Salut à tous.
Tout d'abord, je tiens à remercier le comité du Sommet de la découverte
pour m'avoir donné la possibilité de vous présenter le travail
nous jouons dans mon équipe sur le
mise en place d'une plateforme de conception split-plot
pour étudier la purification de nos excipients innovants.
ADOCIA est avant tout une société de biotechnologie fondée en 2005
par Gérard Soula et ses deux fils, et nous sommes situés à Lyon, France.
Notre mission est de développer une formulation innovante de
hormones pour le traitement du diabète et de l'obésité.
Le modèle d'entreprise c'est le produit de licence après le concept approuvé.
Et actuellement dans notre pipeline, nous avons trois plates-formes technologiques brevetées.
Et un produit qui est approuvé pour entrer dans la phase trois en Chine.
Cinq produits avec preuve de concept clinique,
et six projets qui sont au stade préclinique.
Nous sommes environ 115 personnes chez ADOCIA et 80% sont dédiés à la R&D.
Parlant des plates-formes technologiques.
Aujourd'hui
nous parlerons de celle historique, qui est la plateforme BioChaperone.
Le BioChaperone est un excipient pharmaceutique
un synthétique organique,
et il formera un complexe avec une protéine telle que l'insuline ou l'amyline ou le glucagon.
Ce complexe inspiré de la nature va améliorer la solubilité ou la stabilité,
accélérer l'absorption du peptide
ou le protéger contre la dégradation enzymatique.
La plateforme BioChaperone potentialise
la performance des insulines et d'autres hormones.
Et aujourd'hui cinq produits propriétaires à base de BioChaperone
sont en développement clinique.
Le développement de la chimie BioChaperone
Je pense que c'est la même chose dans de nombreuses sociétés pharmaceutiques.
Nous partirons d'un processus à un stade précoce
qui délivrera des lots de quelques grammes
qui entreront dans des études précliniques telles que l'efficacité toxicologique.
Et une fois BioChaperone conçu comme chef de file
ça viendra dans mon département, dans mon équipe,
développer un processus final pour livrer les lots de la phase trois.
Et au final les lots commerciaux s'échelonnent sur quelques centaines de kilos par an.
Les changements auxquels nous serons confrontés sont imposés par la faisabilité à grande échelle
et nous serons guidés par les coûts et les performances
et de nombreux changements seront subis.
Nous devons donc les comprendre et les documenter.
Le but de notre travail est d'avoir une compréhension complète
de la relation entre paramètre de variation
et leur impact sur la qualité des produits.
En effet, comme nous allons effectuer à grande échelle, nous savons que la température
ne peut pas être ciblé à 10,0 degrés à chaque fois,
ça peut être 11, ça peut être neuf.
Cela est subi en raison de la grande échelle.
On parlera de robustesse,
que le processus doit absorber cette variabilité inhérente dans une plage définie.
Et nous avons besoin de connaître son impact sur la qualité du produit.
A ce stade on passera de la reproductibilité au stade précoce,
à la robustesse à grande échelle et à l'étape finale du processus.
Pour cela, nous avons des outils.
Deux d'entre eux sont l'analyse des risques qui nous aidera à prioriser,
classer les travaux.
Et les DoE sont très utiles car on sait qu'en chimie
nous avons beaucoup d'interactions entre les paramètres,
cela nous est donc très utile.
Aujourd'hui, nous allons parler de la purification des excipients.
Cette purification se fait par diafiltration.
Un aperçu rapide du processus est que la matière première
entre dans une transformation chimique,
cela donnera un excipient brut en solution.
Cet excipient brut en solution sera purifié par diafiltration
donner l'excipient pur en solution.
Qu'est-ce que la diafiltration ?
Nous avons tout d'abord les filtrations classiques
c'est ce qu'on appelle la filtration sans issue dans laquelle on a un solide
ou
cela en excipient dans une solution et une membrane.
la solution va remonter au fond avec la pression pour récupérer le solide
sur la face supérieure de la membrane.
Une filtration tangentielle que nous avons
le rétentat qui est amené parallèlement à la membrane à l'aide d'une pompe.
