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バイオ医薬品の新しいフロンティア：JMP（2021-US-30MP-887）における遺伝子/細胞治療のための患者/ドナーの変動性のモデル化

レベル：中級

 

Andrew Karl、Adsurgo、LLCシニアマネジメントコンサルタント

Heath Rushing、プリンシパルコンサルタント、Adsurgo、LLC

 

バイオ医薬品における最も斬新で革新的で有望な治療法は、遺伝子治療と細胞治療です。 遺伝子治療は患者の既存の遺伝子を改変し、細胞治療は病気を治療するためにヒト細胞を患者に移します。 これらの細胞は、患者自身または健康な（細胞）ドナーに由来します。 米国で承認された最初のそのような治療法は、2017年にキムリアでした。 それ以来、患者を治療するためのこれらの新しいアプローチを模索している企業は無数にあります。 規制当局の承認に対する主な障壁の1つは、患者のニーズ（有効性と安全性の両方）を一貫して満たすプロセスの開発です。 明らかな課題の1つは、患者から患者へ、またはドナーからドナーへの変動をモデル化することです。これは、変動の大部分を占める可能性があります（通常はそうなります）。

この講演では、JMPのドナー間の変動をモデル化して、重要な研究の質問に答えるさまざまな方法に焦点を当てます。重要なプロセスパラメータの決定（患者/ドナーに依存しない）、実証済みの許容可能な正常な動作範囲（PARおよびNOR）の構築、およびプロセスの推定容量。 固定ブロック効果としてのドナーのモデリングの意味を示した後、著者は、最初にJMPでモデリングとシミュレーションの機能を提示し、次にJMP Proで追加の機能を提示することにより、ランダム効果としてドナーをモデリングすることの利点を示します。

 

 

自動生成されたトランスクリプト...

 

スピーカー	トランスクリプト
ヒースラッシュ	紅海を走っているすべての人。
	リボン。
ROBYN GODFREY	うん。
	私は少し取りつかれているかもしれません。
	こんにちは、調子はどうですか。
ヒースラッシュ	これは今までにないからです。
ROBYN GODFREY	おお、あなたにとって良いことです。
ヒースラッシュ	ええそうそう
ROBYN GODFREY	ああいいああ。
	ここで私のチェックリストをチェックして、私がこれを正しく行っていることを確認してください。
	さて、録音するつもりです。そうすれば、正しく録音されることがわかります。
	私は。
	あなたのマイクは少し話すのであなたの声を聞きに行きます。
ヒースラッシュ	こんにちはキャスト123。
ROBYN GODFREY	パーセント。
	戻る。
ROBYN GODFREY	すべてがあなたの電話とすべてのコンピュータを沈黙させます。
ヒースラッシュ	ええ、アンドリュー・アンドリューはそれに参加するつもりです。
	それがどういうものかわからないので、自分でポスターを作ったのは確かなので、今年は彼がやるところがあると思います。
	画面を取ります。
ROBYN GODFREY	わかった。
ヒースラッシュ	だから私は彼のところに行きますが、私は行き来していません。
	あなたが私が何を意味するか知っていることを混同しないでください。
ROBYN GODFREY	さて、前回私は自分自身をオフにするのを忘れたので、彼らがそれを愛していることを確認して録音を始めました。
ヒースラッシュ	フロリダ。
	フロリダフロリダはビーチに住んでいます。
ROBYN GODFREY	ナイスナイス。
ヒースラッシュ	ええ、ええ。
	ランタコロラドなので、9月に戻って土地で遊びに行きます。
ROBYN GODFREY	いいね。
	うん。
ヒースラッシュ	うん。
ROBYN GODFREY	私は今ここで何も涼しい場所にいませんでした。湿気と抑圧的な暑さにうんざりしていました。
ヒースラッシュ	ノースカロライナの海岸近くに住んでいますね。
ROBYN GODFREY	内陸約4マイルは鳥のハエです。
	わかった。
