2025年のメタボロミクスデータ分析：先進データソリューションによる生物医学研究と精密医療の変革。市場の成長、破壊的技術、今後5年間を形作る戦略的機会を探る。

• エグゼクティブサマリー：主な発見と市場のハイライト
• 市場概要：2025年のメタボロミクスデータ分析の定義
• 市場規模と予測（2025–2030）：成長要因と18％のCAGR分析
• 競争環境：主要プレーヤー、スタートアップ、戦略的アライアンス
• 技術革新：AI、機械学習、クラウドベースの分析
• 応用分野：ヘルスケア、製薬、農業、環境科学
• 規制環境とデータセキュリティの考慮事項
• 地域分析：北アメリカ、ヨーロッパ、アジア太平洋、新興市場
• 課題と障壁：データ統合、標準化、タレントギャップ
• 将来の展望：破壊的トレンドとステークホルダーへの戦略的推奨事項
• 出典 & 参考文献

エグゼクティブサマリー：主な発見と市場のハイライト

2025年のグローバルなメタボロミクスデータ分析市場は、高通量技術の進展、精密医療における応用の拡大、公私の部門からの投資の増加によって堅調な成長を遂げています。メタボロミクスは、生物システム内の小分子代謝物を包括的に研究する分野であり、質量分析法や核磁気共鳴プラットフォームから生成される複雑なデータセットを解釈するために、高度なデータ分析の使用が求められています。人工知能（AI）や機械学習（ML）アルゴリズムの統合により、代謝物の同定、バイオマーカーの発見、経路分析の精度と速度が大幅に向上しました。

主な発見によると、製薬およびバイオ技ノロジー企業がメタボロミクスデータ分析の主な採用者であり、これらのツールを薬剤発見、毒性研究、個別化医療の取り組みに活用しています。学術機関や研究機関も、特にシステム生物学や臨床研究の分野において市場の需要に大きく貢献しています。クラウドベースの分析プラットフォームの採用が加速しており、データの保存、共有、共同分析にスケーラブルなソリューションを提供しています。アジレント・テクノロジーズ社やサーモフィッシャーサイエンティフィック社などの主要な技術提供者は、データ処理と解釈を効率化するユーザーフレンドリーなソフトウェアスイートや統合されたワークフローを次々と導入しています。

地域的には、北アメリカがメタボロミクスデータ分析市場での優位性を維持しており、強力な研究インフラ、国立衛生研究所などの機関からの重要な資金提供、および産業プレーヤーの高い集中度によって支えられています。ヨーロッパもそれに続き、ライフサイエンス分野への投資の増加と、学術界と産業界の共同プロジェクトによって成長を遂げています。アジア太平洋地域は、医療研究の拡大、政府の取り組み、慢性疾患の蔓延によって急成長している市場として浮上しています。

2025年の市場のハイライトには、メタボロミクスデータをゲノミクス、プロテオミクス、トランスクリプトミクスと統合するマルチオミクスの重要性の高まりが含まれます。さらに、米国食品医薬品局などの規制機関は、臨床試験や診断におけるメタボロミクスの価値を認識しており、市場の可能性を一層裏付けています。データの複雑さが増す中、高度な分析ソリューションと熟練したバイオインフォマティシャンの需要が増加することが予想され、メタボロミクス研究とその医療およびその他の分野での応用の未来の風景を形作るでしょう。

市場概要：2025年のメタボロミクスデータ分析の定義

2025年のメタボロミクスデータ分析とは、メタボロミクス研究によって生成される膨大で複雑なデータセットを処理、解釈、視覚化するために使用される高度な計算および統計的手法を指します。メタボロミクス自体は、生物システム内の小分子、または代謝物の包括的な分析であり、細胞プロセス、疾患メカニズム、環境変化への反応に関する洞察を提供します。分野が成熟する中で、メタボロミクスデータの量と複雑さは指数関数的に増加しており、堅牢な分析プラットフォームと方法論が求められています。

2025年までに、メタボロミクスデータ分析市場は、より正確なパターン認識、バイオマーカー発見、予測モデリングを可能にするAIおよびMLアルゴリズムの統合によって特徴付けられます。これらの技術は、アジレント・テクノロジーズ社やサーモフィッシャーサイエンティフィック社などの主要なライフサイエンスおよび情報学企業が提供するソフトウェアソリューションに組み込まれています。クラウドベースのプラットフォームも注目を集めており、スケーラブルなデータストレージ、共同分析、計算リソースへのリモートアクセスを可能にしています。

