臓器生理学的マイクロシステム市場レポート：2031年までの動向、予測、競合分析

世界の臓器生理学的マイクロシステム市場は、製薬・バイオテクノロジー企業および学術・研究機関市場における機会を背景に、将来性が期待されています。同市場は2025年から2031年にかけてCAGR15％で拡大すると予測されています。主な成長要因としては、高度な薬剤試験モデルへの需要増加、個別化医療研究への投資拡大、医療分野における臓器オンチップ技術の普及拡大が挙げられます。

• Lucintel社の予測によりますと、種類別では、予測期間中に多臓器系システムがより高い成長率を示す見込みです。
• 用途別では、製薬・バイオテクノロジー企業向けがより高い成長率を示すと予想されます。
• 地域別では、アジア太平洋地域（APAC）が予測期間中に最も高い成長率を示すと予想されます。

臓器生理学的マイクロシステム（臓器模倣システム）市場における新たな動向

臓器生理学的マイクロシステム市場では、この分野を根本的に再構築するいくつかの主要な新興動向が進行中です。これらの動向により、技術は単純な臓器モデルから、創薬から個別化医療に至る幅広い用途において、より正確で予測性の高いデータを提供する、より複雑で統合された自動化システムへと進化しています。

• 多臓器系システムの開発：単一臓器系チップモデルから統合型多臓器系システム、いわゆる「ヒトチップ」システムへの移行が顕著な動向です。これらのプラットフォームは肝臓、肺、心臓などの異なる臓器モデルを接続し、臓器間の相互作用をシミュレートします。これにより、全身的な薬物代謝、有効性、潜在的な毒性に対する包括的な理解が可能となり、より総合的で予測性の高い前臨床試験プラットフォームを提供します。
• 先進センサーの統合：新興動向として、バイオセンサーやリアルタイムモニタリングツールをチップ上に直接統合する動きがあります。これらのセンサーは酸素濃度、pH値、細胞電気活動など様々な生理学的パラメーターをリアルタイムで測定可能です。これにより研究者は継続的かつ高精度のデータを得られ、チップ外分析の必要性を排除するとともに、実験結果のスループットと信頼性を向上させます。
• 患者由来iPS細胞の活用：臓器モデル作成における患者由来の誘導多能性幹細胞（iPS細胞）の活用が重要な動向です。患者自身の細胞を用いることで、個々の固有の遺伝子構成や生理的反応を正確に反映した個別化疾患モデルを構築できます。これは個別化医療における画期的な進展であり、オーダーメイド治療法の開発や薬剤スクリーニングを可能にします。
• 自動化とハイスループットスクリーニング：市場では自動化・ハイスループット対応のOOCプラットフォームが推進されています。企業はチップの装填、培地交換、データ収集を処理するロボットシステムとソフトウェアを開発中です。この自動化により人手作業が削減され、人為的ミスが最小化されるほか、多数の化合物を同時にスクリーニング可能となり、OOC技術の製薬業界における拡張性と実用性が向上します。
• 疾患モデリングと治療法：神経疾患、がん、感染症など、特定のヒト疾患をモデル化するためのOOC利用が拡大する動向にあります。研究者はこれらのシステムを活用し、生理学的に関連性の高い環境下で疾患メカニズムの研究や新規治療化合物の試験を行っています。この応用は、複雑な疾患の理解を深め、新たな治療法の開発を加速する上で極めて重要です。

これらの動向により、OOCはニッチな研究ツールから、製薬・バイオテクノロジー産業向けの高度で拡張性があり、予測精度が高いプラットフォームへと変貌を遂げつつあります。焦点は、前臨床試験と臨床試験の間のギャップを埋める、より現実的で統合された個別化モデルの開発へと移行しています。

臓器生理学的マイクロシステム市場における最近の動向

臓器生理学的マイクロシステム市場では、技術の進歩と応用範囲の拡大につながるいくつかの主な発展が見られます。これらの発展は、プラットフォームの生理学的関連性、拡張性、予測能力の向上に焦点を当てており、医薬品開発や研究開発におけるより広範な採用にとって極めて重要です。

