目次
第1章 方法論と範囲
1.1. 情報収集
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. 企業別市場シェアに基づく市場調査
1.4.2. 地域別分析
第2章 概要
2.1. 市場概況
2.2. セグメント概要
2.3. 競争環境概要
第3章 市場変数、動向、範囲
3.1. 市場セグメンテーションと範囲
3.2. 市場系譜展望
3.2.1. 親市場の見通し
3.2.2. 関連/補助市場の見通し
3.3. 市場動向と展望
3.4. 市場ダイナミクス
3.4.1. 前臨床モデルでの成功がゲノム編集治療薬の需要を牽引
3.4.2. 事業開発における市場参加者間の競争激化
3.4.3. 幅広い疾患の治療薬開発に向けた簡便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換え生物への需要増加
3.4.5. 遺伝子編集技術の進歩
3.4.6. 農業バイオテクノロジー分野での採用拡大
3.5. 市場抑制要因分析
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・科学的・倫理的課題
3.5.3. CRISPR技術のオフターゲット効果
3.6. ビジネス環境分析
3.7. SWOT分析：要因別（政治・法規制、経済、技術）
3.8. ポーターの5つの力分析
3.9. ゲノム編集技術：パイプライン分析
3.9.1. サンガモ
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 (医療分野以外)
3.9.10. Caribou Biosciences
3.9.11. Cibus
3.9.12. Recombinetics, Inc
3.10. 知的財産権
3.11. 規制上の課題
3.11.1. 希少疾患
3.11.2. 生殖細胞編集
3.11.3. 安全性問題
3.12. COVID-19影響分析
第4章 技術ビジネス分析
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. グローバルメガヌクレアーゼ市場、2018年～2030年（百万米ドル）
4.7. その他の技術
4.7.1. グローバルその他の技術市場、2018年～2030年 （百万米ドル）
第5章 導入方法別事業分析
5.1. ゲノム編集市場：導入方法別動向分析
5.1.1. 導入方法の比較
5.1.1.1. ウイルス導入法
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. 非ウイルス性デリバリー
5.1.1.2.1. 脂質媒介型
5.1.1.2.2. 電気穿孔法
5.2. エク・ヴィヴォ
5.2.1. 世界のエク・ヴィヴォデリバリー市場、2018年～2030年（百万米ドル）
5.3. イン・ヴィヴォ
5.3.1. 世界のイン・ヴィヴォデリバリー市場、2018年～2030年 （百万米ドル）
第6章 アプリケーション別事業分析
6.1. ゲノム編集市場：アプリケーション動向分析
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. 世界のその他市場、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. 診断用途市場、2018年～2030年（百万米ドル）
6.3.1.2. 治療開発
6.3.1.2.1. 治療開発アプリケーション市場、2018年～2030年（百万米ドル）
第7章 エンドユーザー別事業分析
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. 学術・政府研究機関
7.3.1. 学術・政府研究機関市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.4. 受託研究機関（CRO）
7.4.1. 契約研究機関（CRO）市場、2018年～2030年（百万米ドル）
第8章 ゲノム編集市場：モード別事業分析
8.1. ゲノム編集市場：モード別動向分析
8.2. 自社開発
8.2.1. 自社開発市場、2018年～2030年（百万米ドル）
8.3. 受託開発
8.3.1. 受託開発市場、2018年～2030年（百万米ドル）
第9章 地域別事業分析
9.1. 地域別ゲノム編集市場シェア、2022年及び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. 競争状況
9.2.3.3. 規制の枠組み
9.2.3.4. 対象疾患の有病率
9.2.3.5. 米国ゲノム編集市場、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. 競争状況
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. 欧州
9.3.1. SWOT分析
9.3.2. 欧州ゲノム編集市場、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. 競争状況
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. ドイツゲノム編集市場、2018年～2030年（百万米ドル）
9.3.4. イギリス
9.3.4.1. 主要国の動向
9.3.4.2. 競争状況
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. 主要国動向
9.3.5.2. 競争状況
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. フランスにおけるゲノム編集市場、2018年～2030年（百万米ドル）
9.3.6. イタリア
9.3.6.1. 主要国の動向
9.3.6.2. 競争状況
9.3.6.3. 規制枠組み
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. 主要な国別動向
9.3.7.2. 競争状況
9.3.7.3. 規制枠組み
9.3.7.4. 対象疾患の有病率
9.3.7.5. スペインゲノム編集市場、2018年～2030年（百万米ドル）
9.3.8. デンマーク
9.3.8.1. 主要国の動向
9.3.8.2. 競争状況
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. 主要国の動向
9.3.9.2. 競争状況
9.3.9.3. 規制の枠組み
9.3.9.4. 対象疾患の有病率
9.3.9.5. スウェーデンにおけるゲノム編集市場、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. 競争環境
9.3.10.3. 規制の枠組み
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. 競争状況
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. 競争状況
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. 主要な国別動向
9.4.6.2. 競争状況
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. 主要国の動向
9.4.7.2. 競争状況
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. 競争状況
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. 競争状況
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. 競争環境
9.5.4.3. 規制の枠組み
9.5.4.4. 対象疾患の有病率
9.5.4.5. メキシコにおけるゲノム編集市場、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. 競争状況
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. アルゼンチンにおけるゲノム編集市場、2018年～2030年（百万米ドル）
9.6. 中東・アフリカ地域（MEA）
9.6.1. SWOT分析
9.6.2. 中東・アフリカ地域（MEA）におけるゲノム編集市場、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. 競争状況
