iBioG-Med平台简介

iBioG-Med平台是倍谙基自主研发的借助统计学、大数据分析和机器学习建立的培养基优化设计平台，用于个性化培养基配方的开发。iBioG-Med平台可以为目标细胞快速开发个性化培养基，满足客户对于细胞/产物的期待，以及满足风险控制的需求，同时可以避免培养基配方传统开发方法中实验周期长、浓度选择经验化、信息遗漏及浪费等弊端。

iBioG-Med包含I-SCR, I-FIT, I-GEN三个子模型。变量筛选模型（I-SCR）可有效描述培养基关键组分，建立培养基组分与技术目标（如抗体产量、抗体关键质量属性等）的关系，可用于指导后续优化过程和培养基生产的质量控制；相较于传统的拟合模型，基于数据分布的预测模型（I-FIT）对数据解释度更高，对培养基表现的模拟和预测更为精准；基于遗传算法的学习模型（I-GEN）可利用计算机演算配方表现，极大降低工作量，加速培养基开发速度。

iBioG-Med平台已成功帮助十多位客户开发和优化培养基配方，部分项目已成功上市或进入临床II，III期阶段。另外，倍谙基的标准目录培养基的开发也应用了iBioG-Med平台，iBioG-Med可以对适用于各个场景的标准目录培养基进行迭代升级，以便更好满足客户的使用需求。