你好，那里。 我是保罗泰勒。
我是大卫希尔顿。
是的，好吧是说到你关于预测分子稳定
在生物制药医药产品使用JMP。
好吧潜水直的进入它。
哦，是的。
一事物到提到是只是一种小的喊-出去
到这纸那是是发表，所以唐克兰西葛兰素史克，
哪一个最多的这工作已是基于在。
只为了介绍什么我们做。
是部分的生物制药过程研究，
和是基于在斯蒂夫尼奇英国在我们的研发D总部。
是这桥之间
发现和这中央军委阶段，所以化学，制造业，控制。
那将是这走开
进入这临床试验和还这实际的发布的这药物。
我们有三主要的方面。
我们看在这细胞。
我们是看着向发展一种商业的细胞线，
这分子本身经过表达可开发，创新的分子
和这过程在条款的去风险这制造业和加工
纯化方面对于我们的制造设施。
只是概述是到看
为什么做我们需要到学习这稳定的抗体配方？
如何做我们评估这产品公式稳定？
这概述的这ASM JMP加入那我们有，
和这价值的使用这样的造型方法与案子学习。
只是到重申关于生物疗法，
所以这些是全部药品分子那是蛋白质-基于。
这最多常见的你会大概知道都是这些疫苗从冠状病毒病，
所以他们是全部基于在抗体和其他蛋白质。
这些是非常脆弱的分子。
这稳定能够是影响经过一种种类的因素
在此期间生产，运输，和贮存的他们。
因素这样的作为这温度，
这酸碱度可以原因降解的这蛋白质。
这浓度的这蛋白质本身能够有一种重大影响。
这盐类到采用，这盐类型，甚至这盐浓度，
和甚至主题到光和一种小的少量的剪切
能够有一个影响。
什么是那原因是这聚合的这蛋白质碎片化。
它能够原因变化在这收费概况，
哪一个能够然后影响这捆绑和效力的这分子。
那可以是引起通过异构化，氧化，和一种很多更多的。
他们是脆弱的小的事物，但还我们需要到保持一个眼睛
在这稳定到制作当然他们是安全的和有效。
一大大地的看着在这稳定是由服从到一种数字
的加速温度和服用各种各样的时间点。
这些长期稳定性研究能够走向上进入五年。
它能够拿向上到60个月。
这些将要是更多的真实的时间数据。
这程序是极其资源密集的。
在每个时间观点，
我们能够采用一种种类的分析这样的作为高效液相色谱法，大量的光谱学，
所以本质上分离这杂质离开从这主要的产品本身，
那些可以原因这问题
和然后量化自由大量的光谱学，
喜欢散射要么只是紫外线简介本身。
我们能够分离经过收费，尺寸，要么[听不清 00:03:21]。
之内那五年，
什么时候是搜集那数据，一种很多能够发生在那些五年。
我们可以有更好的事态发展在这制造业要么这公式。
做那意思是那我们有到重复
那五-年循环再次到得到这稳定数据？
短的回答是不。
什么我们能够做作为一个选择是看在加速他们的稳定学习。
这些是更多的短的学期学习，所以我们能够申请那更多的夸张的
加速降解温度和我们能够采用更短时间期间。
在一种事情的月和年，我们能够现在看在一种事情的天，
所以我们能够走从七到14到28天。
这技术是通常应用于小分子空间，
但不是所以很多在这大野牛极好的空间，
因为的这小的分子空间。
他们涉及一种很多的片剂和坚硬的配方，
和它是只要开始到流行趋势
在这传记阿玛行业和更多的液体配方。
在条款的这稳定造型，
我们根据我们的数据使用阿累尼乌斯动力学方程
那能够是两个都线性的和指数的和尊重到时间。
这些是半经验方程
基于在这身体的自然。
为了例子，加速
是如果有一种成核观点为了聚合，
