Báo cáo thị trường tự động hóa quy trình gen học thông lượng cao 2025: Khám phá các động lực tăng trưởng chính, sự chuyển mình công nghệ và cơ hội toàn cầu. Khám phá động lực thị trường, dự đoán và thông tin chiến lược cho 3-5 năm tới.

• Tóm tắt điều hành & Tổng quan thị trường
• Các xu hướng công nghệ chính trong tự động hóa quy trình gen học
• Bối cảnh cạnh tranh và các nhà lãnh đạo
• Dự đoán tăng trưởng thị trường (2025-2030): CAGR, Phân tích doanh thu và khối lượng
• Phân tích thị trường khu vực: Bắc Mỹ, Châu Âu, Châu Á-Thái Bình Dương và Phần còn lại của thế giới
• Thách thức, Rủi ro và Rào cản trong việc áp dụng
• Cơ hội và Khuyến nghị chiến lược
• Triển vọng tương lai: Các ứng dụng mới nổi và điểm nóng đầu tư
• Nguồn và Tài liệu tham khảo

Tóm tắt điều hành & Tổng quan thị trường

Tự động hóa quy trình gen học thông lượng cao đề cập đến việc tích hợp robotics tiên tiến, phần mềm và phân tích dữ liệu để tối ưu hóa và mở rộng quy trình gen học như chiết xuất DNA/RNA, chuẩn bị thư viện, giải mã và phân tích dữ liệu. Tự động hóa này rất quan trọng trong việc cho phép các phòng thí nghiệm và các tổ chức nghiên cứu xử lý hàng ngàn mẫu nhanh chóng, với sự can thiệp tối thiểu của con người, từ đó giảm sai sót, thời gian xử lý và chi phí hoạt động.

Thị trường toàn cầu cho tự động hóa quy trình gen học thông lượng cao đang trải qua sự tăng trưởng mạnh mẽ, được thúc đẩy bởi nhu cầu gia tăng đối với gen học quy mô lớn trong chẩn đoán lâm sàng, nghiên cứu dược phẩm và các nghiên cứu quy mô dân số. Theo Grand View Research, thị trường gen học dự kiến sẽ đạt 94,9 tỷ USD vào năm 2030, với các công nghệ tự động hóa đóng một vai trò quan trọng trong sự mở rộng này. Việc áp dụng các nền tảng giải mã thế hệ tiếp theo (NGS), cùng với nhu cầu về khả năng tái sản xuất và mở rộng quy mô, đang thúc đẩy việc triển khai các giải pháp tự động hóa trong cả môi trường học thuật và thương mại.

• Các yếu tố chính: Các yếu tố chính bao gồm sự gia tăng tần suất các rối loạn di truyền, sự mở rộng của các sáng kiến y học chính xác và nhu cầu phản ứng nhanh đối với các thách thức sức khỏe cộng đồng như đại dịch. Tự động hóa giải quyết các điểm nghẽn trong chuẩn bị mẫu và xử lý dữ liệu, điều này là cần thiết cho các ứng dụng thông lượng cao.
• Tiến bộ công nghệ: Những đổi mới trong robotics xử lý chất lỏng, hệ thống quản lý thông tin phòng thí nghiệm tích hợp (LIMS) và phân tích dữ liệu dựa trên AI đang nâng cao hiệu quả và độ chính xác của các quy trình gen học. Các công ty như Thermo Fisher Scientific và Illumina đang dẫn đầu, cung cấp các giải pháp tự động hóa toàn diện phù hợp với môi trường thông lượng cao.
• Phân khúc thị trường: Thị trường tự động hóa trải rộng trong các lĩnh vực chẩn đoán lâm sàng, nghiên cứu R&D dược phẩm, gen học nông nghiệp và nghiên cứu học thuật. Chẩn đoán lâm sàng dự kiến sẽ chứng kiến sự tăng trưởng nhanh nhất, được thúc đẩy bởi việc tích hợp gen học vào chăm sóc sức khỏe thường xuyên và sự gia tăng của các chẩn đoán kèm theo.
• Các xu hướng khu vực: Bắc Mỹ thống trị thị trường, nhờ vào các khoản đầu tư đáng kể vào cơ sở hạ tầng gen học và các khuôn khổ quy định thuận lợi. Tuy nhiên, Châu Á-Thái Bình Dương đang nổi lên như một khu vực tăng trưởng nhanh, với sự hỗ trợ từ tài trợ của chính phủ và các lĩnh vực công nghệ sinh học đang mở rộng, như đã lưu ý bởi MarketsandMarkets.

