Markt für computergestützte Biologie in Nordamerika – Nach Werkzeug, Anwendung, Dienstleistungen und Endnutzung – Prognose 2025–2034

North America Computational Biology Market Size

Der Markt für Computational Biology in Nordamerika wurde 2024 auf 3,4 Milliarden US-Dollar geschätzt. Der Markt soll von 3,8 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 auf 10,2 Milliarden US-Dollar im Jahr 2034 wachsen, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 11,8 % im Prognosezeitraum, laut dem neuesten Bericht von Global Market Insights Inc. Der Markt für Computational Biology verzeichnet ein Wachstum aufgrund mehrerer Schlüsselfaktoren, darunter die zunehmende Nutzung von Computational Designs in klinischen Studien, steigende Kosten für die Arzneimittelentwicklung bei gleichzeitigem Zeitdruck, Wachstum in der Arzneimittelforschung und -entwicklung, Fortschritte in der Bioinformatik und Datenwissenschaft sowie unterstützende Regierungsrichtlinien.
 

Die Ausweitung der Multiomics-Forschung, die steigende Nachfrage nach personalisierter Medizin und die Nutzung von Computational-Tools in klinischen Studien und Krankheitsmodellierung zählen zu den wichtigsten Faktoren, die das Marktwachstum antreiben. Der Markt wird von Schlüsselspielern wie Thermo Fisher Scientific, Illumina Inc., QIAGEN, BIO-RAD Laboratories und Dassault Systèmes dominiert. Diese Schlüsselspieler konzentrieren ihre Bemühungen auf KI-gesteuerte Plattformen, die Integration von Multi-Omics-Daten, skalierbare cloud-native Lösungen und kooperative Partnerschaften, um die Arzneimittelforschung zu beschleunigen, die Vorhersagemodellierung zu verbessern und die personalisierte Versorgung zu erleichtern.
 

Der Markt wuchs von 1,8 Milliarden US-Dollar im Jahr 2021 auf 2,9 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023. Die Pandemie unterstrich die Bedeutung schneller genomischer Bewertungen für die Echtzeitverfolgung des Virus und die Entwicklung von Impfstoffen. Seit der COVID-19-Pandemie gibt es laufende Entwicklungen und Investitionen in Ansätze der Computational Biology für die genomische Überwachung, die Mutationsverfolgung und die Entwicklung von Impfstoffen, was sowohl im öffentlichen Gesundheitswesen als auch in der Pharmaindustrie zu Wachstum führt.
 

Darüber hinaus verändern KI und ML auch das Feld der Computational Biology durch Vorhersagemodellierung, Mustererkennung und Automatisierung von Datenanalysen. Daher können diese Technologien Forschern helfen, die Genauigkeit und Geschwindigkeit biologischer Simulationen und des Arzneimittelentwicklungsprozesses zu optimieren.
 

Der traditionelle Prozess der Arzneimittelentwicklung ist zeitaufwendig und kostspielig. Beispielsweise kann die durchschnittliche Zeit, die benötigt wird, um ein neues Medikament auf den Markt zu bringen, etwa 10-15 Jahre dauern und bis zu 2,6 Milliarden US-Dollar an Entwicklungskosten verursachen. Diese Schwierigkeit schafft einen Bedarf an Tools im Bereich der Computational Biology, die Forschung und Entwicklungsprotokolle erleichtern, Versuche und Irrtümer reduzieren und die vielversprechendsten Arzneimittelkandidaten früh im Produktentwicklungszyklus identifizieren. Diese Tools werden häufig verwendet, um biologische Systeme zu modellieren, Arzneimittelwechselwirkungen zu modellieren und Omics-Daten zu analysieren und dadurch Laborexperimente deutlich zu reduzieren und klinische Studienversagen zu minimieren.
 