Et on va appliquer une pression à l'aide de vannes qui va pousser une partie du flux à passer
à travers la membrane, ce processus définit les pores et ne laisse que
petites molécules pour traverser la membrane.
Et nous avons les grosses molécules qui resteront dans le rétentat.
Et nous utilisons cette technologie car nous savons que notre excipient
sont des oligomères, ce qui signifie qu'ils ne sont pas de petites molécules.
Ce ne sont pas des polymères, ils sont entre les deux tailles,
mais ils sont assez gros et ils resteront dans le rétentat.
Présentation rapide de l'unité.
Nous avons le rétentat.
Un récipient avec le rétentat qui sera amené à travers la membrane
l'utilisation d'une pompe d'alimentation et d'une soupape de contre-pression nous permettra de
avoir une pression dans la membrane et faire passer une partie du flux dans le perméat
qui éliminera les petites impuretés moléculaires.
A droite vous avez l'échelle de 50 litres
pilote de diafiltration que nous utilisons chez ADOCIA à l'arrière, la cuve de 50 litres.
En haut à gauche, nous avons le boîtier avec la membrane et tous les tuyaux utilisés
avec des vannes et des instruments pour surveiller le processus de travail.
Pour notre étude, nous n'avons qu'un seul volume que nous pouvons utiliser.
Un volume de solution d'excipient brut.
L'idée était d'avoir une circulation fluide
du flux signifiant que le perméat est ramené à retantat à chaque fois
comme ça on aura un rétentat représentatif du procédé.
Au début de chaque événement du DoE.
Pour une filtration sèche nous avons des facteurs déterminants
très en amont du procédé, qui est la référence membranaire,
ce qui signifie que la taille de coupure du pore et le matériau des constrictions.
Une fois qu'il est défini, il est défini et nous ne le changerons pas.
Et le chargement, c'est-à-dire le
kilogrammes d'excipient par surface de membrane, la membrane est une surface définie
et le kilogramme d'excipient est défini par le procédé.
Quand c'est réglé, c'est réglé. Nous ne le changerons pas.
Ce que nous pouvons régler comme facteur RDSA.
La concentration du BioChaperone dans les solutions que nous devons purifier,
le débit d'alimentation, qui est le flux imposé par la pompe d'alimentation.
La pression transmembranaire, qui est un moyen de contrôler la pression qui va
pousser le perméat à travers la membrane et la température de la solution.
Les réponses que nous pouvons observer sont les pertes à travers la membrane qui
impactent le rendement du procédé, les impuretés qui traversent
la membrane qui se trouve dans le perméat qui va impacter la qualité
du produit, qui est la partie la plus importante de ce travail.
Et le débit de perméat qui impactera le temps.
Cela donnera un aperçu de l'ensemble du temps de traitement à grande échelle.
L'objectif de l'étude était de définir l'espace de conception qui est un espace multivarié
qui garantit la conformité des réponses,
Ici, c'est la qualité du produit.
Et nous allons opter pour un type de conception qui est un modèle de surface de réponse.
La première tentative que nous avons couru. Nous avons exécuté la conception Box-Behnken.
Pour exécuter une conception Box-Behnken, vous allez sur la conception de surface de réponse classique DoE.
Je vais charger la réponse.
Exécutez un
réponse et je vais charger
les facteurs.
Un des facteurs.
D'accord.
Oui. Nous avons ici les trois réponses.
Je parle des pertes antérieures, de l'élimination,
l'élimination des impuretés et le flux de perméat.
Et nous avons les quatre facteurs qui sont la température,
pression, concentration ou dosage et débit d'alimentation.
Box-Behnken est la première proposition de cette boîte.
Nous continuerons à faire le tableau.
Et nous avons la table Box-Behnken standard avec une exécution aléatoire, comme vous pouvez le voir.
Nous avons commencé à exécuter ce DoE et après un essai, il était clair que nous ne serons pas
capable d'exécuter ce DOE dans un ordre aléatoire car nous ne pouvons pas
concentrer ou diluer le vrac entre chacun.
Si nous concentrons l'essentiel à travers la membrane
c'est parfaitement faisable mais on va perdre quelques impuretés.