Tóm lại, tự động hóa quy trình gen học thông lượng cao đang biến đổi bối cảnh gen học bằng cách cho phép quy mô, tốc độ và độ chính xác chưa từng thấy. Khi nhu cầu về dữ liệu gen học tiếp tục gia tăng, tự động hóa sẽ vẫn là nền tảng của sự đổi mới và tính cạnh tranh trong ngành.

Các xu hướng công nghệ chính trong tự động hóa quy trình gen học

Tự động hóa quy trình gen học thông lượng cao đang nhanh chóng biến đổi bối cảnh nghiên cứu gen học và chẩn đoán lâm sàng vào năm 2025. Xu hướng này được đặc trưng bởi việc tích hợp robotics tiên tiến, hệ thống xử lý chất lỏng và các nền tảng phần mềm tinh vi để cho phép xử lý đồng thời hàng ngàn mẫu với sự can thiệp của con người tối thiểu. Các yếu tố chính thúc đẩy sự chuyển biến này bao gồm sự tăng trưởng phi mã trong nhu cầu giải mã, nhu cầu về khả năng tái sản xuất và áp lực giảm thời gian quay vòng và chi phí.

Một trong những tiến bộ quan trọng nhất là việc triển khai các nền tảng tự động hóa hoàn toàn, từ đầu đến cuối, bao gồm chuẩn bị mẫu, chiết xuất axit nucleic, xây dựng thư viện và giải mã. Các công ty như Thermo Fisher Scientific và Illumina đã giới thiệu các giải pháp tự động hóa mô-đun có thể mở rộng theo yêu cầu thông lượng của phòng thí nghiệm, hỗ trợ cả nghiên cứu quy mô nhỏ và các sáng kiến gen học quy mô lớn. Những hệ thống này ngày càng được tích hợp với các hệ thống quản lý thông tin phòng thí nghiệm (LIMS), cho phép theo dõi dữ liệu liền mạch và tuân thủ các tiêu chuẩn quy định.

Trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) đang đóng vai trò then chốt trong việc tối ưu hóa các quy trình thông lượng cao. Các thuật toán lập lịch và phát hiện lỗi dựa trên AI đang giảm bớt các điểm nghẽn và giảm thiểu tổn thất mẫu, trong khi phân tích dựa trên ML đang tăng tốc độ giải thích dữ liệu và kiểm soát chất lượng. Theo Frost & Sullivan, sự áp dụng tự động hóa sử dụng AI trong các phòng thí nghiệm gen học dự kiến sẽ tăng hơn 30% hàng năm cho đến năm 2025, được thúc đẩy bởi nhu cầu về độ chính xác và hiệu quả cao hơn.

Một xu hướng chính khác là việc thu nhỏ và song song hóa các quy trình. Các công nghệ vi chất lỏng, như những công nghệ phát triển bởi Standard BioTools (trước đây là Fluidigm), cho phép xử lý các phản ứng quy mô nanoliter, giảm đáng kể chi phí tác nhân và cho phép các ứng dụng thông lượng cực cao như genomics tế bào đơn và transcriptomics không gian. Những đổi mới này rất quan trọng cho các dự án quy mô lớn, chẳng hạn như các sáng kiến ngân hàng sinh học quốc gia và các chương trình y học chính xác, yêu cầu phân tích hàng chục ngàn mẫu một cách hiệu quả về chi phí.

