薬理ゲノム技術市場、2028年 - 世界の業界規模、シェア、傾向、機会、予測、2018年～2028年、治療領域別（腫瘍学（肺がん、乳がん、大腸がん、子宮頸がん、その他）、神経疾患、心血管疾患、免疫疾患、感染症、その他）、技術別（PCR、in-situハイブリダイゼーション、免疫組織化学、シーケンシング、その他）、地域別、競合別。

市場概要

世界の薬理ゲノム技術市場は、2022年に64億6,000万米ドルと評価され、2028年までの予測期間中に8.48%のCAGRで目覚ましい成長が見込まれています。ヘルスケアと医療の分野は常に進化しており、個別化された治療アプローチは、患者の転帰を改善し、薬物の副作用を減らす原動力となっています。この変革の最前線にある画期的な分野の1つが薬理ゲノムです。「PGx」と呼ばれることが多いこの技術は、個人の遺伝子構成に合わせて投薬計画を調整し、薬の有効性を最適化し、副作用を最小限に抑えることを約束しています。

薬理ゲノムは、個人の遺伝子構成が薬物に対する反応にどのように影響するかに焦点を当てたゲノミクスの分野です。すべての人の DNA はユニークであり、これらの遺伝的変異は、薬物の代謝や薬物への反応に影響を与える可能性があります。これらの遺伝的差異を研究することで、薬理ゲノム学は、特定の薬物に対する患者の反応を予測できる遺伝子マーカーを特定することを目指しています。この情報は、患者が最も効果的で安全な薬物を受け取ることができるように、治療計画をパーソナライズするために使用できます。

グローバル薬理ゲノム学技術は、世界規模での薬理ゲノム学の広範な応用を包括する包括的な用語です。その目標は、薬理ゲノム学情報を日常の臨床診療と医薬品開発プロセスに組み込み、最終的に世界中の患者に利益をもたらすことです。グローバル薬理ゲノム学技術により、医療提供者は、各患者に最も適した薬物について、より多くの情報に基づいた決定を下すことができます。個人の遺伝子プロファイルを分析することで、医師は薬の有効性と安全性に自信を持って薬を処方できます。製薬会社は、薬理ゲノム学データを医薬品開発プロセスに統合する傾向が高まっています。これにより、臨床試験中に潜在的な反応者と非反応者を特定し、医薬品開発パイプラインを合理化し、後期段階での失敗のリスクを軽減できます。薬物有害反応 (ADR) は、公衆衛生上の重大な懸念事項です。薬理ゲノム学は、ADR のリスクがある患者を特定し、これらの反応を予防して患者の安全性を向上させるために、投与量の調整や代替薬の使用を可能にします。テクノロジーとデータ共有が向上するにつれて、薬理ゲノム情報は世界中の医療専門家にとってよりアクセスしやすくなります。このアクセス性により、公平な競争環境が整い、リソースが限られた地域の患者も個別化医療の恩恵を受けることができます。

主要な市場推進要因

慢性疾患の有病率の上昇が世界の薬理ゲノム学技術市場を牽引

慢性疾患は世界的な健康危機となり、何百万人もの人々に影響を与え、世界中の医療システムに多大な負担をかけています。心臓病、糖尿病、がん、神経疾患などの病気が増加しており、罹患率、死亡率、医療費の増加につながっています。この増大する課題に対応するため、薬理ゲノム学の分野は個別化医療の重要なツールとして浮上しており、慢性疾患との闘いに新たな希望をもたらしています。

世界保健機関（WHO）によると、非感染性疾患（NCD）は全世界の死亡原因の約71%を占めると推定されており、関連する経済的コストは2030年までに30兆ドルを超えると予測されています。

