Synthace

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Synthace Limited · 비즈니스

Synthace는 생명과학 다변수 실험을 설계하고, 그 설계를 분주 로봇이 실행할 지시문과 AI용 데이터로 바꾸는 클라우드 디지털 실험 플랫폼이다.

Synthace 미리보기

Synthace 소개

About

Synthace란

Synthace는 생물학 실험실을 위한 디지털 실험 플랫폼이다. 실험을 짜는 사람은 브라우저에서 작업하고, 소프트웨어가 모든 부피와 농도를 계산하며, 마지막에는 분주 로봇이 그대로 실행할 수 있는 지시문이 나온다. 회사는 이를 생명과학 R&D 소프트웨어로 팔면서 교육과 현장 지원을 붙인다. 도구만 오는 게 아니라 쓸 줄 아는 사람도 함께 온다는 뜻이다.

출발점은 실험실이라면 누구나 아는 빈틈이다. 변수를 하나씩 시험하면 플레이트 한 장으로 답 하나만 얻는다. 실험계획법은 여러 변수를 같은 플레이트에 넣지만 통계 계산이 번거롭고 자동화 스크립트를 짜는 데 며칠이 걸린다. Synthace가 그 계산을 대신하고 실행 파일까지 만든다.

데모를 신청하기 전에 알아둘 제약이 두 가지다. 셀프 가입도, 공개 가격표도 없어서 예산은 영업 협상으로 정해진다. 그리고 자동화 쪽 이점은 실험실에 분주 장비가 이미 있을 때만 살아난다.

시작하는 방법

  1. Synthace 웹사이트에서 데모를 신청한다. 받는 것은 다운로드 링크가 아니라 범위를 좁히는 통화다.
  2. 현장 응용 과학자 팀과 진행 중인 프로젝트 하나를 고른다. 자기 연구자와 자기 장비로 첫 실험을 돌린다.
  3. 쓰는 분주 로봇과 디스펜서가 지원 장비 목록에 있는지 확인한다. 지시문은 장비별로 생성되므로 오래된 기기는 사전 점검이 필요하다.
  4. 브라우저에서 첫 설계를 만든다. 플레이트 배치, 희석 계열, 시약, 장비를 넣으면 부피는 소프트웨어가 채운다.
  5. 프로토콜을 실행하고 클라우드 작업 공간에서 결과를 연다. 데이터는 설계와 연결된 채로 남아 바로 분석하거나 내보낼 수 있다.

제품 정보

Synthace의 요금, 지원 플랫폼, 성능을 한눈에 확인해 보세요.

무료 플랜아니요
유료 플랜N/A (annual license, quote only)
플랫폼Web
개발사Synthace Limited
카테고리비즈니스
출시일Jan 2013
최근 업데이트Oct 2026
웹사이트 방문 수8.3K
웹사이트 글로벌 순위2.6M
API 제공 여부N/A

추천 대상

이 도구가 가장 잘 맞는 사용자, 작업, 상황입니다.

사용자

  • 제약·바이오 기업의 탐색 연구 생물학자
  • 공정·정제 연구원
  • 실험실 자동화·정보 책임자

작업

  • 여러 변수를 한 번에 흔드는 분석법 개발
  • 세포 배양용 배지 최적화
  • 소규모 정제
  • 머신러닝용 데이터셋 구축

활용 상황

  • 거점 사이로 방법을 옮길 때
  • 전사 도입 전 파일럿
  • 경력이 짧은 동료에게 실험을 넘길 때

주요 기능

코드 없는 실험 설계

플레이트, 희석 조건, 장비를 브라우저 양식에 적는다. 스크립트 단계도, 디버깅할 매크로도 없다. 생물학을 아는 사람과 자동화 코드를 쓰는 사람이 다르다는 현실에 맞춘 구조다.