ROBYN GODFREY	ええ、私はケープフィア川にとても近いです。
	うん。
ROBYN GODFREY	だから川があり、そのすぐ下には雪の空と呼ばれる映画があります。それは川から水路へのカットのようなものです。
	ええ、今は本当にたくさんの人のように近くにいます。
	水ですが、ビーチへのアクセスなどではありません。
	ええ、私は沿岸内水路を覚えていますが、海は少し離れています。
	でも今朝はビーチで走ったので、ここに住むのはいいことです。
	朝の時間に交通量が少ないと、ビーチに乗り越えて雨が降り、美しい日の出が見えました。
	だから、網膜に何か雨が降るのをやめなさい。
	それはすばらしい。
ヒースラッシュ	ええ、私にとって、私は私が住んでいるビーチの一部に住んでいます、それは終わりですので、ちょうど国の海岸の方向に10マイルあります。
	その10マイルは何もありません。
	だから、自転車があります。
	自転車専用車線。
	ええ、それで、約3マイルの自転車道があり、それから7マイルは、バーまでずっと自転車専用道路です。
	良い。
ROBYN GODFREY	ペンシルベニア、それ。
ヒースラッシュ	ええ、ビーチビーチになります。
ROBYN GODFREY	私たちはデスティンにいました。
	クリスマスの時期。
	うん。
ROBYN GODFREY	ええ、その全体の38のその領域のように。
ヒースラッシュ	1年前の素敵なエリア。
	そうそう。
ROBYN GODFREY	了解しました。アンドリューを待つ必要があります。
ヒースラッシュ	ええ、いや、いや、いや、いや、私たちは間違いなく彼を待ちます。
ROBYN GODFREY	はい、そうです。
ヒースラッシュ	さて、私にさせてください。
	ちょっと待ってメッセージを送ってください。
	氏
	あなたが私にメッセージを送っただけなら。
	私がやるのは、最初の部分をスライドでやるということです。いくつかのスライドは、遺伝子治療が誰かを紹介するだけです。
	そして、私は科学者のように遊ぶつもりだと言います、そしてアンドリュー私はちょうどあなたにデータセットを送りました、そして私は助けが必要ですそして彼と私は会話をしますそして彼はそこからそれを取りますジョンとそう。
	私はそれがこれを行うための良い方法だろうと考えました。
	そして実際、私たちはその相互作用のことを理解しています。
	月曜日
	ご存知のように、これからやろうとしているところにこれがあったので、私はそうだったのですが、これを理解しようとしていたことを相互作用させる何らかの方法が必要です。
ROBYN GODFREY	紙の中で男性として私とロブと私の同僚のテッドとが必要です。
	すべてのビデオとそれはかなりコミカルです。
ヒースラッシュ	私たちはいつもそうしようとしました。
	お湯を応援していますが、いつも何かを入れておくようにしています。
	それが面白いからです。
	特に画面が右側にある場合は、1分間プレイトークを再生します。
	ええ、あなたたちは話をしますか？
ROBYN GODFREY	のシナリオのようにやりました。
	人々は、製造環境のように揺れ動く生産環境のようです。
	ええ、私たちはあなたが知っているシナリオのように、コンサルタントを雇ってあなたが知っているアプリケーションを作成することに決めたマネージャーが好きでした。
	そしてコンサルタントは去り、彼らはあなたにシールが適切に製造されていることをあなたに知らせようとしています、そして彼らは失敗し、コンサルタントは去りそしてコードは機能していません。
	つまり、彼らがJMPルートを通過したかどうかを知ることができたようなものであり、レスポンシブであることがわかっている4つのrの再現性の堅牢性について話しました。
	3つの異なるシナリオのように作成したことに集中しているので、データをギャンブルのように呼んでいるので、これはギャンブルのテーマのように行いました。
	しかし、最後に歩くと、ケニー・ロジャースが歌うようになり、このビデオをやっている私たちのアウトテイクのように、それが最高の部分です。