Darüber hinaus werden Kooperationen zwischen akademischen Einrichtungen, Industrieunternehmen und Regierungsbehörden voraussichtlich das Wachstum der Branche weiter ankurbeln. Diese Partnerschaften fördern Innovationen, indem sie akademische Forschungsexpertise, Industrieressourcen und Regierungsunterstützung kombinieren. Akademische Einrichtungen tragen neue Entdeckungen bei, Unternehmen stellen Finanzierung und Wege zur Kommerzialisierung bereit, und Regierungsbehörden bieten regulatorische Leitlinien und Infrastruktur. Durch die Nutzung des kollektiven Wissens und der Ressourcen fördern diese Einrichtungen die Entwicklung von Computational-Biology-Tools, erleichtern die translationale Forschung und helfen wissenschaftlichen Innovationen, praktische Anwendungen in der Gesundheitsversorgung und Pharmaindustrie zu erreichen, wodurch das Marktwachstum gefördert wird.
 

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.
 

North America Computational Biology Market Trends

Emphasis on real-time genomic surveillance, growing adoption of digital twins in biology, and the rise of cloud-based bioinformatics platforms are among the key trends shaping the regional market growth.
 

• The area of computational biology is changing rapidly with cloud computing, utilizing a scalable, secure, and cost-effective infrastructure for researchers and companies to analyze and store its data. Researchers and companies can utilize advanced bioinformatics tools remotely and collaborate across institutions using large datasets and without the constraints of heavy investments in physical infrastructure. This trend reflects major innovations in better research momentum and lower cost barriers.
   
• Additionally, digital twins of biological systems are beginning to gain traction in drug development, disease modeling, and other applications within this domain. These allow researchers to test hypotheses, predict outcomes, and optimize therapies without the need for costly physical experiments or empirical data.
   
• Further, real-time genomics surveillance is critical to tracking infectious diseases and emerging variants. Computational biology technologies allow for quick sequencing, mutation analysis, and data sharing at an international scale. This trend has been accelerated by the COVID-19 pandemic and is now a standard part of most routine public health and global disease surveillance.
   

North America Computational Biology Market Analysis

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In 2021, the market was valued at USD 1.8 billion and grew to USD 2.3 billion in 2022, reaching USD 2.9 billion by 2023. The growing adoption of advanced computational platforms and innovative solutions is playing a significant role in driving the industry's growth.
 

Based on tool, the North America 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 43.4% in 2024. The rising demand for analysis software and services is fueled by the increasing volume of omics data, the need for sophisticated modeling tools, and the expanding use of AI-driven insights in drug discovery and precision medicine. The segment is expected to exceed USD 4.6 billion by 2034, growing at a CAGR of 12.2% during the forecast period.
 

• As biological data become more complex and are generated in very large amounts, the software and services segment is gaining strong momentum to handle it. Researchers and pharmaceutical companies want better analytical tools to interpret clinical, genomic, and proteomic data more quickly.
   
• These tools will allow a researcher to evaluate a hypothesis faster, develop predictive models, and visualize data effectively, all critical components of drug development and personalized medicine.
   
• Additionally, user-friendly interfaces, compliance with cloud computing, and software with AI capabilities are in demand, which promotes innovation and adoption in academia, healthcare, and biotech.
   
• Zusätzlich war der Datenbanksegment der zweitgrößte im Jahr 2024 und wurde auf 1,2 Milliarden US-Dollar bewertet. Es gab einen Anstieg des Wachstums biologischer Datenbanken, die es Forschern und Unternehmen ermöglichen, große und disparat verteilte Mengen an genomischen, proteomischen und klinischen Daten in einem zentralen Datenspeicher zu speichern und zu organisieren.
   
• Biologische Datenbanken ermöglichen die Interoperabilität, den Datenaustausch und den Zugriff auf Informationen in Echtzeit, was die Zusammenarbeit bei der Forschung, regulatorische Einreichungen und datengestützte Lösungen im Gesundheitswesen verbessert.
   
