Геномика с големи данни през 2025: Как ИИ, облакът и аналитиката трансформират прецизното лекарство и водят до експлозивен растеж на пазара. Открийте технологиите и тенденциите, които оформят следващите пет години.

• Кратко резюме: Основни открития и акценти на пазара
• Преглед на пазара: Определяне на геномиката с големи данни през 2025
• Размер и прогноза на пазара (2025–2030): Фактори на растеж, сегментация и 18% CAGR анализ
• Конкуренционен ландшафт: Водещи играчи, стартъпи и активност на слияния и придобивания
• Дълбочинно проучване на технологията: ИИ, машинно обучение и облачни изчисления в геномиката
• Управление на данни и сигурност: Предизвикателства и решения за геномни големи данни
• Приложения: Прецизно лекарство, откритие на лекарства и популационна геномика
• Регулаторна среда и етични съображения
• Регионален анализ: Северна Америка, Европа, Азия и нововъзникващи пазари
• Бъдещи перспективи: Разрушителни иновации и стратегически препоръки за заинтересованите страни
• Източници и референции

Кратко резюме: Основни открития и акценти на пазара

Пазарът на геномика с големи данни през 2025 г. е характеризиран от бързи технологични напредъци, увеличена употреба в секторите на здравеопазването и изследванията, и нарастващ акцент върху прецизното лекарство. Интеграцията на технологии за високо-продуктивно секвениране с напреднали аналитични данни е позволила генерирането и интерпретацията на огромни геномни набори от данни, водещи до значителен растеж в сектора. Основните открития показват, че пазарът се движи от намаляването на разходите за секвениране, разширението на облачни решения за съхранение на данни и нарастващото търсене на персонализирани здравни интервенции.

Основни индустриални играчи, включително Illumina, Inc., Thermo Fisher Scientific Inc. и Microsoft Corporation, са инвестирали значително в разработването на мащабируеми платформи за анализ и управление на геномни данни. Тези инвестиции са улеснили интеграцията на алгоритми за изкуствен интелект и машинно обучение, подобрявайки точността и скоростта на геномната интерпретация. Освен това, сътрудничествата между доставчици на здравни услуги, изследователски институции и технологични компании са ускорили превода на геномни прозрения в клиничната практика.

Пазарът наблюдава силен растеж в Северна Америка и Европа, който се дължи на подкрепящи регулаторни рамки, значителни средства за геномни изследвания и наличието на водещи академични и медицински центрове. Междувременно, Азия и Тихоокеанския регион излизат на сцената като бързо развиващ се район, подхранван от нарастващи правителствени инициативи и инвестиции в геномна инфраструктура.

Основни предизвикателства остават, включително притеснения относно защитата на данни, необходимостта от стандартизирани формати за данни и сложността на интегрирането на много-омични набора от данни. Въпреки това, текущите усилия от организации като Националния институт по човешка геномика (NHGRI) и Глобалния алианс за геномика и здраве (GA4GH) адресират тези проблеми чрез разработване на добри практики и оперативно съвместими рамки.

В обобщение, пазарът на геномика с големи данни през 2025 г. е готов за продължаваща експанзия, подкрепен от технологични иновации, сътрудничество между различни сектори и нарастваща признателност за геномиката като основен камък на съвременното здравеопазване и биомедицински изследвания.

Преглед на пазара: Определяне на геномиката с големи данни през 2025

Геномика с големи данни през 2025 г. се отнася до интеграцията и анализа на огромни, сложни геномни набори от данни, използвайки напреднали изчислителни инструменти и методологии за наука за данни. Областта е еволюирала бързо, предизвикана от намаляването на разходите за технологии за секвениране и разширяването на мащабни геномни проекти. През 2025 г. геномиката с големи данни обхваща не само съхранението и обработката на сурови ДНК последователности, но и интерпретацията на много-омични данни (включително транскриптомика, протеомика и епигеномика) на популационно ниво.

Пазарът за геномика с големи данни се оформя от съвместяването на биотехнологии, облачни изчисления и изкуствен интелект. Основни играчи като Illumina, Inc. и Thermo Fisher Scientific Inc. продължават да разширяват своите платформи за секвениране и биоинформатика решения, позволявайки на изследователите и клиницистите да извлекат приложими прозрения от петабайтови геномни данни. Облачни доставчици на услуги, като Google Cloud и Amazon Web Services, предлагат мащабируема инфраструктура за съхранение на данни, споделяне и анализ, адресирайки предизвикателствата по отношение на обема на данните, сигурността и оперативната съвместимост.