它可以原因一个指数的生长。
反过来，什么时候你看在减速，什么时候那里可以是一种速度限制在步，
它可以原因一种慢生长在这降解，也。
全部的这些楷模是装的和执行在一种合身质量评估
通过逃避信息标准，但还我们能够建立
信心间隔作为好吧使用自举技巧。
这是在哪里大卫伯纳姆在佩加分析。
他是工作过密切和大学教师克兰西
在发展一种JSL脚本要么一种JMP加入为了我们科学家们到采用在一种实验室。
只是去到给你一种快的示范的JMP 插件本身。
如果一世能够出口。
期间我们的ASM学习是你收藏您的数据，
和明显地你放它进入一种JMP桌子。
在这实例，是看着在这尺寸排除数据，
所以是看着在这纪念碑百分比，这聚合，和分段。
什么我们得到是一种JMP加入那将要给我们这配件。
如果一世只是迅速地打开它向上。
你走通过一种系列的脚步，那么你能够选择这类型的产品。
在条款的小的模块化的空间，他们在哪里交易
和坚硬的药片公式，
你可以采用一种模型基于在阿司匹林，哪一个是更多的的一种通用方法，
要么一种通用的药片在哪里它是更多的小说和不同的到阿司匹林。
但为了我们在生物制药，
因为它是全部液体编队，我们看在这通用的液体。
我们很好。 好的。
里面在这数据，
所以只是那数据桌子一世显示你早些时候，
你能够还做一种快的质量控制查看。
它是只是一种想要查看那一切都匹配，
并确保那一切是帅哥理论，
或者你能够只是消除它和代替它和一种新的数据桌子。
这最多吃力的部分的这JMP 插件是到实际上匹配这列向上。
在条款的这单体，和聚合，和碎片，
那些是这杂质那是感兴趣的到模型。
好吧放那些在这不纯列，以及匹配
全部这其他重要的方面这样的作为这时间、温度、pH、
和还批哪一个是某物那可以是的重要性。
如果你有一种分子那已不同的很多发布
和你想到看如果全部您的很多是持续的，
这是一工具那你可以可能使用
到确保那您的很多的很多变化性是持续的。
铝所以到问是如果你有规格，
所以如果我们有一种金子目标的有跌幅不超过 5%
在单体，
所以是正在做100减这单体在这案子。
但在条款的总计的，我们有不更多的比百分之三，
和为了分段，不更多的比百分之二。
在条款的这模型选项，我们能够选择全部这楷模
那我们想要拟合和评估和还选择只是在一种通用的
温度和酸碱度你想看看。
你能够选择那之后在作为好吧。
那能够是灵活的，
并且这不同的变种喜欢温度只要，
和温度，和酸碱度。
到保存看着在配件这数据本身，
你能够任何一个走为了一种快的模式，哪一个可以是一种二-分钟快的合身，
哪一个惯于是作为准确的作为可能是这长学期模式。
但到保存你全部从看着在纺纱车轮的死亡，
我有已经合身这数据和然后我们能够走直的进入它。
我们能够合身全部这楷模。
一次它负载向上，最终，你能够有一个包罗万象看法
的这预言剖析器的每个类型的模型那是是装的和评估。
你能够看那一些有一种信心
那区域小的少量更广泛有些是小的少量更紧，
所以它可以是
这模型没有反映非常好吧在它要么它可以是过拟合。
为了科学家们，我们能够然后钻研进入选择这候选人模型。
这是在哪里它是基于在这贝叶斯信息标准。
道歉。
你能够还看在那些二标准和看哪一个一是更多的合适的。
那你能够采用这降低下到看
如何这模型适合在与实际的预料到的价值观。
然后最后的但不是至少，如果我们看着
什么时候你选择这首选模型，这能够给你这覆盖...
