Fuji-Keizai USA 刊行資料のご案内 --------------------------------------------------------------------------- ゲノム創薬を実現する 米国新バイオコンピューティング市場調査 バイオサイエンスとITの融合で２１世紀に君臨するバイオ創薬の開発技術実態を報告 --------------------------------------------------------------------------- 現在、バイオサイエンス業界と情報技術（IT)業界の技術が組み合わされ、全く新 しいバイオコンピューティングと呼ばれるエキサイティングな業界が出現している。 この業界の最大の目的は、ゲノム創薬を実現することにあるといっても過言ではな い。それは２１世紀の戦略的な新薬開発の技術でもある。 世界には既に、臨床試験段階にあるゲノム医薬品候補は、数百に上がると見られて いるが日本では皆無である。この事実をバイオコンピューティングITという視点で 見ると、米国では既に２００１年に１．１兆円の市場規模となり、２００３年には １．８兆円と予測される。それでは日本ではどうかと言えば、昨年の小規模市場か ら２００３年になって米国の半分、０．９兆円にまで拡大することが予測されてい る。 米国の有数な製薬会社は、昨年、バイオコンピューティング・ソリューションの採 用を次々に決定。例えば、ブリストルマイヤーズ・スクイッブ社は、DNA/蛋白質シ ーケンス分析、急成長分野であるプロテオミックス、それに遺伝子転写プロフィー ルなどを含むリサーチ・プロジェクトを推進するにあたり、強力なバイオコンピュ ーティング・システム−SGIとインサイト社のソリューション製品を導入。またイ- ライリリー社は新薬R&Dコスト全体の半分をも占める臨床トライアル用に１７１４ 社のソリューション製品の採用を決めている。 本書は、ゲノム創薬を実現するバイオコンピューティングITに関して、市況、市場 の牽引要因、製薬会社の事例、市場規模予測、今後の方向性、積極的な事業化を目 指す注目バイオコンピューティングIT開発会社、それに市場機会の提言、という構 成で纏めている。更に現在の米国バイオコンピューティングITベンダー（サービス 提供ベンダー２０社、ソフト提供ベンダー１５社、バイオコンテンツ提供ベンダー 6社、サーバ提供ベンダー１１社、ストレージ提供ベンダー７社、合計５９社）を 紹介している。 ゲノム創薬の世界的な競争に打ち勝つためには、日本のIT会社と製薬会社は新たな バイオコンピューティング市場の動きを察知し、ゲノム創薬のためのソリューショ ン・システムの発見に努める必要がある。その意味で、本書が御社の事業に一役を 担えば幸甚である。　 Fuji-Keizai USA 目　　次 エグゼクティブ・サマリー 1 第１章 「バイオコンピューティング＋製薬市場」 3 　1.1 「バイオコンピューティング＋製薬」市場の定義 3 　1.2　バイオコンピューティングに影響を及ぼしている 　　　　　　　　　　　　　　　　バイオサイエンス業界事情　　　　　　　3 図1：　製薬Ｒ＆Ｄのサマリー 　1.3　バイオ・コンピューティング分野におけるビジネス・チャンス　　　　6 図2：　バイオコンピューティング分野における 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　ビジネス・チャンスのマップ 　1.4 今日のバイオコンピューティング市場で活動している企業　　　　　　9 図3：　バイオコンピューティング・ベンダー市場 　1.5 バイオサイエンス・コンピューティング・インフラに必要な要素　　　12 表1：　バイオコンピューティングで要求されるマグニチュード 　1.6 バイオコンピューティング技術　　　　　　　　13 　　1.6.1　コンピューター・インフラ　　　　　　　　13 　　1.6.2　ストレージ・ネットワーク・インフラストラクチャー　　　　　　　13 　　1.6.3　アプリケーション・ソフトウエア　　　　　14 　　1.6.4　その他　　　　　　　14 　1.7 製薬ビジネス　　　　　　　14 　1.8 代表的なバイオコンピューティング・ベンダー５９社　　　　　　16 　　1.8.1　代表的なサービス・ベンダー２０社　　　　　　　16 　　1.8.2　代表的なソフトウエア・ベンダー１５社　　　　　　　17 　　1.8.3　代表的なバイオコンテンツ・ベンダー６社　　　　　　