Altoparlante | Trascrizione |
| Heath Rushing | Il mio nome è Heath Rushing. Sono un dirigente di Adsurgo e siamo una società di formazione e consulenza che collabora con tantissime aziende diverse. |
| Questa mattina parlerò di alcune esperienze che ho avuto lavorando con aziende farmaceutiche e biofarmaceutiche. |
| Molti scienziati e ingegneri si occupano di sviluppo di processi e prodotti e di ottimizzazione della formulazione della caratterizzazione. |
| E quello che ho scoperto è che molti di questi... molti di questi scienziati avevano progetti che usavano in passato con un prodotto, processo o formulazione simile. |
| E quello che hanno fatto è andare avanti, hanno semplicemente detto: "Ehi, lasciami prendere quel design che ho usato in passato. |
| Ha funzionato. Sai, ha funzionato abbastanza bene in passato. Quindi andiamo avanti e usiamo quel design." |
| In ognuno di questi casi, ciò che abbiamo fatto è stato prendere il design originale e trovare una sorta di meccanismo per fare qualcosa di leggermente diverso. Giusto. Lo abbiamo aumentato con a |
| con un diverso tipo di criteri di ottimizzazione oppure lo abbiamo aumentato prima che aggiungessero le corse o dopo aver aggiunto le corse. |
| Nel primo caso quello che abbiamo fatto è stato costruire un design ibrido. Giusto. E poi il primo caso riguardava la formulazione di un prodotto... scusate... un problema di ottimizzazione della formulazione, |
| dove in passato è stato eseguito uno scienziato... aveva un progetto di miscela Scheffe-Cubic da 30 esecuzioni. In un disegno misto, |
| i parametri del processo sono variabili sono i fattori dell'esperimento sono miscele. E poi, quindi c'è una certa percentuale in cui la miscela complessiva ammonta al 100%. |
| Esatto, hanno ritenuto che questo funzioni abbastanza bene e li hanno aiutati a trovare un'impostazione ottimale per la formulazione. Tuttavia, una cosa su cui volevano davvero parlare di più è che hanno detto, sai, |
| questi progetti tendevano a guardare i punti di progettazione nel nostro esperimento vicino ai bordi. E quello che vogliamo fare è caratterizzare ulteriormente lo spazio di progettazione. |
| Quindi abbiamo preso il progetto originale di 30 esecuzioni, e invece di farlo, quello che abbiamo fatto è stato eseguire un noi... abbiamo sviluppato un esperimento costruendo l'esperimento in cui abbiamo eseguito 18 |
| esperimenti di miscelazione e poi l'abbiamo aumentato con 12 progetti di riempimento dello spazio. E il design che riempie lo spazio è molto usato nelle simulazioni al computer. |
| E davvero, sai, l'ho detto una volta ad una conferenza, ho detto: "Sai che viene usato per riempire lo spazio". Ma in realtà cosa fanno questi progetti, e farò il confronto tra i due, |
| metterà punti di progettazione. In questo, cerco di ridurre al minimo la distanza tra ciascuno dei punti del progetto. |
| Come vedete nel disegno a sinistra, quello che ritenevano fosse sufficientemente buono o adeguato era il disegno della miscela a 30 corse. E come vedi, funziona molto vicino ai bordi e proprio al centro del design. Quello a destra lo era davvero |
| 18 punti di progettazione della miscela aumentati con 12 punti di progettazione di riempimento dello spazio. Quindi è davvero un design ibrido, è davvero un ibrido tra un design misto e un design che riempie lo spazio. |
| Come puoi vedere, lo sai, in base al loro obiettivo che cercano di caratterizzare |
| quello spazio di progettazione è un po' migliore, come puoi vedere, quello a destra ha fatto un lavoro molto migliore nel caratterizzare quello spazio di progettazione, giusto? Aveva una varianza di previsione adeguata. È stato un progetto che hanno scelto di eseguire e hanno trovato una soluzione ottimale da questo |
| La seconda scelta progettuale |
| era, e questo è usato molto, nella caratterizzazione di un processo, ai vecchi tempi, prima che molte persone utilizzassero la progettazione di esperimenti in termini di caratterizzazione del processo, |
| ciò che molti scienziati avrebbero fatto era eseguire corse sul punto centrale come il suo punto impostato |
| e poi esegui anche quelle che vengono chiamate corse PAR, o intervallo accettabile comprovato, giusto. Quindi diciamo che avevano quattro parametri di processo. Quello che farebbero è mantenere tre dei parametri di processo al punto impostato e avere il quarto |
| andare agli estremi. Il valore più basso e il valore più alto. E lo farebbero per ciascuno... farebbero una serie di esperimenti del genere per ciascuno dei parametri del processo. |
| Quello che stanno realmente mostrando è che, se tutto è a punto stabilito, e uno di questi devia vicino ai bordi, |
| poi dimostreremo semplicemente che rientra ampiamente nelle specifiche. Giusto. E quindi a loro piace ancora fare molte di queste corse. |
| Il progetto con cui ho iniziato era che avevo uno scienziato che ha preso quei PAR e quelle corse del punto centrale e li ha aggiunti dopo aver costruito un progetto ottimale. |
| E la progettazione ottimale viene utilizzata per la previsione e l'ottimizzazione. E in questo caso è questo il tipo di design che volevano, ma li hanno aggiunti dopo il design ottimale. |