다변수 실험계획법

여러 인자가 함께 움직이는 실행 계획을 짠다. 실험계획법 소프트웨어라면 당연한 기능이지만, 실제로는 행렬을 직접 만들게 하는 제품이 많다. 쓸 만한 설계와 각 조건이 무엇을 시험하는지에 대한 그림을 얻는다. 플레이트는 줄고 플레이트당 답은 늘어난다.

부피와 농도 자동 계산

플레이트 전체의 원액, 희석, 분주 부피를 계산한다. 실행에 필요한 재료 목록도 만든다. 희석 실수는 손으로 만지는 표 계산에서 나오고, 한 열이 틀리면 실험실 하루가 날아간다.

바로 실행하는 자동화 지시문

설계는 지원되는 분주 로봇과 디스펜서용 실행 파일로 바뀐다. 분주 로봇 자동화의 실무적 핵심이 여기다. 벤더마다 소프트웨어가 다르지만 그 차이는 Synthace가 흡수한다. 장비 브랜드 두 개를 쓰는 실험실은 스크립트 두 벌을 유지하지 않아도 된다.

맥락이 붙은 구조화 데이터

결과는 설계와 함께 돌아온다. 어느 웰에 어떤 조건이 있었는지, 어느 프로토콜 버전이 돌았는지, 어느 장비가 실행했는지가 따라붙는다. 회사는 이를 AI용 데이터라고 부르고, 좁은 의미에서는 맞는 말이다. 이 데이터로 학습한 모델은 이름만 바꾼 CSV 더미가 아니라 구조화된 특징을 본다.

거점 간 방법 공유

방법은 사람, 장비, 장소 사이에서 공유되고 실행 계층은 반대편 하드웨어에 맞춰 조정된다. 여러 나라에 실험실을 둔 조직에서는 방법 이전이 일주일짜리 메일 왕복이 아니라 열면 쓰는 템플릿이 된다.

장단점

장점

  • 프로그래밍을 못 하는 생물학자도 다변수 실험을 짠다. 통계는 화면이 떠안으므로 일상적인 최적화에 통계학자를 옆에 앉힐 필요가 없다.
  • 지시문이 이미 가진 장비에 맞춰 바뀐다. 하드웨어 투자가 헛되지 않고, 실험실이 한 벤더 소프트웨어에 묶이지 않는다.
  • 데이터가 맥락을 유지한다. 농도, 플레이트 위치, 프로토콜 버전이 결과마다 따라온다. 모델링 전에 하던 정리 작업이 크게 줄어든다.
  • 사람 지원이 계약에 포함된다. 현장 응용 과학자가 첫 프로젝트를 함께 돌린다. 일반 소프트웨어 구독보다 현장 밀착도가 높다.
  • 다변수 실행은 실험 횟수를 줄인다. 더 적은 플레이트로 답을 얻었다는 보고가 많다. 다만 폭은 분석법 특성에 따라 달라진다.

단점

  • 공개 가격도 셀프서비스 요금제도 없다. 일요일에 혼자 테스트할 수 없고, 예산 승인은 통제할 수 없는 영업 일정에 달려 있다.
  • 자동화 가치는 장비를 요구한다. 현장에 분주 로봇이나 디스펜서가 없으면 Synthace는 설계·데이터 도구로 남고 제안의 상당 부분이 쓰이지 않는다.
  • 클라우드로만 제공된다. 규제를 받는 팀은 보안 검토를 원하고, 온프레미스 호스팅이 필요한 조직에는 선택지가 없다.
  • 공개 API 문서가 없다. Synthace를 ELN이나 LIMS에 연결하려면 회사 팀을 거쳐야 한다. 개발자 연동이 아니라 서비스 상담으로 잡아야 한다.

자주 묻는 질문

생물학 실험을 계획하고 실행하는 클라우드 플랫폼이다. 연구자가 브라우저에서 프로토콜을 설계하면 소프트웨어가 액체 계산을 하고, 자동화 장비에서 실험이 돌아가며 구조화 데이터가 돌아온다.