目次
第1章. 方法論と範囲
1.1. 市場セグメンテーションとスコープ
1.2. セグメントの定義
1.2.1. 表示
1.2.2. 用途
1.2.3. 地域範囲
1.2.4. 推定と予測のタイムライン
1.3. 調査方法
1.4. 情報調達
1.4.1. 購入データベース
1.4.2. GVRの内部データベース
1.4.3. 二次情報源
1.4.4. 一次調査
1.4.5. 一次調査の詳細
1.5. 情報またはデータ分析
1.5.1. データ分析モデル
1.6. 市場形成と検証
1.7. モデルの詳細
1.7.1. 商品フロー分析（モデル1）
1.7.2. アプローチ1：商品フローアプローチ
1.7.3. 出来高価格分析（モデル2）
1.7.4. アプローチ2：出来高価格分析
1.8. 二次資料リスト
1.9. 一次資料リスト
1.10. 目的
第2章. 要旨
2.1. 市場の展望
2.2. セグメントの展望
2.2.1. アプリケーション展望
2.2.2. 適応症の展望
2.3. 地域展望
2.4. 競合他社の洞察
第3章. 個別化医療バイオマーカー市場の変数、動向、スコープ
3.1. 市場系統の展望
3.1.1. 親市場の展望
3.1.2. 関連・付随市場の展望
3.2. 市場ダイナミクス
3.2.1. 市場促進要因分析
3.2.1.1. 慢性疾患の増加
3.2.1.2. 予後予測および投与量選択に対する意識の高まりと重要性
3.2.1.3. 早期診断・早期治療の必要性
3.2.2. 市場阻害要因分析
3.2.2.1. 規制と償還のハードル
3.3. 個別化医療バイオマーカー市場の分析ツール
3.3.1. 産業分析 – ポーターの分析
3.3.1.1. サプライヤーの交渉力
3.3.1.2. バイヤーの交渉力
3.3.1.3. 代替品の脅威
3.3.1.4. 新規参入の脅威
3.3.1.5. 競争上のライバル
3.3.2. PESTEL分析
3.3.2.1. 政治情勢
3.3.2.2. 経済情勢
3.3.2.3. 社会情勢
3.3.2.4. 技術的ランドスケープ
3.3.2.5. 環境的ランドスケープ
3.3.2.6. 法的景観
第4章. 個別化医療バイオマーカー市場 アプリケーションの推定と動向分析
4.1. セグメントダッシュボード
4.2. 個別化医療バイオマーカー市場 適応症の動向分析
4.3. 個別化医療バイオマーカー市場：適応症別展望（USD Million）
4.4. 以下の市場規模・予測および動向分析、2018年～2030年
4.5. 早期発見／スクリーニング
4.5.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
4.6. 診断
4.6.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（USD Million）
4.7. 治療法の選択
4.7.1. 市場の推定と予測、2018年～2030年（USD Million）
4.8. モニタリング
4.8.1. 市場の推定と予測、2018～2030年（百万米ドル）
第5章. 個別化医療バイオマーカー市場 適応症の推定と動向分析
5.1. セグメントダッシュボード
5.2. 個別化医療バイオマーカー市場 バイオマーカーの動向分析
5.3. 個別化医療バイオマーカー市場：バイオマーカーの展望（百万米ドル）
5.4. 以下の市場規模・予測および動向分析、2018年～2030年
5.5. がん領域
5.5.1. タイプ別市場推定・予測、2018年〜2030年（百万米ドル）
5.5.1.1. 乳がん
5.5.1.1.1. 市場推定および予測、2018年〜2030年（USD Million）
5.5.1.2. 肺がん
5.5.1.2.1. 市場推定および予測、2018年～2030年（百万米ドル）
5.5.1.3. 大腸がん
5.5.1.3.1. 市場推定および予測、2018年～2030年（百万米ドル）
5.5.1.4. その他
5.5.1.4.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
5.5.2. 循環バイオマーカー別市場推定および予測、2018年～2030年（USD Million）
5.5.2.1. 循環腫瘍細胞
5.5.2.1.1. 市場の推定と予測、2018年〜2030年（USD Million）
5.5.2.2. 循環無細胞DNA
5.5.2.2.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（USD Million）
5.5.2.3. 細胞外小胞
5.5.2.3.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（USD Million）
5.5.2.4. その他の循環バイオマーカー
5.5.2.4.1. 市場の推定と予測、2018年～2030年（USD Million）
5.6. 神経学
5.6.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（USD Million）
5.7. 糖尿病
5.7.1. 市場の推定と予測、2018〜2030年（USD Million）