メタボロミクス協会のような組織によって推進される標準化されたデータ形式と相互運用性プロトコルの採用が、データ共有とマルチオミクス統合を促進しています。これは、研究者がメタボロミクスをゲノミクス、プロテオミクス、トランスクリプトミクスと組み合わせて、生物システムの全体像を把握する際に特に重要です。米国食品医薬品局（FDA）を含む規制機関も、臨床およびトランスレーショナルリサーチのアプリケーションにおいてデータの質、再現性、透明性に関するベストプラクティスを奨励することで、市場に影響を与えています。

2025年の主要な市場ドライバーには、個別化医療の需要の高まり、製薬開発、農業、環境科学におけるメタボロミクスの応用の拡大、高通量で自動化されたデータ分析ワークフローの必要性が含まれます。データの異質性を処理するために改良されたアルゴリズムが求められているなどの課題も残りますが、それにもかかわらず、メタボロミクスデータ分析市場は技術革新と部門横断的なコラボレーションに支えられて、引き続き成長することが予想されます。

市場規模と予測（2025–2030）：成長要因と18％のCAGR分析

グローバルなメタボロミクスデータ分析市場は、2025年から2030年にかけて堅調な拡張を遂げる見込みで、年平均成長率（CAGR）が約18％になると予測されています。この成長は、精密医療、薬剤発見、システム生物学におけるメタボロミクスの採用の高まりや、データ解釈におけるAIおよびMLの統合によって推進されています。市場の価値は2030年までに数十億ドルに達する見込みで、メタボロミクス研究の量の増加と高度な分析プラットフォームの必要性を反映しています。

主要な成長要因には、特にバイオマーカー発見や疾患経路の解明のための臨床診断におけるメタボロミクスの応用の拡大が含まれます。製薬企業やバイオテクノロジー企業は、薬剤開発を加速し治療結果を改善するためにメタボロミクスに多大な投資を行っています。さらに、質量分析法や核磁気共鳴（NMR）といった高通量技術の普及により膨大なデータセットが生成され、意義のある解釈のための高度な分析ソリューションが求められています。

学術機関や研究機関も、基礎研究やトランスレーショナル研究のためにメタボロミクスデータ分析を活用することで市場成長に貢献しています。国立衛生研究所（NIH）や欧州バイオインフォマティクス研究所が主導する公開メタボロミクスデータベースや共同イニシアチブの増加は、データ共有と標準化を促進し、市場の拡大をさらに加速させています。

地域的には、北アメリカとヨーロッパは強力な研究インフラ、重要な資金提供、主要な産業プレーヤーの存在によって市場リーダーシップを維持すると予想されます。しかし、アジア太平洋地域は、ライフサイエンスへの投資の高まり、医療インフラの拡張、およびオミクス研究への政府の支援の増加により、最も急成長することが期待されています。

アジレント・テクノロジーズ社やサーモフィッシャーサイエンティフィック社などの企業によるクラウドベースの分析プラットフォームの統合やユーザーフレンドリーなソフトウェアツールの開発は、参入障壁を低くし、多様なエンドユーザー間での広範な採用を可能にしています。個別化医療やシステムレベルの生物学的洞察の需要が高まる中、メタボロミクスデータ分析市場は2030年まで持続的かつ急速な成長を遂げる準備が整っています。

競争環境：主要プレーヤー、スタートアップ、戦略的アライアンス

2025年のメタボロミクスデータ分析の競争環境は、確立された技術提供者、革新的なスタートアップ、増加する戦略的アライアンスの動的な組み合わせによって特徴付けられています。この分野の主要企業には、アジレント・テクノロジーズ、サーモフィッシャーサイエンティフィック、およびブルカー社などのライフサイエンスおよび分析機器の主要企業が含まれます。これらの企業は、先進的な質量分析、クロマトグラフィー、堅牢なデータ分析ソフトウェアを統合した包括的なメタボロミクスプラットフォームを提供し、高通量かつ高精度な代謝物プロファイリングを可能にしています。

