큐리옥스는 NIST 세포분석 표준화 컨소시엄에서 두 가지 분과에 포함되어 있다.

1. 세포분석 측정 표준화
2. 세포분석 AI/ML

아래는 찰스리버랩 유레카 과학 블로그에 3월11일 면역학 분석 Head인 크리스토프 에벌레 박사가 쓴 글이다.

​이 글에서 유세포분석 AI 대중화를 방해하는 것은 AI 소프트웨어가 아니라 고품질 데이터 확보라는 것을 언급한다. 그리고 표면적으로 Pluto code로 다 도입하라는 노골적인 글은 아니지만 Pluto code를 통해 데이터 생성해야 한다고 역설적으로 주장하고 있다.

찰스리버랩만이 아니다.

아스트라제네카도 말한다.

19~20분

https://www.youtube.com/watch?v=X8SpFKbwu6M


우리는 약 700명에 가까운 다양한 연구자들과 함께 일하고 있습니다.

이 플랫폼은 사용자에 의존하지 않는(staining protocol that is user agnostic) 염색 프로토콜을 구현할 수 있게 해 줍니다. 즉, 누가 작업하느냐에 따라 결과가 달라지지 않는다는 의미입니다.

우리는 이 프로토콜을 한 번 설정하고, 좋은 그래픽 인터페이스와 단계별 지침을 제공하기만 하면,

그 이후에는 최종 사용자가 누구인지와 관계없이 동일하게 실행됩니다.

이제 우리는 프로토콜을 다른 곳으로 직접 이전할 수 있습니다.

예를 들어 서로 다른 원심분리기 같은 다른 하드웨어를 맞춰야 하는 문제를 더 이상 걱정할 필요가 없습니다.

단지 액체 핸들러(liquid handler)가 자동화되어 있고 Pluto 코드와 그 방법이 구현되어 있다면,
그 방법을 여러 사이트 간에 그대로 옮겨 사용할 수 있습니다.​

이것은 특히 우리와 같은 글로벌 조직에서 매우 높은 수준의 분석(assay) 표준화를 가능하게 합니다.

그리고 다시 말해, 이제 액체 핸들러가 모든 단계를 수행하기 때문에,

일상적인 실험 간 변동(day-to-day variation)이나 실험 장소 간 변동(site-to-site variation)이 크게 줄어듭니다.

[출처] 찰스리버랩 Pluto code를 통한 AI 데이터 구축 필요성 역설|작성자 한계를 깨는 사람

이 대통령은 이번 간담회에서 자본시장 신뢰 제고를 위한 제도적 장치를 점검할 것으로 보인다. 특히 지난 1월 청와대 오찬에서 논의된 '3차 상법개정안'의 조속한 시행과 코스닥 시장 활성화 방안이 핵심 의제로 오를 전망이다.

결국 우리는 통수권자가 무슨 말을 하는지 전혀 들을 필요가 없고, 쏟아지는 언론의 온갖 보도 또한 신경 쓸 필요가 없다.

첫째, Pluto 기반 자동화는 기존 수작업 대비 필요 인력을 크게 줄이면서 도입 비용은 기존 자동화 장비 대비 훨씬 낮아, CFO 레벨에서 요구하는 비용 기준에 부합하며 중장기적 비용 효율성 측면에서 유리하게 인식됩니다.

둘째, 자동화된 공정은 연구실간/연구자간 데이터 변동성을 최소화하여, COO/품질 책임자가 고민하는 다기관 간 데이터 동질화(harmonization) 문제와 규제 대응 부담을 줄입니다.

셋째, 자동화 공정에서 생성되는 구조화된 데이터는 AI/ML 파이프라인에 즉시 활용 가능하여, 디지털 전환을 추진하는 CTO/R&D 책임자의 전략적 방향과 일치합니다.