5.8. 自己免疫疾患
5.8.1. 市場の推定と予測、2018年～2030年（USD Million）
5.9. 循環器
5.9.1. 市場の推定と予測、2018年～2030年（USD Million）
5.10. その他
5.10.1. 市場の推定と予測、2018年～2030年（USD Million）
第6章. 個別化医療バイオマーカー市場 地域別推定と動向分析
6.1. 地域ダッシュボード
6.2. 市場規模、および予測動向分析、2018年～2030年
6.3. 北米
6.3.1. 米国
6.3.1.1. 主なカントリーダイナミクス
6.3.1.2. 規制の枠組み／償還構造
6.3.1.3. 競争シナリオ
6.3.1.4. 米国市場の2018～2030年予測（百万米ドル）
6.3.2. カナダ
6.3.2.1. 主要国のダイナミクス
6.3.2.2. 規制の枠組み／償還構造
6.3.2.3. 競争シナリオ
6.3.2.4. カナダ市場の2018～2030年予測（百万米ドル）
6.3.3. メキシコ
6.3.3.1. 主要国のダイナミクス
6.3.3.2. 規制の枠組み／償還構造
6.3.3.3. 競争シナリオ
6.3.3.4. メキシコ市場の2018～2030年予測 （百万米ドル）
6.4. 欧州
6.4.1. 英国
6.4.1.1. 主なカントリーダイナミクス
6.4.1.2. 規制の枠組み／償還構造
6.4.1.3. 競争シナリオ
6.4.1.4. 英国市場の2018年～2030年の推定と予測（百万米ドル）
6.4.2. ドイツ
6.4.2.1. 主要国のダイナミクス
6.4.2.2. 規制の枠組み／償還構造
6.4.2.3. 競争シナリオ
6.4.2.4. ドイツ市場の2018～2030年の推定と予測（百万米ドル）
6.4.3. フランス
6.4.3.1. 主要国のダイナミクス
6.4.3.2. 規制の枠組み／償還構造
6.4.3.3. 競争シナリオ
6.4.3.4. フランス市場の予測および2018年～2030年予測 (百万米ドル)
6.4.4. イタリア
6.4.4.1. 主要国の市場動向
6.4.4.2. 規制の枠組み／償還構造
6.4.4.3. 競争シナリオ
6.4.4.4. イタリア市場の2018～2030年予測 （百万米ドル）
6.4.5. スペイン
6.4.5.1. 主要国のダイナミクス
6.4.5.2. 規制の枠組み／償還構造
6.4.5.3. 競争シナリオ
6.4.5.4. スペイン市場の2018～2030年予測 （百万米ドル）
6.4.6. ノルウェー
6.4.6.1. 主要国の市場動向
6.4.6.2. 規制の枠組み／償還構造
6.4.6.3. 競合シナリオ
6.4.6.4. ノルウェー市場の推定と予測 2018～2030 (百万米ドル)
6.4.7. スウェーデン
6.4.7.1. 主要国の動向
6.4.7.2. 規制の枠組み／償還構造
6.4.7.3. 競合シナリオ
6.4.7.4. スウェーデン市場の推定と予測 2018～2030 (百万米ドル)
6.4.8. デンマーク
6.4.8.1. 主要国の市場動向
6.4.8.2. 規制の枠組み／償還構造
6.4.8.3. 競争シナリオ
6.4.8.4. デンマーク市場の推定と予測 2018～2030 (百万米ドル)
6.5. アジア太平洋地域
6.5.1. 日本
6.5.1.1. 主なカントリーダイナミクス
6.5.1.2. 規制の枠組み／償還構造
6.5.1.3. 競争シナリオ
6.5.1.4. 2018年から2030年までの日本市場の推定と予測（USD Million）
6.5.2. 中国
6.5.2.1. 主要国のダイナミクス
6.5.2.2. 規制の枠組み／償還構造
6.5.2.3. 競争シナリオ
6.5.2.4. 中国市場の2018～2030年の推定と予測（百万米ドル）
6.5.3. インド
6.5.3.1. 主要国のダイナミクス
6.5.3.2. 規制の枠組み／償還構造
6.5.3.3. 競争シナリオ
6.5.3.4. インド市場の2018年～2030年の推定と予測（百万米ドル）
6.5.4. オーストラリア
6.5.4.1. 主要国のダイナミクス
6.5.4.2. 規制の枠組み／償還構造
6.5.4.3. 競合シナリオ
6.5.4.4. オーストラリア市場の2018〜2030年予測（百万米ドル）
6.5.5. 韓国
6.5.5.1. 主要国のダイナミクス
6.5.5.2. 規制の枠組み／償還構造
6.5.5.3. 競争シナリオ
6.5.5.4. 韓国市場の2018～2030年予測 （百万米ドル）
6.5.6. タイ
6.5.6.1. 主要国の市場動向
6.5.6.2. 規制の枠組み／償還構造
6.5.6.3. 競合シナリオ
6.5.6.4. タイ市場の2018～2030年予測 （百万米ドル）
6.6. ラテンアメリカ
6.6.1. ブラジル
6.6.1.1. 主なカントリーダイナミクス
6.6.1.2. 規制の枠組み／償還構造
6.6.1.3. 競争シナリオ
6.6.1.4. ブラジル市場の2018～2030年予測 （百万米ドル）
6.6.2. アルゼンチン
6.6.2.1. 主要国の市場動向
6.6.2.2. 規制の枠組み／償還構造
6.6.2.3. 競争シナリオ