• 先進的な多臓器系システム：最近の主要な進展として、より高度な多臓器系オンチッププラットフォームの開発と商業化が挙げられます。例えば、ある企業は「腸ー肝臓ー脳」システムを発表し、薬物代謝とその神経学的影響を同時に研究することを可能にしています。この進歩により、薬物の全身への影響をより包括的に把握できるようになり、毒性試験分野で注目を集めています。
• 新規材料と製造技術：これらのチップ製造に使用される材料において、重要な進展が見られます。研究者らは、生体組織環境をより忠実に模倣し、初代細胞の長期培養を支える新たなポリマーや生体材料を活用しています。こうした材料の革新は、OOCモデルの生物学的忠実性と安定性を高め、より信頼性が高く再現性のある結果をもたらしています。
• データ解析のためのAI統合：主な発展として、OOC実験で生成される膨大なデータを分析するための人工知能（AI）と機械学習の統合が挙げられます。AIアルゴリズムはリアルタイムのセンサーデータや画像解析を処理し、細胞挙動の微妙な変化を識別し、薬剤反応をより正確に予測できます。これにより、OOCプラットフォームは薬剤スクリーニングにおいてより強力かつ効率的になります。
• 標準化と検証の取り組み：業界コンソーシアムや規制機関は、OOCプラットフォームの標準化と検証ガイドラインの確立に積極的に取り組んでいます。例えば、バイオテクノロジー企業と規制当局の最近の共同研究では、肝毒性を予測するOOCモデルの検証を目指しています。この進展は、信頼を構築し、規制当局への申請においてOOCデータの正式な受容を可能にする上で極めて重要です。
• 臨床応用への拡大：主に前臨床研究で使用されてきたOOC技術ですが、現在では初の臨床応用例が見られています。最近の事例としては、患者由来の腫瘍オンチップを用いて複数の抗がん剤を試験し、特定の患者にとって最も効果的な薬剤を特定する研究が挙げられます。これは、個別化医療における本技術の潜在的可能性を示しています。

これらの進展は、技術の成熟度と信頼性を加速させることで市場に影響を与えています。焦点は、OOCプラットフォームを概念実証段階から、検証済みで標準化されたツールへと移行させ、医薬品開発および臨床ワークフローへの統合を促進することにあります。これにより、時間とリソースの節約が期待されます。

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 市場概要

• 背景と分類
• サプライチェーン

第3章 市場動向と予測分析

• 業界の促進要因と課題
• PESTLE分析
• 特許分析
• 規制環境

第4章 世界の臓器生理学的マイクロシステム市場：種類別

• 魅力分析：種類別
• 単一臓器系
• 多臓器系

第5章 世界の臓器生理学的マイクロシステム市場：用途別

• 魅力分析：用途別
• 製薬・バイオテクノロジー企業
• 学術・研究機関
• その他

第6章 地域分析

第7章 北米の臓器生理学的マイクロシステム市場

• 北米の臓器生理学的マイクロシステム市場：種類別
• 北米の臓器生理学的マイクロシステム市場：用途別
• 米国の臓器生理学的マイクロシステム市場
• メキシコの臓器生理学的マイクロシステム市場
• カナダの臓器生理学的マイクロシステム市場

第8章 欧州の臓器生理学的マイクロシステム市場

• 欧州の臓器生理学的マイクロシステム市場：種類別
• 欧州の臓器生理学的マイクロシステム市場：用途別
• ドイツの臓器生理学的マイクロシステム市場
• フランスの臓器生理学的マイクロシステム市場
• スペインの臓器生理学的マイクロシステム市場
• イタリアの臓器生理学的マイクロシステム市場
• 英国の臓器生理学的マイクロシステム市場

第9章 アジア太平洋の臓器生理学的マイクロシステム市場

• アジア太平洋の臓器生理学的マイクロシステム市場：種類別
• アジア太平洋の臓器生理学的マイクロシステム市場：用途別
• 日本の臓器生理学的マイクロシステム市場
• インドの臓器生理学的マイクロシステム市場
• 中国の臓器生理学的マイクロシステム市場
• 韓国の臓器生理学的マイクロシステム市場
• インドネシアの臓器生理学的マイクロシステム市場

第10章 その他の地域 (ROW) の臓器生理学的マイクロシステム市場

• ROWの臓器生理学的マイクロシステム市場：種類別
• ROWの臓器生理学的マイクロシステム市場：用途別
• 中東の臓器生理学的マイクロシステム市場
• 南米の臓器生理学的マイクロシステム市場
• アフリカの臓器生理学的マイクロシステム市場

第11章 競合分析

• 製品ポートフォリオ分析
• 運用統合
• ポーターのファイブフォース分析
• 市場シェア分析

第12章 機会と戦略分析

• バリューチェーン分析
• 成長機会分析
• 世界の臓器生理学的マイクロシステム市場の新たな動向
• 戦略分析

第13章 バリューチェーン上の主要企業のプロファイル

• 競合分析
• Emulate
• Draper Laboratory
• Mimetas
• TissUse
• CN Bio
• Hesperos
• Nortis
• Micronit
• Kirkstall
• Bi/ond

第14章 付録