• Der Hardware-Segment wurde im Jahr 2024 auf 703 Millionen US-Dollar bewertet. Es gibt einen steigenden Bedarf an Hochleistungsrechner-Hardware (HPC), um die Verarbeitung komplexer biologischer Simulationen, großer genomischer Sequenzierungsprojekte und KI-basierter Analysen zu unterstützen.
   
• Darüber hinaus erfordert die zunehmende Datenerzeugung skalierbare und effiziente Rechenhardware-Infrastrukturen, einschließlich GPUs, Cloud-Servern und Cloud-Computing- und Speicherinfrastrukturen, um Echtzeitanalysen und verbesserte Rechenworkflows für Forschungs- und klinische Projekte zu unterstützen.
   

Basierend auf der Anwendung ist der nordamerikanische Markt für Computational Biology in zelluläre & biologische Simulation, Arzneimittelforschung & Krankheitsmodellierung, präklinische Arzneimittelforschung, klinische Studien und Software zur Simulation des menschlichen Körpers unterteilt. Der Segment der zellulären & biologischen Simulation hatte den größten Anteil und wurde im Jahr 2024 auf 1,2 Milliarden US-Dollar bewertet.
 

• Der Segment der zellulären und biologischen Simulation wird durch eine starke Marktnachfrage getrieben, die die Fähigkeit zur Simulation komplexer biologischer Prozesse in silico nutzt, wodurch der Bedarf an teuren und arbeitsintensiven Laborexperimenten reduziert wird.
   
• Zusätzlich sind Simulationen extrem wertvoll, um Krankheitsprozesse, Arzneimittelwechselwirkungen und Zellantworten zu verstehen. Mit dem Aufkommen der Systembiologie und der personalisierten Medizin gibt es ein erhöhtes Interesse vieler Forscher und Pharmaunternehmen, Simulationswerkzeuge einzusetzen, um die Entdeckungsgeschwindigkeit zu erhöhen, therapeutische Ansätze zu optimieren und die Kosten der klinischen Entwicklung durch präklinische Modellierung von Krankheiten zu senken.
   
• Der Segment der Arzneimittelforschung und Krankheitsmodellierung wird voraussichtlich mit einer CAGR von 12,2 % über den Prognosezeitraum schneller wachsen. Er wächst mit einer robusten Wachstumsrate, da pharmazeutische Unternehmen nach schnelleren und kostengünstigeren Methoden zur Identifizierung von Wirkstoffkandidaten suchen.
   
• Die Verwendung von virtueller Screening, Target-Identifikation und Lead-Optimierung in der Computational Biology kann dazu beitragen, die Zeit und Ressourcen zu reduzieren, die für die Durchführung der tatsächlichen frühen Phasen der Arzneimittelforschung und -entwicklung erforderlich sind.
   
• Krankheitsmodellierung kann auch mit KI und Multiomik-Daten eingesetzt werden, um die Krankheitsentwicklung und Behandlungsantworten zu simulieren und ist besonders relevant für Präzisionsmedizin-Initiativen.
   
• Darüber hinaus wurde der Segment der präklinischen Arzneimittelforschung im Jahr 2024 auf 500,9 Millionen US-Dollar bewertet. Computational Biology wird zunehmend eingesetzt, um pharmakokinetische, pharmakodynamische und Toxizitätsprofile von Arzneimittelkandidaten im Voraus oder vor tatsächlichen Patientenkontrollen zu simulieren.
   
• Diese Tools können die Reaktion eines Arzneimittels in einem biologischen System vorhersagen und könnten den Einsatz von Tiermodellen in präklinischen Pharmakologiestudien reduzieren und einem Arzneimittelkandidaten eine bessere Chance geben, in klinische Studien überzugehen.
   
