目次

第1章 方法論と調査範囲

1.1. 情報入手

1.2. 情報またはデータ分析

1.3. 市場範囲とセグメント定義

1.4. 市場モデル

1.4.1. 企業別市場シェア別市場調査

1.4.2. 地域分析

第2章 エグゼクティブサマリー

2.1. 市場スナップショット

2.2. セグメントスナップショット

2.3. 競合状況スナップショット

第3章 市場変数、トレンド、調査範囲

3.1. 市場セグメンテーションと調査範囲

3.2. 市場系統の展望

3.2.1. 親市場の展望

3.2.2. 関連／補助市場の展望

3.3. 市場トレンドと展望

3.4. 市場ダイナミクス

3.4.1.前臨床モデルの成功がゲノム編集治療薬の需要を牽引

3.4.2. 事業開発をめぐる市場参加者間の競争激化

3.4.3. 幅広い疾患に対する治療薬開発のための容易な編集ソリューション

3.4.4. 合成遺伝子および遺伝子組み換え生物の需要増加

3.4.5. 遺伝子編集技術の技術的進歩

3.4.6. 農業バイオテクノロジーにおける導入拡大

3.5. 市場制約分析

3.5.1. 臨床応用に関する課題

3.5.2. 遺伝子組み換え製品の使用に関する規制、科学、倫理上の課題

3.5.3. CRISPR技術のオフターゲット効果

3.6. 事業環境分析

3.7. SWOT分析：要因別（政治・法務、経済、技術）

3.8.ポーターのファイブフォース分析

3.9. ゲノム編集技術：パイプライン分析

3.9.1. Sangamo

3.9.2. Cellectis

3.9.3. Calyxt

3.9.4. bluebird bio

3.9.5. Editas Medicine

3.9.6. Intellia Therapeutics, Inc.

3.9.7. CRISPR Therapeutics

3.9.8. Precision Biosciences

3.9.9. Precision Biosciences（非医療分野）

3.9.10. Caribou Biosciences

3.9.11. Cibus

3.9.12. Recombinetics, Inc.

3.10. 知的財産

3.11. 規制上の問題

3.11.1.希少疾患

3.11.2. 生殖細胞系列編集

3.11.3. 安全性の問題

3.12. COVID-19の影響分析

第4章 テクノロジー・ビジネス分析

4.1. ゲノム編集市場：技術動向分析

4.2. ゲノム編集技術の比較

4.3. (CRISPR)/Cas9

4.3.1. 世界の(CRISPR)/Cas9市場、2018年～2030年（百万米ドル）

4.4. TALENs/MegaTALs

4.4.1. 世界のTALENs/MegaTALs市場、2018年～2030年（百万米ドル）

4.5. ZFN

4.5.1. 世界のZFN市場、2018年～2030年（百万米ドル）

4.6.メガヌクレアーゼ

4.6.1. メガヌクレアーゼの世界市場、2018年～2030年（百万米ドル）

4.7. その他の技術

4.7.1. その他の技術の世界市場、2018年～2030年（百万米ドル）

第5章 デリバリー方法のビジネス分析

5.1. ゲノム編集市場：デリバリー方法の動向分析

5.1.1. デリバリー方法の比較

5.1.1.1. ウイルスデリバリー

5.1.1.1.1. AAV（アデノ随伴ウイルス）

5.1.1.1.2. IDLV（インテグラーゼ欠損レンチウイルス）

5.1.1.2. 非ウイルスデリバリー

5.1.1.2.1. 脂質介在デリバリー

5.1.1.2.2. エレクトロポレーション

5.2.体外（ex-vivo）

5.2.1. 世界の体外（ex-vivo）デリバリー市場、2018年～2030年（百万米ドル）

5.3. 生体内（in-vivo）

5.3.1. 世界の生体内デリバリー市場、2018年～2030年（百万米ドル）

第6章 アプリケーションビジネス分析

6.1. ゲノム編集市場：アプリケーションの動向分析

6.2. 遺伝子工学

6.2.1. 遺伝子工学市場、2018年～2030年（百万米ドル）

6.2.1.1. 細胞株工学

6.2.1.1.1. 細胞株工学市場、2018年～2030年（百万米ドル）

6.2.1.2. 動物遺伝子工学

6.2.1.2.1.動物遺伝子工学市場、2018年～2030年（百万米ドル）

6.2.1.3. 植物遺伝子工学

6.2.1.3.1. 植物遺伝子工学市場、2018年～2030年（百万米ドル）

6.2.1.4. その他

6.2.1.4.1. その他市場の世界市場、2018年～2030年（百万米ドル）

6.3. 臨床応用

6.3.1. 臨床応用市場、2018年～2030年（百万米ドル）

6.3.1.1. 診断

6.3.1.1.1. 診断応用市場、2018年～2030年（百万米ドル）

6.3.1.2. 治療法開発

6.3.1.2.1.治療法開発アプリケーション市場、2018年～2030年（百万米ドル）

第7章 エンドユーザービジネス分析

7.1. ゲノム編集市場：エンドユーザー動向分析

7.2. バイオテクノロジー・製薬企業

7.2.1. バイオテクノロジー・製薬企業市場、2018年～2030年（百万米ドル）

7.3. 大学・政府系研究機関

7.3.1. 大学・政府系研究機関市場、2018年～2030年（百万米ドル）

7.4. 受託研究機関（CRO）

7.4.1. 受託研究機関（CRO）市場、2018年～2030年（百万米ドル）

第8章 ゲノム編集市場：モデルビジネス分析

8.1. ゲノム編集市場：モデル動向分析

8.2.社内

8.2.1. 社内市場、2018年～2030年（百万米ドル）

8.3. 契約

8.3.1. 契約市場、2018年～2030年（百万米ドル）

第9章 地域別ビジネス分析

9.1. ゲノム編集市場シェア（地域別）、2022年および2030年

9.2. 北米

9.2.1. SWOT分析

9.2.2. 北米ゲノム編集市場、2018年～2030年（百万米ドル）

9.2.3. 米国

9.2.3.1. 主要国の動向

9.2.3.2. 競争シナリオ

9.2.3.3. 規制枠組み

9.2.3.4.対象疾患の有病率

9.2.3.5. 米国のゲノム編集市場、2018年～2030年（百万米ドル）

9.2.4. カナダ

9.2.4.1. 主要国の動向

9.2.4.2. 競争シナリオ

9.2.4.3. 規制枠組み

9.2.4.4. 対象疾患の有病率

9.2.4.5. カナダのゲノム編集市場、2018年～2030年（百万米ドル）

9.3. ヨーロッパ

9.3.1. SWOT分析

9.3.2. ヨーロッパのゲノム編集市場、2018年～2030年（百万米ドル）

9.3.3. ドイツ

9.3.3.1. 主要国の動向

9.3.3.2.競争シナリオ

9.3.3.3. 規制枠組み

9.3.3.4. 対象疾患の有病率

9.3.3.5. ドイツのゲノム編集市場、2018年～2030年（百万米ドル）

9.3.4. 英国

9.3.4.1. 主要国の動向

9.3.4.2. 競争シナリオ

9.3.4.3. 規制枠組み

9.3.4.4. 対象疾患の有病率

9.3.4.5. 英国のゲノム編集市場、2018年～2030年（百万米ドル）

