1 市場概要
1.1 計算毒性学ソリューションの定義
1.2 グローバル計算毒性学ソリューションの市場規模・予測
1.3 中国計算毒性学ソリューションの市場規模・予測
1.4 世界市場における中国計算毒性学ソリューションの市場シェア
1.5 計算毒性学ソリューション市場規模、中国VS世界、成長率（2019-2030）
1.6 計算毒性学ソリューション市場ダイナミックス
1.6.1 計算毒性学ソリューションの市場ドライバ
1.6.2 計算毒性学ソリューション市場の制約
1.6.3 計算毒性学ソリューション業界動向
1.6.4 計算毒性学ソリューション産業政策
2 世界主要会社市場シェアとランキング
2.1 会社別の世界計算毒性学ソリューション売上の市場シェア（2019～2024）
2.2 グローバル計算毒性学ソリューションのトップ会社、マーケットポジション（ティア1、ティア2、ティア3）
2.3 グローバル計算毒性学ソリューションの市場集中度
2.4 グローバル計算毒性学ソリューションの合併と買収、拡張計画
2.5 主要会社の計算毒性学ソリューション製品タイプ
2.6 主要会社の本社とサービスエリア
3 中国主要会社市場シェアとランキング
3.1 会社別の中国計算毒性学ソリューション売上の市場シェア（2019-2024年）
3.2 中国計算毒性学ソリューションのトップ会社、マーケットポジション（ティア1、ティア2、ティア3）
4 産業チェーン分析
4.1 計算毒性学ソリューション産業チェーン
4.2 上流産業分析
4.2.1 計算毒性学ソリューションの主な原材料
4.2.2 主な原材料の主要サプライヤー
4.3 中流産業分析
4.4 下流産業分析
4.5 生産モード
4.6 計算毒性学ソリューション調達モデル
4.7 計算毒性学ソリューション業界の販売モデルと販売チャネル
4.7.1 計算毒性学ソリューション販売モデル
4.7.2 計算毒性学ソリューション代表的なディストリビューター
5 製品別の計算毒性学ソリューション一覧
5.1 計算毒性学ソリューション分類
5.1.1 On-Premise
5.1.2 Cloud-Based
5.2 製品別のグローバル計算毒性学ソリューションの売上とCAGR、2019年 VS 2023年 VS 2030年
5.3 製品別のグローバル計算毒性学ソリューションの売上（2019～2030）
6 アプリケーション別の計算毒性学ソリューション一覧
6.1 計算毒性学ソリューションアプリケーション
6.1.1 Academia
6.1.2 Enterprise
6.2 アプリケーション別のグローバル計算毒性学ソリューションの売上とCAGR、2019 VS 2024 VS 2030
6.3 アプリケーション別のグローバル計算毒性学ソリューションの売上（2019～2030）
7 地域別の計算毒性学ソリューション市場規模一覧
7.1 地域別のグローバル計算毒性学ソリューションの売上、2019 VS 2023 VS 2030
7.2 地域別のグローバル計算毒性学ソリューションの売上（2019～2030）
7.3 北米
7.3.1 北米計算毒性学ソリューションの市場規模・予測（2019～2030）
7.3.2 国別の北米計算毒性学ソリューション市場規模シェア
7.4 ヨーロッパ
7.4.1 ヨーロッパ計算毒性学ソリューション市場規模・予測（2019～2030）
7.4.2 国別のヨーロッパ計算毒性学ソリューション市場規模シェア
7.5 アジア太平洋地域
7.5.1 アジア太平洋地域計算毒性学ソリューション市場規模・予測（2019～2030）
7.5.2 国・地域別のアジア太平洋地域計算毒性学ソリューション市場規模シェア
7.6 南米
7.6.1 南米計算毒性学ソリューションの市場規模・予測（2019～2030）
7.6.2 国別の南米計算毒性学ソリューション市場規模シェア
7.7 中東・アフリカ
8 国別の計算毒性学ソリューション市場規模一覧
8.1 国別のグローバル計算毒性学ソリューションの市場規模＆CAGR、2019年 VS 2023年 VS 2030年
8.2 国別のグローバル計算毒性学ソリューションの売上（2019～2030）
8.3 米国
8.3.1 米国計算毒性学ソリューション市場規模（2019～2030）
8.3.2 製品別の米国売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.3.3 “アプリケーション別の米国売上市場のシェア、2023年 VS 2030年
8.4 ヨーロッパ
8.4.1 ヨーロッパ計算毒性学ソリューション市場規模（2019～2030）
8.4.2 製品別のヨーロッパ計算毒性学ソリューション売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.4.3 アプリケーション別のヨーロッパ計算毒性学ソリューション売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.5 中国
8.5.1 中国計算毒性学ソリューション市場規模（2019～2030）
8.5.2 製品別の中国計算毒性学ソリューション売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.5.3 アプリケーション別の中国計算毒性学ソリューション売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.6 日本
8.6.1 日本計算毒性学ソリューション市場規模（2019～2030）
8.6.2 製品別の日本計算毒性学ソリューション売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.6.3 アプリケーション別の日本計算毒性学ソリューション売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.7 韓国
8.7.1 韓国計算毒性学ソリューション市場規模（2019～2030）