	アウトテイクは常に最もおかしな部分であるため、ロブは最後に同じギャンブラーのケニー・ロジャースのようにこれらすべてのアウトテイクを行いました。彼はこれらのクレジットが本当に面白いので、ライブで始めたようなものです。
	しかし、それは本当に楽しかったです。私たちが使用するのは、プロジェクトマネージャーやエンジニアなど、さまざまなシナリオや本番環境、環境、そしてそれらがどのようにそれを実行できたかを処理するのと同じように、さまざまな役割を果たします。より良い。
	彼らがそうだったら。
ヒースラッシュ	ええ、ええ。
ROBYN GODFREY	そして、ある種のデモを奪うと、プロファイラーを使用するさまざまなことを知っています。それが、私が言えることのすべてです。
ヒースラッシュ	多くのスライドをするのは好きではありません。
	しかし、私たちは誰が私たちに加わったかを見ていきます。
	私たちに参加する時間を見てください。
	ねえねえアンドリュー。
アンドリュー・カール	ちょっと走って。
ヒースラッシュ	あなたの早いそう。
アンドリュー・カール	ええ、私は4分早いロープがいいです。
	うん。
ROBYN GODFREY	だから彼はあなたのカメラのようなものです。
ヒースラッシュ	こんにちは私の名前。
ROBYN GODFREY	ええ、あなたがそれを少し下げる必要があるように、あなたの多くを見てください。
	仲間をやっています。
アンドリュー・カール	私はそれを望んでいません。
ヒースラッシュ	私もそうでもありません私も私の顔を意味していません
ROBYN GODFREY	あごの真下のように。
ヒースラッシュ	私はいつも、昨日のように行くことに決めました。毎年、皮膚科の予約を見つけて、汚れも知っているので、見ることができます。
	その上の赤い斑点ええええそれは私が休日を持っているように私が考えさえしなかったようなものだということを意味します、あなたはそれらがどのように頻繁にそして本当にしたか知っています。
	その大部分は、私がプレゼンテーションで何かをする必要がある場合に備えてでした。それで、あなたはあなたが庭に行くことを知っています。
ROBYN GODFREY	大きなスロットは無料です。
ヒースラッシュ	ええ、かなり。
	ええ、ええ。
	うん。
ROBYN GODFREY	では、カメラの電源を切ります。
	そして求める、私はしなければなりません。
	ここで自分を失って、ここに行きます。
ヒースラッシュ	アンドリューはある時点で、スライドの最初の部分である、これから行うサイエンティストを演じるつもりだと言っています。
	ねえ、私は科学者を演じるつもりなので、あなたはアンドリューを演じていることを知っています。私は実際に科学者のデータを演じています。
	次に、Andrewと言い、Okayと言います。それでは、始めましょう。Andrewは、2つの応答、または誰かの能力と副産物のデータセットを送信しました。
	あなたはそれを手に入れました、そしてあなたはそこから大丈夫です、そういうことを私が言っているときはいつでもあなたは先に進んで彼らが言っているのを見た画面を共有し始めることができます。
アンドリュー・カール	ええ、それを手に入れました。
ROBYN GODFREY	アンドリューがここにいることを望みますか。
	あなたが話しているのと同時に、彼は彼自身を隠すことができます。
	彼が現れる準備ができるまで。
ヒースラッシュ	ええ、私たちは同時にいることができます。
ROBYN GODFREY	さて、彼は今、片側が台無しになっているデュアルスクリーンのようです。
ヒースラッシュ	ええええ私。
	つまり、始めたときはいつでも、醜いマグカップしか見えないので、画面を共有してから、3つ共有するような話をしないことに集中します。トピックを紹介するためだけにいくつかのスライドを作成します。
	そして、トピックを紹介するのにそれほど時間はかかりません。それから、私たちがすることは、私が知らない、あなたは紹介か何かをするか、またはあなたは自己紹介したいのかということです、私はその仕事を聞きました。
ROBYN GODFREY	君たち。