这里你走。
你能够手动覆盖哪一个模型你喜欢到选择。
但还，这里在预测分析器，
是你能够选择这状况你将喜欢和外推从它。
超过这一月时期，
你可以推断全部这大大地向上到两年，
和你能够看如何它票价在条款的它的稳定。
一最后的事物到添加是引导程序技巧。
如果你想找到控制的如何这自举是在职的
和到得到更多的准确的造型的这置信区间，
你能够简单地做那到每个的您的杂质。
相信它不是到工作。
好的，时间到完成。 它是完毕。
好的。
你能够看那你能够看进入它在一种伟大的细节。
好的。
我们回到演示文稿。
我们将交换这些。
好的。 好吧是去进入我们的第一的案例分析，
哪一个是看着在这稳定的我们的配方。
他们玩一个重要的角色在药物在一般的。
他们，不是只要只是帮助生物制药
在条款的稳定这蛋白质在此期间贮存要么生产，
但还它能够帮助援助这药品送货什么时候受到到一种病人。
配方包含许多成分，所以他们是叫例外。
这些是一般来说不活跃成分在药品本身内
但他们行为作为一种稳定剂，所以他们可以是这缓冲器，
一些氨基酸，稳定剂，表面活性剂防腐剂，米金属离子，和盐。
但在条款的这公式发展，
你能够屏幕许多的这找到理想配方的辅料
和你能够采用设计和实验，和这将进入另一个主题。
但一大大地到测试和证明那您的最终配方
合身这目的是经过正在做稳定测试。
我们的案子学习，我们已经看起来在三不同的酸碱度的公式
为了这单克隆地图，
和我们强调它们在高温下。
我们看起来在我们的 ASM学习从时间零全部这大大地长达 28 天
和分析了他们通过尺寸排除。
一种s你能够看，它是这相同的片段的JMP 添加-在，
所以你能够看如何这楷模是存在装，
但还这外推从这预测分析器
到看如何这监控稳定票价。
什么时候我们看在这星期一异构体和聚合体，你能够看我们能够拿预测
从那预言剖析器在5、25、35、40
要么甚至其他温度。
但之内那模型，我们有一个 N1 值，
和这样可以反映在如何快速地这降解是，
任何一个在酸性的要么基本的酸碱度。
什么我们成立是一种减价值。
它已快点降解在酸性的酸碱度。
我们成立那那里曾是一种更高风险的低的酸碱度相当比一种更高一。
我们的下一个案子学习，哪一个是在一种类似的趋势，
是看着在一种不同的米单克隆抗体，
在哪里我们采用其 ASM 稳定性学习向上到28天。
和那相同的分子，我们有一些历史数据，
哪一个有五年值得的稳定数据。
什么我们做过是只是采取这两项研究的数据
和放他们进入JMP 插件和看如何他们比较。
什么你能够看是以绿色突出显示，
你能够看那那是这模型预言。
在这底部是长学期学习，这真实的时间学习。
在蓝色，你能够看那这价值观票价相当不错。
然后在红色的是这信心间隔。
他们匹配向上相当很好，哪一个是好的。
但一的这缺点到ASM因为它是这短的学期学习，
如果你看在这图表本身，他们似乎到是相当线性的。
然而在真实的时间数据，他们似乎到是一种少量更多的弯曲和指数的。
但在条款的得到那
数据背部和那实际上预言，它是相当好的。
那可以帮助和一些立即制定
开发工作那你需要到做
相当比等待为了长期稳定数据，
生病经过它在这大卫。
非常感谢，保罗。
保罗的给定一个例子的如何我们可以是看着到长学期学习
稳定预测基于在一种月值得的数据。
什么我们打算到做尽管
你是打算到设计您的公式
在命令到打一种肯定最低限度临界点为了稳定时间花费。
在这案子，什么我们需要到做是有固定的公式
和是然后试到采用这技术到找出去
什么时期的时间做这产品停留之内一种设备为了每个临界点，
和所以什么做线性的的如何长我们能够抓住这材料？
这材料在题是材料已生成
期间这潇洒制造商的这生物治疗性的。