През 2025 г. обхватът на приложението за геномика с големи данни се разширява. Инициативи за прецизно лекарство, като тези, ръководени от Националните институти по здравеопазване, използват големи геномни набори от данни за привеждане на лечения в съответствие с индивидуалните генетични профили. Проектите по популационна геномика, като 100 000 генома проект на Genomics England, продължават да генерират референтни данни, които информират изследванията по заболявания и разработването на лекарства. Междувременно, регулаторните рамки и стандартите за споделяне на данни, подкрепяни от организации като Глобалния алианс за геномика и здраве, узряват, за да подкрепят отговорната употреба на данни и международното сътрудничество.

Пазарът също така наблюдава увеличена употреба на аналитика, базирана на ИИ, които ускоряват интерпретацията на вариантите и откритията на биомаркери. Стартъпи и утвърдени фирми инвестират в платформи, които интегрират клинични и геномни данни, целейки да премостят разликата между изследванията и предоставянето на здравни услуги. В резултат на това, геномиката с големи данни през 2025 г. е дефинирана от своята мащабност, разнообразието на приложения и нарастващата екосистема от доставчици на технологии, здравни институции и изследователски организации, които работят заедно, за да разкрият потенциала на човешкия геном.

Размер и прогноза на пазара (2025–2030): Фактори на растеж, сегментация и 18% CAGR анализ

Глобалният пазар на геномика с големи данни е готов за значителна експанзия между 2025 и 2030 г., като прогнозите показват годишен растеж (CAGR) от приблизително 18%. Тази вълна е предизвикана от нарастващото приемане на технологии за секвениране следващо поколение (NGS), намаляването на разходите за геномно секвениране и растящата интеграция на изкуствен интелект (ИИ) и машинно обучение в анализа на геномни данни. Разпространението на мащабни геномни проекти, като инициативи за популационна геномика и програми за прецизно лекарство, допълнително ускорява растежа на пазара.

Основни фактори на растежа включват нарастващата разпространеност на хронични заболявания, което изисква напреднали геномни изследвания за персонализирани терапии, и разширяването на използването на геномиката в открития и разработка на лекарства. Търсенето на облачни решения за съхранение на данни и аналитични решения също движи експанзията на пазара, тъй като организациите търсят мащабируеми и сигурни платформи за управление на огромни обеми геномни данни. Освен това, правителствените и частни инвестиции в геномна инфраструктура и изследвания катализират иновацията и проникването на пазара.

Сегментацията на пазара показва, че сегментът услуги—обхващащ анализ, интерпретация и управление на данни—заема най-голям дял, отразявайки сложността на управлението и извличането на приложими прозрения от геномни набори от данни. По приложение сегментът онкология доминира, предизвикан от критичната роля на геномиката в диагностиката на рак, прогностиците и разработването на целеви терапии. Други значителни области на приложение включват изследвания на редки заболявания, репродуктивно здраве и геномика в селското стопанство.

Географски, Северна Америка води на пазара, което се дължи на присъствието на основни геномни изследователски центрове, напреднала инфраструктура за здравеопазване и подкрепящи регулаторни рамки. Европа следва веднага след това, с нарастващи инвестиции в геномни изследвания и трансгранични сътрудничества. Регионът Азия и Тихи океан се очаква да наблюдава най-бързия растеж, подхранван от разширяващия се достъп до здравеопазване, правителствени инициативи и нарастващия сектор на биотехнологиите.

Основни индустриални играчи като Illumina, Inc., Thermo Fisher Scientific Inc. и BGI Genomics Co., Ltd. инвестират значително в НИРД и стратегически партньорства, за да подобрят своите предложения за геномика с големи данни. С развитието на пазара, акцентът върху защитата на данните, оперативната съвместимост и регулаторната съвместимост ще оформят конкурентните стратегии и технологичните напредъци.

Конкуренционен ландшафт: Водещи играчи, стартъпи и активност на слияния и придобивания

Конкуренционният ландшафт на геномика с големи данни през 2025 г. се характеризира с динамична игра между утвърдени индустриални лидери, иновативни стартъпи и силна среда на слияния и придобивания (M&A). Основни играчи като Illumina, Inc., Thermo Fisher Scientific Inc. и F. Hoffmann-La Roche Ltd продължават да доминират на пазара, използвайки своите обширни платформи за секвениране, инструменти за биоинформатика и глобален обхват. Тези компании инвестират значително в НИРД, за да подобрят способностите за обработка на данни и да интегрират изкуствен интелект (ИИ) за по-точен геномно анализ.

