klinischen Studien zu simulieren. Fortschritte in KI, Machine Learning und Moleküldocking-Algorithmen haben die Vorhersagegenauigkeit verbessert und ermöglichen eine schnellere Identifizierung vielversprechender Arzneimittelkandidaten.
  
• Die zunehmende Verbreitung chronischer Krankheiten, Krebs und genetischer Störungen in Deutschland hat die Nachfrage nach Computermodellen weiter erhöht, um Krankheitsmechanismen zu verstehen und neue therapeutische Ziele zu identifizieren.
  

Basierend auf den Dienstleistungen wird der deutsche Markt für Computational Biology in Vertrags- und Inhouse-Dienstleistungen unterteilt. Der Vertragssegment dominierte den Markt mit einem Umsatzanteil von 59 % im Jahr 2024 und soll innerhalb des Prognosezeitraums 891,9 Millionen USD erreichen.

• Der Markt wird vom Vertragsdienstleistungssegment angeführt, aufgrund des wachsenden Outsourcings von computergestützter Forschung und Datenanalyse durch pharmazeutische, biotechnologische und Gesundheitsunternehmen. Steigende F&E-Ausgaben, komplexe bioinformatische Anforderungen und der Druck auf kürzere Arzneimittelforschungszeiträume veranlassen Unternehmen, sich auf spezialisierte Auftragsforschungsorganisationen (CROs) und Vertragsanbieter für Computational Biology zu verlassen.
  
• Fortschritte in der Technologie wie KI-basierte Vorhersagemodelle, Cloud-Bioinformatikplattformen und Hochdurchsatz-Datenanalysen helfen Vertragsanbietern, genaue, skalierbare und kosteneffiziente Lösungen bereitzustellen.
  
• Zusätzlich profitieren Unternehmen von flexiblen projektbasierten Dienstleistungen ohne die Belastung durch Inhouse-Infrastruktur oder qualifiziertes Personal. Strategische Partnerschaften zwischen Life-Science-Unternehmen und Vertragsdienstleistern fördern die Marktdurchdringung weiter.
  
• Das Inhouse-Segment erzielte 2024 einen Umsatz von 182,8 Millionen USD, mit Prognosen, die ein stetiges Wachstum von 12,1 % CAGR von 2025 bis 2034 vorhersagen. Das Inhouse-Dienstleistungssegment wird von Unternehmen angetrieben, die die volle Kontrolle über die Computational-Biology-Operationen, Datensicherheit und proprietäre Forschungsabläufe anstreben. Große pharmazeutische, biotechnologische und Forschungsorganisationen in Deutschland bevorzugen Inhouse-Lösungen, um die Vertraulichkeit sensibler genomischer und klinischer Daten zu gewährleisten, die Einhaltung strenger regulatorischer Standards zu sichern und schnell an Arzneimittelforschungs- oder Präzisionsmedizinprojekten zu arbeiten.
  
• Technologische Innovationen, darunter integrierte Bioinformatikplattformen, KI-gestützte Analysen und Hochleistungsrechnen, machen Inhouse-Operationen zunehmend effizienter und skalierbar. Makroökonomische Faktoren wie steigende Gesundheitsausgaben, staatliche Initiativen zur Förderung der digitalen Gesundheit und Genomforschung sowie starke Investitionen in die lokale F&E-Infrastruktur fördern ebenfalls die Nutzung von Inhouse-Computational-Biology-Dienstleistungen.
  

Basierend auf der Endverwendung wird der deutsche Markt für Computational Biology in kommerzielle und akademische & Forschungsanwendungen unterteilt. Das kommerzielle Segment dominierte den Markt mit einem Umsatzanteil von 61 % im Jahr 2024 und soll innerhalb des Prognosezeitraums 911,1 Millionen USD erreichen.

• Das kommerzielle Segment dominiert den Markt aufgrund der zunehmenden Nutzung fortschrittlicher Computational-Tools durch pharmazeutische, biotechnologische und Gesundheitsunternehmen. Die steigende Nachfrage nach KI-gestützter Arzneimittelforschung, Vorhersagemodellen und Bioinformatiklösungen ermöglicht es kommerziellen Organisationen, die Forschung zu beschleunigen, klinische Studien zu optimieren und Entwicklungskosten zu senken.
  
• Der Bedarf an effizienter Datenanalyse, regulatorischer Compliance und schnellerer Markteinführung von Therapeutika treibt die Nutzung von Computational-Biology-Plattformen.
  
• Darüber hinaus stärken Deutschlands robuste Life-Science-Industrie, starke F&E-Investitionen und die Präsenz führender Unternehmen wie QIAGEN, Thermo Fisher Scientific und Bio-Rad das kommerzielle Segment weiter.
  
• Das Segment der akademischen & Forschungsanwendungen erzielte 2024 einen Umsatz von 174 Millionen USD, mit Prognosen, die ein stetiges Wachstum von 12,3 % CAGR von 2025 bis 2034 vorhersagen.
  

