スピーカー | トランスクリプト |
| Els Pattyn | こんにちは、私の名前はEls Pattynです。私は、サノフィの非臨床的有効性および安全性統計学者として働いています。 そこで、免疫原性評価のために開発したエンドユーザーツールをJMPで紹介できることをうれしく思います。 |
| 私が働いている会社の最初の短い紹介。 ですから、もともと私はアブリンクスに雇われていました。 Ablynxは、ベルギーのゲントを拠点とするバイオ医薬品企業です。 |
| そして、私たちはナノボディの発見と開発に取り組んでいます。 ここに見られるように、ナノボディはラクダ科の重鎖エンティティであり、区別することができます。 （OK、最初にポインタを設定します...ポインタを設定します。 何も見えないと思います。） |
| さて、ここにいます。 したがって、ナノボディはラクダ科の重鎖抗体からの実体であり、従来の抗体よりも小さいです。 従来の抗体は、2つの重鎖、2つの大きな鎖、および重鎖のみを持つラクダ科の抗体を持っている必要があります。 |
| したがって、それらは小さく、モジュール式で使用することもでき、複数のナノボディを持ち、複数の特異性を持つことができ、製造も簡単です。 |
| 私たちは |
| 2001年に設立され、17年後、私たちはクリニックに最初の化合物を持っていました。 それはカブリビでした。 だったと |
| まれな血液疾患aTTPを対象としています。 そして2018年は、大手バイオ医薬品企業であるサノフィに買収されたもう1つの重要な年でした。 |
| フランスに本社を置いています。 そのため、当時、私たちは450人以上の従業員でしたが、サノフィの買収により、私たちはかなり大きな会社の一員になりました。 |
| サノフィ自体には以上のものがあります???約15,500人の従業員が研究開発に取り組んでいます。 |
| 私たちは3つにまたがっています... 3つの大陸にまたがっています。 |
| また、サノフィの治療プラットフォームは非常に広いです。 それはただ...それはナノボディだけでなく、本当にたくさんあり、それはまだ成長しています。 |
| 次に、私たちが開発したツールについて。 |
| これは免疫原性ツールです。 |
| 免疫原性の文脈について。 免疫原性は、免疫応答を誘発する物質の能力です。 |
| とても頻繁にそれが望まれます。 それはあなたの免疫系が病原体に対して適切な反応を示すときですが、それはまた...治療薬に対する反応を望むこともでき、それはワクチンの場合に行われます。 |
| それはまた、望ましくない反応、治療用抗原への反応である可能性があり、それからそれは抗薬物抗体またはADAと呼ばれます。 |
| そして、これらのADAは |
| アレルギー反応やアナフィラキシーショックを起こす可能性があります。 |
| 効力の喪失。 |
| あなたはあなたの活動を失うように中和能力を持っている抗体を持つことができるので、それが規制機関に特別な注意を払っているのは当然です。 |
| ADAとその分析方法に関してEMEAとFDAによって発行されたいくつかのガイドライン。 |
| したがって、ADAの決定を完了すると、いくつかのステップが実行されます。 これは多層的なアプローチです。 |
| 感度を決定するスクリーニングアッセイがあり、次にそれが特異的であるかどうかを探す確認アッセイがあります。 |
| また、特性分析もあります。これは、抗体に中和能があるかどうかを判断するために行われます。 また、ターゲットとするアイソタイプを特定したい場合もあります。 |
| ですから、私たちがしなければならないのは、良い点を決定することです。そうすれば、ポジティブとネガティブを区別するためにポジティブなものを決定でき、それはいわゆる空白またはナイーブな集団で決定する必要があります。 |
| したがって、もちろん、空白の母集団は代表的なものでなければなりません。外れ値がなく、存在しない必要があります...既存の抗体があり、あらゆる種類の変動性が組み込まれています。 |
| あなたには生物学的変動性があるので、テストするさまざまな被験者、被験者IDだけでなく、変動性もあります...技術的な脆弱性があるので、アナリストのように、あなたの実行のように、 |
| プレート間の信頼性。 また、適切な方法で評価したい場合は、混合効果モデルとREMLモデルを使用して評価し、これらの要素をモデル内の変量効果として使用できるようにします。 |
| それで、サノフィの中には、 |
| ..。 |
| 適切なポイント設定のためのエンドユーザーツールが必要であるため、すべてのサイトで調和のとれた標準化されたアプローチを実現することが目的でした。 |