В допълнение към гигантите, жизнената екосистема от стартъпи стимулира иновациите в геномиката с големи данни. Компании като 23andMe, Inc. и Color Health, Inc. водят в потребителската геномика и данните от популационния анализ, докато други като DNAnexus, Inc. и Tempus Labs, Inc. се фокусират върху облачни платформи и клинична геномика, управлявана от ИИ. Тези стартъпи често специализират в ниши, като открития на редки заболявания, фармакогеномика или реалновременен геномно мониторинг, и са привлекателни цели за придобиване от по-големи фирми, които искат да разширят своите технологични способности.

Активността на M&A остава определяща характеристика на сектора. В последните години утвърдени компании са придобили стартиращи компании, за да ускори иновациите и да консолидират позициите си на пазара. Например, Illumina, Inc. е преследвала стратегически придобивания за да подобри своето портфолио от биоинформатика, докато F. Hoffmann-La Roche Ltd е разширила своя цифрово здраве и геномика чрез целеви сделки. Тези транзакции не само донесоха нови технологии и таланти в утвърдени организации, но също така насърчиха интеграцията на търговски анализи с клинични и изследователски геномни работни процеси.

Конкуренционният ландшафт е допълнително оформен от сътрудничества между индустриални лидери, академични институции и доставчици на здравни услуги. Инициативи като проекта Genomics England и партньорствата с организации като Националните институти на здравеопазване (NIH) са от съществено значение за напредъка на събирането и анализа на геномни данни в голям размер. С узряването на полето, взаимодействието между утвърдени играчи, гъвкави стартъпи и стратегически M&A се очаква да продължи да стимулира иновациите в геномиката с големи данни.

Дълбочинно проучване на технологията: ИИ, машинно обучение и облачни изчисления в геномиката

Интеграцията на изкуствения интелект (ИИ), машинното обучение (ML) и облачните изчисления революционизира областта на геномиката с големи данни, позволявайки на изследователи и клиницисти да анализират огромни и сложни геномни набори от данни с безпрецедентна скорост и точност. Както технологията за секвениране генерира терабайти данни на експеримент, традиционните изчислителни методи се затрудняват да поддържат темпото. Обаче, алгоритмите на ИИ и ML excel в идентифицирането на модели, предсказване на резултати и автоматизиране на интерпретацията на данни, което ги прави незаменими инструменти за геномни изследвания и прецизно лекарство.

Подходите, базирани на ИИ, са станали рутинно използвани за анотиране на генетични варианти, предсказване на функционалното въздействие на мутациите и идентифициране на гени, свързани с болести. Например, дълбоките модели на обучение могат да обработват сурови секвенционни данни, за да откриват редки варианти или структурни изменения, които традиционните линии могат да пропуснат. Тези модели също така се прилагат за интеграция на много-омики, комбинирайки геномни, транскриптомни и епигеномни данни, за да предоставят цялостен поглед върху биологичните системи. Организации като Broad Institute и Illumina, Inc. са начело на разработването и внедряването на тези инструменти, управляващи анализа на големи геномни данни с ИИ.

Облачните изчислителни платформи са станали съществени за съхраняване, управление и споделяне на масивните набори от данни, генерирани от съвременната геномика. Използвайки мащабируема инфраструктура, изследователи могат да получават ресурси за високопроизводителни изчисления при поискване, да сътрудничат глобално и да осигуряват сигурност на данните и съответствие. Водещи облачни доставчици, включително Google Cloud и Amazon Web Services, предлагат специализирани решения за геномика, които поддържат приемането на данни, автоматизация на работния процес и сигурно споделяне на чувствителна информация. Тези платформи също така улесняват внедряването на модели на ИИ и ML в мащаб, позволявайки анализи в реално време и бърза итерация.

Съвместяването на ИИ, ML и облачни изчисления ускорява откритията в геномиката, от идентифицирането на нови цели за лекарства до персонализиране на терапии за рак. Както тези технологии продължават да се развиват, те обещават да деморализат достъпа до напреднала аналитика, да намалят разходите и да стимулират иновации в изследванията, клиничното и търговското приложение. Продължаващото сътрудничество между доставчици на технологии, изследователски институти и здравни организации ще бъде критично за справяне с предизвикателствата, свързани с защитата на данните, оперативната съвместимост и етичната употреба на ИИ в геномиката.