	あなたが発見の権利を持っていれば、あなたのように、あなたが知っているちょっとした紹介をするように、私はそれをします。
	さて、彼らは私にそうしてほしくないのです彼らは私が両方の小さな大丈夫になることを望んでいません
	つまり、新しい電子メールがポップアップするなど、すべてがコンピュータに隠されているということです。
ヒースラッシュ	うん。
	それは間違っています私はそうではありません。
	それらを鳴らした。
ROBYN GODFREY	さて、私は自分でミュートでカメラの電源を切り、それから私はあなたたちにさせます。
	最初からやり直す必要がある場合は、中断します。
ヒースラッシュ	あなたがいつ言うだけで私たちに話すのに慣れていることを知ってください、そして私たちは行きます私は紹介をしますアンドリューあなたは紹介をしていますあなたが終わったらすぐに言います。
	画面の共有を開始します。いいですね。
ROBYN GODFREY	大丈夫そうですね。
	行くように言ってから5秒くらい待ってください。
	私の犬は見ています。
	誰もが自分自身をミュートしてから録音を開始するので、今すぐ私に行き、悪化し始めます。5秒ほど待ってください。
	わかった。
ヒースラッシュ	よし、おはようございます。 それで今朝、アンドリュー・カールと私は、細胞と遺伝子治療を実際に検討しているバイオ医薬品への応用について、実際に話をするつもりです。 それは治療法を作る非常にユニークな方法です。
	私の経歴について少し。 私はいくつかの言葉を言い、それからアンドリューに彼の背景にいくつかの言葉を言わせます。 私はかつて軍隊に所属していて、大学の教授になり、応用統計とDOEを教えていました。 それから私はバイオ医薬品で働きに行き、小さなバイオテクノロジーで働きに行きました
	Applied Molecular GeneticsまたはAmgenと略して呼ばれる会社で、製造業に従事し、その後研究開発に従事しました。
	何年にもわたってトレーニングのマネージャーとしての仕事に就く前は、SASのコンサルタントになりました。
	そして実際に私たちがしていることは、医療機器の製薬、バイオ医薬品に重点を置き、多くの教育とコンサルティングを行い、私たちが得る価値を生み出すために得る多くのユニークな問題を手に入れることです企業。 アンドリュー、一言言いたいですか？
アンドリュー・カール	はい、私の名前です。私の名前はAndrew Karlです。統計学の博士号を取得してアリゾナ州を離れた直後、2012年にヒースで働き始めました。
	そして、私はそこでヒースとジム・ウィスノウスキーとあらゆる種類の興味深いことをしてきました、そして最近、多くの製薬アプリケーション、
	配合の開発からプロセスの特性評価まで、そしてその間のあらゆるものがあります。今日、Heathと一緒にここにいて、私たちのアプリケーションについて話すことに興奮しています。
ヒースラッシュ	さて、始めましょう。すぐに画面を共有します。
	と
	スライドがいくつかありますが、好きではありません...好きではありません
	JMPプレゼンテーションのスライドに焦点を当てますが、私が行うことは、たとえば、主題を紹介することです。凝縮された非常にユニークなアプリケーションであり、さらに重要なのは、非常にユニークな課題であると思います。今日はお話します。
	あなたはそれが面白いことを知っています、私たちはこれをしました、私たちはおそらくこの要約を書き戻しました
	4月の初めに、そして私はイノベートで書かれた記事があったのを見ました???とてもこのように
	誰も...私たちが記事をコピーしたとは誰も思わないようにしたい。 しかし、実際に私たちが行っているのは、モデル化の方法を知っているということです。
	で、ご存知のように、患者/ドナーの変動性とは、バイオ医薬品の非常にユニークなアプリケーションでドナー/ドナーの変動性をどのように考慮するかということです。
	そして、遺伝子治療と細胞治療についてお話します。 ですから、最初に行うことは、これが新しいフロンティアである理由について話し合うことです。
	そうです、遺伝子治療と細胞治療について少しお話しします。それから、これら2つの違いについて実際に説明します。
