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 世界のバイオマーカー技術市場
5.1 市場概要
5.2 市場実績
5.3 COVID-19の影響
5.4 市場予測
6 検査タイプ別市場内訳
6.1 固形生検
6.1.1 市場動向
6.1.2 市場予測
6.2 液体生検
6.2.1 市場動向
6.2.2 市場予測
7適応症別市場内訳
7.1 がん
7.1.1 市場動向
7.1.2 市場予測
7.2 感染症
7.2.1 市場動向
7.2.2 市場予測
7.3 自己免疫疾患
7.3.1 市場動向
7.3.2 市場予測
7.4 心血管疾患
7.4.1 市場動向
7.4.2 市場予測
7.5 その他
7.5.1 市場動向
7.5.2 市場予測
8 製品別市場内訳
8.1 消耗品
8.1.1 市場動向
8.1.2 市場予測
8.2 アッセイ
8.2.1 市場動向
8.2.2 市場予測
8.3 試薬
8.3.1 市場動向
8.3.2 市場予測
8.4 機器
8.4.1 市場動向
8.4.2 市場予測
9 技術別市場内訳
9.1 ポリメラーゼ連鎖反応（PCR）
9.1.1 市場動向
9.1.2 市場予測
9.2 次世代シーケンシング（NGS）
9.2.1 市場動向
9.2.2 市場予測
9.3 免疫測定
9.3.1 市場動向
9.3.2 市場予測
9.4 その他
9.4.1 市場動向
9.4.2 市場予測
10 用途別市場内訳
10.1 創薬
10.1.1 市場動向
10.1.2 市場予測
10.2 臨床診断
10.2.1 市場動向
10.2.2 市場予測
10.3 個別化医療
10.3.1 市場動向
10.3.2 市場予測
11 地域別市場内訳
11.1 北米
11.1.1 米国
11.1.1.1 市場動向
11.1.1.2 市場予測
11.1.2 カナダ
11.1.2.1 市場動向
11.1.2.2 市場予測
11.2 アジア太平洋地域
11.2.1 中国
11.2.1.1 市場動向
11.2.1.2 市場予測
11.2.2 日本
11.2.2.1 市場動向
11.2.2.2 市場予測
11.2.3 インド
11.2.3.1 市場動向
11.2.3.2 市場予測
11.2.4 韓国
11.2.4.1 市場動向
11.2.4.2 市場予測
11.2.5 オーストラリア
11.2.5.1 市場動向
11.2.5.2 市場予測
11.2.6 インドネシア
11.2.6.1 市場動向
11.2.6.2 市場予測
11.2.7 その他
11.2.7.1 市場動向
11.2.7.2 市場予測
11.3 ヨーロッパ
11.3.1 ドイツ
11.3.1.1 市場動向
11.3.1.2 市場予測
11.3.2 フランス
11.3.2.1 市場動向
11.3.2.2 市場予測
11.3.3 イギリス
11.3.3.1 市場トレンド
11.3.3.2 市場予測
11.3.4 イタリア
11.3.4.1 市場トレンド
11.3.4.2 市場予測
11.3.5 スペイン
11.3.5.1 市場トレンド
11.3.5.2 市場予測
11.3.6 ロシア
11.3.6.1 市場トレンド
11.3.6.2 市場予測
11.3.7 その他
11.3.7.1 市場トレンド
11.3.7.2 市場予測
11.4 ラテンアメリカ
11.4.1 ブラジル
11.4.1.1 市場トレンド
11.4.1.2 市場予測
11.4.2 メキシコ
11.4.2.1 市場トレンド
11.4.2.2 市場予測
11.4.3 その他
11.4.3.1 市場動向
11.4.3.2 市場予測
11.5 中東およびアフリカ
11.5.1 市場動向
11.5.2 国別市場内訳
11.5.3 市場予測
12 SWOT分析
12.1 概要
12.2 強み
12.3 弱み
12.4 機会
12.5 脅威
13 バリューチェーン分析
14 ポーターのファイブフォース分析
14.1 概要
14.2 買い手の交渉力
14.3 サプライヤーの交渉力
14.4 競争の度合い
14.5 新規参入の脅威
14.6 代替品の脅威
15 価格分析
16 競争環境
16.1 市場構造
16.2主要プレーヤー
16.3 主要プレーヤーのプロフィール
16.3.1 Agilent Technologies Inc.
16.3.1.1 会社概要
16.3.1.2 製品ポートフォリオ
16.3.1.3 財務状況
16.3.1.4 SWOT分析
16.3.2 Bio-Rad Laboratories Inc.
16.3.2.1 会社概要
16.3.2.2 製品ポートフォリオ
16.3.2.3 財務状況
16.3.2.4 SWOT分析
16.3.3 Danaher Corporation
16.3.3.1 会社概要
16.3.3.2 製品ポートフォリオ
16.3.3.3 財務状況
16.3.3.4 SWOT分析
