カテゴリー： Grand View Research, 世界, 医療/バイオ

計算生物学の世界市場2023-2030：市場規模、シェア、動向分析

◆英語タイトル：Computational Biology Market Size, Share & Trends Analysis Report By Service (Database, Infrastructure & Hardware, Software Platform), By Application, By End-use, By Region, And Segment Forecasts, 2023 - 2030

Grand View Researchが発行した調査報告書（GRV23NOV013）◆商品コード：GRV23NOV013
◆発行会社（リサーチ会社）：Grand View Research
◆発行日：2023年9月
◆ページ数：120
◆レポート形式：英語 / PDF
◆納品方法：Eメール（受注後3営業日）
◆調査対象地域：グローバル
◆産業分野：バイオ
◆販売価格オプション（消費税別）
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❖ レポートの概要 ❖

計算生物学市場の成長と動向
Grand View Research, Inc.の最新レポートによると、世界の計算生物学市場規模は2030年までに132.5億米ドルに達し、年平均成長率（CAGR）は13.17%に達すると予測されています。癌研究分野での研究開発投資の増加、個別化医薬品の需要の増加、創薬開発の増加が市場成長に寄与すると予測されています。さらに、バイオテクノロジー産業における進歩の増加と人工知能技術の採用は、予測期間中の市場成長をさらに促進するでしょう。

遺伝子解析における先端技術の採用拡大が、計算生物学市場の成長を促進しています。例えば、2023年1月、Qiagen Digital Insights（QDI）は、超高速次世代シーケンス（NGS）解析用に設計された強化製品を発表しました。この革新的なソリューションにより、クラウドコンピューティング費用1米ドルで、わずか25分以内に全ゲノムを処理することが可能になります。これにより、研究者は全ゲノムシーケンス（WGS）、全エクソームシーケンス（WES）、大規模パネルシーケンスなど、さまざまなシーケンスアプローチから得られたデータを効率的に解析・解釈できるようになると予想されます。したがって、予測期間中の市場成長を促進すると予想されます。

さらに、クリプトポリタンが2023年9月に発表した記事によると、大きな進展として、浦項科学技術大学（POSTECH）の科学者が、臨床試験の前であっても新薬が承認される可能性を推定するために機械学習を使用したという発見をEBioMedicineジャーナルで共有しました。これは、臨床試験時の薬剤の失敗率を理解するのに役立つと期待されています。このように、技術の進歩の高まりは、予測期間における市場の成長を促進すると予想されます。

しかし、生物学的システムの複雑さと、この分野における熟練した専門家の不足が、市場の成長を妨げると予想されます。生物学的システムは非常に複雑で、その挙動を正確にモデル化することは困難であり、熟練した訓練を受けた専門家の存在が必要です。多くの生物学的プロセスには複雑なネットワークや相互作用が関与しているため、解析の複雑さがさらに増し、計算による予測の信頼性が低くなるケースもあります。

計算生物学市場レポートハイライト

- サービス別では、ソフトウェア＆プラットフォーム分野が2022年に39.06％のシェアを獲得して市場を席巻し、予測期間中に最も速いCAGRで成長すると予測されています。この背景には、創薬および医薬品開発の増加、個別化医薬品の需要拡大があります。

- 用途別では、臨床試験分野が2022年に26.84%のシェアで市場を支配しました。これは主に、この分野における研究開発イニシアチブの増加によるものです。

- 最終用途別では、産業分野が2022年に62.10%の最大シェアを占めました。これは、創薬、標的同定、仮想スクリーニング、薬物動態モデリングなどの用途における研究活動の増加に起因しています。

- 2022年には、北米が48.93%のシェアで市場を支配しました。これらにより、同地域の計算生物学市場は予測期間中に拡大すると予想されます。

第1章 調査方法・範囲
第2章 エグゼクティブサマリー
第3章 変数・傾向・範囲
第4章 世界の計算生物学市場：サービス別ビジネス分析
第5章 世界の計算生物学市場：用途別ビジネス分析
第6章 世界の計算生物学市場：エンドユーザー別ビジネス分析
第7章 世界の計算生物学市場：地域別ビジネス分析
第8章 競争状況