9.3.5. フランス

9.3.5.1. 主要国の動向

9.3.5.2. 競争シナリオ

9.3.5.3.規制の枠組み

9.3.5.4. 対象疾患の有病率

9.3.5.5. フランスのゲノム編集市場、2018年～2030年（百万米ドル）

9.3.6. イタリア

9.3.6.1. 主要国動向

9.3.6.2. 競争シナリオ

9.3.6.3. 規制の枠組み

9.3.6.4. 対象疾患の有病率

9.3.6.5. イタリアのゲノム編集市場、2018年～2030年（百万米ドル）

9.3.7. スペイン

9.3.7.1. 主要国動向

9.3.7.2. 競争シナリオ

9.3.7.3. 規制の枠組み

9.3.7.4. 対象疾患の有病率

9.3.7.5.スペインのゲノム編集市場、2018年～2030年（百万米ドル）

9.3.8. デンマーク

9.3.8.1. 主要国動向

9.3.8.2. 競争シナリオ

9.3.8.3. 規制枠組み

9.3.8.4. 対象疾患の有病率

9.3.8.5. デンマークのゲノム編集市場、2018年～2030年（百万米ドル）

9.3.9. スウェーデン

9.3.9.1. 主要国動向

9.3.9.2. 競争シナリオ

9.3.9.3. 規制枠組み

9.3.9.4. 対象疾患の有病率

9.3.9.5.スウェーデンのゲノム編集市場、2018年～2030年（百万米ドル）

9.3.10. ノルウェー

9.3.10.1. 主要国の動向

9.3.10.2. 競争シナリオ

9.3.10.3. 規制枠組み

9.3.10.4. 対象疾患の有病率

9.3.10.5. ノルウェーのゲノム編集市場、2018年～2030年（百万米ドル）

9.4. アジア太平洋地域

9.4.1. SWOT分析

9.4.2. アジア太平洋地域のゲノム編集市場、2018年～2030年（百万米ドル）

9.4.3. 日本

9.4.3.1. 主要国の動向

9.4.3.2. 競争シナリオ

9.4.3.3.規制枠組み

9.4.3.4. 対象疾患の有病率

9.4.3.5. 日本のゲノム編集市場、2018年～2030年（百万米ドル）

9.4.4. 中国

9.4.4.1. 主要国の動向

9.4.4.2. 競争シナリオ

9.4.4.3. 規制枠組み

9.4.4.4. 対象疾患の有病率

9.4.4.5. 中国のゲノム編集市場、2018年～2030年（百万米ドル）

9.4.5. インド

9.4.5.1. 主要国の動向

9.4.5.2. 競争シナリオ

9.4.5.3. 規制枠組み

9.4.5.4. 対象疾患の有病率

9.4.5.5.インドのゲノム編集市場、2018年～2030年（百万米ドル）

9.4.6. 韓国

9.4.6.1. 主要国動向

9.4.6.2. 競争シナリオ

9.4.6.3. 規制枠組み

9.4.6.4. 対象疾患の有病率

9.4.6.5. 韓国のゲノム編集市場、2018年～2030年（百万米ドル）

9.4.7. オーストラリア

9.4.7.1. 主要国動向

9.4.7.2. 競争シナリオ

9.4.7.3. 規制枠組み

9.4.7.4. 対象疾患の有病率

9.4.7.5.オーストラリアのゲノム編集市場、2018年～2030年（百万米ドル）

9.4.8. タイ

9.4.8.1. 主要国の動向

9.4.8.2. 競争シナリオ

9.4.8.3. 規制枠組み

9.4.8.4. 対象疾患の有病率

9.4.8.5. タイのゲノム編集市場、2018年～2030年（百万米ドル）

9.5. ラテンアメリカ

9.5.1. SWOT分析

9.5.2. ラテンアメリカのゲノム編集市場、2018年～2030年（百万米ドル）

9.5.3. ブラジル

9.5.3.1. 主要国の動向

9.5.3.2. 競争シナリオ

9.5.3.3.規制枠組み

9.5.3.4. 対象疾患の有病率

9.5.3.5. ブラジルのゲノム編集市場、2018年～2030年（百万米ドル）

9.5.4. メキシコ

9.5.4.1. 主要国の動向

9.5.4.2. 競争シナリオ

9.5.4.3. 規制枠組み

9.5.4.4. 対象疾患の有病率

9.5.4.5. メキシコのゲノム編集市場、2018年～2030年（百万米ドル）

9.5.5. アルゼンチン

9.5.5.1. 主要国の動向

9.5.5.2. 競争シナリオ

9.5.5.3. 規制枠組み

9.5.5.4.対象疾患の有病率

9.5.5.5. アルゼンチンのゲノム編集市場、2018年～2030年（百万米ドル）

9.6. MEA（中近東・中東・アフリカ）

9.6.1. SWOT分析

9.6.2. MEAゲノム編集市場、2018年～2030年（百万米ドル）

9.6.3. 南アフリカ

9.6.3.1. 主要国の動向

9.6.3.2. 競争シナリオ

9.6.3.3. 規制枠組み

9.6.3.4. 対象疾患の有病率

9.6.3.5. 南アフリカのゲノム編集市場、2018年～2030年（百万米ドル）

9.6.4. サウジアラビア

9.6.4.1. 主要国の動向

9.6.4.2.競争シナリオ

9.6.4.3. 規制枠組み

9.6.4.4. 対象疾患の有病率

9.6.4.5. サウジアラビアのゲノム編集市場、2018年～2030年（百万米ドル）

9.6.5. UAE

9.6.5.1. 主要国の動向

9.6.5.2. 競争シナリオ

9.6.5.3. 規制枠組み

9.6.5.4. 対象疾患の有病率

9.6.5.5. UAEのゲノム編集市場、2018年～2030年（百万米ドル）

9.6.6. クウェート

9.6.6.1. 主要国の動向

9.6.6.2. 競争シナリオ

9.6.6.3.規制枠組み

9.6.6.4. 対象疾患の有病率

9.6.6.5. クウェートのゲノム編集市場、2018年～2030年（百万米ドル）

第10章 競争環境

10.1. 企業分類

10.2. 戦略マッピング

10.3. 企業プロファイル／リスト

10.3.1. Merck KGaA

10.3.1.1. 概要

10.3.1.1.1. Sigma-Aldrich Co. LLC

10.3.1.2. 財務実績（純収益／売上高／EBITDA／粗利益）

10.3.1.3. 製品ベンチマーク

10.3.1.4. 戦略的取り組み

10.3.2. Cibus

10.3.2.1. 概要

10.3.2.1.1. Nucelis

10.3.2.2. 財務実績（純収益／売上高／EBITDA／粗利益）

10.3.2.3. 製品ベンチマーク

10.3.2.4. 戦略的取り組み

10.3.3. Recombinetics, Inc.

10.3.3.1. 概要

10.3.3.2. 財務実績（純収益／売上高／EBITDA／粗利益）

10.3.3.3. 製品ベンチマーク

10.3.3.4. 戦略的取り組み

10.3.4. Sangamo

10.3.4.1. 概要

10.3.4.2.財務実績（純収益／売上高／EBITDA／粗利益）

10.3.4.3. 製品ベンチマーク

10.3.4.4. 戦略的取り組み

10.3.5. エディタス・メディシン

10.3.5.1. 概要

10.3.5.2. 財務実績（純収益／売上高／EBITDA／粗利益）

10.3.5.3. 製品ベンチマーク

10.3.5.4. 戦略的取り組み