薬理ゲノム学は計り知れない可能性を秘めていますが、課題がないわけではありません。この技術を広く採用するには、インフラ、教育、遺伝子検査機能への多額の投資が必要です。さらに、遺伝子プライバシーとデータセキュリティに関連する倫理的懸念にも対処する必要があります。これらの課題にもかかわらず、世界の薬理ゲノム学市場は今後数年間で大幅な成長を遂げると予想されています。 DNA シーケンシング技術の進歩、医療専門家の意識の高まり、薬理ゲノム学の臨床的有用性を支持する研究の増加が、この拡大を後押ししています。

慢性疾患の罹患率の上昇は、世界中の医療システムに前例のない負担をかけています。このような状況で、薬理ゲノム学技術は希望の光を与えています。個人の遺伝子構成に合わせて治療を調整することで、薬理ゲノム学は慢性疾患の管理に革命をもたらし、患者の転帰を改善し、医療費を削減する可能性があります。研究が進み、医療システムにこの技術が統合されるにつれて、パーソナライズ医療が標準治療となり、世界的な慢性疾患の危機に新たな解決策が提供される未来が期待できます。

製薬業界の投資増加が世界の薬理ゲノム技術の成長を促進

製薬業界は常に医療の革新と研究の最前線に立ってきました。近年、薬理ゲノム技術への投資が大幅に増加しています。この分野は、医薬品開発とパーソナライズ医療に革命を起こす大きな可能性を秘めています。個人の遺伝子構成が医薬品への反応にどのように影響するかを研究する薬理ゲノム学は、医療へのアプローチ方法を再形成する態勢が整っています。

薬理ゲノム技術への投資増加の影響は、製薬業界だけにとどまりません。薬理ゲノミクスが臨床診療にさらに統合されるにつれて、患者はより効果的で個別化された治療計画の恩恵を受けるようになります。これにより、健康状態が改善され、副作用が軽減され、患者の満足度が向上します。個別化医療は、医療システム内でのリソース割り当ての効率化につながります。治療を個人に合わせて調整することで、不必要な治療や入院を最小限に抑えることができ、最終的には医療費を削減できます。薬理ゲノミクスは、副作用のリスクが高い患者を特定することで、薬剤の安全性を高める可能性があります。これにより、薬剤のラベル付けとモニタリングが改善され、患者の安全性がさらに確保されます。

主要な市場の課題

データの複雑さと統合

薬理ゲノミクス技術における最も重要な課題の 1 つは、ゲノム配列決定と薬剤応答研究によって生成される膨大で複雑なデータセットを処理することです。これらのデータセットを効果的に分析して統合することは、薬剤応答を正確に予測できる遺伝子マーカーを特定するために不可欠です。これには、高度な計算ツールとバイオインフォマティクスの専門知識が必要ですが、これらは世界のすべての地域で簡単に見つかるわけではありません。

倫理とプライバシーの懸念

薬理ゲノムデータへのアクセスが容易になり、普及するにつれて、患者のプライバシーとデータセキュリティに関する懸念が高まっています。研究目的でのゲノム情報の共有は、患者の権利と機密性を保護するために慎重に規制する必要があります。研究の推進と倫理的行動の確保のバランスを取ることは、世界の薬理ゲノム分野における絶え間ない課題です。

標準化とデータ共有

薬理ゲノム研究は、学術機関、製薬会社、医療提供者など、複数のソースからのデータに依存することがよくあります。薬理ゲノムの可能性を最大限に活用するには、これらの組織が標準化されたデータ形式とデータ共有プロトコルを採用する必要があります。地域によってデータ保護法や研究規制が異なるため、世界規模でこの標準化を達成することは大きな課題です。

医療格差

世界的な薬理ゲノム技術は、医療格差の解決において独自の課題に直面しています。リソースの少ない環境では、高度なゲノム検査や個別化医療へのアクセスが制限され、患者ケアに格差が生じる可能性があります。この格差を埋めるには、インフラストラクチャ、トレーニング、リソースへの多大な投資が必要ですが、すべての地域で容易に見つけられるとは限りません。

