薬剤発見産業レポート目次
1. はじめに
1.1 研究の仮定と市場の定義
1.2 研究の範囲
2. 研究方法論
3. エグゼクティブサマリー
4. 市場の状況
4.1 市場の概要
4.2 市場の推進要因
4.2.1 AI駆動のターゲット同定が主流に採用される
4.2.2 生物製剤パイプラインの複雑化がアウトソーシング発見を促進
4.2.3 プラットフォームバイオテクノロジーへのベンチャーキャピタル資金の急増(2025年以降)
4.2.4 希少疾患資産に対するFDAの迅速承認の加速
4.2.5 DNAエンコードライブラリが初期段階のサイクルタイムを短縮
4.2.6 オープンサイエンスコンソーシアムが競争前の空間における知的財産の障壁を低下
4.3 市場の制約
4.3.1 マクロインフレ圧力の中での発見コストの増加
4.3.2 新しいモダリティにおける臨床翻訳の失敗
4.3.3 AIトレーニングセットにおけるデータ整合性のギャップ
4.3.4 専有パイプラインに対するサイバー生物セキュリティの脅威の増加
4.4 規制の状況
4.5 技術的展望
4.6 ポーターのファイブフォース分析
4.6.1 新規参入者の脅威
4.6.2 バイヤーの交渉力
4.6.3 サプライヤーの交渉力
4.6.4 代替製品の脅威
4.6.5 競争の激しさ
5. 市場規模と成長予測
5.1 プロセス段階別
5.1.1 ターゲット同定と検証
5.1.2 ヒット生成 / 高スループットスクリーニング
5.1.3 リード最適化
5.1.4 前臨床候補選定
5.2 技術別
5.2.1 高スループットスクリーニング(HTS)
5.2.2 バイオインフォマティクスとインシリコモデリング
5.2.3 人工知能と機械学習
5.2.4 組合せ化学
5.2.5 DNAエンコードライブラリとその他の新興技術
5.3 薬剤タイプ別
5.3.1 小分子
5.3.2 生物製剤と大分子
5.4 治療領域別
5.4.1 腫瘍学
5.4.2 中枢神経系障害
5.4.3 心血管疾患
5.4.4 感染症
5.4.5 代謝障害
5.4.6 その他の治療領域
5.5 エンドユーザー別
5.5.1 製薬およびバイオテクノロジー企業
5.5.2 受託研究機関(CRO)
5.5.3 学術および研究機関
5.6 地理別
5.6.1 北米
5.6.1.1 アメリカ合衆国
5.6.1.2 カナダ
5.6.1.3 メキシコ
5.6.2 ヨーロッパ
5.6.2.1 ドイツ
5.6.2.2 イギリス
5.6.2.3 フランス
5.6.2.4 イタリア
5.6.2.5 スペイン
5.6.2.6 その他のヨーロッパ
5.6.3 アジア太平洋
5.6.3.1 中国
5.6.3.2 日本
5.6.3.3 インド
5.6.3.4 オーストラリア
5.6.3.5 韓国
5.6.3.6 その他のアジア太平洋
5.6.4 中東およびアフリカ
5.6.4.1 GCC
5.6.4.2 南アフリカ
5.6.4.3 その他の中東およびアフリカ
5.6.5 南アメリカ
5.6.5.1 ブラジル
5.6.5.2 アルゼンチン
5.6.5.3 その他の南アメリカ
6. 競争状況
6.1 市場集中度
6.2 市場シェア分析
6.3 企業プロフィール(グローバルレベルの概要、市場レベルの概要、コアセグメント、利用可能な財務情報、戦略情報、主要企業の市場ランク/シェア、製品およびサービス、最近の開発を含む)
6.3.1 アッヴィ株式会社
6.3.2 アムジェン株式会社
6.3.3 アストラゼネカPLC
6.3.4 バイエルAG
6.3.5 ベイジーン株式会社
6.3.6 ベクトン・ディッキンソン社
6.3.7 ボーリンガーインゲルハイム社
6.3.8 ブリストル・マイヤーズ スクイブ社
6.3.9 チャールズリバーラボラトリーズインターナショナル株式会社
6.3.10 第一三共株式会社
6.3.11 イーライリリー社
6.3.12 エクスサイエンティアPLC
6.3.13 ギリアドサイエンシズ社
6.3.14 グラクソ・スミスクラインPLC
6.3.15 ジョンソン・エンド・ジョンソン
6.3.16 メルク社
6.3.17 ノバルティスAG
6.3.18 ファイザー株式会社
6.3.19 リジェネロンファーマシューティカルズ社
6.3.20 ロシュホールディングAG
6.3.21 サノフィSA
6.3.22 シュレディンガー社
6.3.23 武田薬品工業株式会社
6.3.24 サーモフィッシャーサイエンティフィック社
6.3.25 バーテックスファーマシューティカルズ社
6.3.26 ウーシーアプテック
7. 市場機会
1. Introduction
1.1 Study Assumptions & Market Definition
1.2 Scope of the Study
2. Research Methodology
3. Executive Summary
4. Market Landscape
4.1 Market Overview
4.2 Market Drivers
4.2.1 AI-Driven Target Identification Gains Mainstream Adoption
4.2.2 Rising Biologics Pipeline Complexity Boosts Outsourced Discovery
4.2.3 Venture-Capital Funding Surge for Platform Biotech (Post-2025)