10.3.6. プレシジョン・バイオサイエンス

10.3.6.1. 概要

10.3.6.2. 財務実績（純収益／売上高／EBITDA／粗利益）

10.3.6.3. 製品ベンチマーク

10.3.6.4.戦略的取り組み

10.3.7. CRISPRセラピューティクス

10.3.7.1. 概要

10.3.7.2. 財務実績（純収益／売上高／EBITDA／粗利益）

10.3.7.3. 製品ベンチマーク

10.3.7.4. 戦略的取り組み

10.3.8. Intellia Therapeutics, Inc.

10.3.8.1. 概要

10.3.8.2. 財務実績（純収益／売上高／EBITDA／粗利益）

10.3.8.3. 製品ベンチマーク

10.3.8.4. 戦略的取り組み

10.3.9. Caribou Biosciences, Inc.

10.3.9.1.概要

10.3.9.2. 財務実績（純収益／売上高／EBITDA／粗利益）

10.3.9.3. 製品ベンチマーク

10.3.9.4. 戦略的取り組み

10.3.10. セレクティス

10.3.10.1. 概要

10.3.10.2. 財務実績（純収益／売上高／EBITDA／粗利益）

10.3.10.3. 製品ベンチマーク

10.3.10.4. 戦略的取り組み

10.3.11. アストラゼネカ

10.3.11.1. 概要

10.3.11.2. 財務実績（純収益／売上高／EBITDA／粗利益）

10.3.11.3.製品ベンチマーク

10.3.11.4. 戦略的取り組み

10.3.12. タカラバイオ株式会社

10.3.12.1. 概要

10.3.12.2. 財務実績（純収益／売上高／EBITDA／粗利益）

10.3.12.3. 製品ベンチマーク

10.3.12.4. 戦略的取り組み

10.3.13. ホライゾン・ディスカバリー・グループ

10.3.13.1. 概要

10.3.13.2. 財務実績（純収益／売上高／EBITDA／粗利益）

10.3.13.3. 製品ベンチマーク

10.3.13.4. 戦略的取り組み

10.3.14. Integrated DNA Technologies, Inc.

10.3.14.1. 概要

10.3.14.2. 財務実績（純収益／売上高／EBITDA／粗利益）

10.3.14.3. 製品ベンチマーク

10.3.14.4. 戦略的取り組み

10.3.15. Transposagen Biopharmaceuticals, Inc.

10.3.15.1. 概要

10.3.15.2. 財務実績（純収益／売上高／EBITDA／粗利益）

10.3.15.3. 製品ベンチマーク

10.3.15.4. 戦略的取り組み

10.3.16. GenScript

10.3.16.1. 概要

10.3.16.2.財務実績（純収益／売上高／EBITDA／粗利益）

10.3.16.3. 製品ベンチマーク

10.3.16.4. 戦略的取り組み

10.3.17. ニューイングランド・バイオラボ

10.3.17.1. 概要

10.3.17.2. 財務実績（純収益／売上高／EBITDA／粗利益）

10.3.17.3. 製品ベンチマーク

10.3.17.4. 戦略的取り組み

10.3.18. オリジーン・テクノロジーズ

10.3.18.1. 概要

10.3.18.2. 財務実績（純収益／売上高／EBITDA／粗利益）

10.3.18.3.製品ベンチマーク

10.3.18.4. 戦略的取り組み

10.3.19. ブルーバード・バイオ社

10.3.19.1. 概要

10.3.19.2. 財務実績（純収益／売上高／EBITDA／粗利益）

10.3.19.3. 製品ベンチマーク

10.3.19.4. 戦略的取り組み

10.3.20. ロンザ社

10.3.20.1. 概要

10.3.20.2. 財務実績（純収益／売上高／EBITDA／粗利益）

10.3.20.3. 製品ベンチマーク

10.3.20.4. 戦略的取り組み

10.3.21.サーモフィッシャーサイエンティフィック

10.3.21.1. 概要

10.3.21.2. 財務実績（純収益／売上高／EBITDA／粗利益）

10.3.21.3. 製品ベンチマーク

10.3.21.4. 戦略的取り組み

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope
1.1. Information Procurement
1.2. Information or Data Analysis
1.3. Market Scope & Segment Definition
1.4. Market Model
1.4.1. Market Study, By Company Market Share
1.4.2. Regional Analysis
Chapter 2. Executive Summary
2.1. Market Snapshot
2.2. Segment Snapshot
2.3. Competitive Landscape Snapshot
Chapter 3. Market Variables, Trends, & Scope
3.1. Market Segmentation and Scope
3.2. Market Lineage Outlook
3.2.1. Parent Market Outlook
3.2.2. Related/Ancillary Market Outlook
3.3. Market Trends and Outlook
3.4. Market Dynamics
3.4.1. Success in pre-clinical models drives demands for genome editing therapeutics
3.4.2. Rising competition amongst market participants for business development
3.4.3. Easy editing solutions for the development of therapeutics for a broad range of diseases
3.4.4. Increasing demand for synthetic genes and genetically modified organisms
3.4.5. Technological advancements in gene editing technologies
3.4.6. Rising adoption in agricultural biotechnology
3.5. Market Restraint Analysis
3.5.1. Challenges concerning clinical translation
3.5.2. Regulatory, scientific, and ethical challenges regarding the use of genetically modified products
3.5.3. Off-target effects of CRISPR technology
3.6. Business Environment Analysis
3.7. SWOT Analysis; By Factor (Political & Legal, Economic And Technological)