	そして、これの焦点は、ご存知のように、ドナー間の変動をどのようにモデル化するかということです。 固定効果、ランダム効果として扱いますか？
	そして、私たちが興味を持っているかもしれないいくつかの非常に特別なアプリケーションは何ですか？ そして最初に、これが新しいフロンティアであると私が言ったときはいつでも、それは非常に革新的で、非常に有望です。 現在、10未満です。
	市場に出回っているそのような種類の治療法、遺伝子および細胞治療法。 ただし、現在パイプラインにあるのは1,000を超えています。
	そして、あなたが目にするのは、これらの遺伝子治療と細胞治療です。いくつかの非常にユニークな課題があります。それは、治療するための非常に革新的な方法です。
	病気、特に希少疾患、そしていくつかの非常にユニークな課題があります。 もちろん、1つは、どのように...それが機能することをどのように確認するか、有効性です。 そして、それが安全であることをどのように確認しますか？
	さて、もう1つは、実際に、私たちが対処しようとしているものです。ご存知のように、ドナー間の変動にどのように対処するのでしょうか。
	私が患者間の変動を意味するという理由だけで、私たちはドナー間の変動に焦点を合わせたいのです。
	それでは、遺伝子治療と細胞治療について話しましょう。 では、遺伝子治療とは何ですか？ 良い、
	多くの人が知っているように、癌などの多くの病気は、欠陥のある遺伝子を持って生まれているか、ある種の遺伝子が時間の経過とともに変異していることから生まれています。
	ですから、これはこれらを治療するための非常にユニークな方法です。1つは遺伝子治療が正しいということです。遺伝子治療で私たちが何をしているのかご存知ですか？ 今、私たちは1つの遺伝子を置き換えると言います
	別の健康なものと一緒に、しかし実際にはそれが何であるかは、私たちは実際にある種の遺伝物質を転送している、または私たちは追加しているかもしれません...いくつかの遺伝子を追加または変更するか、実際にオフにします。 これは2つの方法で行うことができるので、
	特定の病気を持っています。 私たちにできることの1つは、注入できることです（そして、配信という用語を使用します）
	それらの健康な遺伝子、大丈夫、その遺伝物質...その健康な遺伝物質を患者に。
	私たちができる他のことは、ある種の血液や骨髄を取ることができるということです
	患者から、私たちは...その遺伝物質を挿入してから患者に戻すことができたので、invivoまたはinvitroで行うことができます。 今私が言うときはいつでも...
	ある種の健康な遺伝子を患者や骨髄に注入しているということは、何らかの方法で送達する必要があるということです。 さて、それを車両と呼びます。
	私たちはよく言います、これはその遺伝物質を患者に届けるための手段です、今私たちはそれを
	ベクトル、わかりました。 これをベクトルと呼びます。それが本当に...非常にユニークなテクノロジーを備えています。 多くの場合、ベクターはウイルスです。
	ウイルスはその遺伝物質を細胞に挿入することができます。 さて、あなたが知っている、いくつかのユニークな課題は何ですか？ ええと、1つは、あなたが知っている、それは機能しますか？ そして第二に、それは安全ですか？
	非常に...私たちがしばしば10億ドルの質問と呼ぶのは、私がこの遺伝物質を注入した場合です
	患者に、彼らはそれを拒否するつもりですか？ 彼らはそれを拒絶するつもりですか、それとも体は何かが起こっていると思いますか
	そして、あなたが知っている、あなたが知っている、あなたが知っている、これらの細胞を本当に殺し始めるでしょう、そうです。 他の本当にユニークな課題は、各患者が別々のロットであるということです。
	右。ですから、製造について考え、開発について考え、そのロジスティクスについて考えてください。 遺伝子治療は、細胞治療とどう違うのですか？ そう
	多くの重複がありますが、細胞治療に関して、あなたがしていることは、あなたが細胞を挿入しているということです、大丈夫、必ずしも遺伝物質ではありません。 今、これらの細胞は遺伝的に改変されている可能性があります
