目次
第1章. 調査方法と範囲
1.1. 市場セグメンテーションと調査範囲
1.2. セグメントの定義
1.2.1. 表示
1.3. 地域範囲
1.4. 推定と予測タイムライン
1.5. 目標
1.5.1. 目標-1
1.5.2. 目的-2
1.5.3. 目的-3
1.6. 研究方法
1.7. 情報収集
1.7.1. 購入データベース
1.7.2. GVRの内部データベース
1.7.3. 二次情報源
1.7.4. 一次調査
1.8. 情報またはデータ分析
1.8.1. データ分析モデル
1.9. 市場形成と検証
1.10. モデルの詳細
1.10.1. 商品フロー分析
1.10.2. 親市場分析
1.11. 二次情報源のリスト
1.12. 略語一覧
第2章. 要旨
2.1. 市場展望
2.2. セグメントの展望
2.3. 競合他社の洞察
第3章. オンコロジーベース生体内CRO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/補助市場の展望
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. 市場投入までの時間の短縮
3.2.1.2. 経済効率
3.2.1.3. 合併・提携の増加
3.2.1.4. 研究開発活動のアウトソーシングの増加
3.2.2. 市場阻害要因分析
3.3. オンコロジーに基づく In-vivo CRO 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. サプライヤーパワー
3.3.1.2. バイヤーパワー
3.3.1.3. 代替の脅威
3.3.1.4. 新規参入の脅威
3.3.1.5. 競合ライバル
3.3.2. PESTEL分析
3.3.3. COVID-19影響分析
3.3.4. 主要取引と戦略的提携分析
第4章. オンコロジーベース生体内CRO市場 適応症の推定とトレンド分析
4.1. がん領域のIn-vivo CRO市場、適応症別： セグメントダッシュボード
4.2. がん領域のIn-vivo CRO市場、適応症別： 動向分析
4.3. オンコロジーベース生体内CRO市場：適応症別、2018年〜2030年予測
4.3.1. 血液がん
4.3.1.1. 血液がん市場、2018年〜2030年（百万米ドル）
4.3.1.2. シンジェニックモデル
4.3.1.2.1. シンゲニックモデル市場、2018年～2030年（百万米ドル）
4.3.1.3. 患者由来異種移植片
4.3.1.3.1. 患者由来異種移植片市場、2018〜2030年（百万米ドル）
4.3.1.4. 異種移植片
4.3.1.4.1. 異種移植片市場、2018〜2030年（百万米ドル）
4.3.2. 固形腫瘍
4.3.2.1. 固形腫瘍市場、2018〜2030年（USD Million）
4.3.2.2. シンジェニックモデル
4.3.2.2.1. シンジェニックモデル市場、2018年～2030年（USD Million）
4.3.2.3. 患者由来異種移植片
4.3.2.3.1. 患者由来異種移植片市場、2018〜2030年（百万米ドル）
4.3.2.4. 異種移植片
4.3.2.4.1. 異種移植片市場、2018〜2030年（百万米ドル）
4.3.3. その他
4.3.3.1. その他市場、2018〜2030年（百万米ドル）
4.3.3.2. シンジェニックモデル
4.3.3.2.1. シンジェニックモデル市場、2018年～2030年（USD Million）
4.3.3.3. 患者由来異種移植片
4.3.3.3.1. 患者由来異種移植片市場、2018年～2030年（百万米ドル）
4.3.3.4. 異種移植片
4.3.3.4.1. 異種移植片市場、2018〜2030年（百万米ドル）
第5章. オンコロジーベースの生体内CRO市場 地域別推定と動向分析
5.1. 地域別市場シェア分析、2023年および2030年
5.2. 地域別市場ダッシュボード
5.3. 世界の地域別市場スナップショット
5.4. 北米
5.4.1. 市場の推定と予測、2018年〜2030年（収益、USD Million）
5.4.2. 米国
5.4.2.1. 主要国の動向
5.4.2.2. 競争シナリオ
5.4.2.3. 規制シナリオ
5.4.2.4. 米国市場の推定と予測、2018年～2030年
5.4.3. カナダ
5.4.3.1. 主要国の動向
5.4.3.2. 競争シナリオ
5.4.3.3. 規制シナリオ
5.4.3.4. カナダ市場の推定と予測、2018年～2030年
5.4.4. メキシコ
5.4.4.1. 主要国の動向
5.4.4.2. 競争シナリオ
5.4.4.3. 規制シナリオ
5.4.4.4. メキシコ市場の推定と予測, 2018 – 2030年
5.5. 欧州
5.5.1. イギリス