Управление на данни и сигурност: Предизвикателства и решения за геномни големи данни

Експоненциалният растеж на геномните данни, предизвикан от напредъка в технологиите за високо-продуктивно секвениране, поставя значителни предизвикателства в управлението и сигурността на данните. Както геномните набори от данни рутинно достигат размери в петабайтови графики, организациите трябва да адресират въпроси, свързани със съхранение, предаване, достъп и поверителност. Едно от основните предизвикателства е ефективното съхранение и получаване на огромни, сложни набори от данни. Традиционните решения за съхранение на данни често се затрудняват с обема и хетерогенността на геномните данни, което налага приемането на мащабируеми облачни платформи и разпределени файлови системи. Например, Google Cloud Genomics и Amazon Web Services Genomics предлагат инфраструктура, адаптирана за съхранение и анализ на геномни данни в голям мащаб, позволявайки на изследователите по-ефективно управление и обработка на данни.

Сигурността на данните и поверителността също са критични, особено предвид чувствителния характер на геномната информация. Неупълномощен достъп или нарушения могат да имат значителни етични и правни последици. Спазването на регулации като Общия регламент за защита на данните (GDPR) в Европа и Закона за преносимост и отговорност на здравните осигуровки (HIPAA) в Съединените щати е задължително за организации, които обработват геномни данни. Решенията включват надеждни протоколи за криптиране, сигурни механизми за удостоверяване и прозрачни контроли за достъп. Национален център за биотехнологична информация (NCBI) и Европейския биоинформатиен институт (EMBL-EBI) прилагат стриктни политики за достъп до данни и предоставят контролирани хранилища за защита на поверителността на участниците.

Друго предизвикателство е осигуряването на оперативна съвместимост и стандартизация на данните. Геномните данни се генерират в различни формати и се анотират с различни онтологии, което усложнява интеграцията и споделянето на данни. Инициативи като Глобалния алианс за геномика и здраве (GA4GH) популяризират разработването на открити стандарти и рамки, за да улеснят безопасния, стандартизиран обмен на данни между институции и държави.

В обобщение, управлението и сигурността на геномните големи данни през 2025 г. изискват многогранен подход, комбиниращ авангардни технологични решения с строг подход към политиките. Продължаващото сътрудничество между доставчици на облачни услуги, изследователски институции и регулаторни органи е съществено за справяне с тези предизвикателства и за отключване на пълния потенциал на геномиката с големи данни, като в същото време се защитава индивидуалната поверителност и интегритет на данните.

Приложения: Прецизно лекарство, откритие на лекарства и популационна геномика

Геномиката с големи данни революционизира биомедицинската сцена, особено в областите на прецизното лекарство, откритията на лекарства и популационната геномика. Интеграцията на мащабирани геномни набори от данни с напреднала аналитика позволява на изследователи и клиницисти да разкрият сложни генетични модели, водещи до по-персонализирани и ефективни решения за здравеопазването.

В прецизното лекарство геномиката с големи данни позволява адаптиране на медицинските лечения към индивидуалните генетични профили. Чрез анализа на огромни обеми геномни, клинични и данни за начина на живот, доставчиците на здравни услуги могат да идентифицират генетични варианти, свързани със способност за заболяване, реакция на лекарства и неблагоприятни реакции. Този подход е илюстриран от инициативи като Проект на Националните институти по здравеопазване „Всички ние“, който цели да събира и анализира данни от различни популации, за да информира индивидуализирани стратегии за грижи.

Откритията на лекарства са друга област, където геномиката с големи данни оказва дълбоко влияние. Фармацевтичните компании използват геномни набори от данни, за да идентифицират нови цели за лекарства, да предсказват ефективността на лекарствата и да минимизират страничните ефекти. Например, GlaxoSmithKline и Novartis използват геномни прозрения за ускоряване на разработването на целеви терапии, намалявайки времето и разходите, свързани с традиционните процеси на разработване на лекарства. Интеграцията на геномиката с изкуствен интелект допълнително подобрява способността за моделиране на механизми на заболяване и симулиране на взаимодействията на лекарствата на молекулярно ниво.

Популационната геномика, която включва изучаване на генетичната вариация в големи групи, значително печели от подходите на геномиката с големи данни. Проекти като 100 000 генома проект на Genomics England и ресурсите на Европейския биоинформатичен институт агрегира и анализира геномна информация от различни популации. Тези усилия помагат да се идентифицират специфични генетични маркери за популацията, информират стратегиите за обществено здраве и се справят със здравните неравенства, като се уверят, че геномните изследвания отразяват глобалното разнообразие.

