今天分享的是：沙利文：2024年AI生命组学市场研究报告 报告共计：18页 一、行业定义与核心特征 AI生命组学以多组学数据为基础，通过AI算法实现数据的高效管理与挖掘、多维度整合分析及疾病机理解析。其关键特征包 括： - 数据智能处理：针对临床队列数据的高维度、高噪声特性，AI技术可自动完成降维、去噪和特征选择，优化专病队列设计，加 速生物标志物发现。 - 多组学整合分析：整合DNA测序、RNA表达谱、代谢物谱等多源数据，通过算法融合不同层面信息，揭示基因调控网络与代 谢途径的动态关联。 - 疾病与药物研究赋能：在致病机理研究中，AI通过对比患者与健康个体数据识别分子标志物；在药物开发中，支持靶点发现、 抗体优化及虚拟筛选，显著缩短研发周期。 - 个性化医疗应用：基于患者组学数据与临床病史，AI提供定制化治疗方案，覆盖肿瘤免疫疗法、罕见病诊断等领域，提升治疗 精准度。 二、市场分类与产业链布局 AI生命组学市场分为五大核心领域： 1. AI队列数据中心解决方案：智能化管理临床数据与样本，优化患者招募和试验设计，提升研究效率。 《2024年AI生命组学市场研究报告》核心内容总结 AI生命组学作为生命科学与人工 ...

今天分享的是：AI专题：2024年AI生命组学市场研究报告 报告共计：18页 《AI专题：2024年AI生命组学市场研究报告》指出，AI生命组学作为融合生命科学与人工智能的交叉领域，通过机器学习和深度学习算法解析基因组、转 录组、蛋白质组等多组学数据，实现疾病机理研究、药物研发、个性化医疗等场景的突破。其核心特征包括高效数据管理、多组学整合分析、疾病机理解析 及药物开发优化，例如通过AI预测蛋白质结构（如AlphaFold）加速靶点发现，或利用多模态数据整合推动癌症精准分型。 行业发展历经基因组学起步、蛋白质组学扩展、多组学融合及当前的成长期，2020-2023年市场规模从164亿元增长至241亿元，年复合增长率24.79%，预计 2028年达703亿元。核心应用场景涵盖AI队列数据中心（优化临床试验流程、提升患者招募效率）、AI-BT软件平台（生物样本库智能化管理、实验室信息 化）、多组学数据分析（整合多维数据揭示分子机制）、医工转化（缩短药物研发周期）及AI医学技术服务（精准诊断、疗效评估）。 产业链涉及信息搜集、样本库建设、靶点筛选、药物设计及临床数据分析，但面临数据异质性、跨机构协作不足等挑战。驱动因 ...