<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Emmanuel Romeu, gerente de proyectos de I + D, Beckman Coulter (Danaher Corporation)
Magali Karagueuzian, especialista en desarrollo, Beckman Coulter (Danaher Corporation)
Desarrollar un ensayo para diagnosticar anticuerpos humanos es particularmente difícil cuando se usa una proteína poco soluble. Optimizamos el proceso de acoplamiento de la proteína en la fase sólida (concentración, pH, glicerol) y las condiciones de medición de los anticuerpos del paciente (tiempo de incubación, concentración de trazadores) para un total de seis factores. En ese momento, para seleccionar el diseño apropiado del experimento, tuvimos la opción de elegir entre 1) el antiguo factor a la vez, que requiere 13 condiciones (tres niveles de cada factor, el punto central es el mismo para todos) Factores) sin identificar interacciones entre factores, sin repetir; 2) factorial fraccional, que requiere 32 condiciones (todas las interacciones de segundo orden) sin identificar términos cuadráticos; o 3) diseño de superficie de respuesta, que requiere 53-54 condiciones (diseño compuesto central o Box-Behnken) para obtener términos e interacciones cuadráticas. Gracias a los diseños de pantalla definitivos (DSD), identificamos los factores significativos y sus términos e interacciones cuadráticas, ejecutando solo 13 condiciones y administrando valores atípicos. Esto hace que este tipo de diseño de experimento sea el mejor método en su clase para el desarrollo complejo y para mejorar el tiempo de comercialización y la calidad, dos KPI principales para el desarrollo.
