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                        創新iBioG-Med平臺

                        iBioG-Med平臺簡介

                        iBioG-Med平臺是倍諳基自主研發的借助統計學、大數據分析和機器學習建立的培養基優化設計平臺,用于個性化培養基配方的開發。iBioG-Med平臺可以為目標細胞快速開發個性化培養基,滿足客戶對于細胞/產物的期待,以及滿足風險控制的需求,同時可以避免培養基配方傳統開發方法中實驗周期長、濃度選擇經驗化、信息遺漏及浪費等弊端。

                        iBioG-Med包含I-SCR, I-FIT, I-GEN三個子模型。變量篩選模型(I-SCR)可有效描述培養基關鍵組分,建立培養基組分與技術目標(如抗體產量、抗體關鍵質量屬性等)的關系,可用于指導后續優化過程和培養基生產的質量控制;相較于傳統的擬合模型,基于數據分布的預測模型(I-FIT)對數據解釋度更高,對培養基表現的模擬和預測更為精準;基于遺傳算法的學習模型(I-GEN)可利用計算機演算配方表現,極大降低工作量,加速培養基開發速度。

                        iBioG-Med平臺已成功幫助十多位客戶開發和優化培養基配方,部分項目已成功上市或進入臨床II,III期階段。另外,倍諳基的標準目錄培養基的開發也應用了iBioG-Med平臺,iBioG-Med可以對適用于各個場景的標準目錄培養基進行迭代升級,以便更好滿足客戶的使用需求。

                        優勢
                        • 快速獲得培養基配方(3-6個月)

                        • 明確關鍵培養基組分及控制范圍

                        • 評估培養基配方穩定性

                        關鍵方法
                        三大學習模型
                        變量篩選模型(I-SCR)

                        準確率高,具有處理非線性關系能力

                        指明后續優化方向

                        明確影響培養基產品關鍵組分

                        基于數據分布的預測模型(I-FIT)

                        有效對實驗數據進行預測,且高于傳統的預測模型;

                        預測模型的誤差率隨數據迭代而逐漸降低,誤差率僅為10-20%;

                        確認關鍵組分濃度范圍(點→面),培養基產品風險提示;

                        為模型自我學習(I-GEN)提供技術保障;

                        基于遺傳算法的學習模型(I-GEN)

                        ≈30萬配方/天(I-GEN)

                        20-40個配方進行驗證和確認

                        80-90%的可及率

                        極大降低了培養基開發工作量,加速開發效率

                        突出成果

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