・市場概要・サマリー
・コンピューテーショナルドラッグディスカバリーの世界市場動向
・コンピューテーショナルドラッグディスカバリーの世界市場規模
・コンピューテーショナルドラッグディスカバリーの種類別市場規模(構造用ドラッグデザイン(SBDD)、リガンド用ドラッグデザイン(LBDD)、シーケンス用アプローチ)
・コンピューテーショナルドラッグディスカバリーの用途別市場規模(腫瘍性疾患、神経疾患、免疫疾患、感染症、その他)
・コンピューテーショナルドラッグディスカバリーの企業別市場シェア
・コンピューテーショナルドラッグディスカバリーの北米市場規模(種類別・用途別)
・コンピューテーショナルドラッグディスカバリーのアメリカ市場規模
・コンピューテーショナルドラッグディスカバリーのアジア市場規模(種類別・用途別)
・コンピューテーショナルドラッグディスカバリーの日本市場規模
・コンピューテーショナルドラッグディスカバリーの中国市場規模
・コンピューテーショナルドラッグディスカバリーのインド市場規模
・コンピューテーショナルドラッグディスカバリーのヨーロッパ市場規模(種類別・用途別)
・コンピューテーショナルドラッグディスカバリーの中東・アフリカ市場規模(種類別・用途別)
・コンピューテーショナルドラッグディスカバリーの北米市場予測 2025年-2030年
・コンピューテーショナルドラッグディスカバリーのアメリカ市場予測 2025年-2030年
・コンピューテーショナルドラッグディスカバリーのアジア市場予測 2025年-2030年
・コンピューテーショナルドラッグディスカバリーの日本市場予測 2025年-2030年
・コンピューテーショナルドラッグディスカバリーの中国市場予測 2025年-2030年
・コンピューテーショナルドラッグディスカバリーのインド市場予測 2025年-2030年
・コンピューテーショナルドラッグディスカバリーのヨーロッパ市場予測 2025年-2030年
・コンピューテーショナルドラッグディスカバリーの中東・アフリカ市場予測 2025年-2030年
・コンピューテーショナルドラッグディスカバリーの種類別市場予測(構造用ドラッグデザイン(SBDD)、リガンド用ドラッグデザイン(LBDD)、シーケンス用アプローチ)2025年-2030年
・コンピューテーショナルドラッグディスカバリーの用途別市場予測(腫瘍性疾患、神経疾患、免疫疾患、感染症、その他)2025年-2030年
・コンピューテーショナルドラッグディスカバリーの主要販売チャネル・顧客
・主要企業情報・企業別売上
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コンピューテーショナルドラッグディスカバリーの世界市場:構造用ドラッグデザイン(SBDD)、リガンド用ドラッグデザイン(LBDD)、シーケンス用アプローチ、腫瘍性疾患、神経疾患、免疫疾患、感染症、その他 |
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■英語タイトル:Global Computational Drug Discovery Market ■商品コード:HIGR-022146 ■発行年月:2025年03月 ■レポート形式:英語 / PDF ■納品方法:Eメール(2~3営業日) ■調査対象地域:グローバル ■産業分野:Service & Software |
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コンピューテーショナルドラッグディスカバリーは、薬剤の発見と開発において計算機を活用する手法を指します。近年のバイオテクノロジーや情報技術の進展によって、従来の実験的手法に加え、計算機を用いたアプローチが重要性を増しています。これにより、研究者は新しい薬剤の探索や最適化をより効率的かつ迅速に行うことが可能となります。 コンピューテーショナルドラッグディスカバリーの特徴の一つは、膨大な化合物ライブラリを迅速にスクリーニングできる点です。バーチャルスクリーニングと呼ばれる手法では、計算機シミュレーションを用いて、特定のターゲットタンパク質に対する結合親和性を予測します。この手法により、候補化合物を絞り込むことができ、実験的な検証に進む前に時間とコストを大幅に削減できます。 さらに、分子動力学シミュレーションや量子化学計算を活用することで、化合物の物理化学的特性や生物活性を予測することも可能です。これにより、化合物の設計段階で有望な候補を特定し、最適化を進めることができます。機械学習や人工知能を組み合わせることで、データからパターンを学習し、より精度の高い予測が行えるようになっています。 コンピューテーショナルドラッグディスカバリーの種類には、バーチャルスクリーニング、リード最適化、ADMET予測(吸収、分布、代謝、排泄、毒性の予測)などがあります。バーチャルスクリーニングでは、化合物のデータベースからターゲットに対する結合活性を持つものを探し出します。リード最適化は、見つかったリード化合物をさらに改良し、より高い効果や安全性を持つ薬剤へと進化させるプロセスです。ADMET予測は、薬剤が体内でどのように挙動するかを予測し、開発段階での失敗を減らすために重要な役割を果たします。 この分野の用途は多岐にわたります。新しい疾患に対する治療薬の開発や、既存薬の新しい適応症の発見、さらには副作用の少ない薬剤の設計などが挙げられます。特に、感染症やがん、神経疾患などの治療において、迅速な薬剤の開発が求められている現代において、コンピューテーショナルドラッグディスカバリーはその重要性を増しています。 このように、コンピューテーショナルドラッグディスカバリーは、薬剤開発のプロセスを効率化し、革新的な治療法の発見を促進するための強力なツールとなっています。今後も技術の進展に伴い、より多くの医療分野での応用が期待されます。 本調査レポートでは、グローバルにおけるコンピューテーショナルドラッグディスカバリー市場(Computational Drug Discovery Market)の現状及び将来展望についてまとめました。コンピューテーショナルドラッグディスカバリーの市場動向、種類別市場規模(構造用ドラッグデザイン(SBDD)、リガンド用ドラッグデザイン(LBDD)、シーケンス用アプローチ)、用途別市場規模(腫瘍性疾患、神経疾患、免疫疾患、感染症、その他)、企業別市場シェア、地域別市場規模と予測、関連企業情報などを掲載しています。 |
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