• Darüber hinaus wird erwartet, dass der Segment der klinischen Studien ein bemerkenswertes Wachstum verzeichnen und bis 2034 1,2 Milliarden US-Dollar erreichen wird. Computational Biology-Tools sind nützlich, um biologische Reaktionen zu simulieren, die Gestaltung klinischer Studien zu verbessern und Patientendaten effizienter zu analysieren. Diese Praktiken senken die Kosten klinischer Studien, erhöhen die Präzision und beschleunigen die regulatorischen Zulassungen.
   

Basierend auf den Dienstleistungen ist der nordamerikanische Markt für Computational Biology in Auftrags- und Inhouse-Dienstleistungen unterteilt. Der Auftragssegment hatte im Jahr 2024 den größten Marktanteil von 56,8 %, was auf Vorteile wie kostengünstige Ansätze, Zugang zu fortschrittlichen Tools und Expertise usw. zurückzuführen ist.
 

• Es gibt eine erhebliche Nachfrage nach Auftragsdienstleistungen, da pharmazeutische und Biotech-Unternehmen zu Auftragsorganisationen (CROs) und Organisationen wechseln, die sich auf Computational Biology spezialisiert haben. Dieses Modell bietet Unternehmen Kosteneinsparungen, fortschrittliche Technologie und spezialisiertes Personal, ohne die Überkopfkosten für den Aufbau von Fähigkeiten im eigenen Haus zu haben.
   
• Auftragsorganisationen werben für die Einführung von Computational-Biology-Modellen und -Tools, da sie eine Reihe von Vorteilen bieten, wie schnellere Projektabschlüsse, Skalierbarkeit und Flexibilität, was oft eine wichtige Variable für kleine bis mittelgroße Organisationen ist.
   
• Zusätzlich wird die Arzneimittelentwicklung immer komplexer, datengetrieben und zeitaufwendig, weshalb es als bessere Strategie angesehen wird, Innovation zu fördern und die operative Belastung zu verringern.
   
• Das Inhouse-Segment wurde 2024 auf 1,4 Milliarden US-Dollar bewertet. Inhouse-Computational-Biology-Dienstleistungen innerhalb eines pharmazeutischen Unternehmens oder einer akademischen Organisation sind notwendig, insbesondere wenn das Unternehmen die volle Kontrolle über proprietäre Daten und/oder Fähigkeiten haben möchte. Organisationen nutzen Computational-Biology-Dienstleistungen, um die Datensicherheit und den Besitz von geistigem Eigentum zu gewährleisten und auch um Unterstützung für Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten in der Zukunft zu bieten.
   
• Darüber hinaus kann Inhouse-Service zwar deutlich teurer sein, bietet aber einen viel höheren Grad an Flexibilität und Interoperabilität mit bestehenden Arbeitsabläufen, elektronischen medizinischen Aufzeichnungssystemen usw.
   

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Basierend auf der Endverwendung ist der nordamerikanische Markt für Computational Biology in kommerzielle und akademische & Forschungsanwendungen unterteilt. Das kommerzielle Segment hatte im Jahr 2024 den größten Marktanteil von 58,8 %, was auf die wachsende Akzeptanz solcher Tools und Lösungen vor allem in industriellen Umgebungen zurückzuführen ist.
 

• Eine zunehmende Anzahl von pharmazeutischen, biotechnologischen und Gesundheitsunternehmen beginnt, Computational Biology in größerem Umfang einzusetzen. Diese Unternehmen nutzen fortschrittliche Modellierung, Simulationen und Analysen, um die Arzneimittelforschung zu beschleunigen, die F&E-Ausgaben zu reduzieren und personalisierte Therapeutika effizienter zu entwickeln.
   
• Zusätzlich wächst die Nachfrage nach Computational Biology, da Unternehmen nach Wegen suchen, um einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen, ihre Arzneimittel schneller auf den Markt zu bringen und eine regulatorische Zulassung mit weniger Hindernissen zu erhalten.
   