Tóm lại, tự động hóa quy trình gen học thông lượng cao vào năm 2025 được xác định bởi sự hội tụ của robotics, AI và vi chất lỏng, cho phép quy mô, tốc độ và chất lượng dữ liệu chưa từng thấy. Sự tiến hóa công nghệ này không chỉ tăng tốc nghiên cứu mà còn mở đường cho gen học lâm sàng thường quy và các nghiên cứu quy mô dân số trên toàn cầu.

Bối cảnh cạnh tranh và các nhà lãnh đạo

Bối cảnh cạnh tranh cho tự động hóa quy trình gen học thông lượng cao vào năm 2025 được đặc trưng bởi sự đổi mới công nghệ nhanh chóng, các quan hệ đối tác chiến lược và sự nhấn mạnh ngày càng tăng vào các giải pháp tích hợp, từ đầu đến cuối. Thị trường được thống trị bởi sự kết hợp của các công ty thiết bị khoa học sinh học đã khẳng định và các nhà cung cấp tự động hóa chuyên biệt, tất cả đều cố gắng đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về phân tích gen học khả năng mở rộng, tái sản xuất và hiệu quả chi phí.

Thermo Fisher Scientific vẫn là một trong những người chơi hàng đầu, tận dụng danh mục sản phẩm phong phú của mình về hệ thống xử lý chất lỏng tự động, nền tảng giải mã thế hệ tiếp theo (NGS) và các công cụ thông tin. Hệ thống Ion Torrent Genexus và các nền tảng tinh chế KingFisher của công ty được áp dụng rộng rãi trong các phòng thí nghiệm lâm sàng và nghiên cứu nhờ vào khả năng tự động hóa và tích hợp quy trình liền mạch.

Công ty Beckman Coulter Life Sciences, một công ty con của Tập đoàn Danaher, tiếp tục mở rộng dòng sản phẩm máy trạm tự động Biomek của mình, thường được sử dụng cho chuẩn bị mẫu thông lượng cao trong gen học. Sự tập trung của họ vào mô-đun và khả năng tương thích với các nền tảng NGS của bên thứ ba đã củng cố vị thế của họ trong cả các cơ sở cốt lõi và các nhà cung cấp dịch vụ thương mại.

Công ty Agilent Technologies cũng là một đối thủ quan trọng, cung cấp Nền tảng Xử lý Chất lỏng Tự động Bravo và Hệ thống Chuẩn bị NGS Magnis. Chiến lược của Agilent tập trung vào tính linh hoạt của quy trình và tích hợp với các hóa chất gen học và giải pháp thông tin sinh học của chính mình, thu hút các phòng thí nghiệm đang tìm kiếm các chuỗi cung cấp được hỗ trợ bởi nhà cung cấp.

Các công ty mới nổi như SPT Labtech và Formulatrix đang thu hút sự chú ý với các nền tảng tự động hóa nhỏ gọn, chính xác cao được thiết kế dành cho các ứng dụng gen học mini và thông lượng cao. Những đổi mới của họ trong vi chất lỏng và xử lý chất lỏng có thể tích thấp giải quyết nhu cầu ngày càng tăng về hiệu quả chi phí và bảo tồn mẫu trong các nghiên cứu quy mô lớn.

• Công ty Hamilton tiếp tục đổi mới với dòng sản phẩm STAR và VANTAGE của mình, tập trung vào các cấu hình bàn linh hoạt và phần mềm tiên tiến cho tùy chỉnh quy trình.
• PerkinElmer tận dụng các nền tảng Janus G3 và Sciclone G3, tập trung vào khách hàng gen học lâm sàng và biopharma với các tính năng tự động hóa mạnh mẽ và tuân thủ quy định.

Các quan hệ hợp tác chiến lược giữa các nhà cung cấp tự động hóa và các nhà phát triển công nghệ NGS, như các mối liên kết giữa Illumina và các công ty robotics hàng đầu, đang định hình thêm thị trường. Những liên minh này nhằm mục đích cung cấp các giải pháp tích hợp hoàn toàn, từ mẫu đến câu trả lời, giảm thời gian làm việc trực tiếp và tỷ lệ lỗi, một yếu tố quan trọng khi gen học chuyển sang thông lượng cao hơn và áp dụng lâm sàng.