3.8. Porter’s Five Forces Analysis
3.9. Genome Editing Technologies: Pipeline Analysis
3.9.1. Sangamo
3.9.2. Cellectis
3.9.3. Calyxt
3.9.4. bluebird bio
3.9.5. Editas Medicine
3.9.6. Intellia Therapeutics, Inc.
3.9.7. CRISPR Therapeutics
3.9.8. Precision Biosciences
3.9.9. Precision Biosciences (Non-medical domain)
3.9.10. Caribou Biosciences
3.9.11. Cibus
3.9.12. Recombinetics, Inc
3.10. Intellectual Property
3.11. Regulatory Issues
3.11.1. Orphan diseases
3.11.2. Germline editing
3.11.3. Safety issues
3.12. COVID-19 Impact Analysis
Chapter 4. Technology Business Analysis
4.1. Genome Editing Market: Technology Movement Analysis
4.2. Genome EditingTechnology Comparison
4.3. (CRISPR)/Cas9
4.3.1. Global (CRISPR)/Cas9 market, 2018 - 2030 (USD Million)
4.4. TALENs/MegaTALs
4.4.1. Global TALENs/MegaTALs market, 2018 - 2030 (USD Million)
4.5. ZFN
4.5.1. Global ZFN market, 2018 - 2030 (USD Million)
4.6. Meganucleases
4.6.1. Global Meganucleases market, 2018 - 2030 (USD Million)
4.7. Other Technologies
4.7.1. Global other technologies market, 2018 - 2030 (USD Million)
Chapter 5. Delivery Method Business Analysis
5.1. Genome Editing Market: Delivery Method Movement Analysis
5.1.1. Comparison of Delivery Methods
5.1.1.1. Viral delivery
5.1.1.1.1. AAV (Adeno Associated Virus)
5.1.1.1.2. IDLV (Integrase Deficient Lentivirus).
5.1.1.2. Non-viral delivery
5.1.1.2.1. Lipid Mediated
5.1.1.2.2. Electroporation
5.2. Ex-vivo
5.2.1. Global ex-vivo delivery market, 2018 - 2030 (USD Million)
5.3. In-vivo
5.3.1. Global in-vivo delivery market, 2018 - 2030 (USD Million)
Chapter 6. Application Business Analysis
6.1. Genome Editing Market: Application Movement Analysis
6.2. Genetic Engineering
6.2.1. Genetic Engineering Market, 2018 - 2030 (USD Million)
6.2.1.1. Cell line engineering
6.2.1.1.1. Cell line engineering Market, 2018 - 2030 (USD Million)
6.2.1.2. Animal genetic engineering
6.2.1.2.1. Animal genetic engineering Market, 2018 - 2030 (USD Million)
6.2.1.3. Plant genetic engineering
6.2.1.3.1. Plant genetic engineering Market, 2018 - 2030 (USD Million)
6.2.1.4. Others
6.2.1.4.1. Global others market, 2018 - 2030 (USD Million)
6.3. Clinical Applications
6.3.1. Market for clinical applications, 2018 - 2030 (USD Million)
6.3.1.1. Diagnostics
6.3.1.1.1. Market for diagnostics applications, 2018 - 2030 (USD Million)
6.3.1.2. Therapy Development
6.3.1.2.1. Market for therapy development applications, 2018 - 2030 (USD Million)
Chapter 7. End-User Business Analysis
7.1. Genome Editing Market: End-User Movement Analysis
7.2. Biotechnology & Pharmaceutical Companies
7.2.1. Biotechnology & Pharmaceutical Companies Market, 2018 - 2030 (USD Million)
7.3. Academic & Government Research Institutes
7.3.1. Academic & Government Research Institutes Market, 2018 - 2030 (USD Million)
7.4. Contract Research Organizations (CROs)
7.4.1. Contract Research Organizations (CROs) Market, 2018 - 2030 (USD Million)
Chapter 8. Genome Editing Market: Mode Business Analysis
8.1. Genome Editing Market: Mode Movement Analysis
8.2. In-house
8.2.1. In-house Market, 2018 - 2030 (USD Million)
8.3. Contract
8.3.1. Contract Market, 2018 - 2030 (USD Million)
Chapter 9. Regional Business Analysis
