第1章：はじめに
1.1.レポート概要
1.2.主要市場セグメント
1.3.ステークホルダーへの主な利点
1.4.調査方法論
1.4.1.二次調査
1.4.2.一次調査
1.4.3.アナリストツールとモデル
第2章：エグゼクティブサマリー
2.1.調査の主な結果
2.2.CXOの視点
第3章：市場概要
3.1.市場定義と範囲
3.2.主な調査結果
3.2.1.主要投資分野
3.3.ポーターの5つの力分析
3.4.主要プレイヤーのポジショニング
3.5.市場動向
3.5.1.推進要因
3.5.2.抑制要因
3.5.3.機会
3.6.市場へのCOVID-19影響分析
第4章：神経学的バイオマーカー市場（タイプ別）
4.1 概要
4.1.1 市場規模と予測
4.2 ゲノム
4.2.1 主要市場動向、成長要因および機会
4.2.2 地域別市場規模と予測
4.2.3 国別市場分析
4.3 プロテオミクス分野
4.3.1 主要市場動向、成長要因および機会
4.3.2 地域別市場規模と予測
4.3.3 国別市場分析
4.4 メタボロミクス
4.4.1 主要市場動向、成長要因および機会
4.4.2 地域別市場規模と予測
4.4.3 国別市場分析
4.5 その他
4.5.1 主要市場動向、成長要因および機会
4.5.2 地域別市場規模と予測
4.5.3 国別市場分析
第5章：神経学的バイオマーカー市場、用途別
5.1 概要
5.1.1 市場規模と予測
5.2 アルツハイマー病
5.2.1 主要な市場動向、成長要因および機会
5.2.2 地域別市場規模と予測
5.2.3 国別市場分析
5.3 多発性硬化症
5.3.1 主要市場動向、成長要因および機会
5.3.2 地域別市場規模と予測
5.3.3 国別市場分析
5.4 パーキンソン病
5.4.1 主要市場動向、成長要因および機会
5.4.2 地域別市場規模と予測
5.4.3 国別市場分析
第6章：神経学的バイオマーカー市場（地域別）
6.1 概要
6.1.1 市場規模と予測
6.2 北米
6.2.1 主な動向と機会
6.2.2 北米市場規模と予測（タイプ別）
6.2.3 北米市場規模と予測（用途別）
6.2.4 北米市場規模と予測（国別）
6.2.4.1 米国
6.2.4.1.1 タイプ別市場規模と予測
6.2.4.1.2 用途別市場規模と予測
6.2.4.2 カナダ
6.2.4.2.1 タイプ別市場規模と予測
6.2.4.2.2 用途別市場規模と予測
6.3 ヨーロッパ
6.3.1 主要動向と機会
6.3.2 ヨーロッパ市場規模と予測（タイプ別）
6.3.3 ヨーロッパ市場規模と予測（用途別）
6.3.4 ヨーロッパ市場規模と予測（国別）
6.3.4.1 ドイツ
6.3.4.1.1 市場規模と予測（タイプ別）
6.3.4.1.2 市場規模と予測（用途別）
6.3.4.2 フランス
6.3.4.2.1 タイプ別市場規模と予測
6.3.4.2.2 用途別市場規模と予測
6.3.4.3 イギリス
6.3.4.3.1 タイプ別市場規模と予測
6.3.4.3.2 用途別市場規模と予測
6.3.4.4 その他の欧州地域
6.3.4.4.1 タイプ別市場規模と予測
6.3.4.4.2 用途別市場規模と予測
6.4 アジア太平洋地域
6.4.1 主要動向と機会
6.4.2 アジア太平洋地域の市場規模と予測（タイプ別）
6.4.3 アジア太平洋地域の市場規模と予測（用途別）
6.4.4 アジア太平洋地域の市場規模と予測（国別）
6.4.4.1 日本
6.4.4.1.1 タイプ別市場規模と予測
6.4.4.1.2 用途別市場規模と予測
6.4.4.2 中国
6.4.4.2.1 タイプ別市場規模と予測
6.4.4.2.2 用途別市場規模と予測
6.4.4.3 インド
6.4.4.3.1 タイプ別市場規模と予測
6.4.4.3.2 用途別市場規模と予測
6.4.4.4 アジア太平洋地域その他
6.4.4.4.1 タイプ別市場規模と予測
6.4.4.4.2 用途別市場規模と予測
6.5 LAMEA地域
6.5.1 主要動向と機会
6.5.2 LAMEA地域 市場規模と予測（タイプ別）
6.5.3 LAMEA地域 市場規模と予測（用途別）
6.5.4 LAMEA地域 市場規模と予測（国別）
6.5.4.1 ブラジル
6.5.4.1.1 タイプ別市場規模と予測
6.5.4.1.2 用途別市場規模と予測
6.5.4.2 サウジアラビア
6.5.4.2.1 タイプ別市場規模と予測
6.5.4.2.2 用途別市場規模と予測
6.5.4.3 LAMEAその他地域
6.5.4.3.1 タイプ別市場規模と予測
6.5.4.3.2 用途別市場規模と予測
第7章：企業動向
7.1. 概要
7.2. 主要成功戦略
7.3. トップ10企業の製品マッピング
7.4. 競合ダッシュボード
7.5. 競合ヒートマップ
7.6. 主要動向
第8章：企業プロファイル
8.1 F. ホフマン・ラ・ロシュ社
8.1.1 会社概要
8.1.2 会社概要
8.1.3 事業セグメント
8.1.4 製品ポートフォリオ
8.1.5 業績動向
8.1.6 主要戦略的動向と開発