	しかし、あなたは実際の細胞を取り、これらの病気を治療するためにそれらを患者に挿入しているのです。 したがって、現在、これらの細胞は患者自身からのものである可能性があります。
	そうです、または彼らができることは、彼らがドナーから来ることができるということです。 骨髄移植は、そのようなことをするときはいつでも、健康なドナーから何かを取り出して挿入していると考えてください
	患者に、そうです。 これらはすべてinvitroで行われていることを理解してください。 あなたは実際にこれらの健康な細胞を患者に注入しているのですよね。
	そして、あなたがそれをするときはいつでも、あなたは何をしようとしていますか？ あなたは、あなたが知っている、あらゆる種類の欠落しているセルを置き換えるか、実際に置き換えることを試みています
	病気の人、大丈夫。 同じことは、前に話したのと同じユニークな課題を知っているということです。
	もう1つは、これらの両方に対するもう1つの障壁は、それが非常に小規模な製造であり、大規模に行うことができないということです。
	さて、少し後で、または、あなたが知っているように、課題の1つは、これを大規模にどのように行うかということです。 どうですか...
	ラボだけでなく、より大規模にこれを行うことができます。
	そうですね、前にも言ったように、これに対する実際の障壁の1つは、有効性と安全性です。 これは、主な課題の1つです。
	他の大きな課題はこれです、あなたがそれを見ていたら...これは異なる患者または異なるドナーで行われる必要があります。 あなたが知っている、あなたはどのように説明しますか
	そのドナー間の変動性のために？ そして、私はちょうど約1時間前にクラスにいました、そして誰かが話していて、まったく同じことが言ったと言いました、
	ご存知のように、私たちは細胞治療におけるドナー間の変動を説明する必要があり、それが私たちのプロセスで見られる変動の大部分を説明しています。
	右。そして、それについて考えてください。 ええと、あなたはそれをどのように説明しますか？
	非常に多くの場合、あなたがすることは、あなたが言うことです、ねえ、ヒース、私はプロセスの特性評価の研究をしています、そして多分私たちは一人のドナーでこれをする必要があります。 だからそれは実現可能かもしれない…。
	どのように...それは実現可能かもしれませんが、少し後で見ることになりますが、私が商業的製造プロセスを進めるときはいつでも、私はどのように説明するのですか？
	ドナーごとにばらつきがあり、プロセスをこれらのさまざまなドナーに対してより堅牢にしようとしていますか？
	したがって、ほとんどの場合、これは実行したくありません。 ほとんどの場合、それは実行可能ではなく、たとえ実行可能であったとしても、実行したくありません。
	つまり、私たちがやろうとしているのは、複数のドナーを持つことです。 だから今...大きな問題は...今日答えようとしていることです...それは、ドナー間のばらつきを説明するためにあなたができるさまざまな方法は何ですか？ ？
	そしてすぐに、実験計画法を知っている人なら誰でも頭に浮かぶべきことは、先に進んでそれを阻止しましょう。
	そして、次の質問は何である必要があります...それは固定ブロックであるか、それともランダムブロックである必要がありますか？
	そして、それらの効果は何ですか？ それでは、科学者がこれを使用する必要があるさまざまなアプリケーションについて話しましょう。 そして、私たちがやろうとしているのは
	私は遊ぶつもりです...私は科学者を演じるつもりです、そうです。 アンドリューは、科学者を助けている統計家を演じるつもりです。 それで彼はアンドリューという名前で行くつもりですそして私は科学者を演じるつもりです
	助けが必要ですいいですね だから私はブレーディという名前で行きます、OK。 そして、あなたが知っているように、何が...助けを必要としている科学者のブレイディは何をするでしょう....
