Hallo allerseits.
Zunächst möchte ich dem Discovery Summit-Komitee danken
dafür, dass ich die Möglichkeit hatte, Ihnen das Werk vorzustellen
Wir treten in meinem Team auf
Implementierung einer Split-Plot-Designplattform
um die Reinigung unserer innovativen Hilfsstoffe zu untersuchen.
Zunächst einmal ist ADOCIA ein 2005 gegründetes Biotechnologieunternehmen
von Gérard Soula und seinen beiden Söhnen, und wir haben unseren Sitz in Lyon, Frankreich.
Unsere Mission ist es, innovative, bewährte Formulierungen zu entwickeln
Hormone zur Behandlung von Diabetes und Fettleibigkeit.
Das Geschäftsmodell ist ein Lizenzprodukt nach dem genehmigten Konzept.
Und derzeit haben wir drei patentierte Technologieplattformen in unserer Pipeline.
Und ein Produkt, das in China für die dritte Phase zugelassen ist.
Fünf Produkte mit klinischem Proof of Concept,
und sechs Projekte, die sich im präklinischen Stadium befinden.
Bei ADOCIA gibt es etwa 115 Mitarbeiter, von denen 80 Prozent der Forschung und Entwicklung gewidmet sind.
Apropos Technologieplattformen.
Heute
Wir werden über die historische Plattform sprechen, nämlich die BioChaperone-Plattform.
Das BioChaperon ist ein pharmazeutischer Hilfsstoff
ein synthetisches organisches,
und es bildet einen Komplex mit einem Protein wie Insulin, Amylin oder Glucagon.
Dieser von der Natur inspirierte Komplex verbessert die Löslichkeit oder Stabilität,
beschleunigen die Aufnahme des Peptids
oder vor enzymatischem Abbau schützen.
Die BioChaperone-Plattform bietet Potenzial
die Leistung von Insulinen und anderen Hormonen.
Und heute fünf proprietäre Produkte auf Basis von BioChaperone
befinden sich in der klinischen Entwicklung.
Die Entwicklung der BioChaperon-Chemie
Ich denke, dass es in vielen Pharmaunternehmen genauso ist.
Wir werden von einem frühen Prozessstadium ausgehen
das liefert Chargen von wenigen Gramm
das in präklinische Studien wie die toxikologische Wirksamkeit einfließen wird.
Und sobald BioChaperone als Lead konzipiert ist
es wird in meiner Abteilung, in meinem Team kommen,
einen endgültigen Prozess zur Lieferung von Phase-3-Chargen zu entwickeln.
Und am Ende liegen die kommerziellen Chargen bei einigen hundert Kilo pro Jahr.
Die Veränderungen, mit denen wir konfrontiert werden, werden durch die Machbarkeit im großen Maßstab erzwungen
und wir werden uns von Kosten und Leistung leiten lassen
und es wird viele Veränderungen geben.
Wir müssen sie also verstehen und dokumentieren.
Das Ziel unserer Arbeit ist ein umfassendes Verständnis
der Beziehung zwischen Variationsparametern
und deren Einfluss auf die Produktqualität.
Tatsächlich kennen wir diese Temperatur, da wir im großen Maßstab arbeiten werden
kann nicht jedes Mal auf 10,0 Grad ausgerichtet werden,
es kann 11 sein, es kann neun sein.
Dies ist auf den großen Umfang zurückzuführen.
Wir werden über Robustheit sprechen,
dass der Prozess diese inhärente Variabilität in einem definierten Bereich absorbieren muss.
Und wir müssen wissen, welche Auswirkungen es auf die Produktqualität hat.
In diesem Stadium gehen wir von der Reproduzierbarkeit in einem frühen Stadium aus,
bis hin zur Robustheit im großen Maßstab und in der letzten Prozessphase.
Dafür haben wir Werkzeuge.
Zwei davon sind die Risikoanalyse, die uns dabei hilft, Prioritäten zu setzen,
um die Arbeit zu bewerten.