18 　　1.8.4　代表的なサーバー・ベンダー１１社　　　　　　　　18 　　1.8.5　代表的なストレージ・ベンダー７社　　　　　　　　19 第２章 バイオコンピューティングの発展を支援する要素　　　　　　　20 　2.1 ｢バイオコンピューティング＋製薬｣の発展を推進している要素　　　　20 　　2.1.1　新薬発見Ｒ＆Ｄ　　　　　　　20 　　2.1.2　サイエンスの急速な発展　　　　　　　21 　　2.1.3　すでに製薬業界によって利用されている 　　　　　　　　　　　　　　　コンピューティング・パワー　　　　　　　22 　　2.1.4　ヒトゲノム・プロジェクト後のデータベース　　　　　　　24 　　2.1.5　プロテオミクスＲ＆Ｄ用コンピューターの必要条件　　　　　　　24 　　表2：ゲノミック＆プロテオミクスＲ＆Ｄに必要な 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　コンピューティング・パワー 　　2.1.6　食品市場分野における動向　　　　　　　26 　2.2　コマーシャル・アプリケーション　　　　　　　27 　　2.2.1　遺伝学(ゲノミック)データベース　　　　　　　27 　　2.2.2　プロテオミクス・データベース　　　　　　　28 　　2.2.3　アプリケーション　　　　　　　28 第３章 製薬Ｒ＆Ｄ用バイオコンピューティングのケース・スタディ　　　　　30 共通調査項目 ・バイオコンピューティング・ソリューションの必要性 ・選択されたソリューション ・テクノロジー評価 ・ソリューションの利用結果 　3.1 ハードウエア・ソリューション　　　　　　　30 　　3.1.1 アジェンコートバイオサイエンスとアスぺクス・ 　　　　　　　　　　　　　　　ストレージソリューション　　　　　　　30 　　　　　　図4：　アジェンコートバイオサイエンスと、 　　　　　　　　　　　　　　　ネットワーク・ストレージ・ソリューション 　　3.1.2　ブリストルマイヤーズ・スクイッブ、 　　　　　　　　　　　　　SGIとインサイト ジェノミクス　　　　　　　33 　　図5：　ブリストルマイヤーズ・スクイッブと、 　　　　　　　　　　２つのスーパーコンピュータを利用するソリューション 　　3.1.3　インサイト ジェノミクスと 　　　　　　　レッドハットリネックス・コンピューター・ファーム　　　36 　　図6：　インサイト ジェノミクスと 　　　　　　　　　　　　　　リネックス・クラスターソリューション 　　3.1.4　国立ガン研究所と、スーパーコンピューターによる 　　　　　　　　　　　　　ゲノミクス・パターン・マッチング　　　　　41 　3.2　サービス・ソリューション　　　　　　　44 　　3.2.1　セレラジェノミクス、ブラックストーン・コンピューティング 　　　　　　それにCompaqによって構築された、 　　　　　　　　　大規模なコンピューティング・ソリューション　　　　44 　　3.2.2 「Hospital for Sick Children」の 　　　　　　　　　　　　ゲノム・データベースと、IBMのサービス 　　46 　3.3　ソフトウエア・ソリューション　　　　　　48 　　3.3.1　アベンティスと、「in silico」アプローチによる新薬開発　　　　48 　　　　　　図7：　フィジオラブ技術を利用したコンピューター・モデル 　　3.3.2　ボイゲン社とスポットファイア・デシジョンサイト　　　　　　　51 　　図8：　スポットファイア・デシジョンサイトの 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　ユーザー・インタフェース 　　3.3.3　臨床トライアル患者をリクルートするために 　　　　　　Ｅビジネス・ソリューションを利用するイーライリリ　　　　　54 　　3.3.4　プロクターギャンブル社と、フェーズフォワード社の 　　　　　　　　臨床トライアル・マネージメント・ソリューション　　　　56 　　図9：　Webベースの臨床トライアル・マネージメント・ 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　ソリューションのスクリーン 第４章 バイオコンピューティングＩＴ市場予測　　　　　　　　60 　4.1　バイオコンピューティングＩＴ市場と市場セグメント　　　　　　60 　　4.1.1　