5.5.1.1. 主要国の動向
5.5.1.2. 競争シナリオ
5.5.1.3. 規制シナリオ
5.5.1.4. イギリス市場の推定と予測, 2018 – 2030年
5.5.2. ドイツ
5.5.2.1. 主要国の動向
5.5.2.2. 競争シナリオ
5.5.2.3. 規制シナリオ
5.5.2.4. ドイツ市場の推定と予測、2018年～2030年
5.5.3. フランス
5.5.3.1. 主要国の動向
5.5.3.2. 競争シナリオ
5.5.3.3. 規制シナリオ
5.5.3.4. フランス市場の推定と予測、2018年～2030年
5.5.4. イタリア
5.5.4.1. 主要国の動向
5.5.4.2. 競争シナリオ
5.5.4.3. 規制シナリオ
5.5.4.4. イタリア市場の推定と予測、2018年～2030年
5.5.5. スペイン
5.5.5.1. 主要国の動向
5.5.5.2. 競争シナリオ
5.5.5.3. 規制シナリオ
5.5.5.4. スペイン市場の推定と予測、2018年～2030年
5.5.6. デンマーク
5.5.6.1. 主要国の動向
5.5.6.2. 競争シナリオ
5.5.6.3. 規制シナリオ
5.5.6.4. デンマーク市場の推定と予測, 2018 – 2030年
5.5.7. スウェーデン
5.5.7.1. 主要国の動向
5.5.7.2. 競争シナリオ
5.5.7.3. 規制シナリオ
5.5.7.4. スウェーデン市場の推定と予測, 2018 – 2030年
5.5.8. ノルウェー
5.5.8.1. 主要国の動向
5.5.8.2. 競争シナリオ
5.5.8.3. 規制シナリオ
5.5.8.4. ノルウェー市場の推定と予測, 2018 – 2030年
5.6. アジア太平洋
5.6.1. 日本
5.6.1.1. 主要国の動向
5.6.1.2. 競争シナリオ
5.6.1.3. 規制シナリオ
5.6.1.4. 日本市場の推定と予測、2018年～2030年
5.6.2. 中国
5.6.2.1. 主要国の動向
5.6.2.2. 競争シナリオ
5.6.2.3. 規制シナリオ
5.6.2.4. 中国市場の推定と予測、2018年～2030年
5.6.3. インド
5.6.3.1. 主要国の動向
5.6.3.2. 競争シナリオ
5.6.3.3. 規制シナリオ
5.6.3.4. インド市場の推定と予測、2018年～2030年
5.6.4. 韓国
5.6.4.1. 主要国の動向
5.6.4.2. 競争シナリオ
5.6.4.3. 規制シナリオ
5.6.4.4. 韓国市場の推定と予測、2018年～2030年
5.6.5. オーストラリア
5.6.5.1. 主要国の動向
5.6.5.2. 競争シナリオ
5.6.5.3. 規制シナリオ
5.6.5.4. オーストラリア市場の推定と予測、2018年～2030年
5.6.6. タイ
5.6.6.1. 主要国の動向
5.6.6.2. 競争シナリオ
5.6.6.3. 規制シナリオ
5.6.6.4. タイ市場の推定と予測、2018年～2030年
5.7. 中南米
5.7.1. ブラジル
5.7.1.1. 主要国の動向
5.7.1.2. 競争シナリオ
5.7.1.3. 規制シナリオ
5.7.1.4. ブラジル市場の推定と予測、2018年～2030年
5.7.2. アルゼンチン
5.7.2.1. 主要国の動向
5.7.2.2. 競争シナリオ
5.7.2.3. 規制シナリオ
5.7.2.4. アルゼンチン市場の推定と予測, 2018 – 2030年
5.8. 中東・アフリカ
5.8.1. 南アフリカ
5.8.1.1. 主要国の動向
5.8.1.2. 競争シナリオ
5.8.1.3. 規制シナリオ
5.8.1.4. 南アフリカ市場の推定と予測、2018年～2030年
5.8.2. サウジアラビア
5.8.2.1. 主要国の動向
5.8.2.2. 競争シナリオ
5.8.2.3. 規制シナリオ
5.8.2.4. サウジアラビアの市場推定と予測、2018年～2030年
5.8.3. アラブ首長国連邦
5.8.3.1. 主要国の動向
5.8.3.2. 競争シナリオ
5.8.3.3. 規制シナリオ
5.8.3.4. UAE市場の推定と予測、2018年～2030年
5.8.4. クウェート
5.8.4.1. 主要国の動向
5.8.4.2. 競争シナリオ
5.8.4.3. 規制シナリオ
5.8.4.4. クウェート市場の推定と予測、2018年～2030年
第6章 競争環境 競争環境
6.1. 市場参入企業の分類
6.1.1. イノベーター
6.1.2. 市場リーダー
6.1.3. 新興プレーヤー
6.1.4. 企業市場シェア分析、2023年
6.2. 企業プロフィール
Charles River Laboratory
ICON Plc
Thermo Fisher Scientific Inc.
