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全球非编码 RNA 检测市场规模预计到 2035 年底将达到约 6.3 亿美元，在预测期内（即 2023 年至 2035 年）复合年增长率约为 14%。到 2022 年，非编码 RNA 检测的市场规模约为 2.35 亿美元。市场的增长可归因于医学研究投资的增加。此外，使用这些分子的研究活动的增加推动了对能够准确检测和量化 ncRNA 的检测的需求，预计这也将促进市场增长。截至2018年，美国医疗卫生研发（R&D）支出总额增长了6%以上。
除此之外，据信推动非编码 RNA 检测市场增长的因素还包括政府大力推动生命科学研究项目的举措。例如，在生命科学、研究计划中，非编码 RNA (ncRNA) 测试变得越来越重要，因为它们提供了有关 ncRNA 在细胞中的作用和控制机制的信息。此外，技术的不断进步使得更灵敏、更准确的 ncRNA 检测方法的开发成为可能，预计这将在预测期内带来市场扩张的潜力。
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增长动力
挑战
基准年 | 2022年 |
预测年份 | 2023-2035 |
复合年增长率 | 〜14% |
基准年市场规模（2022 年） | ~ 2.35 亿美元 |
预测年度市场规模（2035 年） | ~ 6.3 亿美元 |
区域范围 |
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全球非编码 RNA 检测市场按最终用户的需求和供应进行细分和分析，分为实验室、研究中心、医院、门诊手术中心等。在五个最终用户中，研究中心部分预计将在 2035 年获得最大的市场份额。该部分的增长可归因于全球慢性病患病率的不断上升。例如，由于ncRNA测试有潜力作为疾病诊断和预后的生物标志物，它们在研究机构中的应用变得越来越重要。此外，对于许多疾病，包括癌症、心血管疾病和神经系统疾病，ncRNA 表达模式可以用作生物标志物。如今，大约 1.33 亿美国人（即近 50% 的人口）患有至少一种慢性疾病，包括高血压、心血管疾病或关节炎。这个数字比 10 年前大幅增加了 15 倍，预计到 2030 年将超过 1.7 亿。
全球非编码 RNA 检测市场还根据最终用户的需求和供应情况，分为实验室、研究中心、医院、门诊手术中心等进行细分和分析。在这五个细分市场中，实验室细分市场预计将在 2035 年占据重要份额。在实验室环境中使用 ncRNA 检测是一门快速发展的学科，因为它提供了一种有效的工具来理解基因表达的调控方式，并有助于定位可能的基因表达。治疗目标。除此之外，可以在实验室中使用 ncRNA 检测来检查不同组织和细胞类型中不同 ncRNA 类型（包括 microRNA、长非编码 RNA 和小干扰 RNA）的表达。因此，预计这将为未来几年该领域的增长创造大量机会。
我们对全球非编码 RNA 检测市场的深入分析包括以下部分：
按类型 |
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按尺寸 |
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按最终用户 |
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到 2035 年底，北美非编码 RNA 检测的市场份额（在所有其他地区的市场中）预计将以最高的复合年增长率增长。市场的增长主要归因于大量生物技术和制药公司。该地区大量生物技术和制药公司使非编码 RNA 测试的开发和营销成为可能。例如，众多生物技术和制药公司可以为非编码 RNA 测试的进步和商业化做出贡献，从而增强疾病检测并创造新的治疗方法。此外，政府对研发活动的资助不断增加，预计也将有助于该地区的市场增长。此外，该地区不断扩张的医疗保健行业预计也将在预测期内推动市场增长。数据显示，美国新批准的药物中有超过60%是小型生物技术公司的成果。
欧洲非编码 RNA 检测市场估计是第二大市场，预计在预测期内将以最高的复合年增长率增长。市场的增长主要归功于大量学术研究机构的存在。例如，该地区的非编码 RNA 检测可能会受到学术研究机构的存在的显着影响。这些组织经常可以获得熟练的研究人员和设备齐全的实验室等资源，可以协助非编码 RNA 研究，因此预计将有助于该地区的市场增长。
此外，预计到2035年底，亚太地区市场将在所有其他地区的市场中占据大部分份额。该市场的增长主要归因于对生物技术公司的投资不断增长。例如，随着该地区生物技术产业的发展，可能会有更多的公司投资于非编码RNA检测的研发，预计这将导致用于检测和检测的新技术和工具的开发。测量非编码 RNA。此外，预计这将加快新型疾病生物标志物的搜索和非编码 RNA 靶向药物的开发。此外，印度、中国和日本等发展中国家的先进生物技术的蓬勃发展和采用预计也将促进该地区的市场增长。
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QIAGEN推出了 QIAseq Targeted DNA Pro Panels 和 QIAseq UPXome RNA Library Kit，以加快低输入样品中 DNA 变异的识别和 RNA 测序。此外，新的解决方案基于增强的化学技术，可减少 DNA 样本文库构建所需的时间，并建立处理材料以识别其核酸序列的新标准。
CD Genomics推出全外显子组测序，以扩展其测序产品组合。此外，称为外显子组的 DNA 片段在蛋白质编码中发挥直接作用，这种方法主要用于发现和研究编码区和 UTR 区的突变。
作者学分: Radhika Gupta, Shivam Bhutani