| ■ 英語タイトル：Computational Biology Market Report by Application (Cellular and Biological Simulation, Drug Discovery and Disease Modelling, Preclinical Drug Development, Clinical Trials, Human Body Simulation Software), Services (In-House, Contract), End Use (Academics, Pharmaceutical Industry, Commercial), and Region 2023-2028
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 | ■ 発行会社/調査会社：IMARC
■ 商品コード：IMARC23DCB142
■ 発行日：2023年11月
最新版(2025年又は2026年)版があります。お問い合わせください。
■ 調査対象地域：グローバル
■ 産業分野：医療
■ ページ数：140
■ レポート言語：英語
■ レポート形式：PDF
■ 納品方式：Eメール
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■ 販売価格オプション
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| ★グローバルリサーチ資料[計算生物のグローバル市場：細胞・生体シミュレーション、創薬・疾患モデリング、前臨床医薬品開発、臨床試験、人体シミュレーションソフトウェア]についてメールでお問い合わせはこちら
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*** レポート概要（サマリー）***世界の計算生物学市場規模は2022年に47億ドルに達しました。今後、IMARC Groupは、2022年から2028年にかけて21.66%の成長率（CAGR）を示し、2028年までに152億4,000万ドルに達すると予測しています。
バイオインフォマティクスとしても知られる計算生物学は、数学、統計学、コンピュータサイエンスを用いて生命の構造とプロセスを理解しモデル化する学際的な科学の一分野です。遺伝学、進化学、細胞生物学、生化学など、生物学の様々な側面に関わる。その過程では、アルゴリズムなどの計算技術を駆使して、生物学的システムを表現・シミュレーションし、実験データを大規模に解釈します。計算生物学はまた、アミノ酸配列、ヌクレオチド、高分子構造から生物学的情報のデータベースを作成することにより、病気の治療法や細胞機能の理解にも役立ちます。現在、計算生物学は、ヒトゲノムプロジェクト、タンパク質データバンク、ゲノムデータベースなど、生物学研究プロジェクトに欠かせないものとなっています。
計算生物学市場の動向
世界の計算生物学市場は、主に薬理ゲノミクス分野における臨床研究の増加によって牽引されています。これにより、患者集団の多様な生物学的構成、生物学的経路、それらを支えるゲノムについての理解が深まっています。その結果、創薬やその他のさまざまな科学実験に要する時間全体の短縮に役立つ計算生物学ソリューションに対する需要が高まっています。このプロセスは、高度な薬物-薬物相互作用をシミュレートするツールの視覚化にも役立っています。これに加えて、タンパク質の構造や相互作用を解明するためのエピゲノミクス、プロテオミクス、メタゲノミクスにおける計算生物学の需要の高まりも、市場の成長を後押ししています。さらに、医薬品開発や疾患モデリングにおける様々な技術的進歩、民間および政府機関による研究開発（R&D）活動への投資の増加も、近い将来、市場にプラスの推進力を与えると予測されます。
主な市場セグメンテーション
IMARC Groupは、世界の計算生物学市場レポートの各サブセグメントにおける主要動向の分析と、2023年から2028年までの世界、地域、国レベルでの予測を提供しています。当レポートでは、用途、サービス、最終用途に基づいて市場を分類しています。
アプリケーション別
細胞および生物学シミュレーション
計算ゲノム学
計算プロテオミクス
ファーマコゲノミクス
その他
創薬と疾患モデリング
ターゲット同定
ターゲットバリデーション
リード探索
リード最適化
前臨床医薬品開発
薬物動態学
薬力学
臨床試験
第I相試験
第II相試験
フェーズ III
人体シミュレーションソフトウェア
サービス別
自社
受託
用途別
学術
製薬業界
商業
地域別
北米
米国
カナダ
アジア太平洋
中国
日本
インド
韓国
オーストラリア
