1 Preface
2 Scope and Methodology
2.1 Objectives of the Study
2.2 Stakeholders
2.3 Data Sources
2.3.1 Primary Sources
2.3.2 Secondary Sources
2.4 Market Estimation
2.4.1 Bottom-Up Approach
2.4.2 Top-Down Approach
2.5 Forecasting Methodology
3 Executive Summary
4 Introduction
4.1 Overview
4.2 Key Industry Trends
5 Global Precision Medicine Market
5.1 Market Overview
5.2 Market Performance
5.3 Impact of COVID-19
5.4 Market Forecast
6 Market Breakup by Product
6.1 Consumables
6.1.1 Market Trends
6.1.2 Market Forecast
6.2 Instruments
6.2.1 Market Trends
6.2.2 Market Forecast
6.3 Services
6.3.1 Market Trends
6.3.2 Market Forecast
7 Market Breakup by Technology
7.1 Big Data Analytics
7.1.1 Market Trends
7.1.2 Market Forecast
7.2 Bioinformatics
7.2.1 Market Trends
7.2.2 Market Forecast
7.3 Gene Sequencing
7.3.1 Market Trends
7.3.2 Market Forecast
7.4 Drug Discovery
7.4.1 Market Trends
7.4.2 Market Forecast
7.5 Companion Diagnostics
7.5.1 Market Trends
7.5.2 Market Forecast
7.6 Others
7.6.1 Market Trends
7.6.2 Market Forecast
8 Market Breakup by Application
8.1 Oncology
8.1.1 Market Trends
8.1.2 Market Forecast
8.2 Central Nervous System (CNS)
8.2.1 Market Trends
8.2.2 Market Forecast
8.3 Immunology
8.3.1 Market Trends
8.3.2 Market Forecast
8.4 Respiratory Medicine
8.4.1 Market Trends
8.4.2 Market Forecast
8.5 Infections
8.5.1 Market Trends
8.5.2 Market Forecast
8.6 Others
8.6.1 Market Trends
8.6.2 Market Forecast
9 Market Breakup by End User
9.1 Hospitals and Clinics
9.1.1 Market Trends
9.1.2 Market Forecast
9.2 Diagnostic Centers
9.2.1 Market Trends
9.2.2 Market Forecast
9.3 Pharma and Biotech Companies
9.3.1 Market Trends
9.3.2 Market Forecast
9.4 Healthcare IT Firms
9.4.1 Market Trends
9.4.2 Market Forecast
9.5 Others
9.5.1 Market Trends
9.5.2 Market Forecast
10 Market Breakup by Region
10.1 North America
10.1.1 United States
10.1.1.1 Market Trends
10.1.1.2 Market Forecast
10.1.2 Canada
10.1.2.1 Market Trends
10.1.2.2 Market Forecast
10.2 Asia-Pacific
10.2.1 China
10.2.1.1 Market Trends
10.2.1.2 Market Forecast
10.2.2 Japan
10.2.2.1 Market Trends
10.2.2.2 Market Forecast
10.2.3 India
10.2.3.1 Market Trends
10.2.3.2 Market Forecast
10.2.4 South Korea
10.2.4.1 Market Trends
10.2.4.2 Market Forecast
10.2.5 Australia
10.2.5.1 Market Trends
10.2.5.2 Market Forecast
10.2.6 Indonesia
10.2.6.1 Market Trends
10.2.6.2 Market Forecast
10.2.7 Others
10.2.7.1 Market Trends
10.2.7.2 Market Forecast
10.3 Europe
10.3.1 Germany
10.3.1.1 Market Trends
10.3.1.2 Market Forecast
10.3.2 France
10.3.2.1 Market Trends
10.3.2.2 Market Forecast
10.3.3 United Kingdom
10.3.3.1 Market Trends
10.3.3.2 Market Forecast
10.3.4 Italy
10.3.4.1 Market Trends
10.3.4.2 Market Forecast
10.3.5 Spain
10.3.5.1 Market Trends
10.3.5.2 Market Forecast
10.3.6 Russia
10.3.6.1 Market Trends
10.3.6.2 Market Forecast
10.3.7 Others
10.3.7.1 Market Trends
10.3.7.2 Market Forecast
10.4 Latin America
10.4.1 Brazil
10.4.1.1 Market Trends
10.4.1.2 Market Forecast
10.4.2 Mexico
10.4.2.1 Market Trends
10.4.2.2 Market Forecast
10.4.3 Others
10.4.3.1 Market Trends
10.4.3.2 Market Forecast
10.5 Middle East and Africa
10.5.1 Market Trends
10.5.2 Market Breakup by Country
10.5.3 Market Forecast
11 SWOT Analysis
11.1 Overview
11.2 Strengths
11.3 Weaknesses
11.4 Opportunities
11.5 Threats
12 Value Chain Analysis
13 Porters Five Forces Analysis
