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技術文章
更新時間：2026-07-23
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合成生物學、CGT 細胞治療、基因編輯、抗體工程已是生命科學前沿核心研究方向，細胞株開發（CLD）作為 “設計 - 構建 - 測試 - 學習（DBTL）" 閉環的核心測試環節，直接決定課題數據可靠性、論文可重復性與高產細胞模型產出效率。
全球合成生物學正全面轉向自動化DBTL數字化研究范式，與此相對應的，國內高校與重點實驗室對高通量細胞篩選自動化平臺的需求也在持續攀升。然而，實現這一轉型面臨三重現實阻礙：
其一，人工操作效率瓶頸
國內實驗室自動化普及率低，碩博研究生長期困于鋪板、換液、挑克隆等重復勞動，科研時間被嚴重擠占；
其二，進口設備水土不服
主流進口自動化工作站軟件封閉、拓展成本高昂、缺乏完整中文科研驗證文檔，“買得來設備、建不成體系"；
其三，前沿技術彼此割裂
跨設備轉運造成細胞損傷與數據斷層，分散設備更無統一數據中臺，無法產出符合FAIR原則的標準化數據集。
市場呼喚真正自主可控、開放兼容的國產解決方案
X-IMAGING
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匯像科技 X-Imaging
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針對上述痛點，匯像科技推出智能細胞株篩選自動化系統——以自研iMagicOS中控平臺與高精度協作機器人為技術底座，模塊化整合六大硬件單元，7×24h不間斷運行，打造國產一體化、全流程無人值守的CLD自動化科研平臺。
核心硬件參數包括：移液CV≤2%，成像分辨率2μm/像素，單板取耗材≤10s，機器人重復定位精度±0.05mm，適配ISO 5級潔凈環境。
效率層面
將細胞鋪板、換液、成像、檢測、挑取等環節自動化串聯，支持多項目并行，24小時運行，大幅縮短篩選周期。平臺符合IND規范，自動化整合能力確保9至10周內建成3級細胞庫。
質量層面
通過標準化流程減少人工操作引入的批次間變異，數據驅動的陽性克隆判定更具客觀性和可重復性，確保篩選結果的可靠性。
決策層面
數據管理平臺疊加AI視覺算法的形態學分析能力，讓研究人員能夠基于克隆生長曲線、形態學參數、表達量統計和成像證據進行綜合分析，而非依賴片面的單點數據。
X-IMAGING
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匯像科技 X-Imaging
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AI+無標記單細胞篩選
系統搭載自研AI視覺算法，在高分辨明場/相差成像基礎上，無需任何熒光標記或染料，即可自動提取單細胞面積、圓度、紋理等多維度形態學參數。
核心價值：這使得成像模塊不僅記錄圖像，更成為一個具備實時智能判讀能力的篩選決策終端，可對克隆進行早期形態學預篩，有效減少漏篩和誤篩。
穩定細胞系的構建
隨著基因編輯技術的普及，“如何在大量編輯后的細胞中高效找到正確克隆"成為新的難點。CRISPR后的克隆篩選，常常涉及數百萬細胞，手動操作效率低下。
核心價值：這使得成像模塊不僅記錄圖像，更成為一個具備實時智能判讀能力的篩選決策終端，可對克隆進行早期形態學預篩，有效減少漏篩和誤篩。
打破數據孤島
在傳統CLD中，成像數據、表達量數據、克隆生長曲線往往分散在不同設備或軟件中，研究人員需要手動整合才能做出篩選決策——這個過程既低效又容易引入偏差。
核心價值：系統支持實時數據記錄與云端存儲。這意味著研究人員可以基于同一套數據集進行綜合決策，陽性克隆的判定標準更加統一和可追溯。當下監管合規性日益嚴格，這種數據完整性和審計追蹤能力也是加分項。
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匯像科技 X-Imaging
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生物藥開發
單抗高產克隆篩選、重組蛋白表達、病毒載體生產
細胞與基因治療
iPSC建系
穩定細胞系構建
CRISPR等基因編輯后單克隆篩選、報告基因細胞系開發
藥物發現與基礎藥理
細胞毒性測試與代謝研究、靶點細胞模型構建
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