계산 생물학 시장 규모 및 점유율 분석 – 성장 동향 및 전망 (2026-2031)

전산 생물학 시장 개요 및 전망 (2026-2031)

시장 규모 및 성장률:
전산 생물학 시장은 2026년 81억 7천만 달러 규모에서 2031년에는 148억 9천만 달러에 이를 것으로 전망되며, 2026년부터 2031년까지 연평균 성장률(CAGR) 12.78%를 기록할 것으로 예상됩니다. 2025년 시장 규모는 72억 4천만 달러로 추정됩니다. 이러한 성장은 트랜스포머 기반 유전체 언어 모델, 합성 생물학 디지털 트윈, 그리고 광범위한 AI 도입이 전산 생물학 시장의 모든 애플리케이션 계층을 형성하고 있음을 시사합니다. 다중 오믹스(multi-omics) 데이터 세트의 급증, 계약 연구 서비스로의 지속적인 전환, 확장 가능한 클라우드 인프라의 필요성이 시장 수요를 지속적으로 견인하고 있습니다. 북미 지역은 성숙한 생명공학 규제로 인해 여전히 전산 생물학 시장의 핵심을 이루고 있지만, 아시아 태평양 지역의 슈퍼컴퓨터 투자와 확장되는 제약 제조 기반은 이 지역을 차세대 성장 동력으로 자리매김하게 하고 있습니다. 한편, 지멘스의 닷매틱스(Dotmatics) 51억 달러 인수와 같은 전략적 인수합병은 전산 생물학 시장 내 플랫폼 통합이 심화되고 있음을 보여줍니다. 시장 집중도는 중간 수준입니다.

주요 시장 동인 및 영향:
전산 생물학 시장의 성장을 이끄는 주요 동인들은 다음과 같습니다.
* 오믹스 데이터 및 생물정보학 연구량 증가: 테라바이트 규모의 단일 세포 RNA 시퀀싱, 다중 오믹스 통합, 시퀀싱 비용 절감은 전산 생물학 시장으로의 데이터 흐름을 지속적으로 확대하고 있습니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 일반적인 데이터 요소 매핑의 94%를 자동화하여 상호 운용성을 촉진하고 있으며, 클라우드 생물정보학 플랫폼은 고성능 컴퓨팅이 부족한 조직에 필수적인 인프라가 되고 있습니다.
* 신약 개발 및 질병 모델링에서의 활용 가속화: ESM-3와 같은 단백질 언어 모델은 진화 과정을 시뮬레이션하여 몇 년 전에는 불가능했던 속도로 새로운 단백질 후보를 생성합니다. 모델 메디슨(Model Medicines)의 갈릴레오(GALILEO)와 같은 하이브리드 AI-양자 시스템은 100%의 항바이러스 스크리닝 성공률을 제공합니다. 디지털 트윈은 수백만 건의 가상 실험을 가능하게 하여 가설 검증 주기를 단축하고 습식 실험실 비용을 절감합니다. 리커션(Recursion)과 엑스사이언티아(Exscientia)의 6억 8,800만 달러 규모의 합병과 같은 M&A 활동은 기업들이 AI 이점을 내재화하고 플랫폼을 통합하려는 경쟁을 보여줍니다.
* 임상 약물유전체학 및 약물동태학 연구 확장: 선제적 약물유전체학(PGx) 검사는 정신과 약물 부작용을 34.1%, 입원율을 41.2% 감소시켰습니다. AI 강화 PK/PD 모델은 인구별 변이를 고려하여 아시아 태평양 지역에서 약물유전체학 채택이 증가함에 따라 필수적인 요소가 되고 있습니다.
* 트랜스포머 기반 유전체 언어 모델을 통한 신속한 주석 처리: 오픈 소스 단백질 모델은 상용 GPU만으로 AlphaFold급 성능을 제공하며, JanusDNA와 같은 양방향 DNA 파운데이션 모델은 특수 하드웨어 없이 100만 염기쌍을 처리합니다. LoRA와 같은 파라미터 효율적인 미세 조정 방법은 훈련 비용을 절감하면서 예측 정확도를 유지하거나 향상시킵니다. 이러한 발전은 고급 분석을 대중화하고 진입 장벽을 낮춰 전산 생물학 시장을 전통적인 생물정보학 센터를 넘어 확장시키고 있습니다.
* 합성 생물학 디지털 트윈을 통한 인실리코(in-silico) 워크플로우: 가상 환경에서의 실험 및 시뮬레이션을 가능하게 하여 연구 효율성을 높입니다.
* 오픈 소스 단일 세포 계통 추적 알고리즘: 학계 주도로 산업계 채택이 증가하며 시장 성장에 기여합니다.