13.1 Overview
13.2 Bargaining Power of Buyers
13.3 Bargaining Power of Suppliers
13.4 Degree of Competition
13.5 Threat of New Entrants
13.6 Threat of Substitutes
14 Price Analysis
15 Competitive Landscape
15.1 Market Structure
15.2 Key Players
15.3 Profiles of Key Players
15.3.1 AstraZeneca plc
15.3.1.1 Company Overview
15.3.1.2 Product Portfolio
15.3.1.3 Financials
15.3.1.4 SWOT Analysis
15.3.2 Bayer AG
15.3.2.1 Company Overview
15.3.2.2 Product Portfolio
15.3.2.3 Financials
15.3.2.4 SWOT Analysis
15.3.3 bioMérieux SA
15.3.3.1 Company Overview
15.3.3.2 Product Portfolio
15.3.3.3 Financials
15.3.3.4 SWOT Analysis
15.3.4 Bristol-Myers Squibb Company
15.3.4.1 Company Overview
15.3.4.2 Product Portfolio
15.3.4.3 Financials
15.3.4.4 SWOT Analysis
15.3.5 Eli Lilly and Company
15.3.5.1 Company Overview
15.3.5.2 Product Portfolio
15.3.5.3 Financials
15.3.5.4 SWOT Analysis
15.3.6 F. Hoffmann-La Roche AG
15.3.6.1 Company Overview
15.3.6.2 Product Portfolio
15.3.6.3 SWOT Analysis
15.3.7 Illumina Inc.
15.3.7.1 Company Overview
15.3.7.2 Product Portfolio
15.3.7.3 Financials
15.3.7.4 SWOT Analysis
15.3.8 Laboratory Corporation of America Holdings
15.3.8.1 Company Overview
15.3.8.2 Product Portfolio
15.3.8.3 Financials
15.3.8.4 SWOT Analysis
15.3.9 Merck KGaA
15.3.9.1 Company Overview
15.3.9.2 Product Portfolio
15.3.9.3 Financials
15.3.9.4 SWOT Analysis
15.3.10 Novartis AG
15.3.10.1 Company Overview
15.3.10.2 Product Portfolio
15.3.10.3 Financials
15.3.10.4 SWOT Analysis
15.3.11 Pfizer Inc.
15.3.11.1 Company Overview
15.3.11.2 Product Portfolio
15.3.11.3 Financials
15.3.11.4 SWOT Analysis
15.3.12 Qiagen N.V.
15.3.12.1 Company Overview
15.3.12.2 Product Portfolio
15.3.12.3 Financials
15.3.12.4 SWOT Analysis
15.3.13 Quest Diagnostics Incorporated
15.3.13.1 Company Overview
15.3.13.2 Product Portfolio
15.3.13.3 Financials
15.3.13.4 SWOT Analysis
15.3.14 Thermo Fisher Scientific Inc.
15.3.14.1 Company Overview
15.3.14.2 Product Portfolio
15.3.14.3 Financials
15.3.14.4 SWOT Analysis
| ※参考情報 プレシジョンメディシン(精密医療)は、個々の患者の特性や遺伝情報、ライフスタイル、環境要因を考慮して、最適な治療方法を選択する医療のアプローチです。従来の医療が「平均的な患者」に基づいているのに対し、プレシジョンメディシンは「個々の患者」にフォーカスすることにより、より効果的な治療を目指しています。これにより、副作用を最小限に抑え、治療の効果を最大限に引き出すことができます。 プレシジョンメディシンの根底にある概念は、「一人ひとりが異なる」ということです。遺伝子や基礎的な健康状態、病歴、生活環境に応じて、同じ病気であっても患者ごとに異なる治療が必要です。たとえば、がんの治療においては、腫瘍の遺伝子解析を行い、その結果に基づいて特定の薬剤を選択することで、患者にとって最も効果がある治療を提供します。 プレシジョンメディシンにはいくつかの種類があります。まず、遺伝子治療が挙げられます。これは特定の遺伝子の異常を修正することで、病気を治療する方法です。また、バイオマーカーを用いた治療は、具体的な生物学的指標(バイオマーカー)に基づいて患者を分類し、治療戦略を立てることが可能です。これにより、特定の薬剤が効果的である患者群を特定し、無駄な治療を避けることができます。 さらに、プレシジョンメディシンは、主にがん治療において多く使用されていますが、他の疾患にも応用が期待されています。例えば、心血管疾患や糖尿病、自己免疫疾患など、多岐にわたる疾患において患者の治療方針を個別化することが可能です。また、精神疾患においても、遺伝的要因や環境要因を考慮した個別支援が進められています。 プレシジョンメディシンの情報を活用するための関連技術には、主に次のようなものがあります。まず、ゲノム解析技術があります。これは、患者の遺伝情報を詳細に解析することで、病気のリスクを評価したり、適切な治療法を選択したりする手助けとなります。次に、ビッグデータ解析技術が重要です。この技術では、膨大な医療データを用いて、患者の特性や治療結果を分析し、最適な医学的判断を導くことができます。 さらに、人工知能(AI)の進展もプレシジョンメディシンに寄与しています。AIは、複雑なデータセットの解析を高速かつ正確に行うことができ、個々の患者に最適な治療法を見つけ出すためのサポートを提供します。これにより、医療の質の向上や効率的な診断が可能となります。 プレシジョンメディシンの実施にあたっては、倫理的な問題やプライバシーに関する懸念も重要な課題となっています。遺伝情報や健康データを利用する際には、そのデータがどのように保護され、利用されるかについて透明性が求められます。また、医療へのアクセスの平等性も考慮しなければならず、すべての患者がこの進んだ医療を受けられるようにする必要があります。 総じて、プレシジョンメディシンは、個別化された治療を通じて患者の健康を改善するための新たなアプローチを提供しています。今後、科学技術の進展や社会的な受容の中で、その実現が期待されます。これにより、より多くの患者が最適な医療を受けることができる未来が訪れることが期待されます。 |