本质上和这，你有得到不同单位操作，
哪一个是链接的在系列。
什么发生是您的完全的音量操作
和然后取决于在班次模式要么利用率的您的设施，
它可能是一种案子那你想到有孔洞在之间不同的单元操作
在一种大大地为了调节计时的您的过程。
一的这钥匙事物那我们需要在这里
是到知道那如果是保持我们的材料
在之间这单元操作，
什么是这最大时期的时间我们抓住它为了材料
[听不清 00:14:57]？
这大大地那我们一般看到做这是我们有一种阴谋，某物喜欢那，
在这降低正确的手边，
我们在哪里只是
抓住材料一种月在一种小的规模学习
和只是做重复分析测量
的我们的产品质量兴趣到看如何它改变
和无论它下降之内公差。
在这案子，你能够看那是看着为了全部的100％的
超过时间在这X-轴。
在全部案例，它是坠落之内那些红色的乐队，
所以我们能够说它是[听不清 00:15:32]标准那我们是后。
什么是看着到做在这学习
是我们是相当比看着在标准状况
那将是只这标准状况
那这材料可以是握住在，以便将是40摄氏度。
它曾是冷藏要么大约25度数C，
所以房间温度。
什么是看着到做是到有平行线学习执行
30、35、和40摄氏度，但只要为了一种星期，
和然后看如果那高的温度数据可以是用过的到预测
这低的温度数据。
什么我们已经得到在这滑动是我们已经得到
一种很少快照从这数据那我们收集到，
哪一个已是可视化之内这图形建设者。
这人这控制板盒子在这剩下手边，你有得到这数据反映
在五度C和这列在那里代表
材料未来从不同的单元操作。
每个排对应
到一种特定形式的分析那是存在扣除。
为了例子，如果你测量这浓度
的这等级的[听不清 00:16:38]物种。
在这正确的手边，我们已经然后得到这相等的数据
为了相等的单元操作和分析，
但只是一种更高温度。
只是正在做基本的阴谋喜欢这，
首先事物我们能够看是那这一般的趋势
似乎到是持续的。
如果我们是到看在这紫色的地块，
在这案子，你能够看那这第一的柱子，
所以这第一的单元手术，我们有一个下降直的线，
然而这第二和第三单元操作，你有一种轻微增加。
定性地，它看起来相当有希望在那一个增加在温度
不是导致任何变化到这一般的趋势那是观察。
在条款的一种更多的积极的预言，
这是在哪里我们然后开始到采用这ASM加入。
在这案子，什么我们已经我们已经完成了
这30, 35,和43度C数据和我们然后采用那发射机模型。
在条款的这模型少量质量，
你能够看从这预料到的与实际情节
在这中央它出现到合身相当好吧，
所以那是令人放心。
如果你看在这模型适合在这桌子在这最佳左手边，
我们能够看那这模型合身和这最低BIC分数
和[听不清 00:17:57] 模型。
这学习曾是那我们没有有酸碱度作为一种多变的。
那是为什么这BIC分数为了两者都是一样的，
因为是本质上去除那范围。
这线性的遗传模型
和这外部的线性的模型是本质上相等的。
什么我们已经然后完毕是采用这高温数据
到合身这动力学模型和决定这些动力学是什么参数将是，
所以它是ķ 1和K2
在这动力学方程，显示开这底部剩下的这滑动。
我们已经然后改变了这温度价值在那到五和25摄氏度
和尝试到预测什么等级的降解星期三预计
在那温度超过一个更长时期的时间。
这是什么是显示在这正确的手边。
我们有这红色的线条相应的到预测从这方程
基于这高的温度数据，
和那是然后融入实验数据
在较低温度下只是到看如何好的这预言是。
在这案子，你能够看那实际上这预测
出现到是相当好的。
它给你原因的舒适在这案子。
有时，然而，
我们注意到那这不是总是这案子。
在这例子，再次，
和这高的温度，我们已经是有能力的到合身...