並行して、メタボロン社やバイオクレーツライフサイエンスAGのような専門のソフトウェアプロバイダーも、クラウドベースの分析、機械学習アルゴリズム、メタボロミクス研究者向けに特化したユーザーフレンドリーなインターフェースに注力することで、市場で重要な地位を確立しています。彼らのソリューションはしばしば、実験室情報管理システム（LIMS）との相互運用性や、マルチオミクスデータ統合への互換性を強調しており、全体的な生物学的洞察の需要の高まりに対応しています。

スタートアップのエコシステムは活気に満ちており、Omixyやナイチンゲール・ヘルスのような企業は、人工知能やビッグデータアプローチを活用して、バイオマーカー発見や臨床翻訳を加速しています。これらのスタートアップは、研究機関や製薬会社と共同してプラットフォームを検証し、データセットを拡充することで、分析の精度と臨床的関連性を向上させています。

戦略的アライアンスは、競争環境を形作る上でますます重要な役割を果たしています。技術提供者と製薬会社の間のパートナーシップ、例えばサーモフィッシャーサイエンティフィックと主要なバイオファーマ企業との取り組みは、前臨床研究や臨床試験にメタボロミクスデータ分析を統合することによって、薬剤開発パイプラインを合理化することを目指しています。さらに、国立衛生研究所が支援するイニシアチブを含む学術コンソーシアムや公共健康組織とのコラボレーションは、研究間の比較と再現性を確保するために重要な標準化されたデータフォーマットやオープンアクセスリポジトリの開発を促進しています。

全体として、2025年の競争環境は急速な技術革新、部門横断的なパートナーシップ、スケーラブルで相互運用可能な分析ソリューションへの注目によって特徴付けられています。この環境は、メタボロミクス研究のさらなる進展を促進することが期待され、精密医療、診断、システム生物学に重大な影響を及ぼすことでしょう。

技術革新：AI、機械学習、クラウドベースの分析

メタボロミクスデータ分析の分野は、技術革新、特に人工知能（AI）、機械学習（ML）、クラウドベースの分析によって変革的なシフトを遂げています。これらの進歩は、メタボロミクスにおける長年の課題、例えばデータの複雑さや高次元性、サンプル前処理の変動、迅速で再現可能な洞察の必要性に対処しています。

AIおよびMLアルゴリズムは、データ前処理、特徴選択、パターン認識を向上させるためにメタボロミクスのワークフローに統合されています。たとえば、深層学習モデルは、原材料質量分析データや核磁気共鳴データから関連する特徴を自動的に抽出することができ、手動の介入を減少させ、精度を向上させます。これらのモデルは、メタボロミクス研究で一般的な非線形相関や高次元データセットの処理にも優れています。サーモフィッシャーサイエンティフィック社やアジレント・テクノロジーズ社は、AI駆動のツールを分析プラットフォームに組み込み、研究者がより迅速かつ正確にバイオマーカーと代謝経路を特定できるようにしています。

クラウドベースの分析プラットフォームは、膨大なメタボロミクスデータセットのためのスケーラブルなストレージおよび計算リソースを提供するもう一つの重要な革新です。これらのプラットフォームは、複数のユーザーがデータにアクセスし、リモートで処理・分析することを可能にし、共同研究を促進します。クラウドソリューションはまた、ゲノミクス、プロテオミクス、トランスクリプトミクスをメタボロミクスと統合し、より包括的な生物システムの理解を促進します。ウォーターズ社やブルカー社は、データ共有と分析を効率化し、研究機関のインフラコストを削減するクラウド対応のソフトウェアスイートを開発しています。

さらに、AIおよびクラウドベースの分析の採用は、標準化されたパイプラインおよび自動化された品質管理プロセスの開発を促進しています。これは、メタボロミクスにおける再現性と比較可能性を確保するために重要です。欧州バイオインフォマティクス研究所（EMBL-EBI）が支援する業界のコラボレーションやオープンソースのイニシアチブは、相互運用可能なツールおよびデータベースの作成を促進し、さらなる分野の進展を加速しています。

要約すると、2025年におけるAI、機械学習、クラウドベースの分析の統合は、メタボロミクスデータ分析を革命的に変え、より効率的で正確かつ協力的な研究を可能にしながら、システム生物学や個別化医療における新たな発見の道を切り開いています。

