ロバスト性評価のための実験計画法における同等性アプローチ: JMP(R) を使用したワクチン開発への応用 ( 2019-EU-30MP-102 )レベル: 中級
職務: アナリスト / 科学者 / エンジニア
業種: ヘルスケア
Bernard Francq 氏、GlaxoSmithKline のプリンシパル統計学者
グラクソ・スミスクライン、専門生物統計学者、ダン・リン
Waldemar Miller、統計学者、GlaxoSmithKline
Réjane Rousseau 氏、上級統計学者、GlaxoSmithKline
Sylvie Scolas、統計学者、グラクソ・スミスクライン
Walter Hoyer 氏、GlaxoSmithKline、CMC Stats、イノベーションおよび自動化担当シニア マネージャー
現在の最先端のワクチン開発は、Quality by Design パラダイムに基づいています。 実験計画法 (DOE) では、設計空間は、「品質保証を提供することが実証されている」プロセス パラメータの組み合わせの部分空間として定義されます。 (ICH ガイダンス Q8) プロセスのロバスト性とは、実験条件の変更後に仕様限界 (目標 ± Δ) 内にとどまる特性です。 「平坦度の DOE」は、従来の同等性検定 (2 つの片側検定) を多次元ケース (連続因子またはカテゴリ因子) に拡張します。 実験領域全体が参照レベル (通常は中心点) と比較されるため、マルチ t 分布の使用について説明します。 設計空間は、予測された平均が参照レベルに等しい部分空間です (平均対比の信頼区間は ± Δ 内にあります)。 私たちの方法論は、CMC統計とワクチン開発への応用で説明されます。 多重比較の限界について説明しますs JMP の Prediction Profiler のシミュレーター。 デフォルトの予測値と等高線プロファイラーを変更して、科学者とのコミュニケーションを改善するインタラクティブなデザイン スペースを取得する方法を示します。 この手順を自動化する JSL スクリプトが表示されます。
起こるDOE品質と信頼性ビデオRe: ロバスト性評価のための実験計画法における同等性アプローチ: JMP(R) を使用したワクチン開発への応用こんにちはフランク、ありがとう！ いい視点ね！ すべてのパラメーターが有意でない (プロセスが非常に堅牢である) 場合、モデルは切片のみのモデルに近づきます。 私の講演の最後に示されているように、コントラストは 0 に収束し、その CI は崩壊します (アニメーション化されたヒートマップを参照)。いずれにせよ、実際の差異 (同等性検定) は、このコンテキストで考慮されるため、パラメーターの重要性に関係なく、プロセスはロバストであると評価できます。 モデルの縮小は慎重に行う必要があり、DoE が設計されたモデルを保持することをお勧めします (これはスクリーニング フェーズではないため)。
Re: ロバスト性評価のための実験計画法における同等性アプローチ: JMP(R) を使用したワクチン開発への応用こんにちはバーナード、素晴らしいプレゼンテーションです！ 多分 1 つのコメント: 基準点の周りで指定したモデルには有意でない係数があるため、切片モデルと見なすことはできませんか?