❖ レポートの目次 ❖

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope
1.1. Market Segmentation and Scope
1.2. Market Definitions
1.2.1. Service Segment
1.2.2. Application Segment
1.2.3. End-use Segment
1.3. Research Assumptions
1.4. Information Procurement
1.4.1. Primary Research
1.5. Information or Data Analysis
1.6. Market Formulation & Validation
1.7. Market Model
1.8. Global Market: CAGR Calculation
1.9. Objectives
1.9.1. Objective 1
1.9.2. Objective 2
1.9.3. Objective 3
Chapter 2. Executive Summary
2.1. Market Snapshot
2.2. Segment Snapshot
2.3. Competitive Landscape Snapshot
Chapter 3. Variables, Trends, & Scope
3.1. Market Lineage Outlook
3.1.1. Parent Market Outlook
3.1.2. Related/Ancillary Market Outlook
3.2. Market Trends and Outlook
3.3. Market Dynamics
3.3.1. Growing Adoption Of Bioinformatics Technology
3.3.2. Advancements In Genomic Research
3.3.3. Increasing Demand For Personalized Medicines
3.4. Market Restraint Analysis
3.4.1. Lack of Skilled Professional
3.4.2. Data Privacy And Security Concerns
3.5. Business Environment Analysis
3.5.1. PESTEL Analysis
3.5.2. Porter’s Five Forces Analysis
3.5.3. COVID-19 Impact Analysis
Chapter 4. Service Business Analysis
4.1. Computational Biology Market: Service Movement Analysis
4.2. Databases
4.2.1. Databases Market, 2018 – 2030 (USD Million)
4.3. Infrastructure & Hardware
4.3.1. Infrastructure & Hardware, 2018 – 2030 (USD Million)
4.4. Software Platform
4.4.1. Software Platform Market, 2018 – 2030 (USD Million)
Chapter 5. Application Business Analysis
5.1. Computational Biology Market: Application Movement Analysis
5.2. Drug Discovery & Disease Modelling
5.2.1. Drug Discovery & Disease Modelling Market, 2018 – 2030 (USD Million)
5.2.2. Target Identification
5.2.2.1. Target Identification Market, 2018 – 2030 (USD Million)
5.2.3. Target Validation
5.2.3.1. Target Validation Market, 2018 – 2030 (USD Million)
5.2.4. Lead Discovery
5.2.4.1. Lead Discovery Market, 2018 – 2030 (USD Million)
5.2.5. Lead Optimization
5.2.5.1. Lead Optimization Market, 2018 – 2030 (USD Million)
5.3. Preclinical Drug Development
5.3.1. Preclinical Drug Development Market, 2018 – 2030 (USD Million)
5.3.2. Pharmacokinetics
5.3.2.1. Pharmacokinetics Market, 2018 – 2030 (USD Million)
5.3.3. Pharmacodynamics
5.3.3.1. Pharmacodynamics Market, 2018 – 2030 (USD Million)
5.4. Clinical Trials
5.4.1. Clinical Trials Market, 2018 – 2030 (USD Million)
5.4.2. Phase I
5.4.2.1. Phase I Market, 2018 – 2030 (USD Million)
5.4.3. Phase II
5.4.3.1. Phase II Market, 2018 – 2030 (USD Million)
5.4.4. Phase III
5.4.4.1. Phase III Market, 2018 – 2030 (USD Million)
5.4.5. Phase IV
5.4.5.1. Phase IV Market, 2018 – 2030 (USD Million)
5.5. Computational Genomics
5.5.1. Computational Genomics Market, 2018 – 2030 (USD Million)
5.6. Computational Proteomics
5.6.1. Computational Proteomics Market, 2018 – 2030 (USD Million)
5.7. Others
5.7.1. Others Market, 2018 – 2030 (USD Million)
Chapter 6. End-use Business Analysis
6.1. Computational Biology Market: End-use Movement Analysis
