15. 키우기와 늘어놓기 — scale-up 과 numbering-up · 유박사의 mRNA 즉석 합성기 첫걸음 III

생산량을 늘리는 길은 둘입니다.

키우기 (scale-up)

통을 크게 만듭니다. 부피는 세제곱, 표면은 제곱으로 커지므로 S/V 가 떨어집니다 — 열이 안 빠지고 섞임이 나빠집니다. 공정을 다시 개발해야 합니다.

늘어놓기 (numbering-up)

같은 것을 여럿 놓습니다. 물리가 그대로이므로 재개발이 없습니다. 대신 유량 분배가 어렵고, 장비 수만큼 고장 지점이 늘어납니다.

통을 키울 때와 늘어놓을 때 무엇이 달라지는지 숫자로 봅니다.

Python 브라우저에서 실행

# 키우면 왜 물리가 바뀌나 — S/V 와 섞임 시간
import numpy as np

def cyl_SV(V_L):
    # 높이 = 지름인 원기둥으로 어림
    V = V_L * 1e-3                    # m^3
    r = (V / (2 * np.pi)) ** (1/3)
    h = 2 * r
    A = 2 * np.pi * r * h + 2 * np.pi * r ** 2
    return A / V, 2 * r

D = 1e-11
print("%10s %14s %12s %16s" % ("부피", "S/V (1/m)", "지름(m)", "확산 섞임(년)"))
for V in (0.0002, 0.2, 2, 20, 200, 2000):
    sv, d = cyl_SV(V)
    t = (d / 2) ** 2 / (2 * D) / (3600 * 24 * 365)
    print("%9.4f L %13.1f %12.3f %16.2e" % (V, sv, d, t))
print()
print("→ 200 L 통에서 확산만으로 섞이려면 천문학적 시간이 걸린다.")
print("   그래서 큰 통은 반드시 교반기가 필요하고, 교반은 효소에 전단을 준다.")
print()
print("늘어놓기:")
per_run, hours = 1275.0, 2.0
for n in (1, 4, 16, 64):
    print("  채널 %3d 개 → %8.0f µg / %.0f h = %8.0f µg/h" % (n, per_run * n, hours, per_run * n / hours))
print("  물리는 그대로. 다만 유량 분배가 ±1% 안에 들어야 채널마다 같은 산물이 나온다.")

채널 수와 분배 오차를 밀어 보세요. 채널이 늘수록 편차가 어떻게 퍼지는지 보입니다.

불러오는 중…

이 기술이 실제로 겨냥하는 자리

🧬

개인맞춤

환자마다 다른 서열. 양은 적고 종류는 많다 — 늘어놓기에 딱 맞습니다

🚨

유행 대응

후보 열 개를 동시에 만들어 시험합니다. 역시 적은 양, 많은 종류

🌏

분산 제조

현지에서 만듭니다. 초저온 수송이 필요 없어집니다

세 자리의 공통점 — 대량생산이 아닙니다. 대량 공급은 여전히 큰 통과 큰 칼럼의 일입니다. 이 기술은 다른 시장을 겨냥합니다. 그것이 약점이 아니라 정체성입니다.

🤔 확인 문제

마이크로유체 공정을 “키우기” 대신 “늘어놓기” 로 확장하는 까닭은?

🤔 확인 문제

이 기술이 겨냥하는 시장의 성격은?