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市場調査レポート
商品コード
2009395

早期毒性試験市場の規模、シェア、動向および予測:手法別、エンドユーザー別、地域別、2026年~2034年

Early Toxicity Testing Market Size, Share, Trends and Forecast by Technique, End User, and Region, 2026-2034


出版日
発行
IMARC
ページ情報
英文 141 Pages
納期
2~3営業日
カスタマイズ可能
早期毒性試験市場の規模、シェア、動向および予測:手法別、エンドユーザー別、地域別、2026年~2034年
出版日: 2026年04月01日
発行: IMARC
ページ情報: 英文 141 Pages
納期: 2~3営業日
GIIご利用のメリット
  • 概要

2025年の世界の早期毒性試験市場規模は15億米ドルと評価されました。今後について、IMARC Groupは、2026年から2034年にかけてCAGR 6.57%で推移し、2034年までに市場規模が26億米ドルに達すると予測しています。現在、欧州が市場を主導しており、2025年には34.0%を超える市場シェアを占めています。この市場は、医薬品開発活動の増加、厳格な規制要件、および代替試験法の進歩に牽引され、著しい成長を遂げています。予測毒性学ソリューションへの需要の高まりや動物実験の削減も市場の成長をさらに後押ししており、早期毒性試験市場のシェア拡大に寄与しています。

早期毒性試験市場の主な促進要因には、医薬品開発の失敗を減らす必要性の高まり、規制当局による監視の強化、および動物福祉への懸念の高まりが挙げられます。in vitroおよびin silico試験手法の進歩により、より迅速で費用対効果が高く、正確な毒性評価が可能となり、その採用が促進されています。製品の革新や毒性試験ツールの進歩も、市場の成長をさらに加速させています。例えば、2025年2月、CN Bio社は、前臨床毒性試験を強化する「PhysioMimix(R)DILIアッセイキット:Human 24」を発売しました。この革新的なキットは、ヒト由来の肝臓微小生理学的システムを活用し、薬剤の安全性に関する有益な知見を提供することで、情報に基づいた臨床開発の進展を促進し、複数の薬剤候補を同時に評価できるようにすることで効率を向上させます。さらに、製薬およびバイオテクノロジー業界は、潜在的な安全性問題を特定し、後期段階での失敗を最小限に抑え、開発コストを削減するために、初期段階の試験に投資しています。個別化医療への需要と創薬活動の活発化が、初期毒性試験市場の需要をさらに後押ししています。

米国の早期毒性試験市場の主な促進要因には、医薬品開発コストの削減と後期段階での失敗の最小化に対する重視の高まりが挙げられます。FDAによる厳格な安全性評価に関する規制要件の強化は、先進的なin vitroおよびin silico試験手法の導入を加速させています。製薬およびバイオテクノロジー企業は、医薬品の安全性と規制順守を確保するため、早期毒性スクリーニングに注力しています。さらに、予測毒性学の進歩、研究開発(R&D)への投資拡大、および個別化医療への需要が、米国の市場成長にさらに寄与しています。例えば、2023年12月、メルク社は、生成AIと機械学習を統合した革新的なAI駆動型創薬プラットフォーム「AIDDISON(TM)」の立ち上げを発表しました。600億種類以上の化合物を評価することで、低毒性や安定性といった望ましい特性を持つ創薬候補を特定するとともに、最適な合成経路を提案し、創薬効率を大幅に向上させます。より迅速かつ費用対効果の高い試験を実現するためのハイスループットスクリーニング手法への需要の高まりが、市場の拡大を牽引しています。研究機関と業界プレイヤーとの連携は、毒性評価技術におけるイノベーションを促進しています。

初期毒性試験市場の動向:

予測毒性学の進展

予測毒性学の進歩は、人工知能(AI)、機械学習(ML)、およびビッグデータ分析の統合を通じて、初期毒性試験市場を変革しています。これらの技術により、大規模なデータセットを迅速に分析し、化合物の潜在的な毒性作用をより高い精度で予測することが可能になります。AIアルゴリズムは毒性データ内のパターンや相関関係を特定し、創薬プロセスにおける意思決定を改善します。さらに、予測モデルは動物実験への依存度を低減し、開発スケジュールを短縮するとともに、医薬品研究全体の効率と安全性を向上させます。例えば、2023年10月、eLabNextは、インシリコ毒性評価のためのAIツールであるToxometris.aiを、同社のeLabMarketplaceに統合することを発表しました。この追加により、より迅速かつ正確な毒性予測が可能となり、コストのかかるウェットラボ試験への依存度が低下します。また、医薬品研究者が候補薬の優先順位付けを行い、より安全な医薬品開発のために動物実験を最小限に抑えることを支援します。