주요 시장 제약 요인 및 영향:
시장 성장을 저해하는 요인들은 다음과 같습니다.
* 다학제적 인재 부족: 생물학, 소프트웨어 공학, 통계학 전문 지식을 갖춘 전문가에 대한 수요가 공급을 초과하고 있습니다. 생명 과학 분야 고용주들은 2030년까지 35%의 인력 부족을 예상하며, 특히 기술 대기업과 경쟁하는 중견 생명공학 기업에서 급여 인상과 프로젝트 지연이 발생하고 있습니다.
* 상호 운용성 및 데이터 표준화 격차: 단일 세포 데이터 세트를 정렬하기 위한 표준이 시작되고 있지만, 광범위한 조화는 여전히 어렵습니다. 연합 학습(federated learning)은 프라이버시를 보호하지만 규제 불확실성에 직면하여 다국적 연구가 수동 데이터 정리에 의존하게 만듭니다.
* 클라우드 및 컴퓨팅 비용 상승: 비용에 민감한 시장에서 특히 강한 영향을 미칩니다.
* 생물 보안 및 이중 용도 규제 심사: 규제 불확실성이 시장 성장에 영향을 미칠 수 있습니다.

세그먼트 분석:
* 애플리케이션별:
* 세포 및 생물학적 시뮬레이션: 2025년 전산 생물학 시장 점유율의 32.10%를 차지했습니다.
* 신약 개발 및 질병 모델링: 2031년까지 15.33%의 가장 빠른 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. AI 강화 표적 식별 및 선도 물질 최적화는 인실리코(in silico) 방식으로 수백만 개의 화합물을 스크리닝할 수 있게 합니다. 전임상 팀은 유전체, 단백체, 대사체 데이터 세트를 통합하여 임상 성공 가능성을 높이고 있습니다. 디지털 트윈을 활용한 가상 용량 반응 연구는 습식 실험실 시간을 단축합니다. 인체 시뮬레이션 소프트웨어는 고성장 잠재력을 가진 하위 세그먼트로 부상하고 있습니다.
* 도구별:
* 데이터베이스: 2025년 전산 생물학 시장 규모에서 35.95%로 가장 큰 점유율을 차지했습니다.
* 분석 소프트웨어 및 서비스: 2031년까지 14.49%의 가장 빠른 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 단백질 및 유전체 언어 모델은 조직이 정적 아카이브를 유지하는 대신 분석 역량에 투자하도록 유도합니다. 클라우드 비용 곡선과 관리형 서비스의 성숙도는 클라우드 마이그레이션을 장려하며, 이는 전산 생물학 시장의 지속적인 성장을 지원합니다.
* 서비스 모델별:
* 계약 방식(Contract arrangements): 2025년 전산 생물학 시장 점유율의 52.05%를 차지했으며, 2031년까지 15.72%의 CAGR로 가장 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다. 제약 회사들이 복잡한 인실리코 워크플로우를 아웃소싱함에 따라 계약 연구 기관(CRO)은 유전체 분석, AI 모델 개발, 가상 스크리닝을 통합된 구독 형태로 제공하고 있습니다.
* 자체(In-House): 핵심적이고 IP 집약적인 알고리즘을 유지합니다.
* 최종 사용자별:
* 학계: 2025년 매출 점유율의 44.10%를 차지했습니다.
* 산업 및 상업 사용자: 2031년까지 14.27%의 CAGR로 가장 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다. 시퀀싱 비용 감소, 검증된 AI 파이프라인, 긴급한 치료제 개발 일정 등이 제약 산업의 채택을 주도하고 있습니다. 학술 기관은 기술 공급업체가 공동 저작권 및 피드백에 대한 조기 접근을 대가로 컴퓨팅 크레딧을 제공하는 파트너십 모델을 확장하고 있습니다.

