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MATRIXBIOSERVICES

Scientific Intelligence for Biologics Manufacturing

CHO 세포주 개발(CLD)을 위한 AI 기반 의사결정 지원. 과학자가 최종 의사결정자이며, 플랫폼은 지원할 뿐 결코 대체하지 않습니다.

Clone Screening Engine [Current] Scientific Decision Intelligence [Current] Biology-informed AI [In development] Process Optimization [Planned] Host Cell Engineering [Planned] Closed-loop SDL [Aspirational]
STAGE · Prototype / MVP · synthetic 데이터 · decision support · scientist-in-the-loop · GMP/QC 아님 · 실데이터 미검증 — Clone Screening Engine만 [Current]
WHAT WE DO

한눈에 보기

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문제

CLD의 숨은 비용

초기 CLD에서 상위 clone과 비슷해 보이던 clone이 이후 생산성·안정성·품질에서 탈락해 수개월이 낭비됩니다.

회사 소개 →
접근

찾기보다, 걸러내기

완벽한 clone을 찾기보다, False Positive Clone을 일찍 가려내는 의사결정을 지원합니다 — 결정은 과학자가. 이 개념은 제품·사업 가설이며, 검증된 과학적 정의가 아닙니다.

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[Current]

Clone Screening Engine

지금은 첫 제품 하나에 집중합니다. Clone Screening은 제품 #1이며, 데모와 과학 리포트는 과학적 상담을 통해 제공됩니다.

제품 알아보기 →
FOR SMALL / MID BIOTECH · CHO CLD TEAMS · CDMOs · ACADEMIC LABS

함께 Scientific Intelligence for Biologics Manufacturing을 만들어요

지금 가능한 건 과학적 상담입니다. 파일럿·데이터 협업 파트너, 공동개발 파트너, 그리고 초기 투자자를 찾고 있습니다.

* Prototype/MVP · synthetic·테스트 데이터만 사용 · 의사결정 지원(2차 의견)이며 과학자가 최종 의사결정자 · GMP·QC 품질 결정 시스템 아님 · 실데이터 미검증. 기간·비용·처리량 절감은 주장하지 않습니다.

WHY NOW & THE PROBLEM

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.

PROBLEM

초기 고성능 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.

OUR APPROACH

AI 의사결정 지원

완벽한 clone을 찾기보다 False Positive Clone을 일찍 가려냅니다 — 초기 시점에는 상위 clone과 비슷해 보이지만 이후 생산성이 떨어지거나 장기 안정성 부족으로 우선순위에서 밀리는 clone을 뜻합니다. 이 개념은 제품·사업 가설이며 검증된 과학적 정의가 아니고, 프로토타입은 장기 안정성 결과를 추론하거나 확정하지 않습니다. CHO 세포주 개발을 위한 의사결정 레이어로 clone을 우선순위화하고 리스크를 설명합니다(2차 의견) — 과학자가 최종 의사결정자입니다. 경쟁 솔루션은 대개 공정 개발·제조 인텔리전스·Digital Twin에 초점을 둡니다.

Scientific Decision Intelligence [Current] decision-support system [Current] scientist-in-the-loop
WHY US · FOUNDER & STRENGTHS

왜 우리인가

창업자 — 재조합 단백질 생산용 CHO 세포주를 약 12년 개발한 경험에 Bioinformatics 전문성을 결합. Wet Lab, Biological Computing, NGS, Multi-omics 분석 역량을 함께 보유합니다.

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약 12년 CHO 세포주 개발(CLD) × Bioinformatics현장 세포주 개발 경험과 계산 전문성의 결합
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Wet Lab & Dry Lab실험실과 Biological Computing(NGS·Multi-omics)을 모두 이해
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실제 CLD 데이터 해석CLD 데이터를 실험과 계산 양쪽 관점에서 해석
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생물학 ↔ AI 도메인 전문성생물학을 AI 기반 의사결정 지원에 연결 — 최종 결정은 과학자가
APPLICATION

적용 분야

MatrixBioservices가 지향하는 적용 분야입니다. 이는 회사가 지향하는 활동 범위를 뜻하며, 오늘 보유한 시설·인력·서비스를 뜻하지 않습니다.

CHO 세포 기반 재조합 단백질

적용 대상 영역은 Chinese Hamster Ovary(CHO) 세포를 이용한 재조합 단백질 생산입니다. 현재는 Clone Screening Engine [Current]이 clone 선별 의사결정 단계에서 이를 지원하며, Process Optimization [Planned]은 만들어지지 않았습니다.

항체 (Antibody) 이중항체 (Bispecific) ADC

장비 디지털화 & 데이터 통합

계획된 방향이며 아직 제공되지 않습니다. 실험실 장비를 디지털화·통합해 Biologics Manufacturing 전 과정에서 데이터를 관리·분석하는 방향입니다. MatrixBioservices는 wet lab·GMP 시설·품질 관리 시스템을 보유하고 있지 않으며, 오늘 장비·데이터 통합 서비스를 제공하지 않습니다.