9.1. Genome Editing Market Share By Region, 2022 & 2030
9.2. North America
9.2.1. SWOT Analysis
9.2.2. North America genome editing market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.2.3. U.S.
9.2.3.1. Key Country Dynamics
9.2.3.2. Competitive Scenario
9.2.3.3. Regulatory Framework
9.2.3.4. Target Disease Prevalence
9.2.3.5. U.S. genome editing market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.2.4. Canada
9.2.4.1. Key Country Dynamics
9.2.4.2. Competitive Scenario
9.2.4.3. Regulatory Framework
9.2.4.4. Target Disease Prevalence
9.2.4.5. Canada genome editing market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.3. Europe
9.3.1. SWOT Analysis
9.3.2. Europe genome editing market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.3.3. Germany
9.3.3.1. Key Country Dynamics
9.3.3.2. Competitive Scenario
9.3.3.3. Regulatory Framework
9.3.3.4. Target Disease Prevalence
9.3.3.5. Germany genome editing market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.3.4. UK
9.3.4.1. Key Country Dynamics
9.3.4.2. Competitive Scenario
9.3.4.3. Regulatory Framework
9.3.4.4. Target Disease Prevalence
9.3.4.5. UK genome editing market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.3.5. France
9.3.5.1. Key Country Dynamics
9.3.5.2. Competitive Scenario
9.3.5.3. Regulatory Framework
9.3.5.4. Target Disease Prevalence
9.3.5.5. France genome editing market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.3.6. Italy
9.3.6.1. Key Country Dynamics
9.3.6.2. Competitive Scenario
9.3.6.3. Regulatory Framework
9.3.6.4. Target Disease Prevalence
9.3.6.5. Italy genome editing market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.3.7. Spain
9.3.7.1. Key Country Dynamics
9.3.7.2. Competitive Scenario
9.3.7.3. Regulatory Framework
9.3.7.4. Target Disease Prevalence
9.3.7.5. Spain genome editing market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.3.8. Denmark
9.3.8.1. Key Country Dynamics
9.3.8.2. Competitive Scenario
9.3.8.3. Regulatory Framework
9.3.8.4. Target Disease Prevalence
9.3.8.5. Denmark genome editing market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.3.9. Sweden
9.3.9.1. Key Country Dynamics
9.3.9.2. Competitive Scenario
9.3.9.3. Regulatory Framework
9.3.9.4. Target Disease Prevalence
9.3.9.5. Sweden genome editing market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.3.10. Norway
9.3.10.1. Key Country Dynamics
9.3.10.2. Competitive Scenario
9.3.10.3. Regulatory Framework
9.3.10.4. Target Disease Prevalence
9.3.10.5. Norway genome editing market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.4. Asia Pacific
9.4.1. SWOT Analysis
9.4.2. Asia Pacific genome editing market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.4.3. Japan
9.4.3.1. Key Country Dynamics
9.4.3.2. Competitive Scenario
9.4.3.3. Regulatory Framework
9.4.3.4. Target Disease Prevalence
9.4.3.5. Japan genome editing market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.4.4. China
9.4.4.1. Key Country Dynamics
9.4.4.2. Competitive Scenario
9.4.4.3. Regulatory Framework
9.4.4.4. Target Disease Prevalence
9.4.4.5. China genome editing market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.4.5. India
9.4.5.1. Key Country Dynamics
9.4.5.2. Competitive Scenario
9.4.5.3. Regulatory Framework