8.7.2 製品別の韓国計算毒性学ソリューション売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.7.3 アプリケーション別の韓国計算毒性学ソリューション売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.8 東南アジア
8.8.1 東南アジア計算毒性学ソリューション市場規模（2019～2030）
8.8.2 製品別の東南アジア計算毒性学ソリューション売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.8.3 アプリケーション別の東南アジア計算毒性学ソリューション売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.9 インド
8.9.1 インド計算毒性学ソリューション市場規模（2019～2030）
8.9.2 製品別のインド計算毒性学ソリューション売上の市場シェア、2023 VS 2030年
8.9.3 アプリケーション別のインド計算毒性学ソリューション売上の市場シェア、2023 VS 2030年
8.10 中東・アフリカ
8.10.1 中東・アフリカ計算毒性学ソリューション市場規模（2019～2030）
8.10.2 製品別の中東・アフリカ計算毒性学ソリューション売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.10.3 アプリケーション別の中東・アフリカ計算毒性学ソリューション売上の市場シェア、2023 VS 2030年
9 会社概要
9.1 Instem (Leadscope)
9.1.1 Instem (Leadscope) 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.1.2 Instem (Leadscope) 会社紹介と事業概要
9.1.3 Instem (Leadscope) 計算毒性学ソリューションモデル、仕様、アプリケーション
9.1.4 Instem (Leadscope) 計算毒性学ソリューション売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.1.5 Instem (Leadscope) 最近の動向
9.2 Lhasa Limited
9.2.1 Lhasa Limited 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.2.2 Lhasa Limited 会社紹介と事業概要
9.2.3 Lhasa Limited 計算毒性学ソリューションモデル、仕様、アプリケーション
9.2.4 Lhasa Limited 計算毒性学ソリューション売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.2.5 Lhasa Limited 最近の動向
9.3 MultiCASE
9.3.1 MultiCASE 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.3.2 MultiCASE 会社紹介と事業概要
9.3.3 MultiCASE 計算毒性学ソリューションモデル、仕様、アプリケーション
9.3.4 MultiCASE 計算毒性学ソリューション売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.3.5 MultiCASE 最近の動向
9.4 Inotiv
9.4.1 Inotiv 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.4.2 Inotiv 会社紹介と事業概要
9.4.3 Inotiv 計算毒性学ソリューションモデル、仕様、アプリケーション
9.4.4 Inotiv 計算毒性学ソリューション売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.4.5 Inotiv 最近の動向
9.5 Simulations Plus Inc
9.5.1 Simulations Plus Inc 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.5.2 Simulations Plus Inc 会社紹介と事業概要
9.5.3 Simulations Plus Inc 計算毒性学ソリューションモデル、仕様、アプリケーション
9.5.4 Simulations Plus Inc 計算毒性学ソリューション売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.5.5 Simulations Plus Inc 最近の動向
9.6 Schrodinger
9.6.1 Schrodinger 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.6.2 Schrodinger 会社紹介と事業概要
9.6.3 Schrodinger 計算毒性学ソリューションモデル、仕様、アプリケーション
9.6.4 Schrodinger 計算毒性学ソリューション売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.6.5 Schrodinger 最近の動向
9.7 Aclaris
9.7.1 Aclaris 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.7.2 Aclaris 会社紹介と事業概要
9.7.3 Aclaris 計算毒性学ソリューションモデル、仕様、アプリケーション
9.7.4 Aclaris 計算毒性学ソリューション売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.7.5 Aclaris 最近の動向
9.8 Evogene