規制上のハードル

規制当局は、医薬品の安全性と有効性を確保する上で重要な役割を果たします。しかし、薬理ゲノムデータを医薬品開発と臨床診療に統合することで、これらの進歩をどのように規制するのが最善かという疑問が生じています。世界中の規制機関は、急速に進化する薬理ゲノム学の分野に対応するために適応する必要がありますが、これは時間がかかり複雑なプロセスになることがあります。

教育とトレーニング

薬理ゲノム学技術の導入を成功させるには、ゲノム学の複雑さと医療への応用を理解している、十分に訓練された科学者、臨床医、医療提供者の労働力が必要です。リソースが限られている地域で専門家に十分な教育とトレーニングの機会を提供することは困難ですが、薬理ゲノム学を広く採用するためには不可欠です。

コストと償還

ゲノム検査と個別化医療のコストは、一部の患者と医療システムにとって法外な場合があります。コスト効率の高い検査方法の開発と、薬理ゲノムサービスに対する償還の確保は、パーソナライズされた医療をすべての人が利用できるようにするために取り組む必要がある継続的な課題です。

主要な市場動向

技術の進歩

ヘルスケアの環境は常に進化しており、最先端の技術の統合が変革のきっかけとなっています。この変革が特に顕著な分野が薬理ゲノム学です。これは、遺伝学と薬理学を組み合わせて個人の遺伝子構成に合わせて治療を調整する分野です。近年、技術の進歩が急増し、世界の薬理ゲノム学技術市場を新たな高みへと押し上げています。

薬理ゲノム学における最も重要な技術の進歩の 1 つは、次世代シーケンシング (NGS) としてよく知られているハイスループット シーケンシングです。NGS を使用すると、個人のゲノム全体または特定の遺伝子領域を迅速かつコスト効率よくシーケンシングできます。この技術は、研究者や臨床医が前例のない正確さと効率で遺伝子変異を特定できるようにすることで、この分野に革命をもたらしました。NGS によって生成されるゲノム データの豊富さにより、堅牢なデータ分析ツールの必要性が高まっています。機械学習アルゴリズムは、複雑な遺伝子データを解釈するための強力なツールとして登場しました。これらのアルゴリズムは、パターンを特定し、薬物反応を予測し、医療提供者が情報に基づいた治療決定を下すのに役立ちます。ビッグ データ分析と機械学習の統合により、薬理ゲノム学はデータ主導の分野に変わりつつあります。薬理ゲノム学ナレッジ ベース (PharmGKB) や臨床薬理ゲノム学実装コンソーシアム (CPIC) などの包括的な薬理ゲノム学データベースの開発は、薬理ゲノム学の研究と実装の進歩に役立っています。これらのデータベースは、膨大な量の遺伝子データと薬物反応データを集約し、医療従事者が情報に基づいた薬物処方の決定を下すための貴重なリソースを提供します。

ポイント オブ ケア検査デバイスの進歩により、薬理ゲノム学は患者に近づいています。これらのデバイスは、遺伝子マーカーを迅速に分析し、薬剤の選択と投与に関する即時のガイダンスを提供できるため、医療従事者はベッドサイドでリアルタイムの決定を下すことができます。この技術は、緊急事態や救命救急の現場で特に役立ちます。遠隔医療とモバイル アプリケーションにより、薬理ゲノム情報とサービスへのアクセスが拡大しています。患者は自分の遺伝子データにアクセスし、遠隔地から医療従事者に相談できるようになりました。モバイル アプリは、患者と臨床医の両方が遺伝子検査の結果を解釈し、情報に基づいた治療を選択できるように、ユーザー フレンドリーなインターフェイスを提供します。