	助けが必要ですか？ 1つは推論とプロセスの特性評価の研究であり、Bradyはプロセスの能力を見積もる必要があります。 今、これは非常に重要です。
	プロセスの検証と商業生産に入る前に、私たちのプロセスがどれほど有能であるかを理解する必要があります。 そこで、従来の方法について説明します。
	通常の動作範囲と呼ばれるものを紹介します。実際に行っているのは、考慮していることです。
	常に設定値になるとは限らないこと、設定値の前後で変化する可能性があることです。 また、私は何かをしてあなたに見せます...
	プロセスを評価する、または実証済みの許容範囲と呼ばれるプロセス能力を評価する別の方法を示します。 あなたが質問をした場合、すべてがその設定値にある場合はどうなりますか？
	しかし、1つの変数は変更できますよね？ あなたのプロセス能力はどうなりますか？ そして最後に、大きな課題の1つは大規模な製造についてお話しました。 小規模製造と大規模製造を比較するにはどうすればよいですか。 そう
	アンドリュー、前にも言ったように、助けが必要なサイエンティストのブレイディを演じるつもりです。 そして、私があなたにしたいのは、あなたの電子メールを開いて、私があなたに送ったデータセットを確認することです。
	アンドリュー、私があなたに送ったデータセットについて話してもらえますか？ ええ、それはそれです、それはそれです、ええ、それは正確に正しいです。 アンドリュー、これが私がしたことです。 私のプロセスは...
	私は最適な設計とプロセスの特性評価を行い、時間、温度、およびpHを変化させました。 そして、私は細胞生存率を測定し、
	副産物。 Andrewさん、これはJMPデータテーブルの列プロパティですでに行っていることがわかります。これは、あなたが教えてくれたものだからです。
	しかし、細胞の生存率を見ると、その周りに仕様があります。 そして...そこに行く...の仕様は70から90の間です、大丈夫です。 今
	アンドリュー、私たちは通常、細胞の生存率を最大化したいと思いますが、両面のプロセス能力を実行することを人々に示したいので、細胞の生存率はこの両面を実行すると言ったので、聴衆の誰かが言うかもしれません、
	細胞の生存率を最大化しませんか？ ここでやりたいのは、両面の何かを見せることです。
	了解しました。また、...ええ、そこに行きます...これは、35未満に保ちたい製品によるものです。 今は製品別に入れていますが、考えてみてください
	遺伝子と細胞治療の世界では、これはエンドオキシンのようなものである可能性があります。 エンドトキシンの割合、またはある種のエンドトキシンを最小限に抑えるようにしたいのです。 さて、そうです、それはまさにその通りです、それは...そこにあるデータセットです、アンドリュー、わかりました。
アンドリュー・カール	ありがとう、ブレイディ。 また、ここのモデルスクリプトで最初の...最初のパスを送信したこともわかりました。
	そして私はそれを見ていました、そして私はあなたを見ます...あなたは...あなたが設計し、そしてそれらの3つの要因でRSMのためにあなたの研究を実行しました。 時間、温度、pHがあります。
	そして、ここで私が気付いたのは、私は本当にたくさんのノイズを見ているということです。 これらの要因とあなたの反応との間に多くの関連性は見られません。 そして実際、私がオンにすると
	ANOVAテーブル、
	何もないことがわかります...ここにはあまり信号がないので、あまり予測的ではなく、重要でない効果を蹴って後方選択でモデルを縮小しようとしても、
	何も見えません。 ですから、私が聞きたかったことの1つは、これを実行したときに、これらの3つの要因に沿って変化するものが他にあるかどうかということです。
ヒースラッシュ	いいえ、いいえ、いいえ、私はすべてを制御しました
	私のプロセス。 今、私はあなたにそれを伝えたいと思います...