• Das Segment der akademischen & Forschungsanwendungen wurde 2024 auf 1,4 Milliarden US-Dollar bewertet. Die Nachfrage nach Computational-Biology-Lösungen wird weitgehend durch Fortschritte in der Genomik, Systembiologie und Molekülmodellierung im akademischen und Forschungsbereich getrieben. Um komplexe biologische Datenanalysen durchzuführen, biologische Prozesse zu simulieren und reproduzierbare Ergebnisse zu teilen, sind Universitäten und Forschungsorganisationen auf fortschrittliche Softwareanwendungen angewiesen.
   
• Darüber hinaus wachsen interdisziplinäre Studien, die Biologie, Informatik und Datenwissenschaften kombinieren, und treiben die Nachfrage an. Zusätzlich führt die erhöhte staatliche und private Finanzierung der Lebenswissenschaften dazu, dass mehr Wissenschaftler Computational-Plattformen und -Anwendungen im akademischen Kontext nutzen.
   

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Der US-Markt für Computational Biology war 2021 mit 1,7 Milliarden USD und 2022 mit 2,2 Milliarden USD bewertet. Im Jahr 2024 betrug die Marktgröße 3,2 Milliarden USD, gegenüber 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 sind aufgrund ihres robusten Biotech-Ökosystems, führender F&E-Kapazitäten und der öffentlichen-private Zusammenarbeit zu einem Vorreiter in der Computational Biology geworden.
   
• Viele der größten Pharma- und Technologieunternehmen investieren stark in bedeutende Bereiche, darunter KI-basierte Arzneimittelentwicklung, Genomik und Präzisionsmedizin. Forschungsinstitute und nationale Laboratorien tragen ebenfalls maßgeblich dazu bei, indem sie eine Schlüsselrolle bei der Weiterentwicklung von Algorithmen, Daten und biologischer Modellierung spielen.
   
• Darüber hinaus verfügt die USA über ein günstiges regulatorisches Umfeld, das zunehmend das Wachstum von Digital Health-Technologien unterstützt. Ein qualifiziertes Arbeitskräftepotenzial, eine fortschrittliche Infrastruktur und eine Kultur der Innovation sind Parameter, die das Wachstum des Landes vorantreiben und seine führende Position in der Branche sichern sollen.
   

Kanada hatte einen erheblichen Anteil am nordamerikanischen Markt für Computational Biology und wurde 2024 mit 195,2 Millionen USD bewertet.
 

• Die Nachfrage nach Lösungen der Computational Biology wächst in Kanada aufgrund seines exzellenten akademischen Forschungsumfelds, unterstützender Regierungsprogramme und der wachsenden Lebenswissenschaftsbranche.
   
• Universitäten und Forschungsinstitute haben begonnen, Bioinformatik-Tools für wichtige Entwicklungen in der Genomik, Proteomik und Systembiologie einzusetzen.
   
• Die wachsende Betonung auf Präzisionsmedizin und öffentliche Gesundheit fördert auch die Nutzung von Computational-Plattformen zur Modellierung von Krankheiten und zur Entwicklung von Therapeutika.
   
• Darüber hinaus arbeiten kanadische Einrichtungen und globale Biotech-Unternehmen zunehmend zusammen, um Innovationen zu fördern und die Computational Biology als einen Schlüsselbestandteil des kanadischen Lebenswissenschafts-Ökosystems zu etablieren.
   

Anteil des nordamerikanischen Marktes für Computational Biology

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 erhebliche 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 nordamerikanische Markt für Computational Biology ist wettbewerbsintensiv und umfasst eine Kombination aus etablierten Biotech-Unternehmen, aufstrebenden Start-ups, akademischen Einrichtungen und Technologieunternehmen. Innovatoren in diesem Bereich konzentrieren sich auf KI-optimierte Wirkstoffforschung, die Integration mehrerer Omics und cloudbasierte Bioinformatik-Plattformen.
 