8.2 バイオ・ラッド・ラボラトリーズ社
8.2.1 会社概要
8.2.2 会社概要（スナップショット）
8.2.3 事業セグメント
8.2.4 製品ポートフォリオ
8.2.5 業績動向
8.2.6 主要な戦略的動向と展開
8.3 メルク KGaA（ドイツ・ダルムシュタット）
8.3.1 会社概要
8.3.2 会社概要
8.3.3 事業セグメント
8.3.4 製品ポートフォリオ
8.3.5 業績動向
8.3.6 主要な戦略的動向と展開
8.4 パーキンエルマー社
8.4.1 会社概要
8.4.2 会社概要
8.4.3 事業セグメント
8.4.4 製品ポートフォリオ
8.4.5 業績動向
8.4.6 主要な戦略的動向と展開
8.5 株式会社島津製作所
8.5.1 会社概要
8.5.2 会社概要
8.5.3 事業セグメント
8.5.4 製品ポートフォリオ
8.5.5 業績動向
8.5.6 主要な戦略的施策と動向
8.6 サーモフィッシャーサイエンティフィック社
8.6.1 会社概要
8.6.2 会社概要
8.6.3 事業セグメント
8.6.4 製品ポートフォリオ
8.6.5 業績動向
8.6.6 主要な戦略的動向と展開
8.7 クアンテリックス
8.7.1 会社概要
8.7.2 会社概要
8.7.3 事業セグメント
8.7.4 製品ポートフォリオ
8.7.5 業績動向
8.7.6 主要な戦略的動向と進展
8.8 ニューロバイオ
8.8.1 会社概要
8.8.2 会社概要
8.8.3 事業セグメント
8.8.4 製品ポートフォリオ
8.8.5 事業実績
8.8.6 主要な戦略的動向と進展
8.9 バイオメリュー
8.9.1 会社概要
8.9.2 会社概要
8.9.3 事業セグメント
8.9.4 製品ポートフォリオ
8.9.5 事業実績
8.9.6 主要な戦略的動向と進展
8.10 MYRIAD RBM (MYRIAD GENETICS, INC.)
8.10.1 会社概要
8.10.2 会社概要
8.10.3 事業セグメント
8.10.4 製品ポートフォリオ
8.10.5 業績動向
8.10.6 主要な戦略的動向と進展
| ※参考情報 神経におけるバイオマーカーは、神経系の健康状態や疾患の進行、治療効果を評価するための指標となる生物学的な特徴です。バイオマーカーは一般的に、病気の診断や予後、治療反応の評価に使用されます。神経系に特有のバイオマーカーは、神経疾患の多様性や複雑さを反映しており、特定の条件や障害に関連した特異的な物質や指標を含みます。 神経におけるバイオマーカーの定義は、脳や神経系の機能や構造、あるいはそれに関連する病理状態を示すために測定可能な生理学的、化学的、分子的、または生物学的な指標です。これにより、神経疾患の早期発見や診断、治療の選択が可能になります。 神経バイオマーカーの種類には、以下のようなものがあります。第一に、血液や脳脊髄液中の特定の分子が挙げられます。例えば、アルツハイマー病に関連するアミロイドβやタウタンパク質が挙げられます。これらの物質は、疾患の進行状況や治療効果を評価するための重要な指標です。第二に、遺伝子発現解析によるバイオマーカーがあります。特定の神経疾患に関連した遺伝子の発現パターンを分析することで、疾患のリスクや進行を評価できます。第三に、画像診断技術が関連したバイオマーカーもあります。MRIやPETスキャンによって脳の構造や機能の変化を視覚化し、そのデータを用いて疾患の診断や経過観察が行われます。 神経バイオマーカーの用途は非常に広範であり、主に以下の3つに大別できます。一つは、疾患の早期診断です。神経疾患の多くは進行性であり、早期に適切な診断を行うことが治療の成否に大きく影響します。バイオマーカーを用いることで、症状が現れる前の段階で疾患の存在を示唆することが可能です。二つ目は、疾患の進行のモニタリングです。バイオマーカーは、治療に対する反応や疾患の進行度を定量的に追跡する手助けをします。これにより、医師は患者ごとの治療戦略を適切に調整することができます。三つ目は、創薬における臨床試験のデザインや評価です。新薬の効果を測定するために、バイオマーカーを用いることで、対象となる疾患のメカニズムに基づいたより正確な評価が可能になります。 関連技術としては、分子生物学的手法や脂質omic、メタボロミクス、プロテオミクスなどが挙げられます。これらの技術を用いることで、神経バイオマーカーの特定や解析がより切実に行われています。また、人工知能（AI）や機械学習も、膨大なデータから有用なバイオマーカーを抽出するための重要なツールとして注目されています。これにより、従来の方法では見逃されがちな微細な変化やパターンを捉え、より精度の高い診断や予測が可能になると期待されています。 総じて、神経におけるバイオマーカーは、神経疾患の診断や治療において重要な役割を果たしており、今後の研究や技術の進展により、さらなる発展が期待されます。これにより、患者に対するより効果的で個別化された医療の実現が進むことでしょう。神経バイオマーカーの発展は、神経学の領域において革新をもたらす重要な要素であり、今後ますますその有用性が高まると考えられています。 |