4.2.4 Accelerated FDA Fast-Track Designations for Rare-Disease Assets
4.2.5 DNA-Encoded Libraries Slash Early-Stage Cycle-Times
4.2.6 Open-Science Consortia Lowering IP Barriers In Pre-Competitive Space
4.3 Market Restraints
4.3.1 Escalating Discovery Costs Amid Macro-Inflationary Pressure
4.3.2 Clinical Translation Failures in Novel Modalities
4.3.3 Data-Integrity Gaps in AI Training Sets
4.3.4 Growing Cyber-Biosecurity Threats to Proprietary Pipelines
4.4 Regulatory Landscape
4.5 Technological Outlook
4.6 Porter’s Five Forces Analysis
4.6.1 Threat of New Entrants
4.6.2 Bargaining Power of Buyers
4.6.3 Bargaining Power of Suppliers
4.6.4 Threat of Substitute Products
4.6.5 Intensity of Competitive Rivalry
5. Market Size & Growth Forecasts
5.1 By Process Phase
5.1.1 Target Identification & Validation
5.1.2 Hit Generation / High-throughput Screening
5.1.3 Lead Optimization
5.1.4 Pre-clinical Candidate Selection
5.2 By Technology
5.2.1 High-throughput Screening (HTS)
5.2.2 Bioinformatics & In-silico Modelling
5.2.3 Artificial Intelligence & Machine Learning
5.2.4 Combinatorial Chemistry
5.2.5 DNA-Encoded Libraries & Other Emerging Tech
5.3 By Drug Type
5.3.1 Small-Molecule
5.3.2 Biologics & Large-Molecule
5.4 By Therapeutic Area
5.4.1 Oncology
5.4.2 Central Nervous System Disorders
5.4.3 Cardiovascular Diseases
5.4.4 Infectious Diseases
5.4.5 Metabolic Disorders
5.4.6 Other Therapeutic Areas
5.5 By End User
5.5.1 Pharmaceutical & Biotechnology Companies
5.5.2 Contract Research Organizations (CROs)
5.5.3 Academic & Research Institutes
5.6 By Geography
5.6.1 North America
5.6.1.1 United States
5.6.1.2 Canada
5.6.1.3 Mexico
5.6.2 Europe
5.6.2.1 Germany
5.6.2.2 United Kingdom
5.6.2.3 France
5.6.2.4 Italy
5.6.2.5 Spain
5.6.2.6 Rest of Europe
5.6.3 Asia-Pacific
5.6.3.1 China
5.6.3.2 Japan
5.6.3.3 India
5.6.3.4 Australia
5.6.3.5 South Korea
5.6.3.6 Rest of Asia-Pacific
5.6.4 Middle East & Africa
5.6.4.1 GCC
5.6.4.2 South Africa
5.6.4.3 Rest of Middle East & Africa
5.6.5 South America
5.6.5.1 Brazil
5.6.5.2 Argentina
5.6.5.3 Rest of South America
6. Competitive Landscape
6.1 Market Concentration
6.2 Market Share Analysis
6.3 Company Profiles (includes Global Level Overview, Market Level Overview, Core Segments, Financials as Available, Strategic Information, Market Rank/Share for Key Companies, Products & Services, and Recent Developments)
