- 정밀 모니터링 &및 조절: 자동화 시스템은 생물 반응기에서 최적의 조건(예: 온도, pH, 용존 산소)을 유지하여 일관된 세포 성장을 보장하고 배치 실패를 줄입니다.
- 비용 효율성: 자동화는 자원 사용을 최적화하며, 특히 성장 배지는 생산 비용의 최대 95%를 차지할 수 있습니다.
- AI 통합: 디지털 트윈 및 기계 학습과 같은 도구는 실시간으로 매개변수를 예측하고 조정하여 수율을 개선하고 낭비를 줄입니다.
- 확장성: 분산 제어 시스템 및 연속 생물 처리 공정은 품질을 유지하면서 대규모 생산을 가능하게 합니다.
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전문 장비:
Cellbase 와 같은 플랫폼은 배양육을 위해 맞춤 제작된 생물 반응기, 센서 및 제어 시스템의 소싱을 간소화합니다.
자동화는 배양육 산업을 변화시키고 있으며, 대규모 생산을 가능하고 효율적이며 정밀하게 만들고 있습니다.
Thermo Scientific TruBio Discovery Bioprocess Control Software
바이오프로세싱 자동화의 새로운 기술
배양육 산업은 바이오프로세싱 자동화에서 진전을 이루고 있으며, 새로운 기술들이 효율성과 확장성의 경계를 넓히고 있습니다. 이러한 발전은 기업들이 생산을 모니터링, 제어 및 최적화하는 방식을 재구성하고 있으며, 보다 정밀하고 비용 효율적인 대규모 제조의 길을 열고 있습니다.
현대 센서 기술
배양육 생산을 위해 바이오프로세스 조건을 면밀히 관찰하는 것은 필수적이며, 현대 센서는 이를 한 단계 더 발전시키고 있습니다.Compact, high-precision sensors now provide real-time monitoring of critical parameters like pH, dissolved oxygen, CO₂, and cell density in bioreactors [2][3]. These devices deliver immediate feedback, enabling swift adjustments that improve batch consistency and ensure compliance with FDA cGMP and EMA standards. For instance, the UK-led BALANCE project has shown how advanced sensors can speed up product release while maintaining quality [3].
Additionally, the use of Process Analytical Technology (PAT) tools is making online management and real-time product release more efficient. By integrating these tools into biomanufacturing platforms, companies can better oversee operations and respond to changes as they happen [4].
AI 및 머신러닝 통합
실시간 데이터 수집은 시작에 불과하며, AI와 머신러닝이 이를 이해하는 데 도움을 주고 있습니다. 이러한 기술은 대규모 데이터 세트를 분석하여 패턴을 발견하고, 결과를 예측하며, 매개변수를 즉시 조정함으로써 생물공정을 혁신하고 있습니다 [3][5][8]. 주목할 만한 혁신 중 하나는 생물공정의 가상 모델인 디지털 트윈을 사용하여 운영을 시뮬레이션하고 성능을 예측하는 것입니다. 이를 통해 비용이 많이 드는 실험실 테스트의 필요성을 줄이며, 사전 조정을 가능하게 합니다 [3][4]. 예를 들어, BALANCE 프로젝트는 디지털 트윈을 사용하여 실시간으로 데이터를 해석하고, 지능적이고 적응 가능한 생물공정 환경을 조성합니다.
IoT, AI 및 기계 학습의 통합은 예측 유지보수를 강화하여 기업이 장비 고장을 예측하고 유지보수 일정을 최적화하며 중단을 최소화하는 데 도움을 줍니다 [6][5]. Sanofi, Amgen, Genentech과 같은 업계 리더의 사례 연구는 이러한 기술이 수율을 높이고 오염 위험을 줄이며 개발 주기를 가속화할 수 있음을 강조합니다 [4]. 또한 운영 오류, 인건비 및 지연을 줄이는 데 도움을 줍니다 [7][6]. 그러나 다양한 소스의 데이터를 통합하고 시스템 상호 운용성을 보장하는 것과 같은 과제가 남아 있습니다. 솔루션은 센서, 로봇 공학 및 분석 도구를 원활하게 연결하는 모듈식 플랫폼에 중점을 두고 있습니다 [3][5].
