干细胞定向分化工艺智能优化项目

基于 CellOS 虚拟细胞模型，预测基因扰动对 iPSC 分化轨迹与细胞状态的潜在影响，辅助优化诱导分化方案，减少低效实验试错，提升分化工艺的研发效率与可重复性

国内某头部专注于多能干细胞药物研发的再生医学企业，多条研发管线进入工艺放大阶段。传统诱导分化工艺高度依赖大量湿实验梯度尝试，面临分化效率波动、工艺参数复杂及研发周期较长等挑战。企业希望 AI 虚拟细胞技术能够带来突破，提升工艺稳定性与研发效率，为后续工艺放大及质量控制提供支持

1	WNT、BMP 等多通路因子组合试错实验耗材、人力成本投入巨大;
2	干细胞时序分化动态无法提前预判，批次分化效率波动明显;
3	每轮方案验证周期长达数天，管线迭代速度难以满足商业化进度;
4	实验数据无法标准化沉淀，难以持续迭代专属诱导工艺。

1	依托 CellOS 基础模型搭建专属干细胞时序数字孪生，复刻细胞多日分化动态轨迹;
2	搭载 AuraPert 虚拟扰动引擎，批量推演上万种信号因子配比方案;
3	智能收敛最优诱导工艺，输出标准化可落地操作流程;
4	打通湿实验数据回流链路，建立主动学习闭环持续优化模型预测精度。