你好，那裡。 我是保羅泰勒。
我是大衛希爾頓。
是的，好吧是說到你關於預測分子穩定
在生物製藥醫藥產品使用JMP。
好吧潛水直的進入它。
哦，是的。
一事物到提到是只是一種小的喊-出去
到這紙那是是發表，所以唐克蘭西葛蘭素史克，
哪一個最多的這工作已是基於在。
只為了介紹什麼我們做。
是部分的生物製藥過程研究，
和是基於在斯蒂夫尼奇英國在我們的研發D總部。
是這橋之間
發現和這中央軍委階段，所以化學，製造業，控制。
那將是這走開
進入這臨床試驗和還這實際的發布的這藥物。
我們有三主要的方面。
我們看在這細胞。
我們是看著向發展一種商業的細胞線，
這分子本身經過表達可開發，創新的分子
和這過程在條款的去風險這製造業和加工
純化方面對於我們的製造設施。
只是概述是到看
為什麼做我們需要到學習這穩定的抗體配方？
如何做我們評估這產品公式穩定？
這概述的這ASM JMP加入那我們有，
和這價值的使用這樣的造型方法與案子學習。
只是到重申關於生物療法，
所以這些是全部藥品分子那是蛋白質-基於。
這最多常見的你會大概知道都是這些疫苗從冠狀病毒病，
所以他們是全部基於在抗體和其他蛋白質。
這些是非常脆弱的分子。
這穩定能夠是影響經過一種種類的因素
在此期間生產，運輸，和貯存的他們。
因素這樣的作為這溫度，
這酸鹼度可以原因降解的這蛋白質。
這濃度的這蛋白質本身能夠有一種重大影響。
這鹽類到採用，這鹽類型，甚至這鹽濃度，
和甚至主題到光和一種小的少量的剪切
能夠有一個影響。
什麼是那原因是這聚合的這蛋白質碎片化。
它能夠原因變化在這收費概況，
哪一個能夠然後影響這捆綁和效力的這分子。
那可以是引起通過異構化，氧化，和一種很多更多的。
他們是脆弱的小的事物，但還我們需要到保持一個眼睛
在這穩定到製作當然他們是安全的和有效。
一大大地的看著在這穩定是由服從到一種數字
的加速溫度和服用各種各樣的時間點。
這些長期穩定性研究能夠走向上進入五年。
它能夠拿向上到60個月。
這些將要是更多的真實的時間數據。
這程序是極其資源密集的。
在每個時間觀點，
我們能夠採用一種種類的分析這樣的作為高效液相色譜法，大量的光譜學，
所以本質上分離這雜質離開從這主要的產品本身，
那些可以原因這問題
和然後量化自由大量的光譜學，
喜歡散射要么只是紫外線簡介本身。
我們能夠分離經過收費，尺寸，要么[聽不清 00:03:21]。
之內那五年，
什麼時候是蒐集那數據，一種很多能夠發生在那些五年。
我們可以有更好的事態發展在這製造業要么這公式。
做那意思是那我們有到重複
那五-年循環再次到得到這穩定數據？
短的回答是不。
什麼我們能夠做作為一個選擇是看在加速他們的穩定學習。
這些是更多的短的學期學習，所以我們能夠申請那更多的誇張的
加速降解溫度和我們能夠採用更短時間期間。
在一種事情的月和年，我們能夠現在看在一種事情的天，
所以我們能夠走從七到14到28天。
這技術是通常應用於小分子空間，
但不是所以很多在這大野牛極好的空間，
因為的這小的分子空間。
他們涉及一種很多的片劑和堅硬的配方，
和它是只要開始到流行趨勢
在這傳記阿瑪行業和更多的液體配方。
在條款的這穩定造型，
我們根據我們的數據使用阿累尼烏斯動力學方程
那能夠是兩個都線性的和指數的和尊重到時間。
這些是半經驗方程
基於在這身體的自然。
為了例子，加速
是如果有一種成核觀點為了聚合，