16.3.4 F. Hoffmann-La Roche AG
16.3.4.1 会社概要
16.3.4.2製品ポートフォリオ
16.3.4.3 財務状況
16.3.5 Illumina Inc.
16.3.5.1 会社概要
16.3.5.2 製品ポートフォリオ
16.3.5.3 財務状況
16.3.5.4 SWOT分析
16.3.6 LI-COR Inc.
16.3.6.1 会社概要
16.3.6.2 製品ポートフォリオ
16.3.7 Merck KGaA
16.3.7.1 会社概要
16.3.7.2 製品ポートフォリオ
16.3.7.3 財務状況
16.3.7.4 SWOT分析
16.3.8 PerkinElmer Inc.
16.3.8.1 会社概要
16.3.8.2 製品ポートフォリオ
16.3.8.3 財務状況
16.3.8.4 SWOT分析
16.3.9 QIAGEN N.V.
16.3.9.1 会社概要
16.3.9.2 製品ポートフォリオ
16.3.9.3 財務状況
16.3.9.4 SWOT分析
16.3.10 島津製作所
16.3.10.1 会社概要
16.3.10.2 製品ポートフォリオ
16.3.10.3 財務状況
16.3.10.4 SWOT分析
16.3.11 Thermo Fisher Scientific Inc.
16.3.11.1 会社概要
16.3.11.2 製品ポートフォリオ
16.3.11.3 財務状況
16.3.11.4 SWOT分析
16.3.12 Waters Corporation
16.3.12.1 会社概要
16.3.12.2 製品ポートフォリオ
16.3.12.3財務
16.3.12.4 SWOT分析
| ※参考情報 バイオマーカー技術は、特定の生物学的状態や疾患を示す指標として機能するバイオマーカーを利用した技術です。バイオマーカーは、疾患の早期発見や進行状況の把握、治療効果のモニタリングなど、医学におけるさまざまな用途に使用されます。バイオマーカーには、遺伝子、タンパク質、代謝物、細胞などさまざまな種類があり、これにより疾患のメカニズムや患者の反応を測定することが可能となります。 バイオマーカーは、まず何らかの健康状態や疾患と関連する生体内の成分として定義されます。例えば、特定の癌に関連する遺伝子変異や、心筋梗塞に関連する血清中の特定のタンパク質がバイオマーカーとして利用されます。これらは、病気が発症する前の段階で異常を見つけることができるため、早期診断が実現できる点が重要です。 バイオマーカー提供技術は、主に三つのタイプに分類されます。第一は、診断バイオマーカーです。これは、特定の疾患が存在するかどうかを判断するために使用されます。例えば、乳癌の診断に使われるHER2遺伝子の過剰発現や、前立腺癌の診断に用いられるPSA（前立腺特異抗原）などが該当します。第二は、予後バイオマーカーです。これは、疾患の進行や患者の生存率などの予測に使用されます。例えば、遺伝子発現プロファイルによる癌の進行リスク評価がこれに当たります。第三は、治療反応バイオマーカーです。これは、特定の治療に対する反応を予測するのに役立ちます。例えば、EGFR遺伝子変異がある非小細胞肺癌患者に対しては、EGFR阻害剤が効果的であることが知られています。 バイオマーカー技術の用途は多岐にわたります。臨床試験の段階では、新しい治療法の有効性を測る指標として重要です。また、患者を特定のサブグループに分類することで、個別化医療（プレシジョンメディスン）の実現にも寄与しています。さらに、予防医学の分野でも活躍しており、リスクの高い個体を早期に特定することで、予防策を講じることができます。 関連技術としては、ゲノム解析技術、プロテオミクス、メタボロミクス、バイオインフォマティクスなどがあります。ゲノム解析技術は、全体の遺伝情報を解析することで、特定の疾患に関連する遺伝子を特定することを目的としています。プロテオミクスは、細胞内でどのようなタンパク質が発現しているかを網羅的に分析し、疾患と関連するタンパク質を探求します。メタボロミクスは、細胞内の代謝物の多様性を解析することで、新たなバイオマーカーの発見を目指します。バイオインフォマティクスは、これらのデータを解析し、情報を統合する技術で、バイオマーカーの発見や意味づけに重要です。 近年では、AI技術の導入によって、データ解析の精度が飛躍的に向上しています。機械学習アルゴリズムを用いることで、膨大なデータからパターンを見つけ出し、新たなバイオマーカーの発見を促進することができます。これにより、従来の手法では難しかった新たな医療の可能性が広がっています。 バイオマーカー技術は、今後の医学研究や臨床応用においてもますます重要な役割を果たすことでしょう。疾患の理解を深め、より効果的で個別化された治療法の開発へとつながることが期待されています。 |
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