지역 분석:
* 북미: 2025년 매출의 42.30%를 차지하며 시장을 선도했습니다. 이는 풍부한 생명공학 벤처 캐피탈, 성숙한 규제 환경(FDA의 AI 프레임워크), 밀집된 인재 풀 덕분입니다. 써모 피셔(Thermo Fisher)의 20억 달러 규모의 다년간 국내 투자는 인프라 확장성에 대한 신뢰를 보여주지만, 인력 부족과 클라우드 비용 상승은 성장을 억제하는 요인입니다.
* 아시아 태평양: 2031년까지 16.02%의 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 한국의 2025년 엑사플롭스 슈퍼컴퓨터 계획과 중국의 분산형 국가 센터는 다중 오믹스 프로젝트를 추진하고 있습니다. 이 지역의 제약 제조 산업이 호황을 누리고 있으며, 유전적 다양성 연구 프로그램은 AI 모델을 현지 인구에 맞게 조정하여 다른 곳에서는 얻을 수 없는 특이 데이터 자산을 생성하고 있습니다.
* 유럽: 국경 간 컨소시엄과 강력한 데이터 프라이버시 보호를 기반으로 꾸준한 성장을 유지하고 있습니다. 윤리적 AI 이니셔티브는 규제 준수 부담을 증가시키지만, 동시에 지불자와 규제 기관 간의 신뢰를 구축합니다.
* 라틴 아메리카, 아프리카, 중동: 인터넷 인프라 및 생물정보학 교육 과정이 확장됨에 따라 점진적인 발전을 보이고 있습니다. 다국적 제약 그룹과의 파트너십은 현지 자금 부족을 보완하여 전산 생물학 시장의 점진적이지만 지속적인 침투를 보장합니다.

경쟁 환경:
전산 생물학 시장은 중간 정도로 파편화되어 있지만, 인수합병(M&A)의 명확한 추세를 보이고 있습니다. 지멘스의 닷매틱스 51억 달러 인수는 실험실 정보학을 산업 디지털 트윈 제품과 통합하여 엔드 투 엔드 스택에 대한 구매자들의 욕구를 반영합니다. 다나허(Danaher)는 제네데이터(Genedata)를 포트폴리오에 편입하며 유사한 논리를 따랐습니다. 일루미나(Illumina)는 엔비디아(NVIDIA)와 협력하여 GPU 기반 오믹스 분석 속도를 높이는 등 기술-생명공학 융합의 사례를 보여줍니다.

스타트업들은 오픈 소스 커뮤니티를 활용하여 기존 기업의 독점 화학 기술과 직접 경쟁하는 단백질 생성 AI를 상용화하기 위해 1억 4,200만 달러를 유치한 에볼루셔너리스케일(EvolutionaryScale)과 같이 자신들의 역량을 뛰어넘는 성과를 내고 있습니다. 하이브리드 양자-고전 모델 및 계통 추적 알고리즘과 관련된 특허 출원은 지적 재산권(IP) 경쟁의 심화를 시사합니다. 경쟁 우위는 엄선된 데이터 세트, 확장 가능한 컴퓨팅, 전환 비용을 최소화하는 통합 워크플로우에 대한 접근성에 달려 있습니다.