它可以原因一個指數的生長。
反過來，什麼時候你看在減速，什麼時候那裡可以是一種速度限制在步，
它可以原因一種慢生長在這降解，也。
全部的這些楷模是裝的和執行在一種合身質量評估
通過逃避信息標準，但還我們能夠建立
信心間隔作為好吧使用自舉技巧。
這是在哪裡大衛伯納姆在佩加分析。
他是工作過密切和大學教師克蘭西
在發展一種JSL腳本要么一種JMP加入為了我們科學家們到採用在一種實驗室。
只是去到給你一種快的示範的JMP 插件本身。
如果一世能夠出口。
期間我們的ASM學習是你收藏您的數據，
和明顯地你放它進入一種JMP桌子。
在這實例，是看著在這尺寸排除數據，
所以是看著在這紀念碑百分比，這聚合，和分段。
什麼我們得到是一種JMP加入那將要給我們這配件。
如果一世只是迅速地打開它向上。
你走通過一種系列的腳步，那麼你能夠選擇這類型的產品。
在條款的小的模塊化的空間，他們在哪裡交易
和堅硬的藥片公式，
你可以採用一種模型基於在阿司匹林，哪一個是更多的的一種通用方法，
要么一種通用的藥片在哪裡它是更多的小說和不同的到阿司匹林。
但為了我們在生物製藥，
因為它是全部液體編隊，我們看在這通用的液體。
我們很好。 好的。
裡面在這數據，
所以只是那數據桌子一世顯示你早些時候，
你能夠還做一種快的質量控制查看。
它是只是一種想要查看那一切都匹配，
並確保那一切是帥哥理論，
或者你能夠只是消除它和代替它和一種新的數據桌子。
這最多吃力的部分的這JMP 插件是到實際上匹配這列向上。
在條款的這單體，和聚合，和碎片，
那些是這雜質那是感興趣的到模型。
好吧放那些在這不純列，以及匹配
全部這其他重要的方面這樣的作為這時間、溫度、pH、
和還批哪一個是某物那可以是的重要性。
如果你有一種分子那已不同的很多發布
和你想到看如果全部您的很多是持續的，
這是一工具那你可以可能使用
到確保那您的很多的很多變化性是持續的。
鋁所以到問是如果你有規格，
所以如果我們有一種金子目標的有跌幅不超過 5%
在單體，
所以是正在做100減這單體在這案子。
但在條款的總計的，我們有不更多的比百分之三，
和為了分段，不更多的比百分之二。
在條款的這模型選項，我們能夠選擇全部這楷模
那我們想要擬合和評估和還選擇只是在一種通用的
溫度和酸鹼度你想看看。
你能夠選擇那之後在作為好吧。
那能夠是靈活的，
並且這不同的變種喜歡溫度只要，
和溫度，和酸鹼度。
到保存看著在配件這數據本身，
你能夠任何一個走為了一種快的模式，哪一個可以是一種二-分鐘快的合身，
哪一個慣於是作為準確的作為可能是這長學期模式。
但到保存你全部從看著在紡紗車輪的死亡，
我有已經合身這數據和然後我們能夠走直的進入它。
我們能夠合身全部這楷模。
一次它負載向上，最終，你能夠有一個包羅萬象看法
的這預言剖析器的每個類型的模型那是是裝的和評估。
你能夠看那一些有一種信心
那區域小的少量更廣泛有些是小的少量更緊，
所以它可以是
這模型沒有反映非常好吧在它要么它可以是過擬合。
為了科學家們，我們能夠然後鑽研進入選擇這候選人模型。
這是在哪裡它是基於在這貝葉斯信息標準。
道歉。
你能夠還看在那些二標準和看哪一個一是更多的合適的。
那你能夠採用這降低下到看
如何這模型適合在與實際的預料到的價值觀。
然後最後的但不是至少，如果我們看著
什麼時候你選擇這首選模型，這能夠給你這覆蓋...