Dự đoán tăng trưởng thị trường (2025-2030): CAGR, Phân tích doanh thu và khối lượng

Thị trường tự động hóa quy trình gen học thông lượng cao đang sẵn sàng mở rộng mạnh mẽ giữa 2025 và 2030, được thúc đẩy bởi nhu cầu gia tăng về phân tích gen học nhanh chóng và quy mô lớn trong nghiên cứu, chẩn đoán lâm sàng và phát triển dược phẩm. Theo các dự đoán của Grand View Research, thị trường gen học toàn cầu – bao gồm các giải pháp tự động hóa quy trình – dự kiến sẽ đạt tỷ lệ tăng trưởng hàng năm (CAGR) khoảng 16% trong giai đoạn này. Sự tăng trưởng này được hỗ trợ bởi sự áp dụng ngày càng tăng của các nền tảng giải mã thế hệ tiếp theo (NGS), sự phát triển của các sáng kiến y học chính xác và nhu cầu về xử lý mẫu có thể mở rộng và tái sản xuất.

Dự đoán doanh thu cho thấy rằng phân khúc tự động hóa quy trình gen học thông lượng cao sẽ đóng góp đáng kể vào tổng thị trường gen học, với doanh thu dự kiến sẽ vượt quá 10 tỷ USD vào năm 2030. Dự đoán này được hỗ trợ bởi sự tích hợp ngày càng nâng cao của các hệ thống xử lý chất lỏng tự động, chuẩn bị mẫu bằng robotics và các nền tảng phân tích dữ liệu tiên tiến, cùng nhau tối ưu hóa các quy trình gen học quy mô lớn và giảm thiểu sự can thiệp thủ công. MarketsandMarkets báo cáo rằng các giải pháp tự động hóa đang ngày càng được áp dụng bởi cả các phòng thí nghiệm học thuật và thương mại để giải quyết các điểm nghẽn trong thông lượng mẫu và quản lý dữ liệu, thúc đẩy hơn nữa sự tăng trưởng của thị trường.

Xét về khối lượng, số lượng quy trình gen học tự động được triển khai trên toàn cầu dự kiến sẽ tăng với CAGR vượt quá 18% từ năm 2025 đến năm 2030. Sự gia tăng này được cho là do sự mở rộng của ngân hàng sinh học, các dự án gen học quy mô dân số và các thử nghiệm lâm sàng quy mô lớn, tất cả đều yêu cầu khả năng xử lý tiêu chuẩn hóa, thông lượng cao. Các công ty hàng đầu trong ngành như Thermo Fisher Scientific, Illumina và Beckman Coulter Life Sciences đang đầu tư mạnh vào R&D để cải thiện tốc độ, độ chính xác và khả năng mở rộng của các nền tảng tự động hóa của họ, từ đó tốc độ thâm nhập thị trường cũng được thúc đẩy thêm.

• Bắc Mỹ dự kiến sẽ duy trì thị phần lớn nhất, nhờ những khoản đầu tư lớn vào cơ sở hạ tầng gen học và việc áp dụng công nghệ tự động hóa sớm.
• Châu Á-Thái Bình Dương dự kiến sẽ chứng kiến sự tăng trưởng nhanh nhất, với CAGR trên 18%, do các sáng kiến nghiên cứu gen học đang mở rộng và chi tiêu chăm sóc sức khỏe ngày càng tăng.

Tổng thể, giai đoạn 2025-2030 sẽ thấy tự động hóa quy trình gen học thông lượng cao chuyển từ một khả năng chuyên biệt sang một yêu cầu chính thống, định hình lại một cách căn bản bối cảnh nghiên cứu và chẩn đoán gen học.