대형 공급업체들은 구독 라이선싱 및 데이터 네트워크 효과를 통해 생태계 잠금(ecosystem lock-in)을 추구합니다. 중견 기업들은 단일 세포 분석, 디지털 트윈 엔진 또는 약물유전체학 툴킷과 같은 수직적 전문화를 통해 차별화를 꾀합니다. 정확성, 규제 준수 및 처리 속도가 결정적인 구매 요소로 남아 있기 때문에 가격 경쟁은 덜 치열합니다.

주요 시장 참여 기업:
* 다쏘 시스템즈(Dassault Systèmes SE)
* 슈뢰딩거(Schrödinger Inc.)
* 서타라(Certara)
* 시뮬레이션 플러스(Simulation Plus Inc.)
* 일루미나(Illumina Inc.)

최근 산업 동향:
* 2025년 6월: 일루미나는 프로테오믹스 및 바이오마커 역량을 확대하기 위해 소마로직(SomaLogic)을 최대 4억 2,500만 달러에 인수하여 다중 오믹스 포트폴리오를 강화했습니다.
* 2025년 4월: 지멘스는 닷매틱스(Dotmatics) 인수를 51억 달러에 완료하여 R&D 정보학을 산업 디지털 트윈 프레임워크와 통합했습니다.
* 2025년 2월: 일루미나는 2026년 상용 출시 예정인 컨스텔레이션 매핑 리드(constellation-mapped reads) 및 5-염기 시퀀싱 솔루션을 발표했습니다.
* 2025년 1월: 일루미나는 GPU를 사용하여 다중 오믹스 데이터 파이프라인을 가속화하고 더 빠른 치료제 발견을 목표로 엔비디아(NVIDIA)와 파트너십을 맺었습니다.

본 보고서는 계산 생물학 시장에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다. Mordor Intelligence에 따르면, 계산 생물학 시장은 약물 발견, 질병 모델링, 유전체학 및 단백질체학 워크플로우 전반에 걸쳐 생물학적, 화학적, 임상적 데이터 세트를 분석하기 위해 수학적 모델링, 데이터 분석 및 시뮬레이션 기술을 사용하는 모든 소프트웨어 플랫폼, 인프라 도구 및 전문 데이터베이스를 포함합니다. 학술용 무료 소프트웨어 및 수익화되지 않은 오픈 소스 코드는 연구 범위에서 제외됩니다.

이 시장의 성장을 견인하는 주요 동인으로는 오믹스 데이터 및 생물정보학 연구량의 급증, 신약 개발 및 질병 모델링에서의 활용 가속화, 임상 약물유전체학 및 약물동태학 연구의 확대가 있습니다. 또한, 트랜스포머 기반 유전체 언어 모델을 통한 신속한 주석 처리, 합성 생물학 디지털 트윈을 활용한 In-Silico 벤치-투-베드사이드 워크플로우, 오픈 소스 단일 세포 계통 추적 알고리즘의 발전도 중요한 성장 요인으로 작용하고 있습니다. 반면, 시장 성장을 저해하는 요인으로는 다학제적 인재 부족, 상호운용성 및 데이터 표준화의 어려움, 대규모 시뮬레이션에 필요한 클라우드 및 컴퓨팅 비용 증가, 그리고 생물보안 및 이중 용도 규제에 대한 면밀한 검토 등이 지적됩니다.

본 보고서는 시장을 애플리케이션(세포 및 생물학적 시뮬레이션, 신약 발견 및 질병 모델링, 전임상 약물 개발, 임상 시험, 인체 시뮬레이션 소프트웨어), 도구(데이터베이스, 인프라, 분석 소프트웨어 및 서비스), 서비스(자체, 계약), 최종 사용자(학술 기관, 산업 및 상업), 그리고 지역별로 세분화하여 분석합니다.