応用分野：ヘルスケア、製薬、農業、環境科学

メタボロミクスデータ分析は、ヘルスケア、製薬、農業、環境科学といった多様な分野でますます重要な役割を果たしています。ヘルスケアでは、高度なメタボロミクス分析が疾患バイオマーカーの特定を可能にし、早期診断や個別化された治療戦略を支援します。たとえば、代謝プロファイリングは、がんのサブタイプを区別するためや、糖尿病のような代謝障害をモニタリングするために使用され、精密医療の取り組みを支援しています。病院や研究センターは、これらの洞察を活用して患者の治療結果を改善し、治療介入を最適化しています（メイヨークリニック）。

製薬業界では、メタボロミクスデータ分析が薬剤発見と開発を加速しています。薬剤候補への代謝変化を分析することにより、研究者は作用機序をよりよく理解し、毒性を予測し、オフターゲット効果を特定することができます。このアプローチは薬剤開発パイプラインを合理化し、コストと市場投入までの時間を削減します。ファイザー社やノバルティス社のような製薬企業は、化合物スクリーニングやバイオマーカー発見を強化するためにメタボロミクスをR&Dワークフローに統合しています。

農業においては、メタボロミクス分析が作物育種、病気耐性、収量最適化の向上に寄与しています。植物代謝物をプロファイリングすることにより、科学者はストレス耐性、栄養価、風味に関連する特性を特定できます。このデータ駆動型アプローチは、耐性作物品種や持続可能な農業慣行の開発を支援します。国際トウモロコシ・小麦改良センター（CIMMYT）のような組織は、メタボロミクスを活用して育種プログラムを導き、世界の食糧安全保障の課題に取り組んでいます。

環境科学においては、メタボロミクスデータ分析が生態系の健康を監視し、汚染の影響を評価し、環境ストレッサーに対する生物の反応を研究するために適用されています。汚染物質に曝露された生物の代謝指紋を調べることにより、研究者は目に見える影響が現れる前に微妙な生化学的変化を検出できます。この早期警告機能は、環境リスクの管理や生物多様性の保護において、米国環境保護庁（EPA）や保護団体にとって重要です。

全体として、これらの分野におけるメタボロミクスデータ分析の統合は、研究や運用慣行を変革し、情報に基づいた意思決定を可能にし、診断、治療、農業、環境管理における革新を促進しています。

規制環境とデータセキュリティの考慮事項

メタボロミクスデータ分析における規制環境は急速に進化しており、バイオメディカル研究、診断、および個別化医療におけるオミクスデータの重要性の高まりを反映しています。2025年において、メタボロミクスデータを扱う組織は、データ保護、倫理ガイドライン、コンプライアンス要件の複雑な環境をナビゲートする必要があります。重要な規制フレームワークには、個人データ、特にメタボロミクス研究から派生した敏感な健康関連情報の処理および転送に厳しい規則を課す欧州連合の一般データ保護規則（GDPR）が含まれます。同様に、米国の健康保険の携帯性および説明責任に関する法律（HIPAA）は、健康情報の保護に関する基準を定めており、医療提供者や研究機関によるメタボロミクスデータの保存、共有、および分析に影響を与えています（欧州委員会; アメリカ合衆国保健福祉省）。

データセキュリティは、バイオロジカルおよび臨床データの機密性の高い性質により、メタボロミクス分析において最も重要な懸念の一つです。組織は、データの完全性と機密性を保護するために、高度な暗号化、セキュアなクラウドストレージ、および堅牢なアクセス制御を採用しています。メタボロミクス分析のために主要な技術提供者によって提供されるクラウドベースのプラットフォームの使用は、国際的なセキュリティ標準、例えばISO/IEC 27001への準拠を必要とし、データの匿名化および仮名化に関するベストプラクティスの順守が求められています（国際標準化機構）。さらに、監査証跡および定期的なセキュリティ評価の実施が、データ取り扱いにおける説明責任と追跡可能性を確保するための標準的な業務慣行になりつつあります。

倫理的な考慮も規制環境の中心となる要素です。インフォームド・コンセント、データ使用の透明性、参加からの撤退権は、特にデータが二次分析に使用されたり国境を越えて共有される場合、メタボロミクス研究において重要な要素です。規制当局や研究コンソーシアムは、個々のプライバシーを保護しつつデータ共有を調和させるためのガイドラインを開発しています。これは、欧州バイオインフォマティクス研究所や国立衛生研究所が主導しているイニシアチブに見られます。メタボロミクスデータ分析がAIや機械学習とより統合されるにつれて、規制当局はアルゴリズムの透明性やバイアス軽減に関する新しいポリシーを導入することが予想されます。