9.4.5.4. Target Disease Prevalence
9.4.5.5. India genome editing market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.4.6. South Korea
9.4.6.1. Key Country Dynamics
9.4.6.2. Competitive Scenario
9.4.6.3. Regulatory Framework
9.4.6.4. Target Disease Prevalence
9.4.6.5. South Korea genome editing market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.4.7. Australia
9.4.7.1. Key Country Dynamics
9.4.7.2. Competitive Scenario
9.4.7.3. Regulatory Framework
9.4.7.4. Target Disease Prevalence
9.4.7.5. Australia genome editing market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.4.8. Thailand
9.4.8.1. Key Country Dynamics
9.4.8.2. Competitive Scenario
9.4.8.3. Regulatory Framework
9.4.8.4. Target Disease Prevalence
9.4.8.5. Thailand genome editing market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.5. Latin America
9.5.1. SWOT Analysis
9.5.2. Latin America genome editing market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.5.3. Brazil
9.5.3.1. Key Country Dynamics
9.5.3.2. Competitive Scenario
9.5.3.3. Regulatory Framework
9.5.3.4. Target Disease Prevalence
9.5.3.5. Brazil genome editing market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.5.4. Mexico
9.5.4.1. Key Country Dynamics
9.5.4.2. Competitive Scenario
9.5.4.3. Regulatory Framework
9.5.4.4. Target Disease Prevalence
9.5.4.5. Mexico genome editing market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.5.5. Argentina
9.5.5.1. Key Country Dynamics
9.5.5.2. Competitive Scenario
9.5.5.3. Regulatory Framework
9.5.5.4. Target Disease Prevalence
9.5.5.5. Argentina genome editing market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.6. MEA
9.6.1. SWOT Analysis
9.6.2. MEA genome editing market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.6.3. South Africa
9.6.3.1. Key Country Dynamics
9.6.3.2. Competitive Scenario
9.6.3.3. Regulatory Framework
9.6.3.4. Target Disease Prevalence
9.6.3.5. South Africa genome editing market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.6.4. Saudi Arabia
9.6.4.1. Key Country Dynamics
9.6.4.2. Competitive Scenario
9.6.4.3. Regulatory Framework
9.6.4.4. Target Disease Prevalence
9.6.4.5. Saudi Arabia genome editing market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.6.5. UAE
9.6.5.1. Key Country Dynamics
9.6.5.2. Competitive Scenario
9.6.5.3. Regulatory Framework
9.6.5.4. Target Disease Prevalence
9.6.5.5. UAE genome editing market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.6.6. Kuwait
9.6.6.1. Key Country Dynamics
9.6.6.2. Competitive Scenario
9.6.6.3. Regulatory Framework
9.6.6.4. Target Disease Prevalence
9.6.6.5. Kuwait genome editing market, 2018 - 2030 (USD Million)
Chapter 10. Competitive Landscape
10.1. Company Categorization
10.2. Strategy Mapping
10.3. Company Profiles/Listing
10.3.1. Merck KGaA
10.3.1.1. Overview
10.3.1.1.1. Sigma-Aldrich Co. LLC
10.3.1.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
10.3.1.3. Product Benchmarking
10.3.1.4. Strategic Initiatives
10.3.2. Cibus
10.3.2.1. Overview
10.3.2.1.1. Nucelis
10.3.2.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
10.3.2.3. Product Benchmarking
10.3.2.4. Strategic Initiatives
10.3.3. Recombinetics, Inc
10.3.3.1. Overview