자동화된 미디어 재활용 및 분리 시스템
미디어 재활용, 세포 분리 및 여과를 위한 자동화 시스템은 배양육 생산을 확장하는 데 필수적입니다. 이러한 시스템은 폐기물과 운영 비용을 줄일 뿐만 아니라 높은 식품 안전 기준을 보장합니다 [4]. 분리 과정을 자동화함으로써 기업은 오염 위험을 낮추고 배치 일관성을 향상시킬 수 있으며, 이는 규제 요구 사항을 충족하고 비용 효율성을 유지하는 데 중요합니다.
연속 생물 처리로의 전환은 또 다른 게임 체인저입니다. 전통적인 배치 사이클과 달리, 연속 생산은 지속적이고 자동화된 운영을 가능하게 하여 생산성을 높이는 동시에 시설 크기를 줄입니다 [4]. 이러한 발전은 비용을 절감할 뿐만 아니라 배치 품질을 향상시키고 자원을 적게 사용하여 지속 가능성을 촉진합니다 [2].
생물공정 자동화 시장은 2024년 43억 파운드에서 2034년까지 135억 파운드로 크게 성장할 것으로 예상되며, 연평균 성장률(CAGR) 12.04%에 의해 주도됩니다[5]. 이 급증은 인력 부족, 용량 제한, 더 높은 생산성에 대한 요구를 해결하는 솔루션에 대한 수요 증가를 반영합니다. 배양육 생산자에게
제어 시스템을 통한 생물공정 매개변수 최적화
배양육 생산에서 온도, pH, 용존 산소, 영양소 공급과 같은 요소에 대한 정밀한 제어를 유지하는 것은 필수적입니다. 현대의 제어 시스템은 생산을 효과적으로 확장하는 데 필요한 일관성을 보장합니다.
매개변수 관리를 위한 제어 알고리즘
이 수준의 정밀도를 달성하기 위해 고급 제어 알고리즘이 사용됩니다. 많은 생물공정 제어 시스템의 핵심에는 비례-적분-미분 (PID) 컨트롤러가 있으며, 이는 가열, 냉각 및 가스 흐름 속도와 같은 변수를 자동으로 조정하여 안정적인 조건을 유지합니다. 예를 들어, 배양육 생산에서 pH의 약간의 변동도 배치를 망칠 수 있습니다. pH 센서를 모니터링하는 PID 컨트롤러는 이러한 편차를 즉시 수정하여 프로세스를 정상 궤도로 유지할 수 있습니다.
한 단계 더 나아가, 모델 예측 제어 (MPC)는 수학적 모델을 사용하여 변화를 사전에 예측합니다. 단순히 센서 데이터를 반응하는 대신, MPC는 현재 조건이 어떻게 변할 수 있는지를 예측하여 영양소 공급 속도 최적화와 같은 정밀한 조정을 가능하게 합니다.
한편, AI 기반 적응 알고리즘은 역사적 데이터를 분석하여 이러한 전략을 정교화합니다. 여러 생산 주기에서 미묘한 패턴을 감지함으로써, 이러한 시스템은 변동성을 줄이고 전체 수율을 높여 프로세스를 더욱 효율적으로 만듭니다.
데이터 모델링 및 시뮬레이션 방법
수학적 모델은 다양한 조건에서 세포가 어떻게 행동하는지를 예측하는 데 매우 유용합니다. 대사 모델링은 예를 들어, 생산자가 비용이 많이 드는 생산을 시작하기 전에 최상의 영양소 조성 및 급여 전략을 식별하기 위해 세포 대사를 시뮬레이션하는 데 도움을 줍니다. 이 접근 방식은 미디어 레시피가 성장을 극대화하면서 낭비를 최소화하도록 설계되었음을 보장합니다.
또 다른 강력한 도구는 디지털 트윈입니다 - 생물 공정의 가상 복제본입니다. 디지털 트윈은 실시간 감지와 AI 기반 최적화를 결합하여 프로세스 변화를 시뮬레이션하고 폐쇄 루프 제어 시스템을 만듭니다.이 시스템은 운영자가 라이브 생산에 위험을 주지 않고 매개변수 조정 및 스케일링 시나리오를 테스트할 수 있도록 합니다. 프로세스 이해를 향상시킴으로써 디지털 트윈은 스케일업을 더 원활하고 예측 가능하게 만듭니다.