這裡你走。
你能夠手動覆蓋哪一個模型你喜歡到選擇。
但還，這裡在預測分析器，
是你能夠選擇這狀況你將喜歡和外推從它。
超過這一月時期，
你可以推斷全部這大大地向上到兩年，
和你能夠看如何它票價在條款的它的穩定。
一最後的事物到添加是引導程序技巧。
如果你想找到控制的如何這自舉是在職的
和到得到更多的準確的造型的這置信區間，
你能夠簡單地做那到每個的您的雜質。
相信它不是到工作。
好的，時間到完成。 它是完畢。
好的。
你能夠看那你能夠看進入它在一種偉大的細節。
好的。
我們回到演示文稿。
我們將交換這些。
好的。 好吧是去進入我們的第一的案例分析，
哪一個是看著在這穩定的我們的配方。
他們玩一個重要的角色在藥物在一般的。
他們，不是只要只是幫助生物製藥
在條款的穩定這蛋白質在此期間貯存要么生產，
但還它能夠幫助援助這藥品送貨什麼時候受到到一種病人。
配方包含許多成分，所以他們是叫例外。
這些是一般來說不活躍成分在藥品本身內
但他們行為作為一種穩定劑，所以他們可以是這緩衝器，
一些氨基酸，穩定劑，表面活性劑防腐劑，米金屬離子，和鹽。
但在條款的這公式發展，
你能夠屏幕許多的這找到理想配方的輔料
和你能夠採用設計和實驗，和這將進入另一個主題。
但一大大地到測試和證明那您的最終配方
合身這目的是經過正在做穩定測試。
我們的案子學習，我們已經看起來在三不同的酸鹼度的公式
為了這單克隆地圖，
和我們強調它們在高溫下。
我們看起來在我們的 ASM學習從時間零全部這大大地長達 28 天
和分析了他們通過尺寸排除。
一種s你能夠看，它是這相同的片段的JMP 添加-在，
所以你能夠看如何這楷模是存在裝，
但還這外推從這預測分析器
到看如何這監控穩定票價。
什麼時候我們看在這星期一異構體和聚合體，你能夠看我們能夠拿預測
從那預言剖析器在5、25、35、40
要么甚至其他溫度。
但之內那模型，我們有一個 N1 值，
和這樣可以反映在如何快速地這降解是，
任何一個在酸性的要么基本的酸鹼度。
什麼我們成立是一種減價值。
它已快點降解在酸性的酸鹼度。
我們成立那那裡曾是一種更高風險的低的酸鹼度相當比一種更高一。
我們的下一個案子學習，哪一個是在一種類似的趨勢，
是看著在一種不同的米單克隆抗體，
在哪裡我們採用其 ASM 穩定性學習向上到28天。
和那相同的分子，我們有一些歷史數據，
哪一個有五年值得的穩定數據。
什麼我們做過是只是採取這兩項研究的數據
和放他們進入JMP 插件和看如何他們比較。
什麼你能夠看是以綠色突出顯示，
你能夠看那那是這模型預言。
在這底部是長學期學習，這真實的時間學習。
在藍色，你能夠看那這價值觀票價相當不錯。
然後在紅色的是這信心間隔。
他們匹配向上相當很好，哪一個是好的。
但一的這缺點到ASM因為它是這短的學期學習，
如果你看在這圖表本身，他們似乎到是相當線性的。
然而在真實的時間數據，他們似乎到是一種少量更多的彎曲和指數的。
但在條款的得到那
數據背部和那實際上預言，它是相當好的。
那可以幫助和一些立即制定
開發工作那你需要到做
相當比等待為了長期穩定數據，
生病經過它在這大衛。
非常感謝，保羅。
保羅的給定一個例子的如何我們可以是看著到長學期學習
穩定預測基於在一種月值得的數據。
什麼我們打算到做儘管
你是打算到設計您的公式
在命令到打一種肯定最低限度臨界點為了穩定時間花費。
在這案子，什麼我們需要到做是有固定的公式
和是然後試到採用這技術到找出去
什麼時期的時間做這產品停留之內一種設備為了每個臨界點，
和所以什麼做線性的的如何長我們能夠抓住這材料？
這材料在題是材料已生成
期間這瀟灑製造商的這生物治療性的。