バイオコンピューティングＩＴ市場と市場セグメント　　　　60 　　4.1.2　サーバー　　　　　　　　60 　　4.1.3　ストレージ　　　　　　　61 　　4.1.4　ソフトウエア　　　　　　　61 　　4.1.5　バイオコンテンツ　　　　　　　61 　4.2　バイオコンピューティングＩＴ市場規模の 　　　　　　　　　　　　　　　成長予想2001〜2005年　　　　　　　62 　4.3　バイオコンピューティングＩＴ市場全体の規模　　　　　　62 表3：　バイオコンピューティングＩＴ市場全体の予想：　 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　2001〜2005年 　4.4　バイオコンピューティングＲ＆Ｄ市場予想　　　　　　　64 　　4.4.1　バイオコンピューティングＩＴ「サービス」市場セグメント 　　表4：　バイオコンピューティングＩＴ「サービス」市場セグメント 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　成長予想：2001〜2005年 　　図10：　バイオコンピューティングＩＴ市場全体の予想：　 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　2001〜2005年 　　図11：　バイオコンピューティングＩＴ「サービス」市場セグメント 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　の成長予想：　　2001〜2005年 　　4.4.2　バイオコンピューティングＩＴ「サーバー」市場セグメント　　　　67 　　表5：　バイオコンピューティングＩＴ「サーバー」市場セグメントの 成長予想：　　2001〜2005年 　　4.4.3　バイオコンピューティングＩＴ「ストレージ」市場セグメント　　　68 　　表6：　バイオコンピューティングＩＴ「ストレージ」 　　　　　　　　　　　　　　　　市場セグメントの成長予想：　　2001〜2005年 　　4.4.4　バイオコンピューティングＩＴ「ソフトウエア」 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　市場セグメント　　　　69 　　表7：　バイオコンピューティングＩＴ「ソフトウエア」 　　　　　　　　　　　　　　　　市場セグメントの成長予想：　　2001〜2005年 　　図12： バイオコンピューティングＩＴ「サーバー」 　　　　　　　　　　　　　　　　市場セグメントの成長予想：　　2001〜2005年 　　図13： バイオコンピューティングＩＴ「ストレージ」 　　　　　　　　　　　　　　　　市場セグメントの成長予想：　　2001〜2005年 　　図14： バイオコンピューティングＩＴ「ソフトウエア」 　　　　　　　　　　　　　　　　市場セグメントの成長予想：　　2001〜2005年 　　図15： バイオコンピューティングＩＴ「バイオコンテンツ」 　　　　　　　　　　　　　　　　市場セグメントの成長予想：　　2001〜2005年 　　4.4.5　バイオコンピューティングＩＴ「バイオコンテンツ」 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　市場セグメント　　　　　　74 　　表8：　バイオコンピューティングＩＴ「バイオコンテンツ」 　　　　　　　　　　　　　　　　　市場セグメントの成長予想：　2001〜2005年 　　4.4.6　市場セグメント予想の比較　　　　　　　74 　　表9：　バイオコンピューティングＩＴ市場における、 　　　　　　　　　　　　　　　　各セグメントの成長予想比較：　2001〜2005年 　　図16：　バイオコンピューティングＩＴ市場における、 　　　　　　　　　　　　　　　　各セグメントの成長予想比較：　2001〜2005年 　　図17：　バイオコンピューティングＩＴ市場における、 　　　　　　　　　　　　　　　各セグメントの市場シェア比較：　2001〜2005年 第５章　バイオコンピューティングの今後の方向性　　　　　　　78 　5.1　過去のトレンドの概要　　　　　　　78 　　5.1.1　ゲノミクス分野における最近の展開が 　　　　　　　　　　　バイオコンピューティングに及ぼす影響　　　　　　78 　　5.1.2　コンピューター・システムの急速な変化　　　　　　　79 　5.2　バイオコンピューティングの将来トレンド　　　　　　　