6.6.2.4. アルゼンチン市場の推定と予測 2018～2030 (百万米ドル)
6.7. 中東・アフリカ
6.7.1. 南アフリカ
6.7.1.1. 主なカントリーダイナミクス
6.7.1.2. 規制の枠組み／償還構造
6.7.1.3. 競争シナリオ
6.7.1.4. 南アフリカ市場の2018年～2030年の推定と予測（百万米ドル）
6.7.2. サウジアラビア
6.7.2.1. 主要国の市場動向
6.7.2.2. 規制の枠組み／償還構造
6.7.2.3. 競争シナリオ
6.7.2.4. サウジアラビアの市場予測2018～2030年 (百万米ドル)
6.7.3. アラブ首長国連邦
6.7.3.1. 主要国の市場動向
6.7.3.2. 規制の枠組み／償還構造
6.7.3.3. 競争シナリオ
6.7.3.4. UAE市場の予測および2018年～2030年予測 (百万米ドル)
6.7.4. クウェート
6.7.4.1. 主要国の市場動向
6.7.4.2. 規制の枠組み／償還構造
6.7.4.3. 競争シナリオ
6.7.4.4. クウェート市場の推定と予測 2018～2030 (百万米ドル)
第7章. 競合情勢
7.1. 企業の分類
7.2. 主要市場参入企業の最新動向と影響分析
7.3. 企業市場シェア分析、2024年
7.4. 企業概要
Laboratory Corporation of America Holding
Quest Diagnostics Incorporated
Agilent Technologies, Inc.
Genome Medical, Inc.
Coriell Life Sciences.
Thermo Fisher Scientific Inc.
NeoGenomics Laboratories
FOUNDATION MEDICINE, INC.
Illumina, Inc.
Guardant Health
| ※参考情報 個別化医療バイオマーカーとは、患者個々の特性に基づいて診断や治療の最適化を図るために用いられる生物学的な指標のことです。このバイオマーカーは、血液や組織のサンプルから得られる遺伝的、蛋白質的、あるいは代謝的な特徴を示しており、患者に特有の病態や治療反応を理解するのに役立ちます。個別化医療は、従来の一律的な治療方法に代わって、患者ひとりひとりに最適な治療法を提供することを目的としています。 個別化医療バイオマーカーは大きく分けて、診断マーカー、予後マーカー、治療反応マーカーの三つのカテゴリーに分類されます。 診断マーカーは、特定の疾患を早期に発見するために用いられます。例えば、がんの診断においては、特定の遺伝子変異や腫瘍マーカーが利用され、患者がどの種類のがんであるかを明確にする手助けをします。 予後マーカーは、疾患の進行具合や治療結果を予測するための指標です。これにより、医師は患者に対して適切な治療法を選択する際の助けになります。特にがん治療においては、予後マーカーによって患者の生存率や再発率を評価し、治療方針を決定する重要な情報となります。 治療反応マーカーは、特定の治療法に対する患者の反応を予測するために使用されます。たとえば、あるがん治療薬が特定の遺伝子変異を持つ患者に有効であることが示されています。このようなバイオマーカーを使うことで、無駄な治療を避け、より効果的な治療を選択することが可能になります。 個別化医療バイオマーカーの用途は多岐にわたりますが、特にがん治療においてその重要性が高まっています。がんは個々の患者によって異なる遺伝的背景を持つため、バイオマーカーを用いた治療法の選択は、治療成績を大きく向上させる可能性があります。また、心血管疾患や自己免疫疾患、神経疾患など、他の病気でも個別化医療の導入が進んでいます。 関連技術としては、ゲノム解析、プロテオミクス、メタボロミクスが挙げられます。ゲノム解析は、患者の遺伝子情報を解析することで、病気のリスクや治療法の選択に役立ちます。次世代シーケンシング技術が普及することにより、より多くの遺伝子情報を迅速かつ安価に取得できるようになりました。 プロテオミクスは、タンパク質の表現型に焦点を当てる技術であり、疾患に関連する特定のタンパク質を特定するのに役立ちます。これにより、病気の診断や治療選択に必要な情報を提供します。メタボロミクスは、細胞内の代謝物を調べる手法であり、疾患のマーカーを見つけ出すことが可能です。これらの技術は、個別化医療の実施において欠かせない要素となっています。 さらに、臨床試験においてもバイオマーカーの重要性が増してきています。特定のバイオマーカーに基づいて患者を分類することで、治療の効果や副作用をより正確に評価できるようになります。また、これにより新薬の開発プロセスが加速し、より効果的な治療法が提供されることが期待されています。 このように、個別化医療バイオマーカーは、医療の質向上や患者の生活の質を高める上で重要な役割を果たしています。今後の研究や技術の進展によって、さらに多くの疾患に対して個別化医療が普及し、患者のニーズに応じた最適な治療法が提供されることが望まれています。個別化医療の進展は、未来の医療をより安全かつ効果的にするための鍵となるでしょう。 |
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