これらの技術進歩を薬理ゲノムに統合することで、医療の提供方法が変革しています。患者は遺伝子構成に基づいてカスタマイズされた治療計画を受け取り、治療が成功する可能性が高まり、薬物の副作用が減少します。薬理ゲノムは、薬剤の選択と投与を最適化することで、効果のない薬剤や有害な薬剤に関連する医療費の削減に役立ちます。薬理ゲノム技術により、医療従事者は情報に基づいた決定を下すことができ、患者の転帰と生活の質が向上します。薬理ゲノム学は、試行錯誤による処方の必要性を減らし、患者の苦しみや生命を脅かす可能性のある状況を最小限に抑えます。

セグメント別インサイト

治療領域のインサイト

治療領域に基づいて、腫瘍学セグメントは、2022年に薬理ゲノム学技術の世界市場で支配的なプレーヤーとして浮上しました。がんは世界中で死亡の主な原因であり、高齢化、ライフスタイルの変化、環境要因などのさまざまな要因により、その発生率は上昇し続けています。がんの有病率が高いため、個別化治療を開発するための薬理ゲノム学技術に対する大きな需要が生じています。腫瘍学は、がんの発生と進行を促進する遺伝子の変異と突然変異を理解することに大きく依存する分野です。薬理ゲノム学は、さまざまながんの種類に関連する特定の遺伝子マーカーを特定する上で重要な役割を果たし、標的治療を導くことができます。精密医療の概念には、患者の遺伝子構成に基づいて個々の患者に合わせた治療を行うことが含まれます。腫瘍学では、特定の遺伝子変異や変異を特定することで、腫瘍医は最も効果的な治療法を選択し、治療反応を予測して、副作用の可能性を減らすことができます。製薬会社は、標的がん治療法を発見し開発するために、薬理ゲノム学の研究に多額の投資を行っています。薬物反応に影響を与える遺伝的要因を理解することで、これらの会社はより効果的で安全な抗がん剤を設計することができ、それが薬理ゲノム学技術の採用を促進します。世界中の多くの政府や規制機関は、がん治療の結果を改善する上での薬理ゲノム学の可能性を認識しています。彼らは、資金、インセンティブ、または規制支援を提供して、腫瘍学の実践への薬理ゲノム学の統合を奨励する場合があります。腫瘍学の研究と臨床試験では、患者層別化のためのバイオマーカーを特定し、治療の有効性を評価するために、薬理ゲノム学が組み込まれることがよくあります。これにより、研究と臨床の両方の環境で高度な薬理ゲノム技術とサービスの需要が高まっています。

テクノロジーの洞察

ポリメラーゼ連鎖反応（PCR）セグメントは、予測期間中に急速な成長を遂げると予測されています。PCRは、DNAを増幅するための非常に感度が高く特異的な技術です。この精度は、研究者や臨床医が遺伝子変異と薬物反応への影響に関する正確で信頼性の高いデータを必要とする薬理ゲノム学では不可欠です。PCRを使用すると、特定のDNA領域を選択的に増幅できます。PCRは簡単に拡張できるため、研究開発から臨床診断まで、薬理ゲノム学のさまざまなアプリケーションに適しています。幅広いDNAターゲットを分析し、さまざまなサンプルサイズに対応するように適応できます。PCRテクノロジーは迅速なDNA増幅を可能にし、研究者が大量のサンプルを迅速に処理できるようにします。この効率は、タイムリーな結果が不可欠なハイスループット薬理ゲノム学研究や臨床試験にとって非常に重要です。 PCR は、ジェノタイピング、遺伝子発現プロファイリング、変異検出など、さまざまな種類の薬理ゲノム分析に使用できます。この汎用性により、PCR は個別化医療のさまざまな側面を研究するための貴重なツールになります。PCR は、分子生物学と遺伝学で数十年にわたって広く使用されてきました。確立されたプロトコルと堅牢な知識体系により、薬理ゲノム研究と診断における信頼できる選択肢となっています。PCR 技術は長年にわたってコスト効率が向上し、より幅広い研究機関や臨床検査室で利用できるようになりました。この手頃な価格が、市場での PCR の優位性に貢献しています。PCR ベースのアッセイは、臨床診断での使用が規制当局から承認されており、薬理ゲノム検査における信頼性と採用が高まっています。PCR は、次世代シーケンシング (NGS) やマイクロアレイ分析などの他の技術やプラットフォームと統合して、包括的な薬理ゲノムの洞察を提供できます。この統合機能により、PCR の有用性が向上します。 PCR アッセイは、特定の遺伝子または関心のあるゲノム領域をターゲットにするようにカスタマイズできるため、研究者は特定の薬理ゲノム研究または臨床アプリケーションの要件に合わせて分析を調整できます。個別化医療が普及するにつれて、薬理ゲノムの検査と研究の需要は高まり続けています。PCR 技術は、その精度と速度により、薬物反応に影響を与える遺伝的要因を特定することで、個別化医療の目標をサポートするのに適しています。