Und DoE sind sehr nützlich, weil wir das in der Chemie wissen
Wir haben viele Wechselwirkungen zwischen Parametern,
Das ist also sehr nützlich für uns.
Heute sprechen wir über die Reinigung der Hilfsstoffe.
Diese Reinigung erfolgt durch Diafiltration.
Ein kurzer Überblick über den Prozess ist dieser Rohstoff
geht eine chemische Umwandlung ein,
Das ergibt einen rohen Hilfsstoff in Lösung.
Dieser rohe Hilfsstoff in Lösung wird durch Diafiltration gereinigt
den reinen Hilfsstoff in Lösung zu geben.
Was ist Diafiltration?
Wir haben zunächst die klassischen Filtrationen
das nennt man die Dead-End-Filtration, bei der wir einen Feststoff haben
oder
das in Hilfsstoff in einer Lösung und einer Membran.
Die Lösung steigt mit dem Druck auf den Boden, um den Feststoff zurückzugewinnen
auf der Oberseite der Membran.
Eine Cross-Flow-Filtration haben wir
das Retentat, das mit einer Pumpe parallel zur Membran gefördert wird.
Und wir werden mithilfe von Ventilen einen Druck ausüben, der einen Teil des Flussmittels nach außen drückt
durch die Membran, die definierte Poren verarbeiten und erst durchlassen
kleine Moleküle durch die Membran gelangen.
Und wir haben die großen Moleküle, die im Retentat verbleiben.
Und wir nutzen diese Technologie, weil wir wissen, dass unser Hilfsstoff
sind Oligomere, also keine kleinen Moleküle.
Sie sind keine Polymere, sie liegen zwischen den beiden Größen,
aber sie sind ziemlich groß und bleiben im Retentat.
Ein kurzer Überblick über die Einheit.
Wir haben das Retentat.
Ein Gefäß mit dem Retentat, das durch die Membran geleitet wird
Die Verwendung einer Förderpumpe und eines Gegendruckventils wird uns dies ermöglichen
einen Druck in der Membran ausüben und einen Teil des Flusses im Permeat durchdrücken
Dadurch werden die kleinen Molekülverunreinigungen entfernt.
Rechts sehen Sie die 50-Liter-Skala
Diafiltrationspilot, den wir bei ADOCIA auf der Rückseite verwenden, dem 50-Liter-Behälter.
Oben links sehen wir das Gehäuse mit der Membran und allen verwendeten Rohren
mit Ventilen und Instrumenten zur Überwachung des Arbeitsprozesses.
Für unsere Studie haben wir nur eine Masse, die wir verwenden können.
Eine Menge rohe Hilfsstofflösung.
Die Idee war, eine Strömungszirkulation zu haben
des Flussmittels, was bedeutet, dass das Permeat jedes Mal wieder in das Retantat zurückgeführt wird
Auf diese Weise erhalten wir ein Retentat, das repräsentativ für den Prozess ist.
Zu Beginn jeder Veranstaltung des DoE.
Für eine Trockenfiltration gibt es Faktoren, die bestimmend sind
sehr früh im Prozess, das ist die Membranreferenz,
Das heißt, die Grenzgröße der Pore und das Material der Verengungen.
Sobald es festgelegt ist, ist es festgelegt und wir werden es nicht ändern.
Und das Laden, also das
Kilogramm Hilfsstoff pro Membranoberfläche, Membran sind definierte Oberfläche
und das Kilogramm Hilfsstoff wird durch den Prozess definiert.
Wenn es gesetzt ist, ist es gesetzt. Wir werden es nicht ändern.
Was wir als Faktor RDSA einstellen können.
Die Konzentration des BioChaperons in den Lösungen, die wir zur Reinigung benötigen,
der Förderstrom, der der von der Förderpumpe erzeugte Fluss ist.
Der transmembranäre Druck ist eine Möglichkeit, den Druck zu steuern, der entsteht
Drücken Sie das Permeat durch die Membran und erhöhen Sie die Temperatur der Lösung.