Тъй като геномиката с големи данни продължава да се развива, нейните приложения в прецизното лекарство, откритията на лекарства и популационната геномика се очакват да се разширят, стимулирайки иновации и подобряване на здравословните резултати по света. Продължаващото сътрудничество между изследователски институции, доставчици на здравни услуги и индустриални лидери е от съществено значение за използването на пълния потенциал на геномните данни през 2025 г. и след това.

Регулаторна среда и етични съображения

Регулаторната среда за геномиката с големи данни през 2025 г. е характеризирана от сложна игра между националните и международните рамки, отразяващи чувствителния характер на геномните данни и потенциала им както за научен напредък, така и за етични спорове. Регулаторни органи като Американската администрация по храните и лекарствата (FDA) и Генерална дирекция по здравеопазване и безопасност на храните на Европейската комисия са установили указания за събиране, съхраняване и използване на геномни данни, акцентиращи на съгласието на пациентите, сигурността на данните и прозрачността. Общият регламент за защита на данните (GDPR) в Европейския съюз, например, налага строги изисквания за обработка на лична генетична информация, изисквайки изрично съгласие и предоставяйки на индивидите правото да получават достъп до данните си и да ги изтриват.

В Съединените щати, Законът за преносимост и отговорност на здравните осигуровки (HIPAA) предоставя рамка за защита на конфиденциалността на здравната информация, включително геномни данни, докато Националният институт по човешка геномика (NHGRI) популяризира отговорни практики за споделяне на данни. Тези регулации продължават да се развиват, за да адресират новите предизвикателства, като интеграцията на изкуствен интелект в геномиката и нарастващото използване на облачни решения за съхранение на данни.

Етичните съображения са централни за геномиката с големи данни, особено по отношение на информираното съгласие, собствеността на данните и потенциала за дискриминация. Осигуряването на това, че индивидите разбират как ще се използват, споделят и защитават техните геномни данни, е постоянен проблем, особено когато наборите от данни растат по размер и сложност. Съществува и продължаващ дебат относно правата на индивидите спрямо колективните ползи от изследвания с геномни данни в голям мащаб, като организации като Световната здравна организация (СЗО) защитават рамки, които балансират иновациите с уважение към личната автономия.

Допълнително, рискът от повторно идентифициране от анонимизирани геномни набори от данни повдига въпроси относно нарушения на поверителността и злоупотреба от трети лица, включително застрахователи и работодатели. Следователно, етичните указания от организации като Американското дружество за човешка генетика (ASHG) акцентират на важността на надеждни протоколи за деидентификация, продължаваща оценка на риска и участие на обществеността, за да се запази доверието в геномните изследвания.

Регионален анализ: Северна Америка, Европа, Азия и нововъзникващи пазари

Глобалната картина на геномиката с големи данни се отличава със значителни регионални вариации в приемането, инвестициите и иновациите. В Северна Америка, особено в Съединените щати, секторът е подхранван от солидно финансиране, напреднала здравна инфраструктура и силно присъствие на водещи компании и изследователски институции в геномиката. Инициативи като Програмата „Всички ние“ и сътрудничества между академични центрове и индустрията са ускорили интеграцията на анализ на големи данни в геномиката, насърчавайки бързи напредъци в прецизното лекарство и популационно ниво геномни изследвания.

В Европа акцентът е поставен на хармонизиране на стандартите за данни и осигуряване на поверителност чрез регулации като Общия регламент за защита на данните (GDPR). Регионът ще се възползва от трансгранични сътрудничества, като например Европейската инициатива „1+ милион генома“, която цели да позволи сигурен достъп до геномни и здравни данни между държавите членки. Европейските държави също така инвестират в национални програми геномика, като Великобритания, Genomics England, води големи проекти за секвениране и интегрира големи данни в Националната здравна служба.

Регионът на Азия и Тихи океан преживява бърз растеж в геномиката с големи данни, подхранван от разширяваща се здравна инфраструктура, нарастващи правителствени инвестиции и растяща разпространеност на генетични заболявания. Държави като Китай, Япония и Южна Корея са на преден план, с мащабни инициативи, като Националната гено банка на Китай и Проекта за медицинска наука в геномите на Япония. Регионът се сблъсква с предизвикателства, свързани с оперативна съвместимост и стандартизация, но прави напредък чрез регионални сътрудничества и публично-частни партньорства.