| La mia domanda era questa: perché non prendete semplicemente quelle esecuzioni e le aggiungete prima di creare il progetto ottimale? Se così fosse, |
| IL ??? L'algoritmo in JMP direbbe: "Sai, prenderò quei punti e troverò il prossimo miglior set di esecuzioni". |
| Giusto. Quindi abbiamo preso quei 18 punti di progettazione e li abbiamo aumentati con altri 11... mi dispiace, da 11 a... gli 11 punti di progettazione originali e i 18 punti ottimali. Ogni volta che lo facevamo, se guardate nel disegno, qui è dove venivano aggiunti i percorsi PAR... |
| sono stati aggiunti prima e vedi che la potenza degli effetti principali, nelle interazioni tra fattori, gli effetti quadratici sono più alti che se aggiungessi i PAR successivi. Vedete che la varianza della produzione, |
| se tu, se guardi la varianza della previsione, la varianza della previsione è molto simile. Ma vedete, è proprio vicino al confine degli spazi di progettazione, vedete quelli |
| Le esecuzioni PAR, ogni volta che aumentavamo le esecuzioni PAR con I ottimale, erano molto più piccole. |
| La chiave qui è che ogni volta che guardavo la correlazione penso che la correlazione, specialmente con gli effetti principali, sia molto migliore con l'aumento del PAR e due I ottimali rispetto a quello che facevano prima, dove prendevano l'I ottimale e semplicemente aumentati quelli con le corse PAR. |
| Il terzo disegno. Il terzo progetto è stato quando ho chiesto a uno scienziato di prendere un progetto ottimale D di 17 esecuzioni e lo hanno ampliato con otto esecuzioni e sono passati da un progetto ottimale D a un progetto ottimale I. |
| Ora hanno iniziato con il progetto ottimale D, un progetto di screening, lo hanno ampliato con punti per passare a un progetto ottimale I. JMP |
| ha un ha...non è un vero e proprio nuovo design, ma è un nuovo design per JMP; si chiama Un design ottimale. E un design ottimale |
| ti consente di ponderare uno qualsiasi di questi fattori. Giusto. E così ho avuto un'idea. Ho semplicemente detto: "Sai, molte volte in passato sono passato da una D |
| aumentato ad un design ottimale. E se lo facessimo? In realtà, cosa succederebbe se prendessimo il progetto ottimale originale D di 17 serie e lo aumentassimo a I, poi A, dove ponderassimo quei termini quadratici, |
| Oppure abbiamo preso il progetto ottimale D, lo abbiamo ampliato a un progetto ottimale A in cui abbiamo ponderato i termini quadratici e poi a un progetto ottimale I?" Quindi in realtà si tratta di due aumenti diversi, che vanno da D ad A a I, |
| e D in I in A. Inoltre è andato direttamente da D ad A. Giusto. E volevo confrontarlo con la scelta progettuale originale, che era |
| un design ottimale D rispetto ad un I. Ora, vorrei davvero dirvi che la mia idea ha funzionato. Ma penso che, da buon statistico, dovrei dirti che non penso che sia stato così. |
| Se guardo la varianza della previsione, che, in termini di progettazione della superficie di risposta, stiamo cercando di ridurre al minimo la varianza della previsione nell'area di progettazione, |
| vedi che la varianza della previsione per il loro design originale è inferiore. Ok, anche molto più basso di quando ho realizzato il progetto ottimale A, direttamente al progetto ottimale A. |
| Se osservi la frazione dello spazio di progettazione, vedrai che la varianza della previsione è molto più piccola nello spazio di progettazione rispetto alla progettazione ottimale A ed è leggermente migliore rispetto a quando sono passato da D ad A a I, |
| e da D a I ad A. L'unico aspetto negativo che ho riscontrato nel design originale rispetto alle altre scelte progettuali è stato, sai, c'erano alcuni effetti quadratici, giusto, c'erano alcuni effetti quadratici |
| che aveva una correlazione un po' più alta, una correlazione un po' più alta di quella che vorrei vedere. E vedete qual è il design ottimale, ha effetti quadratici molto più bassi. Quindi la mia tesi originale |
| molte volte, scienziati e ingegneri hanno progetti che hanno realizzato in passato. |
| E lo dico sempre, è logico che semplicemente non vogliamo realizzare lo stesso design che abbiamo realizzato in passato. Proviamo qualcosa di diverso. |
| Il prodotto può essere leggermente diverso. Il processo può essere leggermente diverso. La formulazione può essere leggermente diversa. Se lo usi per confrontare il design originale, puoi scegliere la scelta di design migliore. |
| Vorrei, sai, l'ultima cosa che vorrei ringraziare i membri del mio team di Adsurgo. |
| Abbiamo sempre, sai, membri del team e anche i nostri clienti... i nostri clienti che si presentano con problemi stimolanti e i membri del nostro team che lavorano sempre per trovare soluzioni ottimali per i nostri clienti. |
| Ora, l'ultima cosa che devo fare è se questi progetti erano davvero, davvero presi da esempi di clienti, ma non erano esempi esatti. Non c'è niente con i loro dati. |
| Quindi vorrei ringraziare uno dei miei clienti Sean Essex di Poseida Therapeutics che spesso si presenta con problemi molto difficili e talvolta |
| si presenterà un problema. E dirò, sai, questa è una soluzione ed è qualcosa che non abbiamo ancora visto. COSÌ |
| Vi auguro una buona giornata. |