Phân tích thị trường khu vực: Bắc Mỹ, Châu Âu, Châu Á-Thái Bình Dương và Phần còn lại của thế giới

Thị trường tự động hóa quy trình gen học thông lượng cao đang trải qua sự tăng trưởng mạnh mẽ tại tất cả các khu vực chính – Bắc Mỹ, Châu Âu, Châu Á-Thái Bình Dương và Phần còn lại của thế giới – được thúc đẩy bởi nhu cầu ngày càng tăng về y học chính xác, các dự án gen học quy mô lớn và nhu cầu về giải pháp phòng thí nghiệm chi phí hiệu quả có thể mở rộng.

• Bắc Mỹ: Bắc Mỹ vẫn là thị trường lớn nhất cho tự động hóa quy trình gen học thông lượng cao, được hỗ trợ bởi các khoản đầu tư đáng kể vào nghiên cứu gen học, sự hiện diện mạnh mẽ của các công ty công nghệ sinh học hàng đầu và cơ sở hạ tầng chăm sóc sức khỏe vững chắc. Hoa Kỳ, đặc biệt được hưởng lợi từ các sáng kiến như Chương trình Nghiên cứu All of Us và Cancer Moonshot, đã thúc đẩy việc áp dụng các nền tảng gen học tự động. Theo Grand View Research, Bắc Mỹ đã chiếm hơn 40% thị phần toàn cầu vào năm 2024, với sự tăng trưởng tiếp tục được dự kiến khi gen học lâm sàng và nghiên cứu dược phẩm mở rộng.
• Châu Âu: Châu Âu đang chứng kiến sự tăng trưởng ổn định, được thúc đẩy bởi các sáng kiến gen học được tài trợ bởi chính phủ như Dự án 100,000 Genomes của Vương quốc Anh và Sáng kiến 1+ triệu gen của Châu Âu. Sự tập trung của khu vực này vào việc chuẩn hóa các tiêu chuẩn dữ liệu và thúc đẩy hợp tác xuyên biên giới đã thúc đẩy nhu cầu về các giải pháp quy trình tự động tương thích. Các thị trường chính bao gồm Đức, Vương quốc Anh và Pháp, nơi sự hỗ trợ quy định và các quan hệ đối tác công-tư đang thúc đẩy đổi mới. MarketsandMarkets dự đoán CAGR hơn 8% cho phân khúc Châu Âu cho đến năm 2025.
• Châu Á-Thái Bình Dương: Khu vực Châu Á-Thái Bình Dương đang nổi lên như một thị trường tăng trưởng nhanh nhất, được thúc đẩy bởi cơ sở hạ tầng nghiên cứu gen học đang mở rộng ở Trung Quốc, Nhật Bản, Hàn Quốc và Ấn Độ. Các khoản đầu tư từ chính phủ, chẳng hạn như Sáng kiến Y học Chính xác của Trung Quốc và Dự án Khoa học Y gen Nhật Bản, đang xúc tiến việc áp dụng tự động hóa quy trình thông lượng cao. Dân số đông đảo của khu vực này và sự gia tăng tần suất các bệnh mãn tính càng làm gia tăng nhu cầu về các giải pháp gen học có thể mở rộng. Fortune Business Insights nhấn mạnh rằng Châu Á-Thái Bình Dương dự kiến sẽ ghi nhận CAGR hai con số cho đến năm 2025.
• Phần còn lại của thế giới: Tại các khu vực như Mỹ Latinh, Trung Đông và Châu Phi, việc thâm nhập thị trường vẫn hạn chế nhưng đang dần gia tăng nhờ vào hợp tác quốc tế, nỗ lực xây dựng năng lực và thành lập các trung tâm gen học khu vực. Mặc dù vẫn còn tồn tại những hạn chế về cơ sở hạ tầng và tài trợ, nhưng các dự án thử nghiệm và sáng kiến chuyển giao công nghệ đang tạo nền tảng cho sự tăng trưởng trong tương lai.

Tổng thể, các động lực khu vực trong tự động hóa quy trình gen học thông lượng cao phản ánh các mức độ trưởng thành khác nhau của cơ sở hạ tầng, tài trợ và sự hỗ trợ quy định, nhưng tất cả các khu vực đều đang hướng đến việc tăng cường tự động hóa để đáp ứng nhu cầu trong nghiên cứu gen học hiện đại và các ứng dụng lâm sàng.

