CGT & 合成生物标配：汇像科技全自动 AI 细胞株筛选平台
合成生物学、CGT 细胞治疗、基因编辑、抗体工程已是生命科学前沿核心研究方向，细胞株开发（CLD）作为 “设计 - 构建 - 测试 - 学习（DBTL）” 闭环的核心测试环节，直接决定课题数据可靠性、论文可重复性与高产细胞模型产出效率。
全球合成生物学正全面转向自动化DBTL数字化研究范式，与此相对应的，国内高校与重点实验室对高通量细胞筛选自动化平台的需求也在持续攀升。然而，实现这一转型面临三重现实阻碍：
其一，人工操作效率瓶颈
国内实验室自动化普及率低，硕博研究生长期困于铺板、换液、挑克隆等重复劳动，科研时间被严重挤占；
其二，进口设备水土不服
主流进口自动化工作站软件封闭、拓展成本高昂、缺乏完整中文科研验证文档，“买得来设备、建不成体系”；
其三，前沿技术彼此割裂
跨设备转运造成细胞损伤与数据断层，分散设备更无统一数据中台，无法产出符合FAIR原则的标准化数据集。
市场呼唤真正自主可控、开放兼容的国产解决方案
系统总览：CLD自动化链路集成
针对上述痛点，汇像科技推出智能细胞株筛选自动化系统——以自研iMagicOS中控平台与高精度协作机器人为技术底座，模块化整合六大硬件单元，7×24h不间断运行，打造国产一体化、全流程无人值守的CLD自动化科研平台。
| 核心硬件参数包括：移液CV≤2%，成像分辨率2μm/像素，单板取耗材≤10s，机器人重复定位精度±0.05mm，适配ISO 5级洁净环境。
效率层面
将细胞铺板、换液、成像、检测、挑取等环节自动化串联，支持多项目并行，24小时运行，大幅缩短筛选周期。平台符合IND规范，自动化整合能力确保9至10周内建成3级细胞库。
质量层面
通过标准化流程减少人工操作引入的批次间变异，数据驱动的阳性克隆判定更具客观性和可重复性，确保筛选结果的可靠性。
决策层面
数据管理平台叠加AI视觉算法的形态学分析能力，让研究人员能够基于克隆生长曲线、形态学参数、表达量统计和成像证据进行综合分析，而非依赖片面的单点数据。
核心优势：前沿技术赛道集成
AI+无标记单细胞筛选
系统搭载自研AI视觉算法，在高分辨明场/相差成像基础上，无需任何荧光标记或染料，即可自动提取单细胞面积、圆度、纹理等多维度形态学参数。
| 核心价值：这使得成像模块不仅记录图像，更成为一个具备实时智能判读能力的筛选决策终端，可对克隆进行早期形态学预筛，有效减少漏筛和误筛。
稳定细胞系的构建
随着基因编辑技术的普及，“如何在大量编辑后的细胞中高效找到正确克隆”成为新的难点。CRISPR后的克隆筛选，常常涉及数百万细胞，手动操作效率低下。
| 核心价值：这使得成像模块不仅记录图像，更成为一个具备实时智能判读能力的筛选决策终端，可对克隆进行早期形态学预筛，有效减少漏筛和误筛。
打破数据孤岛
在传统CLD中，成像数据、表达量数据、克隆生长曲线往往分散在不同设备或软件中，研究人员需要手动整合才能做出筛选决策——这个过程既低效又容易引入偏差。
| 核心价值：系统支持实时数据记录与云端存储。这意味着研究人员可以基于同一套数据集进行综合决策，阳性克隆的判定标准更加统一和可追溯。当下监管合规性日益严格，这种数据完整性和审计追踪能力也是加分项。
多维度科研应用场景
生物药开发
单抗高产克隆筛选、重组蛋白表达、病毒载体生产
细胞与基因治疗
iPSC建系
稳定细胞系构建
CRISPR等基因编辑后单克隆筛选、报告基因细胞系开发
药物发现与基础药理
细胞毒性测试与代谢研究、靶点细胞模型构建