地域別インサイト

北米は、2022 年に世界の薬理ゲノム技術市場で主要なプレーヤーとして浮上し、価値の面で最大の市場シェアを占めました。北米、特に米国は、製薬およびバイオテクノロジー分野の研究開発のための堅牢なインフラストラクチャを誇っています。大手製薬会社、学術機関、国立衛生研究所 (NIH) などの政府機関の存在により、薬理ゲノム研究と技術開発が大きく進歩しました。北米は、薬理ゲノム学を含むバイオテクノロジーとゲノム研究に多額の投資を集めています。この投資により、ゲノム情報を活用して薬物治療をカスタマイズする最先端の技術と治療法の開発が促進されました。米国食品医薬品局 (FDA) などの規制当局は、薬理ゲノム学研究とその臨床診療への統合を積極的に支援してきました。薬理ゲノム学研究に対する明確な規制ガイドラインとインセンティブにより、イノベーションと採用が促進されました。北米は、人口基盤が大きく、ゲノムデータコモンズなどのゲノムデータベースが利用できるため、広範な遺伝子データにアクセスできます。この豊富な遺伝子情報は、薬理ゲノム学研究と個別化医療アプローチの開発をサポートしています。北米には、学界、産業界、政府機関間のコラボレーションの文化があります。この協力的な環境により、アイデア、専門知識、リソースの交換が促進され、薬理ゲノム学の発見を臨床応用に応用することが加速します。

最近の開発

• 2023 年 4 月、Leica Biosystems は、リンチ症候群の可能性がある大腸がん患者を検査する際に IHC ミスマッチ修復 (MMR) のオプションを提供することで顧客を支援することを目的とした開発である BOND MMR 抗体パネルの承認を取得しました。
• 2022 年 12 月、MapMyGenome は MedicaMap と呼ばれる経済的な薬理ゲノム学サービスを導入しました。MapMyGenome が開発した最先端の薬理ゲノム学ソリューションである MedicaMap は、遺伝子プロファイルを調べることで、人が薬にどのように反応するかを評価します。この包括的な薬理ゲノムソリューションは、精神医学、腫瘍学、心臓病学、糖尿病学など、幅広い医療分野にわたって米国 FDA によって承認された 165 種類以上の薬剤を評価します。
• 2021 年 9 月、Thermo FisherScientific Inc. は、迅速に高精度の結果を生成できる包括的なデジタル PCR (dPCR) 技術である QuantStudio Absolute Q デジタル PCR システムを発表しました。このシステムは、マイクロ流体アレイ技術と簡素化されたプロセスを統合することで、複雑な複数の機器の手順を不要にし、最終的にデータの一貫性と精度の両方を向上させます。

主要な市場プレーヤー

• QIAGEN NV
• GE HealthCare、
• Agilent Technologies、Inc.
• F. Hoffmann-La Roche Ltd
• FOUNDATION MEDICINE, INC.
• Thermo Fisher Scientific Inc.
• Leica Biosystems Nussloch GmBH,
• Pfizer Inc.