10.3.3.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
10.3.3.3. Product Benchmarking
10.3.3.4. Strategic Initiatives
10.3.4. Sangamo
10.3.4.1. Overview
10.3.4.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
10.3.4.3. Product Benchmarking
10.3.4.4. Strategic Initiatives
10.3.5. Editas Medicine
10.3.5.1. Overview
10.3.5.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
10.3.5.3. Product Benchmarking
10.3.5.4. Strategic Initiatives
10.3.6. Precision Biosciences
10.3.6.1. Overview
10.3.6.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
10.3.6.3. Product Benchmarking
10.3.6.4. Strategic Initiatives
10.3.7. CRISPR THERAPEUTICS
10.3.7.1. Overview
10.3.7.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
10.3.7.3. Product Benchmarking
10.3.7.4. Strategic Initiatives
10.3.8. Intellia Therapeutics, Inc.
10.3.8.1. Overview
10.3.8.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
10.3.8.3. Product Benchmarking
10.3.8.4. Strategic Initiatives
10.3.9. Caribou Biosciences, Inc
10.3.9.1. Overview
10.3.9.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
10.3.9.3. Product Benchmarking
10.3.9.4. Strategic Initiatives
10.3.10. Cellectis
10.3.10.1. Overview
10.3.10.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
10.3.10.3. Product Benchmarking
10.3.10.4. Strategic Initiatives
10.3.11. AstraZeneca
10.3.11.1. Overview
10.3.11.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
10.3.11.3. Product Benchmarking
10.3.11.4. Strategic Initiatives
10.3.12. Takara Bio Inc.
10.3.12.1. Overview
10.3.12.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
10.3.12.3. Product Benchmarking
10.3.12.4. Strategic Initiatives
10.3.13. Horizon Discovery Group plc
10.3.13.1. Overview
10.3.13.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
10.3.13.3. Product Benchmarking
10.3.13.4. Strategic Initiatives
10.3.14. Integrated DNA Technologies, Inc.
10.3.14.1. Overview
10.3.14.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
10.3.14.3. Product Benchmarking
10.3.14.4. Strategic Initiatives
10.3.15. Transposagen Biopharmaceuticals, Inc.
10.3.15.1. Overview
10.3.15.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
10.3.15.3. Product Benchmarking
10.3.15.4. Strategic Initiatives
10.3.16. GenScript
10.3.16.1. Overview
10.3.16.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
10.3.16.3. Product Benchmarking
10.3.16.4. Strategic Initiatives
10.3.17. New England Biolabs
10.3.17.1. Overview
10.3.17.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
10.3.17.3. Product Benchmarking
10.3.17.4. Strategic Initiatives
10.3.18. OriGene Technologies, Inc.
10.3.18.1. Overview
10.3.18.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
10.3.18.3. Product Benchmarking
10.3.18.4. Strategic Initiatives
10.3.19. bluebird bio, Inc.
10.3.19.1. Overview
10.3.19.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
10.3.19.3. Product Benchmarking
10.3.19.4. Strategic Initiatives
10.3.20. Lonza
10.3.20.1. Overview
10.3.20.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
10.3.20.3. Product Benchmarking
10.3.20.4. Strategic Initiatives
10.3.21. Thermo Fisher Scientific, Inc.
10.3.21.1. Overview
10.3.21.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
10.3.21.3. Product Benchmarking
10.3.21.4. Strategic Initiatives