스케일업 도전 과제 관리
실험실 조건에서 산업 생산으로 스케일업하는 것은 결코 쉬운 일이 아닙니다. 2리터 바이오리액터에서 작동하는 것이 2,000리터 시스템에 직접적으로 적용되지 않는 경우가 많습니다. 이러한 대용량에서는 균일한 매개변수 제어가 훨씬 더 어려워져 새로운 도전 과제가 발생합니다.
예를 들어, 용존 산소 관리를 살펴보겠습니다. 대형 바이오리액터에서는 산소 구배가 형성되어 산소가 부족하거나 과잉인 영역이 생길 수 있습니다. 고급 시스템은 여러 개의 용존 산소 센서를 사용하고 교반 및 가스 흐름을 동적으로 조정하여 반응기 전체에 균일한 산소 수준을 보장함으로써 이를 해결합니다.
멸균은 산업 규모에서 또 다른 도전 과제입니다.더 큰 시스템은 더 많은 장비와 연결을 의미하며, 오염의 위험을 증가시킵니다. 자동화 시스템은 인간의 개입을 최소화하고 엄격한 환경 통제를 유지하여 이러한 위험을 줄입니다.
Sanofi, Amgen, Genentech을 포함한 일부 선도적인 바이오제약 회사들은 이러한 규모 확장 문제를 성공적으로 해결했습니다. 단일클론 항체 생산을 위한 연속 생물공정 플랫폼을 채택함으로써, 그들은 자동화가 대규모에서도 일관된 조건을 유지할 수 있음을 보여주었습니다. 연속 공정은 생산성과 제품 품질을 향상시킬 뿐만 아니라 전통적인 배치 작업에 비해 시설의 공간을 줄여줍니다 [4].
배양육 생산자들을 위해,
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생물공정 제어 시스템 유형 비교
적절한 제어 시스템 아키텍처를 결정하는 것은 모든 배양육 생산 시설에 있어 중요한 단계입니다. 중앙 집중식 시스템과 분산 시스템, 그리고 독점 플랫폼과 오픈 소스 플랫폼 간의 선택은 초기 비용부터 장기적인 확장성에 이르기까지 모든 것에 큰 영향을 미칩니다. 아래에서는 이러한 옵션과 그것들이 배양육 생산의 효율성과 회복력에 어떻게 영향을 미치는지에 대해 자세히 살펴봅니다.
중앙 집중식 vs 분산 시스템 비교
중앙 집중식 제어 시스템은 단일 명령 센터에서 운영되며, 온도, pH, 영양소 공급, 산소 수준과 같은 주요 프로세스를 전체 시설에 걸쳐 관리합니다. 이 설정은 감독이 간단하고 모든 데이터가 중앙 집중화되어 규제 준수에 유리한 소규모 운영에 이상적입니다.
반면에, 분산 제어 시스템은 이러한 기능을 분산시켜, 시설 전반에 걸쳐 여러 노드에 제어를 할당합니다. 각 바이오리액터나 프로세스 유닛은 자체 로컬 컨트롤러를 가지고 있으며, 이는 더 큰 네트워크와 통신합니다. 이러한 분산화는 한 영역의 고장이 전체 운영을 방해할 가능성을 줄여 더 탄력적인 시스템을 만듭니다.예를 들어, BALANCE 프로젝트는 모듈형 AI 기반 접근 방식으로 강화된 분산 시스템이 개별 구성 요소의 고장에도 불구하고 일관된 생산을 어떻게 보장하는지를 보여줍니다 [3].
| 요소 | 중앙 집중식 시스템 | 분산 시스템 |
|---|---|---|
| 유연성 | 제한적 – 시스템 전체의 조정이 필요 | 높음 – 개별 모듈을 수정할 수 있음 |
| 확장성 | 보통 – 확장을 위해서는 대규모 투자가 필요 | 높음 – 모듈 추가로 점진적 성장이 가능 |
| 초기 비용 | 낮은 초기 투자 | 높은 설치 비용 |
| 통합 | 더 간단함 – 단일 제어 지점 | 더 복잡함 – 고급 조정이 필요 |
| 장애 허용력 | 단일 장애 지점에 취약함 | 탄력적 – 지역적 장애가 전체 운영을 방해하지 않음 |
빠른 확장을 목표로 하는 시설에는 분산 시스템이 돋보입니다.하나의 바이오리액터가 유지보수가 필요할 경우, 다른 바이오리액터는 계속 작동할 수 있어야 하며, 이는 부패하기 쉬운 생물학적 제품의 생산을 유지하는 데 필수적입니다. 이러한 경우의 가동 중단은 수익성에 직접적인 영향을 미치므로, 회복력이 중요한 요소가 됩니다.