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. 南アフリカにおけるゲノム編集市場、2018年～2030年（百万米ドル）
9.6.4. サウジアラビア
9.6.4.1. 主な国別動向
9.6.4.2. 競争状況
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. アラブ首長国連邦（UAE）
9.6.5.1. 主要国の動向
9.6.5.2. 競争状況
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. シグマ・アルドリッチ社
10.3.1.2. 財務実績（純収益／売上高／EBITDA／粗利益）
10.3.1.3. 製品ベンチマーキング
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. ヌケリス
10.3.2.2. 財務実績（純収益／売上高／EBITDA／粗利益）
10.3.2.3. 製品ベンチマーキング
10.3.2.4. 戦略的取り組み
10.3.3. リコンビネティクス社
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. 製品ベンチマーキング
10.3.3.4. 戦略的取り組み
10.3.4. サンガモ
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. 製品ベンチマーキング
10.3.4.4. 戦略的イニシアチブ
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. 製品ベンチマーキング
10.3.5.4. 戦略的取り組み
10.3.6. プレシジョン・バイオサイエンシズ
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. 製品ベンチマーキング
10.3.6.4. 戦略的取り組み
10.3.7. CRISPR THERAPEUTICS
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. 製品ベンチマーキング
10.3.7.4. 戦略的取り組み
10.3.8. インテリア・セラピューティクス社
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. 製品ベンチマーキング
10.3.8.4. 戦略的取り組み
10.3.9. カリブー・バイオサイエンシズ社
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. 製品ベンチマーキング
10.3.9.4. 戦略的イニシアチブ
10.3.10. Cellectis
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. 製品ベンチマーキング
10.3.10.4. 戦略的イニシアチブ
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. 製品ベンチマーキング
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. 製品ベンチマーキング
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・ピーエルシー
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. 製品ベンチマーキング
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. 製品ベンチマーキング
10.3.14.4. 戦略的取り組み
10.3.15. トランスポサジェン・バイオファーマシューティカルズ社
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. 製品ベンチマーキング
10.3.15.4. 戦略的イニシアチブ
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. 製品ベンチマーキング
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. 製品ベンチマーキング
10.3.17.4. 戦略的取り組み
10.3.18. OriGene Technologies, Inc.
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. 製品ベンチマーキング
10.3.18.4. 戦略的イニシアチブ
10.3.19. bluebird bio, Inc.
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. 製品ベンチマーキング
10.3.19.4. 戦略的取り組み
10.3.20. ロンザ
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. 製品ベンチマーキング
10.3.20.4. 戦略的イニシアチブ
10.3.21. サーモフィッシャーサイエンティフィック社
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. 製品ベンチマーキング
10.3.21.4. 戦略的取り組み
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 ゲノム編集は、生物の遺伝子を特定の位置で改変する技術のことを指します。これにより、遺伝子の機能を調整したり、新しい特徴を持たせたりすることが可能になります。ゲノム編集は、主にDNAの塩基配列を直接変更する方法を用いるため、従来の遺伝子組み換え技術よりも精度が高く、柔軟性があります。 ゲノム編集の主な手法には、CRISPR-Cas9、TALEN（Transcription Activator-Like Effector Nucleases）、ZFN（Zinc Finger Nucleases）などがあります。CRISPR-Cas9は、その簡便さと高い精度から最も広く用いられています。この技術では、ガイドRNAと呼ばれるRNA配列を用いて、特定のDNA配列を標的にし、Cas9という酵素がその部分を切断します。この切断後、細胞は自ら修復を行う過程で遺伝子の改変を実現します。 ゲノム編集の用途は多岐にわたります。農業分野では、病害抵抗性のある作物や耐環境性の植物を開発するために利用されています。また、医療分野では、遺伝性疾患の治療や、がん治療の新たなアプローチとしての研究が進められています。たとえば、血友病や筋ジストロフィーといった遺伝性疾患に対しては、対象とする遺伝子を修正することで改善を図ることが期待されています。 加えて、動物モデルの作製にもゲノム編集は利用されています。この技術を用いることで、人間の疾患を模倣した動物モデルを迅速に作ることができるため、新薬の開発や治療法の研究において重要な役割を果たしています。例えば、特定の遺伝子をノックアウトしたマウスや、修正した遺伝子を持つ豚などが実際に開発されています。 関連技術としては、遺伝子診断や遺伝子治療の技術があります。遺伝子診断は、疾患の原因となる遺伝子変異を特定する手法であり、早期発見や治療法の選定に役立ちます。また、遺伝子治療は、病気を引き起こす遺伝子の正常なコピーを体内に導入することにより、疾患を治療するアプローチです。ゲノム編集技術は、これらの分野においても新しい可能性を拓いています。 しかし、ゲノム編集技術には倫理的な問題や安全性に関する懸念も存在します。特にヒトの胚に対するゲノム編集は、多くの国で厳しく規制されており、どのようにこの技術を用いるべきかについての議論が続いています。他方で、特定の難治性疾患に対する治療としての実用化を進めるための研究も必要とされており、バランスを取ることが求められています。 また、ゲノム編集は、環境保護や生物多様性の維持といった側面でも注目されています。特定の害虫や雑草に対抗するために、耐性を持つ作物を作ることで化学薬品の使用を減少させることができる可能性があります。これにより、持続可能な農業の実現に寄与することが期待されています。 このように、ゲノム編集はさまざまな分野での応用が進んでおり、今後の科学技術の発展において重要な役割を果たすことが予想されます。新たな発見や技術の進歩に伴い、私たちの生活や健康、環境に与える影響も大きく変わっていくことでしょう。したがって、ゲノム編集についての理解を深めることは、今後の社会において極めて重要です。 |