Die Reaktionen, die wir betrachten können, sind die Verluste durch die Membran, die auftreten werden
Die durchlaufenden Verunreinigungen wirken sich auf die Ausbeute des Prozesses aus
Die im Permeat enthaltenen Membranen wirken sich negativ auf die Qualität aus
des Produkts, was den wichtigsten Teil dieser Arbeit darstellt.
Und die Permeatflussrate, die sich auf die Zeit auswirkt.
Es wird einen Einblick in die gesamte Prozesszeit im großen Maßstab geben.
Das Ziel der Studie bestand darin, den Designraum zu definieren, der ein multivariater Raum ist
das die Konformität der Antworten gewährleistet,
Hier kommt es auf die Qualität des Produkts an.
Und wir werden uns für einen Designtyp entscheiden, der ein Reaktionsoberflächenmodell ist.
Den ersten Versuch liefen wir. Wir haben das Box-Behnken-Design verwendet.
Um ein Box-Behnken-Design auszuführen, verwenden Sie das klassische DoE-Antwortoberflächendesign.
Ich werde die Antwort laden.
Führen Sie einen aus
Antwort und ich werde laden
die Faktoren.
Ein Faktor.
Okay.
Ja. Hier haben wir die drei Antworten.
Ich spreche über frühere Verluste, die Eliminierung,
die Verunreinigungseliminierung und der Permeatfluss.
Und wir haben die vier Faktoren Temperatur,
Druck, Konzentration oder Proben- und Zufuhrfluss.
Box-Behnken ist der erste Vorschlag in dieser Box.
Wir werden weiterhin den Tisch machen.
Und wir haben die Standard-Box-Behnken-Tabelle mit randomisiertem Lauf, wie Sie sehen können.
Wir haben mit der Durchführung dieses DoE begonnen und nach einem Versuch war klar, dass wir das nicht tun werden
Wir können dieses DOE in einer zufälligen Reihenfolge ausführen, weil wir es nicht können
Konzentrieren oder verdünnen Sie die Masse nacheinander.
Wenn wir die Masse durch die Membran konzentrieren
Es ist durchaus machbar, aber wir werden einige Verunreinigungen verlieren.
Unsere Masse ist nicht mehr repräsentativ für den vorgelagerten Prozess.
Es ist keine Lösung.
Wir können den Großteil destillieren, aber das wird sehr lange dauern, da es sich um Wasser handelt.
Und der zweite Parameter, der sich zwischen den einzelnen Faktoren nicht leicht ändern lässt, ist
Die Stabilisierung der Temperatur aufgrund der Rezirkulation dauert deutlich länger
die Temperatur zwischen jedem Lauf, wenn wir sie ändern müssen.
Wir haben etwas getan, das einige Leute im Publikum zum Schreien bringt.
Aber wir haben den Lauf nach Temperatur angeordnet.
Und durch Tests.
Lass mich einfach
Fügen Sie etwas Farbe hinzu, um eine bessere Sicht zu erhalten.
Wertfarbe.
Das haben wir getan.
Wir haben Tests, die mit 90 im Block sind
dann der 60er-Block und der 30er-Block und in jedem Assay-Block
Wir haben eine Temperatur von 40, 30, 20 usw.
Wir haben dieses DoE so durchgeführt.
Hier sind die Daten, die wir erhalten.
Wir können
Analysieren Sie es mithilfe der Fit-Modell-Plattform mit den vier
Faktoren und wir werden uns die Verluste ansehen und davonlaufen.
Wir haben ein recht gutes Modell für die Verluste.
Es ist okay, wir haben einen guten PV-Wert, das haben wir
Parameter. Es ist okay.
Aber die Sache ist
wir waren ziemlich enttäuscht
durch den statistischen Ansatz, weil wir wissen, dass der erste
Die Regel besteht darin, den Lauf zu randomisieren, um eine gute Schätzung des Fehlers zu erhalten.
Es war nicht zufriedenstellend.
Wir sind zu unserem Studium zurückgekehrt, würde ich nur zur Erinnerung sagen
Der Stand der Dinge war, dass wir zwischen den einzelnen Chargen keine neue Charge verwenden können.