80 　　5.2.1　サービス　　　　　　　　80 　　5.2.2　ソフトウエア　　　　　　81 　　　5.2.2.1 オペレーティング・システム　　　　　　　81 　　　5.2.2.2 アプリケーション　　　　　　　82 　　　5.2.2.3 コンピューターの柔軟性を高めるツール　　　　　　　82 　　5.2.3　バイオコンテンツ　　　　　　　83 　　5.2.4　サーバー　　　　　　　　84 　　5.2.5　ストレージ　　　　　　　85 第６章 エマージング・バイオコンピューティングＲ＆Ｄ 　　　　　　　ＩＴインフラストラクチャー企業の活動実態　　　　　　87 　　　　共通調査項目 　　　　　A. キーパーソン 　　　　　B. 企業概要と関心領域 　　　　　C. 技術開発戦略 　　　　　D. コマーシャル化に伴うチャレンジ 　　　　　E. その他：パートナーシップ、M&A、投資、パテント、製品ニュース 　6.1　バイオコンテンツ・プロバイダー　　　　　　　87 　　6.1.1　セレラジェノミクス　　　　　　　87 　　6.1.2　ヒューマンゲノムサイエンス　　　　　　　92 　　6.1.3　インサイトジェノミクス　　　　　　　96 　　6.1.4　ニューテクサイエンス、 ライフサイエンス部門 　　　　　　　100 　6.2　バイオソフトウエア・アプリケーション・プロバイダー　　　　　　103 　　6.2.1　アクセレラス 　　　　　　　103 　　6.2.2　セロミックス 　　　　　　　107 　　6.2.3　インフォマックス 　　　　　　　111 　　6.2.4　スポットファイア 　　　　　　　114 　6.3　ハードウエア・システム・プロバイダー　　　　　　　118 　　6.3.1　コンパックコンピュータ　　　　　　　　118 　　6.3.2　IBM Corporation　　　　　　　121 　　6.3.3　パラセル　　　　　　　124 　6.4　サービス・プロバイダー　　　　　　　128 　　6.4.1　ブラックストーンコンピュ-タ　　　　　　　128 　　6.4.2　エンティジェン　　　　　　　132 　　6.4.3　リナックスネットワーク 　　　　　　　135 　6.5　システム・ソフトウエア・プロバイダー 　　　　　　　139 　　6.5.1　レッドハットリナックス　　　　　　　139 　6.5.2　ターボリナックス　　　　　　　143 第７章　得られた教訓と、台頭しつつある新ビジネス・チャンス　　　　　147 　7.1　新薬発見Ｒ＆Ｄと、 　　　　　バイオコンピューティングが直面しているチャレンジ　　　　　147 　　7.1.1　サイエンスのボトルネックを 　　　　　　　　　　　　コンピューティング問題に置き換える　　　　　147 　　7.1.2　ゲノミクス・バイコンテンツのコモディティ化　　　　　　　147 　7.2　バイオコンピューティングにおける、 　　　　　　　　　　　　　　「次のホットな分野」の概要　　　　　　　148 　　7.2.1　バイオ・コンピューティングに使われる 　　　　　　　　　　　ハードウエアとソフトウエアの強化　　　　　　　148 　　図18：　次世代の「スキル・ビオウルフ」クラスター・コンピューター 　　7.2.2　臨床トライアルに使われる 　　　　　　　　　　　バイオコンピューティング・システム　　　　　　151 　　7.2.3　パーソナル医薬　　　　　　　　　　　152 　7.3　バイオコンピューティング市場におけるビジネス・チャンス　　　　153 　　7.3.1　新薬発見プロセスにおいて 　　　　　　　　　　　バイオコンピューティングが果たす役割　　　　　153 　　図19：　大手製薬会社による「新薬開発年表」 　　7.3.2　今後の急成長が期待されるストレージ分野　　　　　　　155 　　7.3.3　今後の急成長が予想されるコンサルティングとＥサービス　　　155 　　7.3.4　ソフトウエア分野におけるビジネス・チャンス　　　　　　　156 　7.4　サマリー　　　　　　　156 　　7.4.1　製薬会社とバイオコンピューティング・ベンダーとの 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　戦略的提携　　　　157 　　図20：　新薬発見コラボレーション・マップ 　　7.4.2　製薬会社の成功チャンスを高める 　　　　　　　　　　　　　　　　バイオコンピューティング 　　　　　159