계산 생물학 시장은 2026년 81억 7천만 달러 규모에서 2031년까지 148억 9천만 달러에 이를 것으로 전망되며, 이는 상당한 성장세를 나타냅니다. 특히, 애플리케이션 분야에서는 AI 기반 표적 식별 및 디지털 트윈 워크플로우에 힘입어 신약 발견 및 질병 모델링 분야가 2031년까지 연평균 15.33%로 가장 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다. 서비스 측면에서는 제약 회사들이 데이터 집약적인 모델링을 전문 CRO에 아웃소싱함에 따라 계약 서비스가 52.05%의 점유율과 15.72%의 성장률을 보이며 빠르게 성장하고 있습니다. 지역별로는 정부의 슈퍼컴퓨터 프로젝트와 급성장하는 제약 제조 산업에 힘입어 아시아 태평양 지역이 연평균 16.02%로 미래 성장에 가장 크게 기여할 것으로 전망됩니다.

경쟁 환경 분석에서는 시장 집중도, 시장 점유율 분석, 그리고 Dassault Systèmes SE, Certara, Schrödinger Inc., Illumina Inc. 등 주요 기업 20여 곳의 프로필을 포함하여 글로벌 및 시장 수준 개요, 핵심 부문, 재무 정보, 전략 정보, 제품 및 서비스, 최근 개발 사항 등을 상세히 다룹니다.

본 보고서의 연구 방법론은 1차 및 2차 조사를 통해 데이터를 수집하고 검증합니다. 1차 조사는 소프트웨어 아키텍트, CRO 생물정보학자, 학술 기관 책임자 및 조달 담당자와의 인터뷰를 통해 시장 가정과 가격 책정, 고성능 컴퓨팅 클러스터 채택률, AI 기반 워크플로우 등에 대한 정보를 검증합니다. 2차 조사는 NIH 예산, FDA 임상 시험 등록, Eurostat R&D 지출, 특허 데이터 등 공개된 출처를 활용하여 시장 규모를 파악합니다. 시장 규모 산정 및 예측은 상향식 및 하향식 접근 방식을 모두 사용하여 진행되며, 유전체학 프로젝트, 게놈당 비용 추세, 인실리코 실험당 컴퓨팅 시간, 생물학적 파이프라인 수, AI 파트너십 발표, 서버 GPU 출하량 등 핵심 변수를 추적합니다. 데이터는 3단계 검토 과정을 거쳐 검증되며, 시장 변화에 따라 연간 업데이트됩니다. Mordor Intelligence의 엄격한 방법론은 시장에 대한 균형 잡히고 추적 가능한 기준선을 제공하여 의사 결정자들이 신뢰할 수 있는 정보를 얻을 수 있도록 합니다.

1. 서론

• 1.1 연구 가정 및 시장 정의
• 1.2 연구 범위

2. 연구 방법론

3. 요약

4. 시장 환경

• 4.1 시장 개요
• 4.2 시장 동인
  • 4.2.1 오믹스 데이터 및 생물정보학 연구량 증가
  • 4.2.2 신약 개발 및 질병 모델링에서의 활용 가속화
  • 4.2.3 임상 약물유전체학 및 약동학 연구의 확대
  • 4.2.4 신속한 주석을 가능하게 하는 트랜스포머 기반 유전체 언어 모델
  • 4.2.5 인실리코 벤치-투-베드사이드 워크플로우를 위한 합성생물학 디지털 트윈
  • 4.2.6 오픈 소스 단일 세포 계통 추적 알고리즘
• 4.3 시장 제약
  • 4.3.1 다학제적 인재 부족
  • 4.3.2 상호 운용성 및 데이터 표준화 격차
  • 4.3.3 대규모 시뮬레이션을 위한 클라우드 및 컴퓨팅 비용 증가
  • 4.3.4 생물보안 및 이중 용도 규제 심사
• 4.4 가치 / 공급망 분석
• 4.5 규제 환경
• 4.6 기술 전망
• 4.7 포터의 5가지 경쟁 요인 분석
  • 4.7.1 공급업체의 교섭력
  • 4.7.2 구매자의 교섭력
  • 4.7.3 신규 진입자의 위협
  • 4.7.4 대체재의 위협
  • 4.7.5 경쟁 강도