Thách thức, Rủi ro và Rào cản trong việc áp dụng

Việc áp dụng tự động hóa quy trình gen học thông lượng cao vào năm 2025 đang phải đối mặt với một số thách thức, rủi ro và rào cản đáng kể có thể cản trở sự triển khai rộng rãi của nó trong các thiết lập nghiên cứu, lâm sàng và công nghiệp. Mặc dù có hứa hẹn về việc tăng cường hiệu quả, khả năng mở rộng và tính tái sản xuất, các tổ chức phải điều hướng qua một bối cảnh phức tạp với những trở ngại kỹ thuật, vận hành và quy định.

• Đầu tư vốn ban đầu cao: Các nền tảng gen tự động yêu cầu chi phí phương tiện lớn cho thiết bị, tích hợp và nâng cấp cơ sở. Rào cản tài chính này đặc biệt nghiêm trọng đối với các phòng thí nghiệm và tổ chức nhỏ, có thể thiếu nguồn lực để đầu tư vào các hệ thống tự động hóa tiên tiến. Theo Thermo Fisher Scientific, chi phí cho các máy trạm gen tự động hoàn toàn có thể vượt quá hàng trăm ngàn đô la, chưa tính chi phí bảo trì và tiêu hao.
• Độ phức tạp kỹ thuật và tích hợp: Việc tích hợp tự động hóa vào các quy trình phòng thí nghiệm hiện có thường gặp khó khăn do các vấn đề tương thích với các hệ thống cũ, các loại mẫu đa dạng và các công nghệ giải mã đang nhanh chóng phát triển. Việc tùy chỉnh và khả năng tương tác vẫn là những điểm đau lớn, như được nêu bởi Illumina, điều này chỉ ra rằng việc chuyển giao dữ liệu liền mạch và chuẩn hóa quy trình là rất cần thiết nhưng khó đạt được trong các môi trường phòng thí nghiệm đa dạng.
• Quản lý dữ liệu và rủi ro an ninh: Tự động hóa thông lượng cao tạo ra khối lượng lớn dữ liệu gen nhạy cảm, đặt ra những lo ngại về bảo mật lưu trữ, chuyển giao và tuân thủ các quy định về quyền riêng tư dữ liệu như GDPR và HIPAA. Gartner báo cáo rằng các vụ vi phạm dữ liệu và đe dọa mạng nhắm vào các tổ chức y tế và khoa học đời sống đang gia tăng, khiến việc triển khai các biện pháp bảo mật mạng mạnh mẽ trở nên thiết yếu.
• Đào tạo nhân lực và quản lý thay đổi: Việc chuyển đổi sang các quy trình tự động hóa yêu cầu nâng cao kỹ năng cho nhân viên phòng thí nghiệm và điều chỉnh các quy trình tổ chức. Sự kháng cự đối với thay đổi, thiếu kiến thức kỹ thuật và tài nguyên đào tạo không đủ có thể làm chậm quá trình áp dụng, như các khảo sát ngành của KPMG Life Sciences đã chỉ ra.
• Các rào cản quy định và đảm bảo chất lượng: Các quy trình tự động hóa gen phải tuân thủ các tiêu chuẩn quy định nghiêm ngặt, đặc biệt trong các ứng dụng lâm sàng và chẩn đoán. Việc đạt được và duy trì các chứng nhận như CLIA, CAP và ISO 15189 có thể mất nhiều thời gian và tốn kém, như đã nêu bởi Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Mỹ (FDA).

Giải quyết những thách thức này đòi hỏi sự nỗ lực phối hợp giữa các nhà cung cấp công nghệ, các cơ quan quy định và người sử dụng cuối cùng để phát triển các giải pháp có khả năng mở rộng, tương tác và an toàn, nhằm giảm bớt các rào cản trong việc áp dụng đồng thời đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu và tuân thủ quy định.