本質上和這，你有得到不同單位操作，
哪一個是鏈接的在系列。
什麼發生是您的完全的音量操作
和然後取決於在班次模式要么利用率的您的設施，
它可能是一種案子那你想到有孔洞在之間不同的單元操作
在一種大大地為了調節計時的您的過程。
一的這鑰匙事物那我們需要在這裡
是到知道那如果是保持我們的材料
在之間這單元操作，
什麼是這最大時期的時間我們抓住它為了材料
[聽不清 00:14:57]？
這大大地那我們一般看到做這是我們有一種陰謀，某物喜歡那，
在這降低正確的手邊，
我們在哪裡只是
抓住材料一種月在一種小的規模學習
和只是做重複分析測量
的我們的產品質量興趣到看如何它改變
和無論它下降之內公差。
在這案子，你能夠看那是看著為了全部的100％的
超過時間在這X-軸。
在全部案例，它是墜落之內那些紅色的樂隊，
所以我們能夠說它是[聽不清 00:15:32]標準那我們是後。
什麼是看著到做在這學習
是我們是相當比看著在標準狀況
那將是只這標準狀況
那這材料可以是握住在，以便將是40攝氏度。
它曾是冷藏要么大約25度數C，
所以房間溫度。
什麼是看著到做是到有平行線學習執行
30、35、和40攝氏度，但只要為了一種星期，
和然後看如果那高的溫度數據可以是用過的到預測
這低的溫度數據。
什麼我們已經得到在這滑動是我們已經得到
一種很少快照從這數據那我們收集到，
哪一個已是可視化之內這圖形建設者。
這人這控制板盒子在這剩下手邊，你有得到這數據反映
在五度C和這列在那裡代表
材料未來從不同的單元操作。
每個排對應
到一種特定形式的分析那是存在扣除。
為了例子，如果你測量這濃度
的這等級的[聽不清 00:16:38]物種。
在這正確的手邊，我們已經然後得到這相等的數據
為了相等的單元操作和分析，
但只是一種更高溫度。
只是正在做基本的陰謀喜歡這，
首先事物我們能夠看是那這一般的趨勢
似乎到是持續的。
如果我們是到看在這紫色的地塊，
在這案子，你能夠看那這第一的柱子，
所以這第一的單元手術，我們有一個下降直的線，
然而這第二和第三單元操作，你有一種輕微增加。
定性地，它看起來相當有希望在那一個增加在溫度
不是導致任何變化到這一般的趨勢那是觀察。
在條款的一種更多的積極的預言，
這是在哪裡我們然後開始到採用這ASM加入。
在這案子，什麼我們已經我們已經完成了
這30, 35,和43度C數據和我們然後採用那發射機模型。
在條款的這模型少量質量，
你能夠看從這預料到的與實際情節
在這中央它出現到合身相當好吧，
所以那是令人放心。
如果你看在這模型適合在這桌子在這最佳左手邊，
我們能夠看那這模型合身和這最低BIC分數
和[聽不清 00:17:57] 模型。
這學習曾是那我們沒有有酸鹼度作為一種多變的。
那是為什麼這BIC分數為了兩者都是一樣的，
因為是本質上去除那範圍。
這線性的遺傳模型
和這外部的線性的模型是本質上相等的。
什麼我們已經然後完畢是採用這高溫數據
到合身這動力學模型和決定這些動力學是什麼參數將是，
所以它是ķ 1和K2
在這動力學方程，顯示開這底部剩下的這滑動。
我們已經然後改變了這溫度價值在那到五和25攝氏度
和嘗試到預測什麼等級的降解星期三預計
在那溫度超過一個更長時期的時間。
這是什麼是顯示在這正確的手邊。
我們有這紅色的線條相應的到預測從這方程
基於這高的溫度數據，
和那是然後融入實驗數據
在較低溫度下只是到看如何好的這預言是。
在這案子，你能夠看那實際上這預測
出現到是相當好的。
它給你原因的舒適在這案子。
有時，然而，
我們注意到那這不是總是這案子。
在這例子，再次，
和這高的溫度，我們已經是有能力的到合身...
