이 전자책은 실험의 효율성과 재현성을 높이고 실험을 원활하게 진행하기 위한 다양한 자원을 제공합니다.
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10,000명의 여성을 대상으로 한 연구에서 임신 중독증의 가장 심각한 형태인 하이퍼메시스 그라비다룸과 관련된 10개의 유전자가 확인되었으며, 이 중 6개는 새로운 유전자입니다.
iPSC 기반의 보편적 마스터 세포 은행을 통해 NK 세포 치료제 제조업체들이 생산 비용을 절감하고 물류를 간소화하며 환자 이탈을 줄일 수 있는 방법을 분석했다.
셀라레스가 자가 제품의 대량 생산을 통해 연간 수천 명의 환자에게 CAR T 세포 치료제를 공급할 수 있는 가능성을 보여주고 있다. 최소한의 자본 투자와 낮은 제조 비용으로 이를 실현할 수 있을 것으로 기대된다.
Labguru가 새로운 고객 포털을 출시하여 CRO/CDMO와의 협업을 지원합니다. 이 포털은 내부 워크플로우를 외부 협력자에게 확장하여 효율성을 높이고 오류 및 규정 준수 위험을 최소화합니다.
전이 학습이라는 새로운 기계 학습 기술이 제약 회사들이 역사적 데이터를 재사용하여 예측 모델을 생성하고, 산업 공정 개발의 비용과 시간을 줄이는 데 도움을 줄 수 있는 가능성을 보여주고 있다.
GATC Health는 AI 기반의 인 실리코 다중 오믹스 접근 방식이 초기 단계에서 프로그램의 위험을 줄여 임상 전 개발 시간을 단축하고 기회를 확대한다고 발표했다.
캠벨 번스 박사는 플랫폼 설계, 유전체 공학, 통합 워크플로우의 발전이 세포주 개발(CLD) 접근 방식을 재평가하게 만들고 있다고 설명한다.
페프토닉스는 새로운 펩타이드 기반 계면활성제로, 기존의 폴록사머 계열보다 거품이 거의 없고 CHO 및 HEK293 세포 배양에서 더 높은 생산성을 보여줍니다.
유전자 치료가 더 많은 환자 집단을 대상으로 발전함에 따라, 아데노 관련 바이러스(AAV) 제조업체들은 고품질 벡터를 대규모로 제공해야 하는 압박을 받고 있습니다. 이번 튜토리얼에서는 AAV 생산의 일관성을 높이는 방법을 다룹니다.
UMass Chan 연구진이 Trenchant BioSystems와 협력하여 혈액 제품을 평가하고, 자동화된 유전자 전달 플랫폼을 구축하는 작업을 시작합니다.
이번 GEN의 Touching Base 에피소드에서는 에이전틱 AI 규제, 새로운 가상 세포 모델, LNP 백신 전달 개선, 공학적 장기 세그먼트, 기업 합병에 대해 논의합니다.
인공지능 모델은 시간이 지남에 따라 학습하며 동적으로 변화합니다. 신뢰할 수 있는 모델을 배포하기 위해서는 적절한 데이터와 모델, 강력한 AI 거버넌스가 필요합니다.
제네바에 본사를 둔 IFPMA에 따르면 생명공학 제약 산업은 제조 과정에서 AI 기술을 활용하여 프로세스 개발, 시각 검사, 품질 보증 등 여러 분야에서 혜택을 보고 있다.
렌츠클러 바이오파마는 매사추세츠 밀포드 시설이 다양한 치료법을 지원하고 있다고 보고했습니다. 이 시설은 종양학, 혈액학, 근골격계, 심혈관 및 장기 부전 등 여러 질병 분야에 걸쳐 있습니다.
유전자 지도 제작의 선구자인 데이비드 보츠타인이 83세의 나이로 세상을 떠났다. 그의 연구는 질병을 유발하는 유전자를 찾고, 인간 게놈 전체를 지도화하는 데 기여했다.
이번 GEN 웨비나에서는 세포 및 유전자 치료 제조 분야의 전문가들이 임상 성공과 상업적 실행 가능성 간의 격차를 해소하는 방법에 대해 논의합니다.
HDX-MS와 AI 같은 컴퓨터 방법을 결합한 샌드위치 ELISA 기술이 전임상 약물 개발 과정에서 단백질-단백질 상호작용 이해를 향상시킬 수 있다는 연구 결과가 발표됐다.
자체 면역 CAR T 치료의 생산 용량 부족이 환자의 치료 접근을 제한하고 있다. 이를 해결하기 위해서는 더 빠른 생산 방법과 현대적 제조 기술, 숙련된 인력이 필요하다.
새로운 연구에 따르면 AI가 생명공학 기업에 필수적인 도구로 자리매김하고 있으며, 약물 생산 중 발생하는 데이터 양이 증가하고 규제 당국의 지원을 통해 채택률이 증가하고 있다.

미래 생명공학 엔지니어들은 규제된 환경에서 AI와 프로세스 자동화에 대한 실무 경험뿐만 아니라 새로운 기술을 배우는 적응력이 필요하다.