Es wird zu viel Masse benötigt und wir haben sie nicht.
Der Massentest kann nicht zwischen geändert werden
Aufgrund der Repräsentativität der Masse und der Temperatur kann dies nicht der Fall sein
leicht geändert werden, da es sehr zeitaufwändig sein wird.
Wir schauen uns Bücher an und am Ende viele
Büchern haben wir eine Lösung gefunden, die das Split-Plot-Design ist.
Split-Plot-Design wurde von der Landwirtschaft eingeführt, weil dies der Fall ist
Normalerweise müssen Faktoren wie landwirtschaftliche Felder geändert werden.
Nehmen wir an, Sie möchten studieren
die verschiedenen Behandlungen
auf unterschiedlichem Getreide oder Feldfrüchten und Sie haben keinen Platz auf einem Feld.
Wir werden viele Felder haben und diese Felder sind unterschiedlich.
Aber das ist nicht das, was Sie studieren möchten.
Die Idee hinter dem Split-Plot-Design besteht darin, ein ganzes Grundstück zu füllen
Damit werden sie als Zufallsblöcke analysiert.
Und dann wenden Sie auf jeder gesamten Parzelle eine, zwei, drei, vier Behandlungen oder Kulturen an
und Sie werden es innerhalb der gesamten Handlung studieren und sie werden Nebenhandlungen genannt.
Wie es auf JMP gemacht wird.
Ich werde das schließen.
Das.
Das.
Und das.
Um einen Split-Plot-Entwurf auszuführen, müssen Sie auf den benutzerdefinierten Entwurf der DoE-Plattform umsteigen.
Ich werde die Antworten für den zweiten Durchgang laden.
Offen.
Und die Faktoren.
Was wir hier sehen.
Entschuldigung.
Wir sehen, dass unsere vier Faktoren Temperatur,
CFF ist der Zufuhrfluss und der Druck.
Und wir haben eine zusätzliche Spalte mit Namensänderungen.
Und Sie können die Tatsache anpassen, wenn es schwierig ist,
sehr schwer oder leicht zu ändern.
Es ist sehr schwierig, die Konzentration oder den Test zu ändern.
Der schwer zu ändernde Faktor ist die Temperatur, weil wir sie ändern können
aber wir haben keinen internen Testblock.
Und die einfachen Faktoren
sind die beiden anderen Faktoren, die zwischen den Läufen randomisiert werden können.
Wir wollen uns für ein Oberflächenreaktionsmodell entscheiden.
Wenn Sie hier auf RSM klicken, werden sechs ganze Grundstücke und 12 ganze Grundstücke eingefügt.
Wir haben 36 Läufe und machen das Design.
Die Erstellung des Designs dauert einige Sekunden.
Ich möchte Sie nur daran erinnern, dass es sich um das Box-Behnken DoE handelt.
Es waren 27 Läufe.
Wir haben viel mehr Läufe auf diesem DoE.
Ich werde den Tisch anfertigen und für die Box-Behnken werde ich einige Farben hinzufügen.
Spalte.
Was habe ich getan. Entschuldigung, ich überarbeite die Tabelle.
Ja.
In Ordnung Entschuldigung. Ja.
Okay.
Sie sehen, dass wir Tests haben, die es sind
Anordnen von Blöcken und es entspricht den gesamten Blöcken eins, zwei, drei, vier
usw. und in jedem
Im Assay-Block gibt es Temperaturblöcke, die die Unterplots darstellen
eins, zwei, drei, vier usw.
Und CFF und TMP werden innerhalb dieser beiden Blöcke randomisiert.
Wir führen diese DOE-Daten durch und Sie können sich für das Modell entscheiden.
Hier sehen wir die Unterschiede zwischen der Analyse und dem Standard
Box-Behnken DoE und Split-Plot-Design.
Wir haben die gesamten Grundstücke, die hinzugefügt werden
in den Effekten und sie werden als zufällige Blöcke behandelt und wir haben alle anderen
Parameter und Effekte.