6.3.1 AbbVie Inc.
6.3.2 Amgen Inc.
6.3.3 AstraZeneca PLC
6.3.4 Bayer AG
6.3.5 BeiGene Ltd.
6.3.6 Becton, Dickinson and Company
6.3.7 Boehringer Ingelheim GmbH
6.3.8 Bristol-Myers Squibb Company
6.3.9 Charles River Laboratories International Inc.
6.3.10 Daiichi Sankyo Company, Limited
6.3.11 Eli Lilly and Company
6.3.12 Exscientia plc
6.3.13 Gilead Sciences, Inc.
6.3.14 GlaxoSmithKline plc
6.3.15 Johnson & Johnson
6.3.16 Merck & Co., Inc.
6.3.17 Novartis AG
6.3.18 Pfizer Inc.
6.3.19 Regeneron Pharmaceuticals Inc.
6.3.20 Roche Holding AG
6.3.21 Sanofi S.A.
6.3.22 Schrödinger Inc.
6.3.23 Takeda Pharmaceutical Company Limited
6.3.24 Thermo Fisher Scientific Inc.
6.3.25 Vertex Pharmaceuticals Incorporated
6.3.26 WuXi AppTec
7. Market Opportunities
| ※参考情報 医薬品開発、特にドラッグディスカバリーは、病気の治療や予防に役立つ新しい医薬品を発見し、開発する過程を指します。このプロセスは非常に複雑で、多岐にわたるステップが含まれています。 まず、ドラッグディスカバリーの定義ですが、これは新しい医薬品候補を探し出し、その効果や安全性を確認するための科学的活動の集合体です。一般的には、基本的な研究から始まり、候補物質の化学的特性、薬理学的特性、毒性などの評価を経て、臨床試験に進むことになります。 ドラッグディスカバリーには主にいくつかの種類があります。最初のステップとして、ターゲットの同定があります。これは、病気のメカニズムに関連する分子や細胞を特定する作業です。次に、スクリーニングと呼ばれるプロセスがあります。ここで、数千以上の化合物がそのターゲットに対する活性を持つかどうかが評価されます。この段階で見つかった有望な化合物は、リード化合物と呼ばれ、さらなる開発に進められます。 さらに、リード化合物からの最適化も重要なプロセスです。これは、活性を保持しながら、毒性や副作用を減少させるように化合物の構造を調整する作業です。最適化が進むと、候補薬が次第に明確になり、前臨床試験に進むことになります。 前臨床試験では、動物モデルを用いて薬の効果、安全性、薬物動態などを評価します。この段階が成功すると、臨床試験が行われます。臨床試験は通常、フェーズⅠ、Ⅱ、Ⅲと段階的に実施され、患者への実際の投与によってその有効性と安全性が評価されます。フェーズⅠでは主に安全性がテストされ、フェーズⅡでは適切な用量が決定され、フェーズⅢでは大規模な患者群での効果を評価します。 ドラッグディスカバリーは、多くの関連技術を駆使しています。例えば、バイオインフォマティクスは、膨大な生物学的データを解析するために利用され、新しい薬のターゲットを同定する助けとなります。また、コンピュータ支援薬剤設計(CADD)は、分子モデルを使用して、化合物の特性を予測し、効率的な化合物の探索をサポートします。 さらに、高度な実験技術も必要です。例えば、HTS(ハイスループットスクリーニング)は、非常に多くの化合物を短期間で評価する技術であり、候補薬の早期発見に貢献します。加えて、ゲノム編集技術、特にCRISPR-Cas9により、特定の遺伝子の解析や改変が可能となり、病気のメカニズムを理解する手助けになっています。 近年では、マルチオミクス解析が注目を集めています。プロテオミクスやメタボロミクスなど、複数のオミクスデータを統合して解析することで、より包括的な理解が得られ、個別化医療の実現にも寄与しています。 ドラッグディスカバリーの用途は多岐にわたります。新しい薬剤の発見だけでなく、既存の薬剤の新たな適応症の発見や、副作用を軽減する方法の開発なども含まれます。特にがん、感染症、自己免疫疾患、神経変性疾患など、さまざまな疾患に対する新たな治療法の開発が求められています。 医薬品開発の成功は、患者の生活の質を向上させ、疾患による社会的負担を軽減する重要な要素です。しかし、開発には多くの時間とリソースが必要であり、失敗率も高いのが現実です。したがって、効率的かつ効果的なドラッグディスカバリーを実現するためには、科学者、医療関係者、製薬企業が連携して取り組む必要があります。将来的には、新しい技術の進展によって、より迅速で効率的な医薬品開発が期待されるでしょう。 |
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