Notre vrac n'est plus représentatif du processus amont.
Ce n'est pas une solution.
On peut distiller l'essentiel mais cela prendra beaucoup de temps car c'est de l'eau.
Et le deuxième paramètre qui ne sera pas facile à changer entre chaque facteur est
la température due à la recirculation met plus de temps à se stabiliser
la température entre chaque run quand on doit la changer.
Nous avons fait quelque chose qui fera hurler certaines personnes dans le public.
Mais nous avons commandé la course par température.
Et par dosages.
Laisse moi juste
ajoutez de la couleur dessus pour avoir une meilleure vue.
Couleur de la valeur.
C'est ce que nous avons fait.
Nous avons des tests qui sont en bloc avec 90
puis le bloc 60 et le bloc 30 et dans chaque bloc de dosage
nous avons une température qui a commandé 40, 30, 20 etc.
Nous avons exécuté ce DoE comme ça.
Voici les données que nous obtenons.
Nous pouvons
l'analyser à l'aide de la plate-forme de modèle d'ajustement avec les quatre
facteurs et nous examinerons les pertes et courrons.
Nous avons un assez bon modèle pour les pertes.
C'est bon, on a une bonne PValue, on a
paramètres. C'est bon.
Mais la chose est
nous avons été assez déçus
par l'approche statistique car on sait que la première
La règle est de randomiser l'exécution pour avoir une bonne estimation de l'erreur.
Ce n'était pas satisfaisant.
Nous sommes revenus à nos études je dirais et juste pour rappel
l'état des lieux était que nous ne pouvons pas utiliser un nouveau lot entre chacun.
Trop de volume sera nécessaire et nous ne l'avons pas.
Le dosage global ne peut pas être modifié entre
chacun en raison de la représentativité du volume et de la température ne peut pas être
changé facilement car cela prendra beaucoup de temps.
Nous regardons des livres et à la fin de beaucoup
livres, nous avons trouvé une solution qui est la conception de parcelles divisées.
La conception de parcelles divisées a été introduite par le domaine de l'agriculture parce qu'elles ont
doivent généralement changer de facteurs tels que les champs agricoles.
Disons que vous voulez étudier
les différents traitements
sur différentes céréales ou cultures et vous n'avez pas de place sur un champ.
Nous aurons de nombreux champs et ces champs sont différents.
Mais ce n'est pas la chose que vous voulez étudier.
L'idée derrière la conception de parcelles divisées est d'avoir une parcelle entière qui est remplie
avec qui seront analysés comme des blocs aléatoires.
Et puis sur chaque parcelle entière vous appliquerez le traitement ou la culture un, deux, trois, quatre
et vous l'étudierez à l'intérieur de toute la parcelle et elles sont appelées sous-parcelles.
Comment cela se passe sur JMP.
Je vais fermer ça.
Ce.
Ce.
Et ça.
Pour exécuter une conception de parcelle divisée, vous devez vous rendre sur la conception personnalisée de la plate-forme DoE.
Je vais charger les réponses pour la deuxième manche.
Ouvrir.
Et les facteurs.
Ce que nous voyons ici.
Pardon.
Nous voyons nos quatre facteurs doser la température,
CFF est le débit d'alimentation et la pression.
Et nous avons une colonne supplémentaire qui est les changements de nom.
Et tu peux accorder le fait si c'est dur,
très difficile à changer ou facile à changer.
Il est très difficile de changer la concentration ou le dosage.
Le facteur difficile à modifier est la température car nous pouvons la modifier
mais nous ne sommes pas à l'intérieur du bloc d'essai.
Et les facteurs faciles
sont les deux autres facteurs qui peuvent être randomisés entre les exécutions.
Nous voulons opter pour un modèle de réponse de surface.
Vous cliquez sur RSM ici nous mettons six parcelles entières et 12 parcelles entières.
Nous avons 36 pistes et nous faisons la conception.
Il faudra quelques secondes pour faire la conception.
Juste pour vous rappeler que pour le Box-Behnken DoE.
C'était 27 courses.
Nous avons beaucoup plus de runs sur ce DoE.
