非編碼 RNA 檢測市場規模預計到 2035 年底將超過 6.3 億美元，在預測期內（即 2023-2035 年）複合年增長率為 14%。 2022年，非編碼RNA檢測的產業規模將超過2.35億美元。市場的成長可歸因於醫學研究投資的增加。此外，使用這些分子的研究活動的增加推動了對能夠準確檢測和量化 ncRNA 的檢測的需求，預計這也將促進市場成長。截至2018年，美國醫療衛生研發（R&D）支出總額增加了6%以上。
除此之外，據信推動非編碼 RNA 檢測市場成長的因素還包括政府大力推動生命科學研究計畫的措施。例如，在生命科學、研究計劃中，非編碼 RNA (ncRNA) 測試變得越來越重要，因為它們提供了有關 ncRNA 在細胞中的作用和控制機制的資訊。此外，技術的不斷進步使得更靈敏、更準確的 ncRNA 檢測方法的開發成為可能，預計這將在預測期內帶來市場擴張的潛力。
成長動力
挑戰
基準年 | 2022年 |
預測年份 | 2023-2035 |
複合年增長率 | 〜14% |
基準年市場規模（2022 年） | ~ 2.35 億美元 |
預測年度市場規模（2035 年） | ~ 6.3 億美元 |
區域範圍 |
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最終使用者（實驗室、研究中心、醫院、門診手術中心）
全球非編碼 RNA 檢測市場按最終用戶的需求和供應進行細分和分析，分為實驗室、研究中心、醫院、門診手術中心等。在五個最終用戶中，研究中心部分預計將在 2035 年獲得最大的市場份額。該部分的增長可歸因於全球慢性病盛行率的不斷上升。例如，由於ncRNA測試有潛力作為疾病診斷和預後的生物標記物，它們在研究機構中的應用變得越來越重要。此外，對於許多疾病，包括癌症、心血管疾病和神經系統疾病，ncRNA 表現模式可用作生物標記。如今，大約 1.33 億美國人（即近 50% 的人口）患有至少一種慢性疾病，包括高血壓、心血管疾病或關節炎。這個數字比 10 年前大幅增加了 15 倍，預計到 2030 年將超過 1.7 億。
全球非編碼 RNA 檢測市場也根據最終用戶的需求和供應情況，分為實驗室、研究中心、醫院、門診手術中心等進行細分和分析。在這五個細分市場中，實驗室細分市場預計將在2035 年佔據重要份額。在實驗室環境中使用ncRNA 檢測是一門快速發展的學科，因為它提供了一種有效的工具來理解基因表現的調控方式，並有助於定位可能的基因表現。治療目標。除此之外，可以在實驗室中使用 ncRNA 檢測來檢查不同組織和細胞類型中不同 ncRNA 類型（包括 microRNA、長非編碼 RNA 和小幹擾 RNA）的表達。因此，預計這將為未來幾年該領域的成長創造大量機會。
我們對全球市場的深入分析包括以下部分：
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按尺寸 |
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北美市場預測
到 2035 年底，北美非編碼 RNA 檢測的市場份額（在所有其他地區的市場中）預計將以最高的複合年增長率增長。市場的成長主要歸因於大量生物技術和製藥公司。該地區大量生物技術和製藥公司使非編碼 RNA 測試的開發和行銷成為可能。例如，眾多生物技術和製藥公司可以為非編碼 RNA 測試的進步和商業化做出貢獻，從而增強疾病檢測並創造新的治療方法。此外，政府對研發活動的資助不斷增加，預計也將有助於該地區的市場成長。此外，該地區不斷擴張的醫療保健產業預計也將在預測期內推動市場成長。數據顯示，美國新核准的藥物中有超過60%是小型生技公司的成果。
歐洲市場預測
歐洲非編碼 RNA 檢測市場估計是第二大市場，預計在預測期內將以最高的複合年增長率成長。市場的成長主要歸功於大量學術研究機構的存在。例如，該地區的非編碼 RNA 檢測可能會受到學術研究機構的存在的顯著影響。這些組織經常可以獲得熟練的研究人員和設備齊全的實驗室等資源，可以協助非編碼 RNA 研究，因此預計將有助於該地區的市場成長。
亞太地區市場統計
此外，預計到2035年底，亞太地區市場將在所有其他地區的市場中佔據大部分份額。該市場的成長主要歸因於對生物技術公司的投資不斷增長。例如，隨著該地區生物技術產業的發展，可能會有更多的公司投資於非編碼RNA檢測的研發，預計這將導致用於檢測和檢測的新技術和工具的開發。測量非編碼 RNA。此外，預計這將加快新型疾病生物標記的搜尋和非編碼 RNA 標靶藥物的開發。此外，印度、中國和日本等發展中國家的先進生物技術的蓬勃發展和採用預計也將促進該地區的市場成長。
QIAGEN推出了 QIAseq Targeted DNA Pro Panels 和 QIAseq UPXome RNA Library Kit，以加速低輸入樣本中 DNA 變異的辨識和 RNA 定序。此外，新的解決方案基於增強的化學技術，可減少 DNA 樣本文庫建構所需的時間，並建立處理材料以識別其核酸序列的新標準。
CD Genomics推出全外顯子定序，以擴展其定序產品組合。此外，稱為外顯子組的 DNA 片段在蛋白質編碼中發揮直接作用，這種方法主要用於發現和研究編碼區和 UTR 區的突變。
作者学分: Radhika Gupta, Shivam Bhutani