6.2. Academic & Research
6.2.1. Academic & Research Market, 2018 – 2030 (USD Million)
6.3. Industrial
6.3.1. Industrial Market, 2018 – 2030 (USD Million)
Chapter 7. Regional Business Analysis
7.1. Regional Market Snapshot
7.2. North America
7.2.1. North America Computational Biology Market, 2018 – 2030 (USD Million)
7.2.2. U.S.
7.2.2.1. U.S. Computational Biology Market, 2018 – 2030 (USD Million)
7.2.2.2. Key Country Dynamics
7.2.2.3. Competitive Scenario
7.2.3. Canada
7.2.3.1. Canada Computational Biology Market, 2018 – 2030 (USD Million)
7.2.3.2. Key Country Dynamics
7.2.3.3. Competitive Scenario
7.3. Europe
7.3.1. Europe Computational Biology Market, 2018 – 2030 (USD Million)
7.3.2. UK
7.3.2.1. UK Computational Biology Market, 2018 – 2030 (USD Million)
7.3.2.2. Key Country Dynamics
7.3.2.3. Competitive Scenario
7.3.3. Germany
7.3.3.1. Germany Computational Biology Market, 2018 – 2030 (USD Million)
7.3.3.2. Key Country Dynamics
7.3.3.3. Competitive Scenario
7.3.4. Spain
7.3.4.1. Spain Computational Biology Market, 2018 – 2030 (USD Million)
7.3.4.2. Key Country Dynamics
7.3.4.3. Competitive Scenario
7.3.5. France
7.3.5.1. France Computational Biology Market, 2018 – 2030 (USD Million)
7.3.5.2. Key Country Dynamics
7.3.5.3. Competitive Scenario
7.3.6. Italy
7.3.6.1. Italy Computational Biology Market, 2018 – 2030 (USD Million)
7.3.6.2. Key Country Dynamics
7.3.6.3. Competitive Scenario
7.3.7. Denmark
7.3.7.1. Denmark Computational Biology Market, 2018 – 2030 (USD Million)
7.3.7.2. Key Country Dynamics
7.3.7.3. Competitive Scenario
7.3.8. Sweden
7.3.8.1. Sweden Computational Biology Market, 2018 – 2030 (USD Million)
7.3.8.2. Key Country Dynamics
7.3.8.3. Competitive Scenario
7.3.9. Norway
7.3.9.1. Norway Computational Biology Market, 2018 – 2030 (USD Million)
7.3.9.2. Key Country Dynamics
7.3.9.3. Competitive Scenario
7.4. Asia Pacific
7.4.1. Asia-Pacific Computational Biology Market, 2018 – 2030 (USD Million)
7.4.2. Japan
7.4.2.1. Japan Computational Biology Market, 2018 – 2030 (USD Million)
7.4.2.2. Key Country Dynamics
7.4.2.3. Competitive Scenario
7.4.3. China
7.4.3.1. China Computational Biology Market, 2018 – 2030 (USD Million)
7.4.3.2. Key Country Dynamics
7.4.3.3. Competitive Scenario
7.4.4. India
7.4.4.1. India Computational Biology Market, 2018 – 2030 (USD Million)
7.4.4.2. Key Country Dynamics
7.4.4.3. Competitive Scenario
7.4.5. South Korea
7.4.5.1. South Korea Computational Biology Market, 2018 – 2030 (USD Million)
7.4.5.2. Key Country Dynamics
7.4.5.3. Competitive Scenario
7.4.6. Thailand
7.4.6.1. Thailand Computational Biology Market, 2018 – 2030 (USD Million)
7.4.6.2. Key Country Dynamics
7.4.6.3. Competitive Scenario
7.4.7. Australia
7.4.7.1. Australia Computational Biology Market, 2018 – 2030 (USD Million)
7.4.7.2. Key Country Dynamics
7.4.7.3. Competitive Scenario
7.5. Latin America
7.5.1. Latin America Computational Biology Market, 2018 – 2030 (USD Million)
7.5.2. Brazil