※参考情報 ゲノム編集とは、生物の遺伝子情報を精密に改変する技術のことを指します。この技術は、特定の遺伝子を切断し、その後に新しい遺伝子を挿入したり、既存の遺伝子を修正することで、生物の性質や機能を変えることができます。ゲノム編集の中心的な概念は、特定のDNA配列を直接操作できる点にあります。 ゲノム編集にはいくつかの主要な技術があります。最も広く知られているのはCRISPR-Cas9システムです。この技術は、細菌が持つ免疫システムに基づいており、特定のDNA配列を選択的に切断する能力を持つ酵素（Cas9）と、ターゲットとなるDNA配列を認識するガイドRNAを組み合わせています。この技術は、他の編集手法と比べて簡便で効率的であるため、研究や応用が急速に進んでいます。その他の技術としては、TALEN（Transcription Activator-Like Effector Nucleases）やZFN（Zinc Finger Nucleases）がありますが、これらはCRISPRに比べて複雑で、使用する際のコストや時間がかかることがあります。 ゲノム編集の用途は多岐にわたります。農業分野では、病害虫に対する耐性を持つ作物の開発や、栄養価を向上させるための遺伝子改変が行われています。例えば、トマトや米の品種改良に利用され、より収穫量を増やしたり、環境適応性を高めることができます。また、医学の分野でも、遺伝病の治療や新しい治療法の開発において重要な役割を果たしています。特に、遺伝子治療の研究においては、特定の遺伝的要因に基づく病気を治療するための手法として注目されています。 さらに、ゲノム編集はバイオテクノロジーや製薬業界においても応用されています。新薬の開発においては、疾患モデルの作成や薬の作用メカニズムの解析が進められており、より効率的な薬剤の開発が進行しています。また、微生物や動植物の機能を改変し、新たな生物を創出することで、環境負荷を低減する農業や生産技術の進展が期待されています。 関連技術としては、合成生物学が挙げられます。合成生物学は、生物システムを工学的手法で設計・構築する分野で、ゲノム編集と組み合わせることで、より複雑な生物の機能を果たす新しい生物材料の創出が可能になります。また、次世代シーケンシング技術も、ゲノム編集の研究を支える重要な技術として位置づけられています。これにより、遺伝子の配列を迅速かつ高精度に解析することができ、編集対象の特定や効果の確認が容易になります。 一方で、ゲノム編集には倫理的な課題やリスクも存在します。特に、人間の胚などを対象にした編集は、倫理的な議論を呼び起こしています。遺伝子改変による「デザイナーベビー」の懸念や、遺伝子が意図せぬ形で他の遺伝子に影響を与える可能性が指摘されています。これらのリスクに対処するためには、科学者だけでなく、社会全体での議論や規制が必要です。 以上のように、ゲノム編集は生物の遺伝子を精密に改変する技術であり、その応用は農業、医学、製薬など多岐にわたります。関連技術との連携により、さらなる進展が期待されますが、倫理やリスクについての慎重な議論も不可欠です。この分野は今後も発展し続けると考えられます。

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