이러한 건축적 차이점을 염두에 두고, 다음으로 중요한 결정은 독점 플랫폼을 선택할지 오픈 소스 플랫폼을 선택할지에 관한 것입니다. 각각의 플랫폼은 고유한 장점과 도전 과제를 가지고 있습니다.
독점 플랫폼 대 오픈 소스 플랫폼
독점 플랫폼은 공급업체 지원, 사전 검증된 프로토콜, 정기적인 업데이트를 제공하며, 이는 특히 생물공정 응용 분야에 매력적일 수 있습니다. 이러한 시스템은 종종 식품 안전 준수를 염두에 두고 설계되어 규제 승인 과정을 간소화합니다. 그러나 단점은 비용입니다 - 라이센스 비용, 지속적인 지원 비용, 제한된 맞춤화 옵션은 예산에 부담을 줄 수 있습니다.또한, 단일 공급업체의 생태계에 의존하는 것은 특히 스타트업에게 유연성을 제한할 수 있습니다.
반면에, 오픈 소스 플랫폼은 더 큰 맞춤화와 낮은 라이선스 비용을 제공합니다. 이들은 커뮤니티 혁신에 의해 주도되며, 시설이 그들의 배양육 프로세스에 맞게 시스템을 적응할 수 있도록 합니다. 그러나, 오픈 소스 시스템은 특히 규제 준수에 있어 자체적인 도전 과제를 가지고 있습니다. 영국 식품 표준청과 EU 규정에서 설정한 문서화 및 검증 요구 사항을 충족하려면 내부 자원이나 제3자 감사에 상당한 투자가 필요할 때가 많습니다 [6][5].
독점 시스템은 강력한 지원과 사전 검증된 준수 프로토콜을 제공하지만, 초기 및 지속 비용이 더 높습니다.오픈 소스 플랫폼은 라이선스 비용 면에서 더 저렴하지만, 규제 표준을 충족하기 위해 더 많은 내부 노력이 필요합니다 [6][5].
바이오프로세스 자동화에 대한 수요 증가로 인해 이러한 선택의 중요성이 강조되고 있습니다. 2034년까지 시장은 2024년의 54억 파운드에서 168.8억 파운드로 성장할 것으로 예상되며, 이는 분산형, 모듈형, 스마트 제어 시스템에 대한 선호에 의해 주도됩니다 [5].
이러한 옵션을 탐색하는 생산자에게
배양육 생산을 위한 장비 조달
고급 제어 시스템의 중요성을 확립한 후, 배양육 생산을 확장하는 데 있어 다음으로 중요한 단계는 적절한 장비를 조달하는 것입니다. 선택한 도구는 운영의 성패를 좌우할 수 있으며, 일반적인 생물공정 장비와 배양육을 위한 맞춤형 시스템 간의 차이는 큽니다. 이 차이는 제품 품질에서부터 엄격한 규제 요구 사항을 충족하는 것까지 모든 것에 영향을 미칩니다.
전문 장비가 중요한 이유
배양육 생산은 세포 성장을 지원하고 일관성을 보장하기 위해 정확한 pH 수준과 용존 산소 농도와 같은 정밀한 조건을 유지할 수 있는 장비가 필요합니다. 일반적인 장비는 종종 민감도가 부족하여 제품 품질과 규정 준수 모두를 위험에 빠뜨릴 수 있습니다.
전문 장비의 이점의 대표적인 예는 BALANCE 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 CPI, Labman, Basetwo, Nicoya 간의 협력으로 2024년부터 2025년까지 진행되었습니다. 이 이니셔티브는 디지털 트윈과 AI를 활용하여 생물 공정 매개변수를 동적으로 제어하는 모듈식 자동화 바이오리액터 서브 샘플러를 개발했습니다. 이 최첨단 기술은 배양육 생산에서 수율과 확장성을 크게 향상시켰습니다 [3].