Je ferai le tableau et comme pour le Box-Behnken j'ajouterai quelques couleurs.
Colonne.
Qu'est-ce que j'ai fait. Désolé, je refais le tableau.
Oui.
D'accord, désolé. Oui.
D'accord.
Vous voyez que nous avons des dosages qui sont
arranger les blocs et cela correspond aux blocs entiers un, deux, trois, quatre
etc et dans chaque
bloc d'analyse, vous avez des blocs de température qui sont les sous-parcelles
un, deux, trois, quatre etc...
Et CFF et TMP sont randomisés à l'intérieur de ces deux blocs.
Nous effectuons ces données DOE et vous pouvez opter pour le modèle.
Ici, nous voyons les différences entre l'analyse entre la norme
Box-Behnken DoE et conception de parcelles divisées.
Nous avons les parcelles entières qui sont ajoutées
dans les effets et ils sont traités comme des blocs aléatoires et nous avons tous les autres
paramètres et effets.
Et ici nous avons la méthode qui est la méthode d'analyse REML.
Nous courrons
le DoE.
Si nous nous concentrons sur la réponse des pertes, nous voyons que nous avons
un très bon modèle avec 96 pour cent de la variation expliquée par ce modèle.
On voit qu'on a
des effets significatifs.
Et
la case supplémentaire que nous devons examiner avec cette analyse est la variance REML
estimations des composants qui nous donneront un aperçu sur le nom introduit
par les blocs, les parcelles entières et on voit que la PValue n'est pas significative.
On peut aller plus loin.
Il n'y a pas de problèmes avec les blocs, donc
comme les autres DOE
exécutant JMP, nous pouvons y aller
et avoir un profil à optimiser pour définir des gammes et un espace de conception.
Ici on voit que
le dosage est le facteur le plus impacté
sur toutes les réponses et les pertes est la réponse qui est impactée par tous
les quatre paramètres de facteurs et nous pouvons voir
qu'avec les paramètres que nous utilisons comme cible, nous sommes assez bons avec l'optimisation.
Ce qui pourrait être intéressant, c'est de regarder ce modèle, ce DoE utilisant un standard
Analyse.
J'enlève tout.
je vais prendre les quatre
facteur.
Tout ça.
Pour analyse standard.
Je l'exécute.
Ici.
Je reviens sous les pertes et la réponse.
D'accord.
Ici je vais regarder
les pertes.
Ce que nous pouvons voir
c'est qu'on n'a pas exactement la même commande
pour les paramètres, l'effet ou l'estimation.
Dans l'analyse standard, nous pouvons dire que le dosage est le facteur le plus impactant
tandis que dans la conception spectrale est le flux, le dosage est le cinquième
et c'est tout à fait normal
parce que lorsque nous utilisons des blocs et que nous faisons l'analyse standard, nous donnerons plus
force à ces blocs et nous ferons des erreurs dessus
et nous le définirons comme ayant un impact, mais ce n'est pas le cas.
C'est parfaitement normal.
C'est pourquoi vous devez faire
une analyse utilisant REML et des blocs pour avoir le bon ordre de facteur d'impact.
En conclusion de cette étude.
Dans cette étude de cas, la conception des parcelles divisées a permis
continuer indépendamment de la non-randomisation de certains paramètres.
Nous avons pu exécuter dans un délai plus court l'ensemble du DoE.
Même s'il a fallu 36 passages contre 27.
Mais comme nous n'avons pas besoin de nous concentrer
pour stabiliser le traceur entre chaque passage c'était beaucoup plus court.
Et nous pourrons justifier correctement
l'espace de conception avec des preuves statistiques solides.
Il convient de noter que la conception en parcelles divisées
plate-forme est maintenant mise en œuvre pour développer et optimiser rapidement notre propriété
purifications d'excipients et comme messages à emporter.
Faites juste attention à la randomisation factorielle.
Nous savons que c'est la première règle pour exécuter un DOE, mais il est très important d'avoir une bonne
conception qui vous permettra d'avoir une statistique
connaissance de votre processus et une bonne
la conception pourrait permettre de gagner du temps même si davantage de passages sont nécessaires.
Merci pour votre attention.