有好的模型配件哪一个是预料到的相对实际适合
是相当强的。
在这案子，然而，这模型合身已是
规定到是这最好的，在这案子，是个加速连接模型，
所以表示那这反应率得到快点超过时间。
我们然后申请这相同的程序对此放的数据和我们开始试
到模型什么将是正在发生在降低温度。
我们能够开始到看那个预测是一种小的少量不稳定的。
在现实，这增加在
这等级的这特定纯度曾是相当线性的。
这模型曾是预测那它曾是开始到高估。
它是相当一种剧烈地高的时间点。
一世猜测一事物那是重要的到熊在头脑和这
那是你吗还需要到有一个合并等级的主题事情
知识什么时候申请这些种类的技术技术还。
你需要到有这平衡
之间什么是这最好的统计模型在合身条件，
但还什么是这最多身体上代表的这系统类型
那是交易和。
在条款的主题事情知识，
其他事物那是一个区域它在哪里重要的之内这种技术
是这选择的这温度那你可用于本研究
和这温度范围那你是去到看在。
有二原因为了这，和你有得到竞争军队。
它是可取的到采用作为高的尽可能的温度
因为那方法那这反应在超过一种快点速度。
一的这问题那我们经常遇到这种类型的学习
是那在低的温度，
幸运的是为了我们，是经常交易和产品哪一个是相当稳定的。
但这固有问题和那是什么时候你是试到采用
相当短的时间，相当狭窄时间之后的系列
在命令到措施这些变化，你经常结尾向上得到捕捉
在这噪音和您的信号到噪音比率结束向上存在相当低的。
那是什么是存在展示了之内这些情节。
这情节在这剩下手边，是动力学的速度适合，要么减少情节。
什么你通常预计是那一个完全温度驱动的行为，
你有直的线。
如果你看在这最佳剩下阴谋，你能够看那那是这案子。
我们已经得到这第一的四蓝色点，哪一个是成型直的线。
那对应到40, 25度数C。
穿过全部的那些温度，
我们已经得到完全温度防止那行为。
但然后这五度数C观点
在这正确的手边的那阴谋出现到是离开。
但什么时候你潜水进入这数据和找出去无论这曾是
因为它曾是不是可用的在那温度依赖，
如果你看在这相等的阴谋在这正确的手控制板，
你然后开始到看那实际上因为有所以很多噪音在这数据
那它是更多的的一种配件问题而不是一种错配问题。
如果你是到看在这坡度的，说，一的那些红色的线，蓝色线，
尽管这事实那这拦截可不同的，
他们能够容易地合身那数据因为有只是也很多噪音
在这数据到真的是有能力的到完全理解哪一个一应该是应用。
在条款的一般的结论，尽管，一世思考什么这是
为了这项目我们已经是有能力的到证明是那JMP本身
有个数字的强大的内置工具
和有很多知识的JMP 脚本语言
要么某人谁能够做这为了你，那些能够是编译
在一些形式的用户友好的包装，哪一个能够然后是用过的
为了相当复杂的分析，这使得它无障碍到最多用户。
它是还展示了那经过表演统计适合半经验的楷模，
我们已经实际上得到一种很多的从中获得实实在在的好处
和那是有能力的到制作预测关于这未来
哪一个在这过去的，我们已经不是是有能力的到做，
和潜在地，显着地缩短我们的时间表
在条款的识别负债和特定药品产品。
坦白说，这还演示
这重要性那你不能是在领域这样的作为这。
你不能依靠只在统计楷模。
你还有到包含用你自己的主题事情知识。
尝试和工作出去哪一个统计模型
要么动力学模型，任何它可能是，是这最多合适的
对情况你有得到，然后哪个的那些是这最好的合身。
在条款的致谢也得到了很多这项工作
已是基于原始论文，
哪一个来了出去的葛兰素史克经过D在克兰西，尼尔，雷切尔，马丁，约翰。
这已是扩展，所以一个生物治疗环境。
我们也谢谢乔治和 A呐
为了供应数据哪一个已是用过的建造这项目，
和瑞奇和G阿里为了这项目代言
[听不清 00:24:20]。