インドネシア
その他
ヨーロッパ
ドイツ
フランス
イギリス
イタリア
スペイン
ロシア
その他
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
その他
中東・アフリカ
競争環境：
業界の競争環境は、Certara、Chemical Computing Group ULC、Compugen Ltd、Dassault Systèmes、Genedata AG、Insilico Biotechnology AG、Instem plc、Nimbus Therapeutics LLC、Schrödinger Inc.、Simulations Plus Inc.などの主要企業のプロフィールとともに調査されています。
本レポートで扱う主な質問
1. 2022年の計算生物学の世界市場規模は？
2. 2023～2028年の世界の計算生物学市場の予想成長率は？
3. 計算生物学の世界市場を牽引する主要因は何か？
4. COVID-19が世界の計算生物学市場に与えた影響は？
5. 世界の計算生物学市場の用途別内訳は？
6. 世界の計算生物学市場のサービス別内訳は？
7. 計算生物学の世界市場の用途別内訳は？
8. 計算生物学の世界市場における主要地域は？
9. 計算生物学の世界市場における主要プレーヤー/企業は？ |
1 序論
2 範囲・調査手法
2.1 調査の目的
2.2 ステークホルダー
2.3 データソース
2.3.1 一次情報源
2.3.2 二次情報源
2.4 市場推定
2.4.1 ボトムアップ・アプローチ
2.4.2 トップダウンアプローチ
2.5 予測方法
3 エグゼクティブサマリー
4 イントロダクション
4.1 概要
4.2 主要業界動向
5 世界の計算生物市場
5.1 市場概要
5.2 市場パフォーマンス
5.3 COVID-19の影響
5.4 市場予測
6 用途別市場
6.1 細胞・生体シミュレーション
6.1.1 市場動向
6.1.2 主要セグメント
6.1.2.1 コンピューテーショナルゲノミクス
6.1.2.2 計算プロテオミクス
6.1.2.3 ファーマコゲノミクス
6.1.2.4 その他
6.1.3 市場予測
6.2 創薬と疾患モデリング
6.2.1 市場動向
6.2.2 主要セグメント
6.2.2.1 ターゲット同定
6.2.2.2 ターゲットバリデーション
6.2.2.3 リード探索
6.2.2.4 リードの最適化
6.2.3 市場予測
6.3 前臨床医薬品開発
6.3.1 市場動向
6.3.2 主要セグメント
6.3.2.1 薬物動態学
6.3.2.2 薬力学
6.3.3 市場予測
6.4 臨床試験
6.4.1 市場動向
6.4.2 主要セグメント
6.4.2.1 フェーズI
6.4.2.2 フェーズII
6.4.2.3 フェーズIII
6.4.3 市場予測
6.5 人体シミュレーションソフトウェア
6.5.1 市場動向
6.5.2 市場予測
7 サービス別市場
7.1 インハウス
7.1.1 市場動向
7.1.2 市場予測
7.2 受託
7.2.1 市場動向
7.2.2 市場予測
8 エンドユーザー別市場
8.1 アカデミック
8.1.1 市場動向
8.1.2 市場予測
8.2 製薬業界
8.2.1 市場動向
8.2.2 市場予測
8.3 商業
8.3.1 市場動向
8.3.2 市場予測
9 地域別市場
9.1 北米
9.1.1 米国
9.1.1.1 市場動向
9.1.1.2 市場予測
9.1.2 カナダ
9.1.2.1 市場動向
9.1.2.2 市場予測
9.2 アジア太平洋
9.2.1 中国
9.2.1.1 市場動向
9.2.1.2 市場予測
9.2.2 日本
9.2.2.1 市場動向
9.2.2.2 市場予測
9.2.3 インド
9.2.3.1 市場動向
9.2.3.2 市場予測
9.2.4 韓国
9.2.4.1 市場動向
9.2.4.2 市場予測
9.2.5 オーストラリア
9.2.5.1 市場動向
9.2.5.2 市場予測
9.2.6 インドネシア
9.2.6.1 市場動向
9.2.6.2 市場予測
9.2.7 その他
9.2.7.1 市場動向
9.2.7.2 市場予測
9.3 欧州
9.3.1 ドイツ
9.3.1.1 市場動向
9.3.1.2 市場予測
9.3.2 フランス
9.3.2.1 市場動向
9.3.2.2 市場予測
9.3.3 イギリス
9.3.3.1 市場動向
9.3.3.2 市場予測
9.3.4 イタリア
9.3.4.1 市場動向
9.3.4.2 市場予測
9.3.5 スペイン
9.3.5.1 市場動向
9.3.5.2 市場予測
9.3.6 ロシア
9.3.6.1 市場動向
9.3.6.2 市場予測
9.3.7 その他
9.3.7.1 市場動向