Hier ist die übersetzte HTML-Inhalte: Rising interest in precision medicine, biomarker discovery, and disease mechanism exploration has fueled the demand for computational biology solutions in academic laboratories. Advanced analysis software, high-throughput sequencing hardware, and curated biological databases enable researchers to efficiently process complex datasets and generate meaningful insights.

Collaborations between universities, research institutes, and technology providers facilitate knowledge sharing and accelerate adoption of cutting-edge tools. Additionally, Germany’s supportive research ecosystem, including grants, tax incentives, and government initiatives, encourages integration of AI, machine learning, and predictive modeling in academic research.

The growing number of publications and clinical trials leveraging computational biology further underscores the segment’s expansion. Increasing awareness of the benefits of bioinformatics and the need for advanced data management drives continuous adoption, ensuring sustainable growth in the academic and research sector.

Germany Computational Biology Market Share

The market is highly competitive, with leading life sciences and biotechnology companies focusing on product innovation, advanced technologies, and strategic collaborations to strengthen their market positions. Increasing adoption of AI-driven drug discovery, precision medicine, and bioinformatics platforms is driving companies to leverage R&D investments, cloud-based analytics, and predictive modeling tools to improve research efficiency and patient outcomes. Growing genomics research, government funding for digital health initiatives, and expanding clinical trial activities are further encouraging players to develop comprehensive, scalable, and cost-effective computational biology solutions.

Key players in the German market include QIAGEN, Thermo Fisher Scientific, BioRad, Genedata (Danaher), and Certara, collectively accounting for approximately 58.5% of the market. These companies maintain leadership through extensive product portfolios, strong local and global distribution networks, and continuous advancements in analysis software, bioinformatics services, hardware, and cloud-based solutions. Their dominance is reinforced by strategic partnerships with academic institutions, research centers, and commercial organizations to enhance accessibility, adoption, and integration of computational biology platforms.

Smaller and niche players are also gaining traction by offering specialized, user-friendly, and application-specific bioinformatics tools. Competitive differentiation is increasingly defined by the ability to deliver innovative, efficient, and integrated computational solutions tailored to diverse research, clinical, and commercial environments. As the market evolves, competition is expected to intensify, with both established leaders and emerging firms pursuing technological advancements, strategic collaborations, and service diversification to capture greater market share.

Germany Computational Biology Market Companies

A few of the prominent players operating in the Germany computational biology industry include:

• BIO-RAD
• cadence
• Certara
• Dassault Systèmes
• Genedata (Danaher)
• QIAGEN
• Schrödinger
• Thermo Fisher Scientific
  
• QIAGEN

QIAGEN leads the computational biology market with a share of 20.1% in 2024. QIAGEN’s USP lies in its comprehensive genomics and molecular diagnostics solutions, strong presence in Germany, and advanced bioinformatics platforms. The company excels in sample preparation, precision medicine applications, and integrated software services, enabling efficient data analysis, regulatory compliance, and accelerated research for academic, clinical, and commercial organizations.

• Thermo Fisher Scientific

Thermo Fisher Scientific hebt sich durch ein umfangreiches Portfolio an Instrumenten für die Lebenswissenschaften, Hochdurchsatz-Sequenzierungstechnologien und cloudbasierten Bioinformatiklösungen hervor. Mit starken Investitionen in Forschung und Entwicklung sowie lokalen Betriebsstätten in Deutschland bietet es skalierbare, KI-gesteuerte Plattformen für die computergestützte Biologie, die die Arzneimittelforschung, Biomarkerforschung und die betriebliche Effizienz für Labore, Forschungsinstitute und pharmazeutische Unternehmen verbessern.

Deutschland Computational Biology Industry News:

• 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 und dem Unternehmen helfen, seine Marktposition zu verbessern.
  
• Im Dezember 2024 kündigte QIAGEN den Start von Ingenuity Pathway Analysis (IPA) Interpret an, einer neuen Funktion, die darauf abzielt, 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 Marktforschungsbericht zur Computational Biology in Deutschland umfasst eine umfassende Abdeckung der Branche mit Schätzungen und Prognosen in Bezug auf den Umsatz in Millionen USD von 2021 bis 2034 für die folgenden Segmente:

Markt, nach Werkzeug

• Analyse-Software und -Dienstleistungen
• Datenbanken
• Hardware

Markt, nach Anwendung

• Zelluläre & biologische Simulation
  
  • Computergestützte Genomik
  • Computergestützte Proteomik   
  • Pharmakogenomik
  • Andere Simulationen
• Arzneimittelforschung & Krankheitsmodellierung
  
  • Zielidentifikation
  • Zielvalidierung
  • Lead-Entdeckung
  • 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

• Auftragsbasiert
• In-house

Markt, nach Endverbraucher

• Kommerziell
• Akademisch & Forschung