代替試験法の導入

代替試験法の導入は、初期毒性試験の進歩を大きく牽引しています。ヒトの細胞や組織を利用するin vitro技術は、化合物の毒性作用に関する正確な知見を提供します。計算シミュレーションと人工知能を活用したin silicoモデルは、既存のデータに基づいて毒性を予測します。さらに、organ-on-chip技術はヒトの臓器機能を再現し、薬剤反応の現実的な評価を可能にします。例えば、2024年9月、次世代のin vitroオルガン・チップ・モデルの主要プロバイダーであるEmulate, Inc.は、新しい「Chip-R1(TM)Rigid Chip」の発売を発表しました。この革新的なチップは、薬物吸収を最小限に抑え、ADME(吸収、分布、代謝、排泄)および毒性評価アプリケーションにおける生物学的モデリングを強化するように設計されています。低薬物吸収性材料、改良されたせん断応力レベル、および事前活性化された培養膜を特徴としており、より正確な薬剤試験と優れた細胞間相互作用を可能にします。これらの手法は、動物実験への依存度を低減するだけでなく、毒性評価の精度、速度、および費用対効果を向上させ、より安全で効率的な医薬品開発プロセスに貢献します。

非動物試験法に対する規制当局の支援

米国食品医薬品局(FDA)や環境保護庁(EPA)などの規制当局は、毒性評価における非動物法の活用をますます推進しています。倫理的な懸念、技術の進歩、そしてより迅速で費用対効果の高い試験へのニーズに後押しされ、これらの機関はin vitro、in silico、およびorgan-on-chipモデルを支援しています。FDAの「予測毒性学ロードマップ」のような取り組みは、正確な安全性評価を確保しつつ動物の使用を削減することで、毒性試験の近代化を目指しています。このような規制当局の支援により、代替手法の導入が加速し、イノベーションが促進され、医薬品開発や化学物質の安全性評価の効率が向上しています。これらの要因により、世界中で初期毒性試験市場の展望は明るいものとなっています。

目次

第1章 序文

第2章 調査範囲と調査手法

  • 調査の目的
  • ステークホルダー
  • データソース
    • 一次情報
    • 二次情報
  • 市場推定
    • ボトムアップアプローチ
    • トップダウンアプローチ
  • 予測手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 イントロダクション

第5章 世界の早期毒性試験市場

  • 市場概要
  • 市場実績
  • COVID-19の影響
  • 市場予測

第6章 市場内訳:手法別

  • In Vivo
  • In Vitro
  • イン・シリコ

第7章 市場内訳:エンドユーザー別

  • 製薬業界
  • 食産業
  • 化学産業
  • 化粧品業界
  • その他

第8章 市場内訳:地域別

  • 北米
    • 米国
    • カナダ
  • アジア太平洋
    • 中国
    • 日本
    • インド
    • 韓国
    • オーストラリア
    • インドネシア
    • その他
  • 欧州
    • ドイツ
    • フランス
    • 英国
    • イタリア
    • スペイン
    • ロシア
    • その他
  • ラテンアメリカ
    • ブラジル
    • メキシコ
    • その他
  • 中東・アフリカ

第9章 SWOT分析

第10章 バリューチェーン分析

第11章 ポーターのファイブフォース分析

第12章 価格分析

第13章 競合情勢

  • 市場構造
  • 主要企業
  • 主要企業プロファイル
    • Agilent Technologies Inc.
    • Bio-Rad Laboratories Inc.
    • Bruker Corporation
    • Charles River Laboratories International Inc.
    • Danaher Corporation
    • Enzo Biochem Inc.
    • Eurofins Scientific SE
    • Evotec A.G.
    • Merck KGaA
    • PerkinElmer Inc.
    • SGS S.A.
    • Thermo Fisher Scientific Inc.
    • WuXi AppTec