Und hier haben wir die Methode, die REML-Analysemethode.
Wir rennen
das DoE.
Wenn wir uns auf die Verlustantwort konzentrieren, sehen wir, dass wir sie haben
ein sehr gutes Modell, bei dem 96 Prozent der Variation durch dieses Modell erklärt werden.
Wir sehen, dass wir es haben
erhebliche Auswirkungen.
Und
Das zusätzliche Feld, das wir bei dieser Analyse betrachten müssen, ist die REML-Varianz
Komponentenschätzungen, die uns einen Einblick in den eingeführten Namen geben
Durch die Blöcke werden die gesamten Diagramme angezeigt, und wir sehen, dass der PV-Wert nicht signifikant ist.
Wir können noch weiter gehen.
Es gibt also keine Probleme mit den Blöcken
wie andere DOE
Wenn wir JMP ausführen, können wir loslegen
und haben ein zu optimierendes Profil, um Bereiche und Gestaltungsräume zu definieren.
Hier sehen wir das
Der Test ist der am stärksten beeinflusste Faktor
Auf alle Reaktionen und Verluste ist die Reaktion zurückzuführen, die von allen beeinflusst wird
die vier Parameter der Faktoren und wir können sehen
dass wir mit den Parametern, die wir als Ziel verwenden, bei der Optimierung ziemlich gut sind.
Es könnte interessant sein, dieses Modell, dieses DoE, anhand eines Standards zu betrachten
Analyse.
Ich entferne alles.
Ich werde die vier nehmen
Faktor.
All das.
Für Standardanalysen.
Ich leite es.
Hier.
Ich komme unter den Verlusten und der Reaktion zurück.
Okay.
Hier werde ich mir das ansehen
die Verluste.
Was wir sehen können
ist, dass wir nicht genau die gleiche Reihenfolge haben
für die Parameter, Wirkung oder Schätzung.
Bei der Standardanalyse können wir sagen, dass der Assay der einflussreichste Faktor ist
Während es sich bei der Spektralkonstruktion um den Fluss handelt, handelt es sich bei der Analyse um die fünfte
und es ist ganz normal
Denn wenn wir Blöcke verwenden und die Standardanalyse durchführen, geben wir mehr
Stärke dieser Blöcke und wir werden darin Fehler machen
und wir werden es als beeinflussend definieren, aber das ist nicht der Fall.
Das ist völlig normal.
Deshalb müssen Sie es tun
eine Analyse mit REML und Blöcken, um die richtige Reihenfolge der Einflussfaktoren zu ermitteln.
Fazit dieser Studie.
In dieser Fallstudie ist ein Split-Plot-Design zulässig
ungeachtet der Nicht-Randomisierung einiger Parameter fortzusetzen.
Wir konnten das gesamte DoE in einem kürzeren Zeitrahmen durchführen.
Auch wenn es 36 statt 27 Läufe erforderte.
Da wir uns aber nicht konzentrieren müssen
Um den Plotter zwischen den einzelnen Durchläufen zu stabilisieren, war es viel kürzer.
Und wir werden in der Lage sein, uns richtig zu rechtfertigen
den Designraum mit starken statistischen Belegen.
Es ist erwähnenswert, dass das Split-Plot-Design
Die Plattform ist nun implementiert, um unsere proprietären Lösungen schnell weiterzuentwickeln und zu optimieren
Hilfsstoffreinigungen und als Botschaften zum Mitnehmen.
Seien Sie nur vorsichtig bei der Faktor-Randomisierung.
Wir wissen, dass es die erste Regel ist, ein DOE durchzuführen, aber es ist sehr wichtig, eine ordnungsgemäße zu haben
Design, das Ihnen eine Statistik ermöglicht
Kenntnisse über Ihren Prozess und eine ordnungsgemäße
Das Design könnte eine Zeitersparnis ermöglichen, selbst wenn mehr Läufe erforderlich sind.
Danke für Ihre Aufmerksamkeit.