| 最先端の分析を備えたユーザーフレンドリーなエンドユーザーツールを用意するため、混合効果モデルを使用する必要があるため、統計パッケージにする必要があります。 |
| また、規制当局...規制対象の環境でも動作する必要があります。これは、GxPの調査も多数あり、統一された自動レポートも含まれている必要があるためです。 |
| それが私たちが始めたところです、 |
| JMPでそれができるかどうかを調査したところ、それはその言語、つまりJSL言語によるものです。 |
| グラフがあれば簡単に取得できることはご存知でしょう。 [スクリプトの保存]をクリックするだけで、スクリプトを作成できます。 簡単なスタートです。 |
| そしてもう1つ...そしてまた資産であるのは、結果に依存する決定に向けてプログラム可能であるということです。 そのため、すべてのグラフと実行したいすべての分析からスクリプトを取得することから始め、それが本当に巨大な分析になりました。 |
| 親コードが1つあり、ここを参照してください。 |
| 親コードによって呼び出される子コード。 |
| そしてそれは、 |
| 私が言ったように、これは結果に応じた決定に向けてプログラム可能でなければならないので、コードは |
| 聴衆、私たちは多くの統計分析をしなければならないので、あなたが統計的有意性を持っているかどうかを評価してください。 |
| 評価したいさまざまな正規化があります。 |
| そう |
| これは、コードのいくつかの追加の側面、つまりどのように見えるかについてです。 |
| そう |
| デモンストレーションを行う前に、ここでは2つのステップがあり、実際には2つのステップで分析を実行します。 まず、データを入力するExcelテンプレートがあります...生データを入力する必要があります。 |
| そして、JSLを起動する必要があります。 これで完了です。起動する必要があるのは親コードだけです。 |
| これらの2つのステップについて説明します。 そう |
| 私たちは1つ持っています |
| Excelテンプレート。 開いてみます。 |
| ここに、概要が表示されます。ここにデータを入力できます。ここに、Excelファイルにアップロードするデータがあります。 |
| 私が言ったように、 |
| ADAアッセイまたはNAbエッセイの場合があり、NAbアッセイかADAアッセイかによって、ヘッダー名が異なります。 したがって、ここでは、それはADAアッセイであり、確認データがないか、あるかのどちらかであると言えます。 |
| コードは、次のいずれかができるように調整されています |
| 受け入れる...要約されたデータ、または生データ、複製されたデータのいずれかを受け入れることができます。 つまり、ここにあると言うと、レプリケートの数に答えることができるレプリケートされたデータです。 たとえば、3つの複製だとします。 |
| そしてそれが???であるかどうかを判断するためにネガティブコントロールにも関連している点...プレートのネガティブコントロール、そしてそれは1つのプレート上の複数のネガティブコントロールでなければなりません。 たとえば、2、そして私が言うには、私はそれを開始と終了と呼んでいるので、これを入力すると |
| 次に、ワークシートを作成します。 そして、ここに、入力する必要のあるExcelテンプレートがあり、アップロードの準備ができており、アップロードの正しい名前が付けられています。 |
| したがって、それを実行したら、JMPに移動できます。 |
| 私はすでにJMPを開いています。 そして、あなたがしなければならないことは、親のJSLコードをクリックすることであり、自動的にインタラクションメニューが表示されます。 そして、あなたは記入されるフィールドに記入しなければならないので、そうです。 |
| ここでJMPをテストしてください。 |
| 次に、5種類のアッセイがあるので、ADAアッセイがあり、ここでこのファイルをアップロードしてアップロードできるとしましょう。 ここに入力データ、アップロードするダミーデータがあります。 それからそれを選択し、ここにいくつかあります |
| 変更できる番号。 デフォルトの数値が入力されていますが、受け入れ基準として別のパーセントのしきい値が必要な場合は、それを変更できます。 |
| また、データの順序が小数点以下3桁である場合は、変更できます。ここでは、データに小数点以下の桁がないので、ゼロに変更します。 それで |