7.5.2.1. Brazil Computational Biology Market, 2018 – 2030 (USD Million)
7.5.2.2. Key Country Dynamics
7.5.2.3. Competitive Scenario
7.5.3. Mexico
7.5.3.1. Mexico Computational Biology Market, 2018 – 2030 (USD Million)
7.5.3.2. Key Country Dynamics
7.5.3.3. Competitive Scenario
7.5.4. Argentina
7.5.4.1. Argentina Computational Biology Market, 2018 – 2030 (USD Million)
7.5.4.2. Key Country Dynamics
7.5.4.3. Competitive Scenario
7.6. MEA
7.6.1. MEA Computational Biology Market, 2018 – 2030 (USD Million)
7.6.2. South Africa
7.6.2.1. South Africa Computational Biology Market, 2018 – 2030 (USD Million)
7.6.2.2. Key Country Dynamics
7.6.2.3. Competitive Scenario
7.6.3. Saudi Arabia
7.6.3.1. Saudi Arabia Computational Biology Market, 2018 – 2030 (USD Million)
7.6.3.2. Key Country Dynamics
7.6.3.3. Competitive Scenario
7.6.4. UAE
7.6.4.1. UAE Computational Biology Market, 2018 – 2030 (USD Million)
7.6.4.2. Key Country Dynamics
7.6.4.3. Competitive Scenario
7.6.5. Kuwait
7.6.5.1. Kuwait Computational Biology Market, 2018 – 2030 (USD Million)
7.6.5.2. Key Country Dynamics
7.6.5.3. Competitive Scenario
Chapter 8. Competitive Landscape
8.1. Company Categorization
8.2. Strategy Mapping
8.3. Company Market Share/Position Analysis, 2022
8.4. Company Profiles/Listing
8.4.1. DNAnexus, Inc.
8.4.1.1. Company Overview
8.4.1.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
8.4.1.3. Product Benchmarking
8.4.1.4. Strategic Initiatives
8.4.2. Illumina, Inc.
8.4.2.1. Company Overview
8.4.2.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
8.4.2.3. Product Benchmarking
8.4.2.4. Strategic Initiatives
8.4.3. Thermo Fisher Scientific, Inc.
8.4.3.1. Company Overview
8.4.3.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
8.4.3.3. Product Benchmarking
8.4.3.4. Strategic Initiatives
8.4.4. Schrödinger, Inc.
8.4.4.1. Company Overview
8.4.4.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
8.4.4.3. Product Benchmarking
8.4.4.4. Strategic Initiatives
8.4.5. Compugen
8.4.5.1. Company Overview
8.4.5.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
8.4.5.3. Product Benchmarking
8.4.5.4. Strategic Initiatives
8.4.6. Aganitha AI Inc.
8.4.6.1. Company Overview
8.4.6.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
8.4.6.3. Product Benchmarking
8.4.6.4. Strategic Initiatives
8.4.7. Genedata AG
8.4.7.1. Company Overview
8.4.7.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
8.4.7.3. Product Benchmarking
8.4.7.4. Strategic Initiatives
8.4.8. QIAGEN
8.4.8.1. Company Overview
8.4.8.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
8.4.8.3. Product Benchmarking
8.4.8.4. Strategic Initiatives
8.4.9. SIMULATIONS PLUS
8.4.9.1. Company Overview
8.4.9.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
8.4.9.3. Product Benchmarking
8.4.9.4. Strategic Initiatives
8.4.10. Fios Genomics
8.4.10.1. Company Overview
8.4.10.2. Financial Performance (Net Revenue/Sales/EBITDA/Gross Profit)
8.4.10.3. Product Benchmarking
8.4.10.4. Strategic Initiatives



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