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ゲノミクス市場における人工知能（AI）は大幅な成長を遂げており、2023年の11億5,000万米ドルから2029年までに136億5,000万米ドルに成長すると予測されています。31の主要ベンダーを擁するこの市場では、Fabric Genomics、IBM、Microsoft、NVIDIAなどの主要企業が従来のAI技術と高度なAI技術の両方を活用して、医療研究と創薬への投資増加を活用しているという競争の激しい状況が見られます。

北米はゲノミクス市場におけるAIの主導権を握っており、最大の市場シェアを保持し、予測期間中に最も急速に成長すると予想されています。この地域のゲノミクスへのAIの統合は、医療、農業、科学研究の全体にわたる大きな進歩を促進し、ゲノムの理解と相互作用に対する私たちのアプローチを大幅に変えています。

レポートは、AIがゲノミクスに与える変革的な影響を強調しており、ゲノムの配列決定と注釈付けのためのAI主導のアルゴリズムは注目すべき進歩を示しています。これらのアルゴリズムは、広範なデータセットを分析して病気を示唆するパターンや変異を特定できるため、個別化医療が促進されます。CRISPR ベースの遺伝子編集精度を高める AI の役割も強調されており、遺伝子治療の安全性と実現可能性が向上しています。

AI のヘルスケアへの統合により、個別化医療の状況が一変し、機械学習モデルが遺伝子マーカーを特定して病気を早期に検出し、個別化治療戦略が可能になります。この精密医療への移行は腫瘍学で顕著であり、AI は標的治療のための特定の遺伝子変異の特定に役立ちます。精密医療における AI の採用が増えていることは、AI が個々の遺伝子プロファイルに合わせて治療を調整し、患者ケアの有効性を向上させる可能性があることを強調しています。

有望な進歩にもかかわらず、このレポートでは表現型データの収集に関する課題にも対処しており、これがゲノミクスにおける AI の適用を妨げる可能性があります。表現型特性の複雑さと高品質で標準化されたデータ収集の必要性は、業界が直面しているハードルの 1 つです。データのプライバシーに関する倫理的配慮や、大規模なデータセットをキュレーションする際のリソース集約的な性質も、重要な制約として指摘されています。