고급 센서 시스템은 온도, pH, 용존 가스 및 영양소 수준과 같은 변수를 지속적으로 모니터링하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 센서는 피드백 루프를 통해 실시간 조정을 가능하게 하여 인적 오류를 줄이고 정밀한 제어를 보장합니다.이 수준의 정확성은 실험실 설정에서 상업 생산으로 확장할 때 더욱 중요해지며, 작은 불일치조차도 비용이 많이 드는 지연을 초래할 수 있습니다.
산업은 또한 오염 위험을 최소화하고 상업적 타당성을 위해 필요한 높은 세포 밀도를 지원하는 일회용 바이오리액터 시스템과 연속 배양 기술로 이동하고 있습니다. 이러한 목적에 맞게 설계된 시스템에 투자하면 수율을 높일 뿐만 아니라 폐기물을 줄이고 규제 승인 절차를 간소화할 수 있습니다.
Cellbase : 배양육 장비를 위한 마켓플레이스
역사적으로 배양육 생산의 독특한 요구를 진정으로 이해하는 공급업체를 찾는 것은 도전 과제였습니다. 대부분의 실험실 공급 플랫폼은 광범위한 산업을 대상으로 하며 이 틈새 시장에 필요한 전문 지식이 부족합니다.그곳에서
"오늘,
Cellbase 가 출시됩니다 - 배양육 생산을 위한 장비 소싱을 간소화하는 전용 B2B 마켓플레이스입니다."
Cellbase
여러 영국 기반의 배양육 스타트업들은 이미
- 배양육 생산을 위해 특별히 설계된 바이오리액터
- pH 및 용존 산소 모니터링을 위한 고급 센서 배열
- 자동 샘플링 및 배지 교환 시스템
- 배양육 프로토콜에 맞춘 프로세스 제어 소프트웨어
- 생산 비용의 55–95%를 차지할 수 있는 성장 배지 구성 요소
바이오프로세스 자동화의 복잡성을 탐색하는 조달 팀에게
바이오프로세싱 자동화의 미래
배양육 산업은 생산 규모를 확대하기 위해 고급 자동화 및 지능형 제어 시스템이 필수적인 중요한 시점에 도달했습니다. AI, 기계 학습 및 디지털 트윈 기술의 통합은 바이오프로세스가 관리, 모니터링 및 개선되는 방식을 혁신하고 있습니다.
배양육에 대한 시장 전망이 급증함에 따라 대규모 생산을 처리할 수 있는 자동화 시스템의 필요성이 점점 더 명확해지고 있습니다 [5]. 산업의 급속한 성장은 전통적인 수작업 방법이 상업적 수요를 충족하기에 더 이상 충분하지 않다는 것을 강조합니다.
이러한 변화는 바이오프로세싱의 변화를 주도하고 있으며, 반응적 관리에서 동적이고 실시간 제어로 이동하고 있습니다.현대 시스템은 이제 pH 수준, 용존 산소, 영양 공급과 같은 매개변수를 자동으로 조정하여, 인간의 개입 없이 생물공정 조건의 변화에 대응할 수 있습니다. 이러한 사전 대응 접근 방식은 운영 오류를 최소화할 뿐만 아니라 일관된 제품 품질을 보장하고 인력 문제를 완화하는 데 도움을 줍니다.
이러한 변혁의 대표적인 예는 스마트 바이오리액터 기술과 AI 기반 최적화를 결합하여 폐쇄 루프 제어 시스템을 만드는 BALANCE 프로젝트입니다.[3]. 실시간 데이터를 해석하고 실험실 기반 테스트에 대한 의존도를 줄임으로써, 이 시스템은 적응형 생물공정의 중요한 진전을 나타냅니다.
업계는 또한 전통적인 배치 방법을 빠르게 대체하고 있는 연속 생물공정을 수용하고 있습니다.이 접근 방식은 생산성 향상, 오염 위험 감소, 제품 일관성 증대 등 여러 이점을 제공합니다. 이는 규제 표준을 충족하고 소비자 신뢰를 얻으려는 배양육 생산자에게 중요한 요소입니다.
자동화는 정밀한 데이터 수집과 추적 가능성을 통해 영국 규제 요구 사항을 충족하는 데 중요한 역할을 합니다. 고급 시스템은 실시간으로 자원 사용을 최적화하여 폐기물을 줄이고 재생 가능한 원료의 채택을 지원합니다. 이러한 효율성은 일관된 품질 보장과 환경 영향을 최소화하려는 광범위한 목표와 일치합니다. 일회용 기술과 결합할 때, 지능형 제어 시스템은 배양육 생산에 필요한 무균 환경을 유지하면서 생태 발자국을 더욱 줄입니다.