| ここに2つ目の紹介ウィンドウがあります。 これはADAアッセイであるため、ADAアッセイでは一般的です。 あなたはNAbアッセイを持っています、 |
| 別のウィンドウがあります。 ですから、ここでは、良い点が違うので、臨床か非臨床かを選択する必要があります。 ここに確認データがあり、臨床現場で分析したいので、ここをクリックします。 |
| 今、あなたは異なる外れ値を持っています...。 |
| クリックできるアウトライン削除アプローチ。 |
| また、入力できる別のレベルの柔軟性があります。 ユーザーフレンドリーにするために、BTDアプローチが1つあります。 BTDは |
| 内部ガイドラインがあり、このアプローチが必要な場合は、他に開いているウィンドウはありません。 |
| また、追加のオプションが必要な場合は、ここをクリックしてください。追加の出力を取得したり、計算したりできます。たとえば、特定の差異に対して特定の差異を実行します。 |
| 差。したがって、ここをクリックすると、追加のオプションがありますが、一般的なアップロードアプローチに固執したいと思います。 そして、事前に除外することもできます。 ここでそれを実行したいと思います。入力すると、分析が開始されます。 |
| つまり、それは分析のチェーン全体です。 これは外れ値の除去アプローチであり、反復的な方法です。 外れ値を削除したときに、生物学的よりも最初に分析的であるか、または他の外れ値があるかどうかをチェックします。 ここでは、実行された一連の分析が表示されます。 |
| したがって、このデータには時間がかかります |
| スクリーニングデータおよび確認データ。 だから今、計算は |
| 起こっています。 |
| そして最後に、レポートがあります。 それはあなたがここで見るものです、 |
| それはまだレポートを組み立てています。 |
| そして現在、PDF形式でデータセットを出力しています。 |
| これで出力の生成が完了しました。 したがって、結果の部分では、 |
| すべての結果はここに自動的に出力されます。 それがあなたがここで見るものです。 データセットがあり、レポートとジャーナル、そしてPDFファイルがあります。 そして、データセット、出力されたさまざまなデータセット。 そして、ここでは、分析設定、方法論を含む完全なレポートがあることがわかります。 |
| それを閉じます。 そして、あなたはあなたの記述を持っています。 |
| そしてもちろん何がいいですか |
| JMPの場合、フォローしたいときに双方向性があるということです |
| たとえば、この主題。 411をダブルクリックする必要があります。 |
| すべての分析を通じてそれを追跡できるため、すべてがリンクされます。 それで、あなたはここにいます、そしてスクリーニングカットポイントファクターの私の情報のために。 さまざまな変換、さまざまな正規化を評価してから、最も適切な空白の母集団を評価します。 |
| あなたはすべての出力を持っています |
| 分析的であろうと生物学的であろうと、外れ値。 |
| そして、外れ値のアイデンティティ。 ええ、あなたは...そうですね、あなたはすべてを持っています |
| 実行する必要のある分析、すべての分析は設定に関連します。 確認カットポイントについても同様です。 そして、ここにADAスコアがあります。スコアが負、正、反応的であるかどうかです。 そう |
| これにより、分析全体が完了し、最終的な結論が得られます。 |
| データテーブルの出力の下。 |
| そして、同じように、ここに表示されているものも同じです。もちろん、PDF形式でもあります。 |
| その後、提出することができます... |
| 提出された |
| のために...それは検証されています。 私たちはそれを検証することができるので、そこで見たものはすべてPDF形式でここに再び表示されます。 |
| そう |
| それで、結論として、効果は何でしたか、何をする目的でしたか。 |
| 生成することができました |
| 非常に迅速かつ効率的に分析を行うためのコード。 通常、分析とレポート作成には数日かかりましたが、今では... |
| 分析とレポートを10分で実行できるため、標準化された方法で自動化されています。 |
| これは自動レポートであり、提出に適した検証済みの環境で実行されます。 |
| そうそう、私は話したいです...私の同僚、非臨床的有効性および安全性チームの私の同僚に感謝します。 関わった人を強調しました |
| エンドユーザーツールの開発。 |
| そしてもちろん、それは |
| 異なるチーム間のコラボレーションなので、それに携わったすべての人に感謝したいと思います。 |