Equipment Digitalization Data Integration AI Analytics
AI ENGINES

4개의 AI Engine (플랫폼 구성)

공개 제품 구조는 제품 #1 — Clone Screening [Current], 그다음 계획된 제품 — Process Optimization [Planned] · Host Cell Engineering [Planned] · Media Optimization [Planned] — 그리고 장기 플랫폼: Digital Twin [Long-term] · Closed-loop SDL [Aspirational] · AI-native Biofoundry [Aspirational]입니다. 아키텍처 관점에서는 Scientific Decision Intelligence 제품 계층이 이를 하나의 엔진 아키텍처를 공유하는 4개 AI Engine으로 구현하며, Engine 1(Clone Screening Engine)만 [Current]이고 Engine 2~4는 아래의 등록된 성숙도 라벨을 그대로 따르며 제공되지 않습니다. Digital Twin은 독립 제품이 아니라 Process Optimization과 미래 Closed-loop SDL의 enabling capability이며, Media Optimization은 Process Optimization에 포함됩니다. AI-native Biofoundry는 장기 기술·운영 시스템이며 구현되어 있지 않습니다.

[Current]
ENGINE 1

Clone Screening Engine

Feature Engineering · prioritisation · stability risk · report

제품 수준의 아키텍처로 설계된 AI 기반 의사결정 지원 엔진이며, 현재는 합성 데이터로 개발된 prototype/MVP 단계입니다. 초기 clone screening 데이터로 clone 우선순위와 False Positive Clone·안정성 리스크를 조기에 판단합니다 — 2차 의견이며 과학자가 최종 의사결정자입니다. False Positive Clone 개념은 제품·사업 가설이며 검증된 과학적 정의가 아닙니다.

[Planned]
ENGINE 2

Process Optimization

Upstream & downstream process optimization (contains Media Optimization)

배지·공정 조건 최적화. [Planned] — 만들어지지 않았습니다. Digital Twin [Long-term]은 여기서 enabling capability이며 독립 제품이 아닙니다.

[Planned]
ENGINE 3

Host Cell Engineering

Host Cell Engineering

host-cell 엔지니어링 타깃 우선순위·개입 시뮬레이션. [Planned] — 만들어지지 않았습니다. 시뮬레이션은 실험이 아닙니다.

[Aspirational]
ENGINE 4

Closed-loop SDL

Self-Driving Laboratory · closed-loop orchestration

폐루프 학습과 워크플로 오케스트레이션(Self-Driving Laboratory). [Aspirational] — 만들어지지 않았습니다. 과학자 승인 절차는 유지되며, 자율적이거나 과학자가 없는 방식이 아닙니다.

HOW IT WORKS · AI FLOW

Clone Screening AI 흐름

업로드부터 리포트까지의 파이프라인. ①~⑤는 구현되어 있으며 상담 시연에서 실제로 실행되고, 전부 브라우저 안에서 처리됩니다. ⑥은 과학 상담 및 의사결정 지원을 통해 제공됩니다.

1
CSV Upload
CSV는 브라우저를 벗어나지 않습니다 — 세션 메모리에만 존재하며 업로드·서버 없음
[Current]
2
Dataset Health
스키마·값·결측 검증 — leakage 감지 시 분석을 STOP
[Current]
3
Feature Engineering
qP·growth rate·titer 곡선 등 특징 생성
[Current]
4
Prediction
승인된 모델의 model-estimated 신호 — 측정값이 아니라 추정값
[Current]
5
AI Decision Support
Dataset Readiness · Screening Summary · 한계와 고지 — 2차 의견이며 결정은 과학자가
[Current]
6
Full Scientific Report
과학 상담 및 의사결정 지원 안에서 제공되는 산출물이며, 셀프서비스 다운로드가 아닙니다
[In development]
ROADMAP · FUTURE MODULES

모듈 로드맵

현재는 Clone Screening Engine [Current]을 통한 Scientific Decision Intelligence 제품 계층입니다. 지금은 Clone Screening 하나에 집중하고 엔진을 하나씩 확장합니다. 이는 검증 게이트 기반 순서이며 일정 약속이 아니고, 단계를 나열한 것만으로는 어떤 것도 승인되지 않습니다. 아래 각 항목은 회사 용어 표준에 등록된 성숙도 라벨을 그대로 따릅니다.

Clone Screening Engineprototype / MVP · synthetic data[Current]
Process Optimization (contains Media Optimization)[Planned]
Host Cell Engineering[Planned]
Closed-loop SDL[Aspirational]
AI-native Biofoundrylong-term technical and operational system[Aspirational]

전략: Do not overbuild now. 한 엔진이 실제 고객 가치를 증명한 뒤에만 다음으로 확장합니다. Digital Twin [Long-term]은 Process Optimization·미래 Closed-loop SDL의 enabling capability이며 독립 제품이 아닙니다. AI-native Biofoundry [Aspirational]는 구현되어 있지 않으며, "AI-native"는 자율적이거나 과학자가 없다는 뜻이 아닙니다. AI Operating System for Biologics Manufacturing은 선행 용어이며 역사적 라벨로만 유지됩니다.

TALK TO US · CLONE SCREENING

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여러분의 clone screening 프로젝트에 대해 기꺼이 논의하겠습니다. 프로젝트를 간단히 알려주시면 가장 적합한 분석 전략을 함께 논의하기 위해 연락드리겠습니다. 이 양식은 초기 문의이며 자동 프로젝트 접수가 아닙니다 — 모든 진행은 상담을 거칩니다.

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