Cơ hội và Khuyến nghị chiến lược

Thị trường tự động hóa quy trình gen học thông lượng cao vào năm 2025 đang sẵn sàng cho sự mở rộng lớn, được thúc đẩy bởi nhu cầu gia tăng về phân tích gen học nhanh chóng, chính xác và hiệu quả chi phí trong các lĩnh vực nghiên cứu, lâm sàng và dược phẩm. Một số cơ hội chính và khuyến nghị chiến lược có thể được xác định cho các bên liên quan nhằm tận dụng xu hướng tăng trưởng này.

• Tích hợp AI và Học máy: Các nền tảng tự động hóa bao gồm trí tuệ nhân tạo (AI) và các thuật toán học máy có thể tối ưu hóa quy trình xử lý mẫu, phân tích dữ liệu và giảm lỗi. Các công ty đầu tư vào tự động hóa do AI điều khiển có khả năng giành được lợi thế cạnh tranh bằng cách cung cấp tốc độ thông lượng và tính tái sản xuất cải thiện. Các quan hệ đối tác chiến lược với các nhà cung cấp công nghệ AI có thể thúc đẩy sự phát triển và phân biệt sản phẩm (Illumina, Inc.).
• Mở rộng vào Chẩn đoán lâm sàng: Việc áp dụng ngày càng tăng các công nghệ giải mã thế hệ tiếp theo (NGS) trong chẩn đoán lâm sàng, đặc biệt trong các lĩnh vực ung thư, bệnh hiếm và kiểm tra bệnh truyền nhiễm, là một cơ hội hấp dẫn. Các giải pháp tự động hóa được thiết kế riêng cho các phòng thí nghiệm lâm sàng – nhấn mạnh vào sự tuân thủ quy định, truy xuất nguồn gốc và tích hợp với các hệ thống quản lý thông tin phòng thí nghiệm (LIMS) – sẽ được yêu cầu lớn (Thermo Fisher Scientific).
• Khả năng mở rộng và thiết kế mô-đun: Khi các tổ chức nghiên cứu và các công ty biopharma mở rộng quy trình gen học của họ, có một nhu cầu ngày càng tăng về các nền tảng tự động hóa mô-đun, có thể mở rộng. Các nhà cung cấp nên tập trung vào các hệ thống linh hoạt có thể dễ dàng nâng cấp hoặc cấu hình lại cho phù hợp với các yêu cầu thông lượng đang tiến hóa và các loại xét nghiệm mới (Agilent Technologies).
• Mở rộng địa lý: Các thị trường mới nổi ở Châu Á-Thái Bình Dương và Mỹ Latinh đang chứng kiến sự gia tăng đầu tư vào cơ sở hạ tầng gen học. Việc vào thị trường này thông qua các đối tác địa phương, các sản phẩm được thiết kế riêng và hỗ trợ sau bán hàng mạnh mẽ có thể mở ra những dòng doanh thu mới (Grand View Research).
• Bảo mật dữ liệu và Tuân thủ: Với sự gia tăng của dữ liệu gen, đảm bảo bảo mật dữ liệu và tuân thủ các quy định đang thay đổi (chẳng hạn như GDPR và HIPAA) là rất quan trọng. Các nhà cung cấp tự động hóa nên ưu tiên việc xử lý dữ liệu an toàn, mã hóa và các tính năng tuân thủ để xây dựng lòng tin với các khách hàng trong y tế và nghiên cứu (QIAGEN).

Tóm lại, các bên liên quan nên ưu tiên đổi mới trong việc tích hợp AI, thích ứng quy trình lâm sàng, tính mô-đun, đa dạng địa lý và bảo mật dữ liệu để tối đa hóa vị thế của họ trong thị trường tự động hóa quy trình gen học thông lượng cao vào năm 2025.

Triển vọng tương lai: Các ứng dụng mới nổi và điểm nóng đầu tư

Triển vọng tương lai cho tự động hóa quy trình gen học thông lượng cao vào năm 2025 sẽ được đánh dấu bởi sự mở rộng nhanh chóng vào các ứng dụng mới nổi và xác định các điểm đầu tư mới. Khi chi phí giải mã tiếp tục giảm và nhu cầu về dữ liệu gen học quy mô lớn gia tăng, các công nghệ tự động hóa dự kiến sẽ đóng vai trò then chốt trong việc biến đổi cả cảnh nghiên cứu và lâm sàng.