Нововъзникващите пазари, включително части от Латинска Америка, Близкия изток и Африка, постепенно навлизат в пространството на геномиката с големи данни. Въпреки че тези региони се сблъскват с препятствия, като ограничено финансиране, инфраструктура и квалифицирана работна ръка, международни сътрудничества и подкрепа от глобални организации помагат за изграждане на капацитет. Усилията на организации, като Световната здравна организация и регионалните геномни мрежи, насърчават трансфера на знания и разработването на локализирани решения, съобразени с конкретните нужди на общественото здраве.

В общи линии, докато Северна Америка и Европа водят в технологичната зрялост и регулаторните рамки, регионът на Азия и Тихи океан бързо наваксва, а нововъзникващите пазари поставят основите на бъдещия растеж в геномиката с големи данни.

Бъдещи перспективи: Разрушителни иновации и стратегически препоръки за заинтересованите страни

Бъдещето на геномиката с големи данни е готово за трансформационни промени, предизвикани от разрушителни иновации в анализа на данни, изкуствения интелект (ИИ) и облачните изчисления. Като разходите за секвениране продължават да намаляват и генерирането на данни да се ускорява, интеграцията на много-омични набори от данни—комбинирайки геномика, транскриптомика, протеомика и метаболомика—ще стане все по-осъществима. Тази конвергенция се очаква да отключи по-дълбоки биологични прозрения и да позволи по-точни, персонализирани подходи в медицината.

Една от най-съществените иновации на хоризонта е приложението на напреднали алгоритми на ИИ и машинно обучение към геномните набори от данни. Тези технологии могат да идентифицират сложни модели и да предсказват риска от заболяване или реакция на лекарства с безпрецедентна точност. Например, дълбоки модели на обучение се разработват, за да интерпретират некодиращите региони на генома, които традиционно са било трудно да се анализират. Освен това, федеративните подходи към ученето излизат на преден план, позволявайки на институциите да си сътрудничат по обучението на модели, без да споделят чувствителни пациентски данни, адресирайки по този начин проблемите с поверителността и регулаторните изисквания.

Облачните платформи също ще играят решаваща роля в бъдещето на геномиката с големи данни. Използвайки мащабируема инфраструктура, изследователи и клиницисти могат да съхраняват, обработват и анализират набори от данни с размери в петабайти ефективно. Водещи облачни доставчици, като Google Cloud и Amazon Web Services, разширяват своите конкретни предложения за геномика, включително сигурно споделяне на данни, автоматизация на работния процес и инструменти за съответствие, специфични за здравеопазването и изследванията.

За заинтересованите страни—включително доставчици на здравни услуги, фармацевтични компании и политици—стратегическите препоръки са свързани с насърчаване на оперативната съвместимост, инвестиции в обучение на работната сила и приоритет на сигурността на данните. Приемането на стандартизирани формати за данни и API, като тези, популяризирани от Глобалния алианс за геномика и здраве, ще бъде от съществено значение за безпроблемния обмен на данни и съвместните изследвания. Освен това, повишаването на квалификацията на професионалистите в биоинформатиката и науката за данните ще бъде критично за оползотворяване на пълния потенциал на геномиката с големи данни.

Накрая, етичните съображения трябва да останат в централния фокус. Заинтересованите страни трябва да прилагат надеждни рамки за управление, за да осигурят отговорна употреба на данни, информирано съгласие и справедлив достъп до геномни технологии. Приемайки тези иновации и стратегически императиви, полето на геномиката с големи данни е добре позиционирано да води до забележителни напредъци в превенцията, диагнозата и лечението на заболявания до 2025 г. и след това.

Източници и референции

• Illumina, Inc.
• Thermo Fisher Scientific Inc.
• Microsoft Corporation
• Global Alliance for Genomics and Health (GA4GH)
• Google Cloud
• Amazon Web Services
• National Institutes of Health
• Genomics England
• Global Alliance for Genomics and Health
• BGI Genomics Co., Ltd.
• F. Hoffmann-La Roche Ltd
• 23andMe, Inc.
• Color Health, Inc.
• DNAnexus, Inc.
• Tempus Labs, Inc.
• Broad Institute
• National Center for Biotechnology Information (NCBI)
• European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI)
• GlaxoSmithKline
• Novartis
• European Commission Directorate-General for Health and Food Safety
• World Health Organization (WHO)
• Asia-Pacific