이엔셀, 줄기세포 치료제 생산 균일화 및 품질 재현성 향상 위한 AI 기반 분석 기술 개발
줄기세포 치료제는 초기 계대의 세포 상태 및 적절한 배양 용적률(배양 용기 면적 대비 생장 중인 세포가 차지하는 면적)이 최종 치료제의 품질에 큰 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 다만, 세포 상태 및 용적률 이미지에 대한 해석이 작업자 별로 다른 데다 숙련도를 높이는 데 있어 시간이 필요하다는 단점이 있고, 이러한 주관적 판단에서 기인한 세포 치료제의 품질 편차는 제조 공정의 자동화 및 대량화에 있어 큰 걸림돌이 돼 왔다.
이러한 한계점을 극복하기 위해 이엔셀은 AI를 활용해 세포 상태 및 용적률을 분석했다. 기존의 연구용 세포 분석 연구들과는 달리, 이엔셀의 연구 결과는 생산 분야에 적용하기 위한 대량배양 시스템 기반의 이미지 학습 및 분석이 포함돼 실용성에 초점을 맞췄다. 해당 내용에 대한 특허도 출원을 마쳤다.
이러한 연구 결과는 향후 줄기세포 치료제 분야에서 균일한 제품 생산 재현을 통한 대량생산 및 자동화 공정 기반 구축의 가시화를 시사하고 있으며, 추후 다른 세포치료제 분야로의 확장을 통해 질환 치료제의 품질 재현성 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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박도영 기자 (dypark@medigatenews.com)더 건강한 사회를 위한 기사를 쓰겠습니다
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