9.8.1 Evogene 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.8.2 Evogene 会社紹介と事業概要
9.8.3 Evogene 計算毒性学ソリューションモデル、仕様、アプリケーション
9.8.4 Evogene 計算毒性学ソリューション売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.8.5 Evogene 最近の動向
9.9 Deciphex (Patholytix)
9.9.1 Deciphex (Patholytix) 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.9.2 Deciphex (Patholytix) 会社紹介と事業概要
9.9.3 Deciphex (Patholytix) 計算毒性学ソリューションモデル、仕様、アプリケーション
9.9.4 Deciphex (Patholytix) 計算毒性学ソリューション売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.9.5 Deciphex (Patholytix) 最近の動向
9.10 Exscientia
9.10.1 Exscientia 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.10.2 Exscientia 会社紹介と事業概要
9.10.3 Exscientia 計算毒性学ソリューションモデル、仕様、アプリケーション
9.10.4 Exscientia 計算毒性学ソリューション売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.10.5 Exscientia 最近の動向
10 結論
11 方法論と情報源
11.1 研究方法論
11.2 データソース
11.2.1 二次資料
11.2.2 一次資料
11.3 データ クロスバリデーション
11.4 免責事項
| ※参考情報 計算毒性学は、化学物質が生物や環境に及ぼす影響を計算やモデル化を通じて評価する学問分野です。この領域は、計算機科学、バイオインフォマティクス、化学、毒性学などの異なる分野が交わるところに位置し、現代の科学研究や産業において不可欠な役割を果たしています。計算毒性学の進展は、特に化学物質の安全性評価や新薬の開発において重要となっています。 計算毒性学の定義は、主に有害物質に対する生物反応を予測するための数学的モデルやアルゴリズムを利用した手法全般を指します。この分野は、化学物質の体内動態、毒性メカニズム、環境影響を評価するためのデータ解析から構成されます。具体的には、遺伝子発現データ、代謝経路、細胞応答、さらには生理学的データなど、多様な情報を組み合わせて、化合物の毒性を評価します。 計算毒性学の特徴としては、まずデータ駆動型のアプローチが挙げられます。これにより、大量の実験データを処理し、化学物質の特性や毒性を予測・解析することが可能です。また、倫理的な観点から、動物実験を減少させることができるという利点もあります。さらに、リアルタイムでのデータ解析が可能であるため、新しい物質の迅速な評価が実現できます。 計算毒性学の主な種類には、QSAR（Quantitative Structure-Activity Relationship）モデル、システム生物学、分子ドッキングシミュレーション、機械学習等が含まれます。QSARモデルは、化学物質の構造とその生物活性との関係を定量化する手法であり、毒性の予測に広く使用されています。システム生物学は、生物システムを全体として理解し、化学物質がどのように影響を及ぼすかを探ります。分子ドッキングシミュレーションは、薬剤候補の化合物とターゲットとなるタンパク質との相互作用を予測し、毒性を含む生物学的活性を評価します。最近では、機械学習が急速に進化しており、大量のデータを使って新たな毒性予測モデルを構築するために利用されています。 計算毒性学の用途は広範で、製薬業界、化学工業、環境科学などさまざまな分野で活用されています。製薬業界においては、新薬候補の毒性を初期段階で評価することで、開発コストを削減し、より安全な薬剤を迅速に市場に投入することが可能となります。また、化学物質の設計段階での毒性評価も行われており、新しい農薬や素材の開発においてもその重要性が増しています。環境科学においては、化学物質の環境中での挙動やエコトキシコロジーに関連する問題の解決を支援します。特に、化学物質が水源や土壌に与える影響を予測し、環境保護の観点から重要な役割を果たしています。 関連技術としましては、ビッグデータ解析、ゲノム編集、センサ技術が挙げられます。ビッグデータ解析は、広範なデータセットを扱うための強力なツールであり、さまざまな情報源からのデータを統合し、有意義な結果を導き出すことが可能です。ゲノム編集技術は生物の遺伝子を操作する手段として、毒性評価においても新たな観点を提供します。また、センサ技術は環境中の化学物質のリアルタイムモニタリングや、実験室での細胞応答の測定に利用され、計算毒性学と連携することでより正確な結果を得ることができます。 計算毒性学の未来は、ますます注目されている分野であり、技術の進歩とともにその可能性は拡大しています。データの質と量が向上することで、より高精度な予測が可能になり、新しい毒性評価モデルの開発が進むでしょう。さらに、人工知能と機械学習の進展がもたらす新たなアプローチは、計算毒性学の発展を加速させる要因となるでしょう。これにより、より安全で効果的な製品の開発が促進され、環境や人々の健康に配慮した戦略的な化学物質管理が実現されることが期待されています。 結論として、計算毒性学は、化学物質のリスク評価や新薬開発において極めて重要な役割を果たしています。その特性や種類、用途、関連技術を通じて、この分野は日々進化しており、今後の発展への期待が高まっています。科学技術の進歩がもたらす新たな機会を捉え、より安全な持続可能な社会の実現に寄与することが、計算毒性学の重要な使命といえるでしょう。 |