이 기술 진화의 또 다른 원동력은 전문화된 조달 플랫폼의 부상입니다.이러한 마켓플레이스는 차세대 자동화에 필수적인 맞춤형 장비에 대한 접근을 단순화하고 있습니다.
"오늘 우리는
Cellbase 를 출시합니다. 이는 배양육 회사가 성장에 필요한 것을 더 쉽게 조달할 수 있도록 설계된 B2B 마켓플레이스입니다."
–Cellbase [1]
앞으로 산업의 성공은 증가하는 복잡성을 처리하면서도 혁신을 촉진할 수 있을 만큼 유연한 모듈식 및 적응형 자동화 플랫폼에 달려 있습니다. 생명공학 및 자동화 분야에서 강력한 기반을 가진 영국은 규제 준수와 상업적 요구를 균형 있게 맞추는 회복력 있는 생산 시스템을 개발하여 이 변화를 주도할 수 있는 좋은 위치에 있습니다.
궁극적으로, 바이오프로세싱 자동화의 미래는 협력적인 생태계를 만드는 것입니다. 지능형 시스템, 최첨단 장비, 산업 전문 지식을 결합함으로써 이 생태계는 배양육 부문이 대규모 상업적 성공과 환경 지속 가능성을 모두 달성할 수 있도록 할 것입니다.
자주 묻는 질문
AI와 머신러닝이 배양육 생산을 위한 바이오프로세싱 자동화의 발전을 어떻게 이끌고 있습니까?
AI와 머신러닝은 복잡한 프로세스를 정밀하게 제어함으로써 배양육 생산의 바이오프로세싱 자동화를 재구성하고 있습니다. 이러한 고급 도구는 실시간으로 방대한 양의 데이터를 처리하여 시스템이 온도, pH 수준, 영양소 흐름과 같은 매개 변수를 자동으로 미세 조정할 수 있도록 합니다. 그 결과는? 지속적이고 효율적인 세포 성장이 가능해지며, 지속적인 수동 개입이 필요하지 않습니다.
AI 기반 시스템은 결과를 예측하고 비효율성을 발견하여 낭비를 최소화하고, 확장성을 간소화하며, 생산 일정을 가속화하는 데 도움을 줍니다. 이러한 자동화는 고품질의 배양육에 대한 증가하는 수요를 충족하면서 비용을 관리 가능하게 유지하고 지속 가능한 관행을 촉진하는 데 필수적입니다.
대규모 배양육 생산을 위한 생물공정에서 분산 제어 시스템이 중앙 집중식 시스템에 비해 어떤 이점을 제공합니까?
분산 제어 시스템(DCS)은 특히 배양육 생산에 있어 대규모 생물공정에 다양한 이점을 제공합니다. 중앙 집중식 시스템에 의존하는 대신 여러 지점에 제어를 분산시킴으로써 DCS는 신뢰성을 높이고 시스템의 한 부분이 고장 나더라도 전체 중단의 위험을 최소화합니다. 이는 예상치 못한 문제에도 불구하고 운영이 원활하게 계속될 수 있도록 보장합니다.
DCS의 또 다른 장점은 유연성과 확장성으로, 이는 배양육 생산의 복잡하고 끊임없이 변화하는 요구를 충족하는 데 필수적입니다. 이러한 시스템은 또한 여러 바이오리액터나 생산 단위에서 온도, pH, 영양소 수준과 같은 필수 요소를 보다 정밀하게 제어하고 모니터링할 수 있게 해줍니다. 그 결과는? 더 큰 일관성과 향상된 제품 품질입니다.
배양육 생산자에게
배양육 생산에 특수 장비가 왜 필수적이며, Cellbase 는 그 조달을 어떻게 지원합니까?
특수 도구는 배양육 생산의 중추입니다.그들은 세포에서 고기를 재배하는 특정 기술적 과제, 예를 들어 정밀한 생물 처리 조건을 유지하고 생산을 확대하는 문제를 해결합니다. 이러한 도구 없이는 일관된 품질과 효율성을 유지하는 것이 거의 불가능할 것입니다.