Eurofins Scientific
Taconic Biosciences
Crown Bioscience
LabCorp
WuXi AppTec
EVOTEC
The Jackson Laboratory
| ※参考情報 オンコロジーベース生体内CRO（Oncology Based In-vivo CRO）とは、がん研究に特化した生体内での実験や試験を行う受託研究機関（CRO）のことを指します。これらの機関は、医薬品や治療法の開発において、がん細胞への影響を評価するためのモデル動物や試験系を提供します。がんは非常に複雑な疾患であり、さまざまな要因が関与しますので、オンコロジーベース生体内CROはその専門知識と技術を駆使して、より具体的で有効性の高い研究を支援します。 オンコロジーベース生体内CROにはいくつかの種類があります。まず、動物モデルを用いるタイプです。このタイプのCROは、ヒトのがんの特徴を反映する動物モデルを使用して、新薬の候補物質や治療法の効果をテストします。これには、マウスやラットなどの小型動物から、犬やサルなどの大型動物まで、多様なモデルが使用されます。 次に、実験手法に特化したCROがあります。たとえば、特定の遺伝子変異を持つがんモデルや、薬剤耐性を持ったモデルを用いて、がん治療における新たなアプローチを探求することができます。これにより、特定の患者集団に焦点を当てたパーソナライズ医療の開発が進むことが期待されています。 さらに、オンコロジーベース生体内CROは、製薬会社やバイオテクノロジー企業と連携して、新薬の臨床試験に必要なデータを提供する役割を果たします。これにより、企業は早期に効果を評価し、リスクを軽減することができます。これらの機関は、製薬産業における重要なパートナーとなっており、新薬開発の迅速化や効率化を実現しています。 オンコロジーベース生体内CROの用途は多岐に渡ります。がんの新薬の開発だけでなく、治療法の比較、安全性や有効性の評価にも利用されます。具体的には、抗がん剤の効果を評価するための前臨床試験、バイオマーカーの探索、新たな治療法の開発など、さまざまな分野で活躍しています。また、従来の治療法に対する抵抗性を持つがん細胞に対する治療の探索も重要な研究テーマとなっています。 関連技術としては、例えば、遺伝子改変技術やオミクス技術、イメージング技術などがあります。遺伝子改変技術を利用することで、特定の遺伝子に関連するがんのメカニズムを解明し、標的治療の開発に役立てることができます。また、オミクス技術（ゲノム、トランスクリプトーム、プロテオームなど）を駆使することで、がんの生物学的特性の詳細な解析が可能になります。イメージング技術は、腫瘍の成長や応答をリアルタイムで観察するために不可欠です。 最近では、人工知能（AI）や機械学習技術も関連技術として注目されています。これにより、大量の研究データを解析し、新薬の候補を特定する上での精度が向上します。バイオインフォマティクスの進展も相まって、個別の患者に最も効果的な治療法を見つけるための研究が進んでいます。 このように、オンコロジーベース生体内CROは、がん研究における革新的な進展をサポートする重要な役割を担っています。これらの機関は、企業や研究者にとって、科学的データを提供するだけでなく、がん治療の未来を切り拓くための貴重な資源となっています。がんの早期発見や予防、治療の向上とともに、患者の生活の質を向上させるための研究が今後も進んでいくでしょう。ここでの取り組みは、がんに苦しむ多くの人々に希望をもたらすものと期待されます。今後もさらに進化し、がん治療の革新を推進するための重要な役割を果たし続けることでしょう。 |