5. 시장 규모 및 성장 예측 (가치-USD)

• 5.1 애플리케이션별
  • 5.1.1 세포 및 생물학적 시뮬레이션
  • 5.1.1.1 계산 유전체학
  • 5.1.1.2 계산 단백질체학
  • 5.1.1.3 약물유전체학
  • 5.1.1.4 기타 시뮬레이션 (전사체학/대사체학)
  • 5.1.2 신약 개발 및 질병 모델링
  • 5.1.2.1 표적 식별
  • 5.1.2.2 표적 검증
  • 5.1.2.3 선도 물질 발굴
  • 5.1.2.4 선도 물질 최적화
  • 5.1.3 전임상 약물 개발
  • 5.1.3.1 약동학
  • 5.1.3.2 약력학
  • 5.1.4 임상 시험
  • 5.1.4.1 1상
  • 5.1.4.2 2상
  • 5.1.4.3 3상
  • 5.1.5 인체 시뮬레이션 소프트웨어
• 5.2 도구별
  • 5.2.1 데이터베이스
  • 5.2.2 인프라 (하드웨어)
  • 5.2.3 분석 소프트웨어 & 서비스
• 5.3 서비스별
  • 5.3.1 자체
  • 5.3.2 계약
• 5.4 최종 사용자별
  • 5.4.1 학계
  • 5.4.2 산업 및 상업
• 5.5 지역별
  • 5.5.1 북미
  • 5.5.1.1 미국
  • 5.5.1.2 캐나다
  • 5.5.1.3 멕시코
  • 5.5.2 유럽
  • 5.5.2.1 독일
  • 5.5.2.2 영국
  • 5.5.2.3 프랑스
  • 5.5.2.4 이탈리아
  • 5.5.2.5 스페인
  • 5.5.2.6 유럽 기타 지역
  • 5.5.3 아시아 태평양
  • 5.5.3.1 중국
  • 5.5.3.2 일본
  • 5.5.3.3 인도
  • 5.5.3.4 호주
  • 5.5.3.5 대한민국
  • 5.5.3.6 아시아 태평양 기타 지역
  • 5.5.4 중동 및 아프리카
  • 5.5.4.1 GCC
  • 5.5.4.2 남아프리카
  • 5.5.4.3 중동 및 아프리카 기타 지역
  • 5.5.5 남미
  • 5.5.5.1 브라질
  • 5.5.5.2 아르헨티나
  • 5.5.5.3 남미 기타 지역

6. 경쟁 환경

• 6.1 시장 집중도
• 6.2 시장 점유율 분석
• 6.3 회사 프로필 (글로벌 개요, 시장 개요, 핵심 부문, 재무 정보(사용 가능한 경우), 전략 정보, 주요 기업의 시장 순위/점유율, 제품 및 서비스, 최근 개발 포함)
  • 6.3.1 Dassault Systèmes SE
  • 6.3.2 Certara
  • 6.3.3 Chemical Computing Group ULC
  • 6.3.4 Compugen Ltd
  • 6.3.5 Rosa & Co. LLC
  • 6.3.6 Genedata AG
  • 6.3.7 Insilico Biotechnology AG
  • 6.3.8 Instem Plc (Leadscope Inc.)
  • 6.3.9 Nimbus Therapeutics LLC
  • 6.3.10 Strand Life Sciences
  • 6.3.11 Schrödinger Inc.
  • 6.3.12 Simulation Plus Inc.
  • 6.3.13 Illumina Inc.
  • 6.3.14 Thermo Fisher Scientific Inc.
  • 6.3.15 QIAGEN N.V.
  • 6.3.16 Deep Genomics Inc.
  • 6.3.17 BenevolentAI
  • 6.3.18 Ginkgo Bioworks
  • 6.3.19 Atomwise Inc.
  • 6.3.20 DNAnexus Inc.
  • 6.3.21 Bio-Rad Laboratories Inc.

7. 시장 기회 및 미래 전망