Các ứng dụng mới nổi đặc biệt nổi bật trong y học chính xác, nơi mà các quy trình tự động hóa cho phép xử lý hàng ngàn mẫu với sự can thiệp của con người tối thiểu, tăng tốc việc phát hiện các dấu ấn sinh học mới và phát triển các liệu pháp nhắm mục tiêu. Sự tích hợp của trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy với các nền tảng gen tự động đang được kỳ vọng sẽ nâng cao thêm phân tích dữ liệu, diễn giải và ra quyết định, đặc biệt trong ung thư, chẩn đoán bệnh hiếm và dược lý học gen. Ngoài ra, các sáng kiến gen học quy mô dân số, chẳng hạn như các dự án ngân hàng sinh học quốc gia, ngày càng phụ thuộc vào tự động hóa thông lượng cao để quản lý logistic mẫu, chuẩn bị thư viện và giải mã với quy mô chưa từng có (Illumina).

Ngành nông nghiệp gen cũng là một lĩnh vực đang chứng kiến sự đầu tư đáng kể, khi các quy trình tự động hóa giúp tăng tốc quá trình phân loại gen của cây trồng và gia súc, hỗ trợ các chương trình gây giống và các sáng kiến đảm bảo an ninh lương thực. Gen học môi trường, bao gồm metagenomics và giám sát đa dạng sinh học, cũng đang hưởng lợi từ tự động hóa, cho phép nghiên cứu quy mô lớn về cộng đồng vi sinh vật và sức khỏe hệ sinh thái (Thermo Fisher Scientific).

Từ góc độ đầu tư, các điểm nóng đang nổi lên ở những khu vực có hệ sinh thái công nghệ sinh học mạnh mẽ và sự hỗ trợ của chính phủ cho cơ sở hạ tầng gen học. Bắc Mỹ vẫn là một lãnh đạo, nhờ vào hoạt động đầu tư mạo hiểm mạnh mẽ và các quan hệ đối tác công-tư. Tuy nhiên, Châu Á-Thái Bình Dương đang nhanh chóng phát triển, với các quốc gia như Trung Quốc, Singapore và Hàn Quốc đầu tư mạnh mẽ vào các nền tảng gen tự động và tích hợp sức khỏe số (Boston Consulting Group). Châu Âu cũng đang chứng kiến sự gia tăng tài trợ cho tự động hóa trong gen học, đặc biệt thông qua Chương trình Horizon Europe và các sáng kiến được EU hỗ trợ khác.

• Các lĩnh vực y học chính xác và chẩn đoán lâm sàng dự kiến sẽ chiếm tỷ lệ lớn nhất trong các triển khai tự động mới.
• Các nền tảng tự động hóa dựa trên AI đang thu hút được sự đầu tư mạo hiểm đáng kể và các quan hệ đối tác chiến lược.
• Gen học dân số và nông nghiệp gen là những lĩnh vực tăng trưởng chủ chốt, đặc biệt là ở các thị trường mới nổi.
• Việc hài hòa quy định và khả năng tương tác dữ liệu sẽ là rất quan trọng cho các hợp tác xuyên biên giới và mở rộng tự động hóa toàn cầu.

Tổng thể, năm 2025 dự kiến sẽ trở thành một năm chuyển mình cho tự động hóa quy trình gen học thông lượng cao, với sự hội tụ công nghệ, mở rộng ứng dụng và các khoản đầu tư chiến lược định hình giai đoạn tiếp theo của sự tăng trưởng thị trường.

Nguồn & Tài liệu tham khảo

• Grand View Research
• Thermo Fisher Scientific
• Illumina
• MarketsandMarkets
• Frost & Sullivan
• SPT Labtech
• Formulatrix
• PerkinElmer
• Fortune Business Insights
• QIAGEN