Zusätzlich streben zahlreiche Unternehmen strategische Partnerschaften mit Universitäten und Gesundheitssystemen an, um Forschung und Kommerzialisierung zu beschleunigen. Sowohl Open-Source- als auch proprietäre Software werden eingesetzt, was Flexibilität und Skalierbarkeit bietet.
 

Darüber hinaus steigen auch neue Unternehmen in diesen Markt ein, darunter Unternehmen wie Schrödinger und Certara, die bessere fortschrittliche Modellierungs- und Biosimulationsmethoden als Teil des pharmazeutischen F&E-Prozesses anbieten.
 

Unternehmen des nordamerikanischen Marktes für Computational Biology

Zu den prominenten Akteuren, die auf dem nordamerikanischen Markt für Computational Biology tätig sind, gehören:

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

Thermo Fisher Scientific belegte 2024 eine führende Position im nordamerikanischen Markt für Computational Biology mit einem Anteil von etwa 12 %. Das Unternehmen konzentriert sich auf die End-to-End-Integration entlang der Wertschöpfungskette der Lebenswissenschaften, kombiniert Forschung und Entwicklung, Herstellung, Diagnostik und klinische Dienstleistungen. Die Strategie betont aggressive Fusionen und Übernahmen, digitale Transformation und KI-getriebene Innovation, um die Arzneimittelentwicklung und Präzisionsmedizin zu beschleunigen. Es investiert zudem erheblich in Nachhaltigkeit und regionale Expansion, um die Schlüsselposition zu halten.
 

• Illumina Inc.

Illumina weitet sich über die Sequenzierung hinaus in Multiomics und KI-gestützte Dateninterpretation aus. Die neue Abteilung BioInsight zielt auf Pharma-Partnerschaften für die 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 populationsweiten Genomik voran.
 

• QIAGEN

QIAGENs Strategie konzentriert sich auf das Sample-to-Insight-Modell, das integrierte molekulare Diagnostik und Lebenswissenschafts-Tools bietet. Es setzt auf Hochwachstumsplattformen, während es seine Begleitdiagnostik und Automatisierungslösungen erweitert. Strategische M&A, Marktdurchdringung und operative Effizienz sind die wichtigsten Säulen des Wachstumsplans des Unternehmens.
 

Nachrichten zur Computational Biology-Industrie in Nordamerika:

• Im Juni 2025 kündigte Illumina, Inc. an, dass es eine verbindliche Vereinbarung mit Standard BioTools getroffen hat, um SomaLogic zu übernehmen. Diese Entwicklung wird Illumina's Präsenz auf dem wachsenden Proteomik-Markt stärken. Sie wird 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.
   
• Im April 2024 startete Seed Health, ein Unternehmen für Mikrobiomwissenschaften, seine CODA-Plattform, die von dem Human Phenotype Project, einem umfassenden Multi-Omics-Datensatz, angetrieben wird. CODA ist eine Computational Biology-Plattform für die Entdeckung und Entwicklung von Präzisionsprobiotika der nächsten Generation und mikrobiomgerichteten Interventionen. Dieser Produktstart wird voraussichtlich dazu beitragen, dass das Unternehmen seine Marktposition weiter verbessern kann.
   

Der Forschungsbericht zum nordamerikanischen Markt für Computational Biology umfasst eine umfassende Abdeckung der Branche mit Schätzungen und Prognosen in Bezug auf den Umsatz in (USD Millionen) von 2021 bis 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-Entdeckung
  • Lead-Optimierung
• Präklinische Arzneimittelentwicklung
  • Pharmakokinetik
  • Pharmakodynamik
• Klinische Studien
  • Phase I
  • Phase II
  • Phase III
  • Phase IV
• Software zur Simulation des menschlichen Körpers

Markt, nach Dienstleistungen

• Vertrag
• In-house

Markt, nach Endverwendung

• Kommerziell
• Akademien & Forschung

Die oben genannten Informationen werden für die folgenden Länder bereitgestellt:

• USA
• Kanada