9.3.7.2 市場予測
9.4 中南米
9.4.1 ブラジル
9.4.1.1 市場動向
9.4.1.2 市場予測
9.4.2 メキシコ
9.4.2.1 市場動向
9.4.2.2 市場予測
9.4.3 その他
9.4.3.1 市場動向
9.4.3.2 市場予測
9.5 中東・アフリカ
9.5.1 市場動向
9.5.2 国別市場
9.5.3 市場予測
10 SWOT分析
10.1 概要
10.2 長所
10.3 弱点
10.4 機会
10.5 脅威
11 バリューチェーン分析
12 ファイブフォース分析
12.1 概要
12.2 買い手の交渉力
12.3 供給者の交渉力
12.4 競争の程度
12.5 新規参入の脅威
12.6 代替品の脅威
13 価格分析
14 競争状況
1 序文
2 調査範囲と方法論
2.1 調査の目的
2.2 ステークホルダー
2.3 データソース
2.3.1 一次情報源
2.3.2 二次情報源
2.4 市場推計
2.4.1 ボトムアップアプローチ
2.4.2 トップダウンアプローチ
2.5 予測方法論
3 エグゼクティブサマリー
4 はじめに
4.1 概要
4.2 主要な業界動向
5 世界の計算生物学市場
5.1 市場概要
5.2 市場動向
5.3 COVID-19の影響
5.4 市場予測
6 アプリケーション別市場内訳
6.1 細胞および生物学的シミュレーション
6.1.1 市場動向
6.1.2 主要セグメント
6.1.2.1 計算ゲノミクス
6.1.2.2 計算プロテオミクス
6.1.2.3 ファーマコゲノミクス
6.1.2.4 その他
6.1.3 市場予測
6.2 創薬と疾患モデル化
6.2.1 市場動向
6.2.2 主要セグメント
6.2.2.1 標的同定
6.2.2.2 標的検証
6.2.2.3 リード化合物の発見
6.2.2.4 リード化合物の最適化
6.2.3 市場予測
6.3 前臨床医薬品開発
6.3.1 市場動向
6.3.2 主要セグメント
6.3.2.1 薬物動態
6.3.2.2 薬力学
6.3.3 市場予測
6.4 臨床試験
6.4.1 市場動向
6.4.2 主要セグメント
6.4.2.1 フェーズI
6.4.2.2 フェーズII
6.4.2.3 フェーズIII
6.4.3 市場予測
6.5 人体シミュレーションソフトウェア
6.5.1 市場動向
6.5.2 市場予測
7 サービス別市場内訳
7.1 社内
7.1.1 市場動向
7.1.2 市場予測
7.2 契約
7.2.1 市場動向
7.2.2 市場予測
8 最終用途別市場内訳
8.1 学術機関
8.1.1 市場動向
8.1.2 市場予測
8.2 製薬業界
8.2.1 市場動向
8.2.2 市場予測
8.3 商業
8.3.1 市場動向
8.3.2 市場予測
9 地域別市場内訳
9.1 北米
9.1.1 米国
9.1.1.1 市場動向
9.1.1.2 市場予測
9.1.2 カナダ
9.1.2.1 市場動向
9.1.2.2 市場予測
9.2 アジア太平洋地域
9.2.1 中国
9.2.1.1 市場動向
9.2.1.2 市場予測
9.2.2 日本
9.2.2.1 市場動向
9.2.2.2 市場予測
9.2.3 インド
9.2.3.1 市場動向
9.2.3.2 市場予測
9.2.4 韓国
9.2.4.1 市場動向
9.2.4.2 市場予測
9.2.5 オーストラリア
9.2.5.1 市場動向
9.2.5.2 市場予測
9.2.6 インドネシア
9.2.6.1 市場動向
9.2.6.2 市場予測
9.2.7 その他
9.2.7.1 市場動向
9.2.7.2 市場予測
9.3 ヨーロッパ
9.3.1 ドイツ
9.3.1.1 市場動向
9.3.1.2 市場予測
9.3.2 フランス
9.3.2.1 市場動向
9.3.2.2 市場予測
9.3.3 イギリス
9.3.3.1 市場動向
9.3.3.2 市場予測
9.3.4 イタリア
9.3.4.1 市場動向
9.3.4.2 市場予測
9.3.5 スペイン
9.3.5.1 市場動向
9.3.5.2 市場予測
9.3.6 ロシア
9.3.6.1 市場動向
9.3.6.2 市場予測
9.3.7 その他
9.3.7.1 市場動向
9.3.7.2 市場予測
9.4 中南米
9.4.1 ブラジル
9.4.1.1 市場動向
9.4.1.2 市場予測
9.4.2 メキシコ
9.4.2.1 市場動向
9.4.2.2 市場予測
9.4.3 その他
9.4.3.1 市場動向
9.4.3.2 市場予測
9.5 中東およびアフリカ
9.5.1 市場動向
9.5.2 国別市場内訳
9.5.3 市場予測
10 SWOT分析
10.1 概要
10.2 強み
10.3 弱み
10.4機会
10.5 脅威
11 バリューチェーン分析
12 ポーターのファイブフォース分析