要約すると、2025年のメタボロミクスデータ分析における規制およびデータセキュリティの状況は、厳格なコンプライアンス要件、高度なセキュリティプロトコル、および倫理的データ管理に対する強い強調によって特徴付けられています。組織は、責任あるメタボロミクスデータの使用を確保するために、これらの進化する基準に適応するために警戒を怠らず、積極的に取り組む必要があります。

地域分析：北アメリカ、ヨーロッパ、アジア太平洋、新興市場

メタボロミクスデータ分析のグローバルな風景は、北アメリカ、ヨーロッパ、アジア太平洋、新興市場それぞれの独自の強みと特定の課題によって形作られています。北アメリカ、特にアメリカ合衆国では、このセクターはライフサイエンス研究に対する堅実な投資、成熟したバイオテクノロジー産業、学術界と産業界の強力なコラボレーションから恩恵を受けています。国立衛生研究所やサーモフィッシャーサイエンティフィック社などの主要な機関や企業が、ハイサンプルメタボロミクスプラットフォームおよび高度なデータ分析の革新を推進し、臨床および製薬アプリケーションにおいて新技術の急速な採用を促進しています。

ヨーロッパは、共同研究ネットワークと規制の調和に重点を置くことで競争優位を維持しています。欧州バイオインフォマティクス研究所やELIXIRインフラストラクチャのようなイニシアチブは、大規模なデータ共有と標準化をサポートしており、国境を越えたメタボロミクス研究にとって重要です。ヨーロッパの企業や研究コンソーシアムは、オープンソースの分析ツールを開発し、メタボロミクスを他のオミクスデータと統合する最前線にあり、この地域のシステム生物学や個別化医療の能力を向上させています。

アジア太平洋地域は、医療インフラへの投資の拡大、精密医療に対する政府の資金提供、急成長するバイオテクノロジーセクターにより、メタボロミクスデータ分析で急速な成長を遂げています。中国、日本、韓国などの国々は、研究の成果を高め、グローバルリーダーとのパートナーシップを確立しています。日本の理研や中国科学院（CAS）などの組織は、農業、栄養、疾病診断における応用に焦点を当てながら、メタボロミクス研究に顕著に貢献しています。

ラテンアメリカ、中東、アフリカの地域を含む新興市場は、徐々にメタボロミクスデータ分析の空間に参入しています。これらの市場は、限られたインフラや資金の課題に直面していますが、国際的なコラボレーションや技術移転イニシアチブが地域の能力構築を促進しています。世界保健機関などの組織の研究とトレーニングを支援する取り組みは、公衆衛生や環境監視におけるメタボロミクス分析の採用を加速させると期待されています。

全体として、資金、インフラ、規制フレームワークの地域的な格差が、メタボロミクスデータ分析の採用のペースと方向性を形成しています。しかし、国際的な協力の増加と分析技術の民主化が、これらのギャップを縮小し、より統合され革新的なグローバルメタボロミクスエコシステムを育成しています。

課題と障壁：データ統合、標準化、タレントギャップ

メタボロミクスデータ分析は、特にデータ統合、標準化、タレントギャップの分野でいくつかの持続的な課題と障壁に直面しています。多くの解析プラットフォームから生成された高次元データセットを含むメタボロミクスデータの複雑さは、研究や技術間での統合を大きな障害としています。異なるデータ形式、異なる前処理パイプライン、および不一致のメタデータ注釈は、メタ解析やコホート間の研究でデータセットを組み合わせる努力をさらに複雑にしています。メタボロミクスワークベンチや欧州バイオインフォマティクス研究所などの組織によるイニシアチブが、標準化されたデータ形式やリポジトリの使用を促進していますが、広範な採用は未だ不完全です。

標準化もまた、重要な障壁です。サンプル前処理、データ取得、処理のために普遍的に受け入れられているプロトコルが欠如しているため、結果にばらつきが生じ、再現性が制限されます。メタボロミクス協会やヒューマンプロテオームオーガニゼーションなどの団体によるベストプラクティスの開発と普及が進んでいますが、フィールド全体にわたる包括的かつ強制的な基準は依然として欠けています。この分断は、堅牢で相互運用可能なツールの開発を妨げ、メタボロミクスの知見を臨床または産業応用に転換するプロセスを妨げています。