有好的模型配件哪一個是預料到的相對實際適合
是相當強的。
在這案子，然而，這模型合身已是
規定到是這最好的，在這案子，是個加速連接模型，
所以表示那這反應率得到快點超過時間。
我們然後申請這相同的程序對此放的數據和我們開始試
到模型什麼將是正在發生在降低溫度。
我們能夠開始到看那個預測是一種小的少量不穩定的。
在現實，這增加在
這等級的這特定純度曾是相當線性的。
這模型曾是預測那它曾是開始到高估。
它是相當一種劇烈地高的時間點。
一世猜測一事物那是重要的到熊在頭腦和這
那是你嗎還需要到有一個合併等級的主題事情
知識什麼時候申請這些種類的技術技術還。
你需要到有這平衡
之間什麼是這最好的統計模型在合身條件，
但還什麼是這最多身體上代表的這系統類型
那是交易和。
在條款的主題事情知識，
其他事物那是一個區域它在哪裡重要的之內這種技術
是這選擇的這溫度那你可用於本研究
和這溫度範圍那你是去到看在。
有二原因為了這，和你有得到競爭軍隊。
它是可取的到採用作為高的盡可能的溫度
因為那方法那這反應在超過一種快點速度。
一的這問題那我們經常遇到這種類型的學習
是那在低的溫度，
幸運的是為了我們，是經常交易和產品哪一個是相當穩定的。
但這固有問題和那是什麼時候你是試到採用
相當短的時間，相當狹窄時間之後的系列
在命令到措施這些變化，你經常結尾向上得到捕捉
在這噪音和您的信號到噪音比率結束向上存在相當低的。
那是什麼是存在展示了之內這些情節。
這情節在這剩下手邊，是動力學的速度適合，要么減少情節。
什麼你通常預計是那一個完全溫度驅動的行為，
你有直的線。
如果你看在這最佳剩下陰謀，你能夠看那那是這案子。
我們已經得到這第一的四藍色點，哪一個是成型直的線。
那對應到40, 25度數C。
穿過全部的那些溫度，
我們已經得到完全溫度防止那行為。
但然後這五度數C觀點
在這正確的手邊的那陰謀出現到是離開。
但什麼時候你潛水進入這數據和找出去無論這曾是
因為它曾是不是可用的在那溫度依賴，
如果你看在這相等的陰謀在這正確的手控制板，
你然後開始到看那實際上因為有所以很多噪音在這數據
那它是更多的的一種配件問題而不是一種錯配問題。
如果你是到看在這坡度的，說，一的那些紅色的線，藍色線，
儘管這事實那這攔截可不同的，
他們能夠容易地合身那數據因為有只是也很多噪音
在這數據到真的是有能力的到完全理解哪一個一應該是應用。
在條款的一般的結論，儘管，一世思考什麼這是
為了這項目我們已經是有能力的到證明是那JMP本身
有個數字的強大的內置工具
和有很多知識的JMP 腳本語言
要么某人誰能夠做這為了你，那些能夠是編譯
在一些形式的用戶友好的包裝，哪一個能夠然後是用過的
為了相當複雜的分析，這使得它無障礙到最多用戶。
它是還展示了那經過表演統計適合半經驗的楷模，
我們已經實際上得到一種很多的從中獲得實實在在的好處
和那是有能力的到製作預測關於這未來
哪一個在這過去的，我們已經不是是有能力的到做，
和潛在地，顯著地縮短我們的時間表
在條款的識別負債和特定藥品產品。
坦白說，這還演示
這重要性那你不能是在領域這樣的作為這。
你不能依靠只在統計楷模。
你還有到包含用你自己的主題事情知識。
嘗試和工作出去哪一個統計模型
要么動力學模型，任何它可能是，是這最多合適的
對情況你有得到，然後哪個的那些是這最好的合身。
在條款的致謝也得到了很多這項工作
已是基於原始論文，
哪一個來了出去的葛蘭素史克經過D在克蘭西，尼爾，雷切爾，馬丁，約翰。
這已是擴展，所以一個生物治療環境。
我們也謝謝喬治和 A吶
為了供應數據哪一個已是用過的建造這項目，
和瑞奇和G阿里為了這項目代言
[聽不清 00:24:20]。
