AI-native Biomanufacturing Decision Platform
CHO 세포주 개발(CLD)을 위한 설명 가능한 AI 의사결정 지원 — 과학자를 대체하지 않고 보강합니다.
STAGE · Prototype / MVP — 현재 Clone Screening Engine 하나만 개발 중, 나머지는 로드맵한눈에 보기
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함께 의사결정 플랫폼을 만들어요
지금 가능한 건 Clone Screening 데모 요청입니다. 파일럿·데이터 협업 파트너, 공동개발 파트너, 그리고 초기 투자자를 찾고 있습니다.
* Prototype/MVP 단계 · synthetic·테스트 데이터만 사용 · 의사결정 지원(2차 의견)이며 최종 결정은 과학자가 · GMP·QC 품질 결정 시스템 아님 · 이메일은 확정 후 실제 주소로 교체 예정.
세포주 개발(CLD)의 숨은 비용
AI가 신약 발굴을 가속하면서 더 많은 바이오의약품이 개발에 진입하고, CHO 세포주 개발(CLD) 수요가 늘어납니다. 바이오의약품 제조의 시작인 CLD가 병목이 됩니다.
유망하던 clone이 나중에 탈락합니다
초기 CLD에서 좋아 보이던 clone이 이후 생산성·안정성·품질에서 탈락합니다. 결국 버려질 clone에 수개월을 쓰게 되고, 불필요한 실험·비용 증가·프로그램 지연으로 이어집니다.
AI 의사결정 지원
완벽한 clone을 찾기보다 False Positive Clone을 일찍 가려냅니다. CHO 세포주 개발을 위한 의사결정 레이어(Decision Layer)로 clone을 우선순위화하고 리스크를 설명합니다(2차 의견) — 최종 결정은 과학자가 합니다. 경쟁 솔루션은 대개 공정 개발·제조 인텔리전스·Digital Twin에 초점을 둡니다.
왜 우리인가
창업자 — 재조합 단백질 생산용 CHO 세포주를 12년 이상 개발한 경험에 Bioinformatics 전문성을 결합. Wet Lab, Biological Computing, NGS, Multi-omics 분석 역량을 함께 보유합니다.
적용 분야
검증된 산업용 세포 시스템과, 생산 현장의 디지털 전환을 함께 다룹니다.
CHO 세포 기반 재조합 단백질
Chinese Hamster Ovary(CHO) 세포를 이용한 재조합 단백질 생산에 최적화 기술을 적용합니다.
장비 디지털화 & 데이터 통합
실험실의 다양한 장비를 디지털화·통합해 데이터를 관리·분석하고, Biomanufacturing 전 과정에 AI를 적용합니다.
4개의 AI Engine (플랫폼 구성)
AI 네이티브 바이오의약품 제조 의사결정 플랫폼은 4개 AI Engine으로 구성됩니다. 현재는 Engine 1(Clone Screening Engine)만 개발 중이고, Engine 2~4는 roadmap(연구 프로토타입)입니다. Digital Twin은 독립 제품이 아니라 Process Optimization과 미래 SDL의 enabling capability입니다. 장기 비전은 AI Operating System for Biomanufacturing.
Clone Screening Engine
초기 clone screening 데이터로 clone 우선순위와 False Positive Clone·안정성 리스크를 조기에 판단하는 의사결정 지원 — 2차 의견이며 최종 결정은 과학자가. (현재 개발 중인 첫 제품)
Process & Media Optimization
배지·공정 조건 최적화. (연구 프로토타입 · Digital Twin 공유 시뮬레이션 레이어 활용)
Host Cell Engineering
host-cell 엔지니어링 타깃 우선순위·개입 시뮬레이션. (연구 프로토타입)
Closed-loop SDL
폐루프 학습과 워크플로 오케스트레이션(Self-Driving Laboratory). Digital Twin은 여기서 enabling capability이며 독립 제품이 아닙니다. (연구 프로토타입 · 플랫폼 레이어)
Clone Screening AI 흐름
분석 요청부터 리포트까지의 파이프라인. 현재는 ① 요청 접수까지 구현, ②~⑥은 개발 예정(planned)입니다.
모듈 로드맵
현재는 AI 네이티브 바이오의약품 제조 의사결정 플랫폼(Clone Screening Engine)입니다. 지금은 Clone Screening 하나에 집중하고, 검증된 엔진을 하나씩 확장해 장기 비전인 AI Operating System for Biomanufacturing으로 나아갑니다.
전략: Do not overbuild now. 한 엔진이 실제 고객 가치를 증명한 뒤에만 다음으로 확장합니다. Digital Twin은 Process Optimization·미래 SDL의 enabling capability이며 독립 제품이 아닙니다.
AI Clone Screening 분석 요청
초기 clone screening 데이터셋을 등록하면 아래 Recent Analysis 목록에 접수됩니다. 현재 MVP는 "요청 접수"까지 — ranking/risk 결과 산출은 개발 예정입니다. (테스트용 mock 데이터만 사용)
New analysis request
Recent Analysis
No analysis requests yet. Create your first clone screening analysis request.
• No real customer, company, or experimental data should be entered.
• Shared server database integration will be added in a later version.
자주 묻는 질문
MatrixBioservices와 AI Clone Screening에 대한 핵심 질문. (현재 prototype/MVP·synthetic 데이터 단계)
What is MatrixBioservices?
MatrixBioservices is building an AI-native Biomanufacturing Decision Platform. Its first product, the Clone Screening Engine, gives CHO cell line development (CLD) teams AI-assisted decision support to prioritize clones from early screening data. It is currently a synthetic-data prototype (MVP); a second opinion where scientists remain the final decision makers, not yet validated on real industrial or wet-lab data. The long-term vision is an AI Operating System for Biomanufacturing.
What is AI Clone Screening?
AI Clone Screening analyzes early-passage CHO clone data to rank clones and flag false-positive and stability risks, helping scientists decide which clones to advance. MatrixBioservices develops it as a decision-support (second-opinion) tool, not a replacement for scientist review.
How does AI reduce false-positive clones?
The goal is to learn patterns in early screening data — such as specific productivity (qP), growth rate and titer trends — that correlate with later instability, so risky clones can be flagged earlier. This capability is in development and has so far been tested only on synthetic data.
What is a Digital Twin for biomanufacturing?
A digital twin is a computational model that simulates a bioprocess so conditions can be explored in silico instead of by physical experiment. In the MatrixBioservices roadmap, digital twins are a planned shared simulation layer for process and media optimization; they are not built yet.
How can AI optimize CHO cell line development?
By turning accumulated screening and process data into ranking, risk and recommendation signals, AI can help teams focus experiments and reduce late-stage surprises. MatrixBioservices starts with clone screening and expands one module at a time, only after each proves value.
What is an AI Operating System for Biomanufacturing?
It is the MatrixBioservices vision: a connected set of AI engines — clone screening, media and process optimization, host-cell engineering and self-driving-lab orchestration — sharing one cumulative data model. Today only the clone screening engine is in active development; the rest are roadmap.