さらなる課題は、メタボロミクスデータ分析におけるタレントギャップです。この分野の学際的な性質は、分析化学、バイオインフォマティクス、統計、ドメイン特有の生物学の専門知識を必要とします。しかし、複雑なメタボロミクスデータセットを管理、分析、解釈するために必要なスキルの組み合わせを持つ専門家が不足しています。国立衛生研究所やEMBL-EBIによって支援されているような学術プログラムやトレーニングイニシアチブがこのギャップに対処しようとしていますが、需要は供給を上回っています。この不足は、イノベーションのペースを遅らせ、研究グループがメタボロミクス研究において機械学習やネットワーク分析などの高度な分析手法を完全に活用する能力を制限します。

これらの課題に対処するには、データ共有を促進し、基準を確立かつ遵守し、労働力の育成に投資するために学術界、産業界、規制機関の間で協調した取り組みが必要です。このような共同アプローチを通じてのみ、2025年以降のメタボロミクスデータ分析の潜在能力を完全に引き出すことができるでしょう。

将来の展望：破壊的トレンドとステークホルダーへの戦略的推奨事項

メタボロミクスデータ分析の未来は、人工知能（AI）、高通量技術、および統合的なマルチオミクスアプローチの進展によって大きな変革を遂げる準備ができています。メタボロミクスデータの量と複雑さが引き続き増加する中で、研究者、医療提供者、産業リーダーなどのステークホルダーは、風景を再形成している破壊的トレンドに適応する必要があります。

最も影響力のあるトレンドの一つは、データ解釈とバイオマーカー発見を向上させるためのAIおよび機械学習アルゴリズムの統合です。これらの技術は、大規模なデータセットから意味のあるパターンを抽出し、より正確な疾患診断、個別化医療、薬剤開発を促進します。たとえば、AI駆動のプラットフォームは、メタボロミクスワークフローを効率化し、データ再現性を改善するために欧州バイオインフォマティクス研究所（EMBL-EBI）などによってますます採用されています。

別の重要なトレンドは、メタボロミクスがゲノミクス、プロテオミクス、トランスクリプトミクスなど他のオミクス分野と融合し、生物システムの全体像を創出することです。この統合的アプローチは、複雑な疾患メカニズムを解明し、新しい治療標的を特定するために、国立衛生研究所（NIH）から資金提供されるマルチオミクス研究をサポートしています。

クラウドベースのデータ共有および共同プラットフォームも注目を集めており、標準化されたメタボロミクスデータセットへのグローバルアクセスを可能にしています。メタボロミクスワークベンチのような組織は、オープンサイエンスと研究機関間のコラボレーションを促進するためのリポジトリと分析ツールを提供しています。

ステークホルダーにとって、いくつかの戦略的推奨事項が浮上します：

• データ分析と解釈において競争力を保つためにAIおよび機械学習能力に投資する。
• マルチオミクス統合の潜在能力を活用するために学際的なコラボレーションを促進する。
• データ共有と再現性を向上させるために標準化されたデータ形式を採用し、オープンアクセスリポジトリに参加する。
• スキルを持つプロフェッショナルに対する需要に対処するために、バイオインフォマティクスと計算生物学のトレーニングを優先する。
• 米国食品医薬品局（FDA）などの規制機関と連携して、そのコンプライアンスを確保し、メタボロミクスの発見を臨床実践に移行する。

要約すると、メタボロミクスデータ分析の未来は、技術革新、分野横断的な統合、オープンサイエンスへのコミットメントによって形作られるでしょう。これらのトレンドを先取りして積極的に受け入れるステークホルダーが、科学的発見を推進し、医療分野およびそれを超えた価値を提供するための最適な位置に置かれることになります。

出典 & 参考文献

• サーモフィッシャーサイエンティフィック社
• 国立衛生研究所
• 欧州バイオインフォマティクス研究所
• ブルカー社
• メタボロン社
• バイオクレーツライフサイエンスAG
• ナイチンゲール・ヘルス
• ノバルティス社
• 国際トウモロコシ・小麦改良センター（CIMMYT）
• 欧州委員会
• 国際標準化機構
• ELIXIRインフラストラクチャ
• 理研
• 中国科学院
• 世界保健機関
• メタボロミクスワークベンチ
• ヒューマンプロテオームオーガニゼーション