12.1 概要
12.2 買い手の交渉力
12.3 サプライヤーの交渉力
12.4 競争の度合い
12.5 新規参入の脅威
12.6 代替品の脅威
13 価格分析
14 競争環境
14.1 市場構造
14.2 主要プレーヤー
14.3 主要プレーヤーのプロフィール
14.3.1 Certara
14.3.1.1 会社概要
14.3.1.2 製品ポートフォリオ
14.3.1.3 財務状況
14.3.2 Chemical Computing Group ULC
14.3.2.1 会社概要
14.3.2.2 製品ポートフォリオ
14.3.3 Compugen Ltd
14.3.3.1 会社概要
14.3.3.2 製品ポートフォリオ
14.3.3.3 財務状況
14.3.4 Dassault Systèmes
14.3.4.1 会社概要
14.3.4.2 製品ポートフォリオ
14.3.4.3 財務状況
14.3.5 Genedata AG
14.3.5.1 会社概要
14.3.5.2 製品ポートフォリオ
14.3.6 Insilico Biotechnology AG
14.3.6.1 会社概要
14.3.6.2 製品ポートフォリオ
14.3.7 Instem plc
14.3.7.1 会社概要
14.3.7.2 製品ポートフォリオ
14.3.7.3 財務状況
14.3.8 Nimbus Therapeutics LLC
14.3.8.1 会社概要
14.3.8.2 製品ポートフォリオ
14.3.9 Schrödinger Inc.
14.3.9.1 会社概要
14.3.9.2 製品ポートフォリオ
14.3.9.3 財務状況
14.3.10 Simulations Plus Inc.
14.3.10.1 会社概要
14.3.10.2 製品ポートフォリオ
14.3.10.3 財務状況
※参考情報
計算生物は、生物学的問題を解決するために計算と情報技術を活用する学際的な分野です。生物学の各種データを解析、モデリング、シミュレーションすることで、生物学的な現象を理解し、新たな知見を得ることを目的としています。データの取得は、実験、観察、またはさまざまな技術を用いて行われ、その後、計算手法を駆使して解析されます。
計算生物の概念は、まず大きく二つのカテゴリーに分けられます。一つは、ゲノム生物学や遺伝子配列解析などのゲノム情報に関する領域で、もう一つは、タンパク質構造予測や分子動力学などのタンパク質に関連する領域です。ゲノム情報解析では、次世代シーケンシング技術から得られる大量なデータを処理し、機能的な遺伝子を特定したり、遺伝的多様性を評価したりします。タンパク質関連の研究では、タンパク質の立体構造を明らかにし、その機能を理解するための計算手法が用いられます。
計算生物の主な種類には、バイオインフォマティクス、構造生物学、システム生物学、比較ゲノミクス、進化生物学などがあります。バイオインフォマティクスは、DNAやタンパク質の配列データの分析に特化しており、アルゴリズムやデータベースを開発することで、遺伝子の機能や進化を研究します。構造生物学は、タンパク質や核酸の三次元構造を予測し、構造がどのように機能に影響するかを探る分野です。システム生物学は、生物のネットワークや相互作用をモデル化し、複雑な生物学的システムを理解することに焦点を当てています。
実際の用途としては、医療分野における新薬開発や、疾患のリスク評価、また感染症の体内での動態を理解するための研究が挙げられます。これにより、個別化医療の実現や、予防医学といった新しいアプローチが進められるようになっています。また、農業や環境科学にも応用されており、作物の遺伝子改良や生態系のモデリングといった重要な役割を果たしています。
計算生物では、さまざまな関連技術が使用されています。これには、機械学習やディープラーニングといったデータ解析技術が含まれます。特に、これらの技術は大量の生物情報を解析する際に非常に有用であり、パターン認識や予測の精度を向上させることに寄与しています。また、分子シミュレーション技術により、分子間の相互作用や化学反応の様子を詳細に観察することが可能になっています。これにより、タンパク質の折りたたみや相互作用のメカニズムを理解する手助けができます。
計算生物は、今後のバイオテクノロジーや医療分野において重要な役割を果たすと考えられています。その進展により、より迅速で正確なデータ解析が可能になり、新たな生物医学的な発見や応用が期待されます。データの量と複雑さが増す中で、計算生物の意義はますます高まっているのです。生物学と計算技術の融合が、多様な課題解決の鍵となります。 |
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