	これを別のドナーで実行する必要があったので、できませんでした... 1つのドナーで24の実験すべてを実行することはできないので、実際にやらなければならなかったのは、別のドナーで実行する必要がありました。 私が別のドナーで走った場合、それは実際に重要ですか？
アンドリュー・カール	私は今それを見ます。 それは隠された列です、それを隠しましょう。
ヒースラッシュ	ええ、私はそれだけでした...本当に私がしたことでした、アンドリュー、ドナーは私たちの目的のためにそれを記録しただけですが、それをどのように処理するかは本当にわかりませんでした。
アンドリュー・カール	さて、これを簡単に見てみましょう。
	そして、これをモデルに含めてみましょう
	として...
	ブロッキング効果として。 わお。
ヒースラッシュ	少し違って見えます。
アンドリュー・カール	ええ、これをモデルダイアログに取り込むためにここで行ったすべてのことは、モデル効果の構築の下にドナーを追加しただけです。これにより、ここに追加効果として追加され、ドナーが細胞の生存に重要であることがわかります。 それでは、製品ごとに見てみましょう。
	そして、ドナーは製品ごとにも非常に重要です。 そして、それが重要であるだけでなく、それを含めてその変動性を説明すると、
	ここで、いくつかの重要な効果があることがわかります。ここでの副産物の少なくとも1つはpHです。 そして、いくつかの...ここにいくつかの重要な効果があります
	細胞生存率。 これを作成したときに、これをカスタムデザインに含めましたか？ そこにドナーファクターを含めましたか？
ヒースラッシュ	さて、あなたが知っている、私はしました。 私たちが最初にこれを始めたときはいつでも、私は本当に、あなたが知っている、理解していませんでした。 デザインには含めませんでした。
	これを覚えているかどうかはわかりませんが、何ヶ月も前のことですが、以前に取り上げたと思います。
	そして、あなたは実際にそれで私を助けてくれました。 だからあなたがしたことは、ええ、あります、あります。
	それが私たちがずっと前にしたことです。 私はこれの分析を行う方法を本当に理解していませんでしたが、それは次のように見えます
	それを前もって設計したいと思うのは理にかなっています。 あなたがそう言ったのを覚えています。 あなたはちょうど言った、
	ねえ、あなたが知っている、他に何が変わることができますか？ そして、もちろん、私たちはドナー間で変動するだろうと言いました、そしてあなたは先に進んでそれを前もって設計しましょうと言いました。 終了する場合は...
	設計でそれを考慮していることを確認するために、設計は、ドナーごとの実行数と実行数に基づいている可能性があるためです。
アンドリュー・カール	さて、それはあなたがそれをしたことは素晴らしいことです、なぜならそれは防ぐだろうから
	ここでモデルに組み込まれているこれらの要因、このRSM、およびこのドナーのこれら3つの要因の間のエイリアシングまたは交絡。 たとえば、
	ドナーの1人と一緒に高pHのすべてを実行し、別のドナーと一緒に低pHのすべてを実行することはありません。 これらの要素は、その全体でバランスが取れています。 それは素晴らしいことです。
	ここに他のいくつかの質問があります。 それで、これらのドナーは、あなたのプロセスを進めて、あなたはこれらの4人の個人をドナーとして使うだけですか、それとも他のドナーをここに入れるつもりですか？
ヒースラッシュ	いや、まあまあ。私は、あなたが知っているように、それは...だから私たちが前進し、これをもたらすつもりであるとき...これら、あなたが知っている、これらの治療法は患者に、
	つまり、私たちは非常に多くの健康なドナーを抱えることになるでしょう。 つまり...そしてもちろん、これらの細胞を患者に挿入するので、私は彼らを健康なドナーと呼ぶつもりです。
	だからあなたはそれがちょうど、あなたが知っている、それは私が私たちのセルバンクから私たちから選んだのはたった4つだということを知っていますそしてあなたは前に私に言ったと思います
	私たちが最初にこれを始めたとき、あなたは言ったのですか...これはずっと前のことですが、あなたが言った、あなたが知っている、あなたが知っている、あなたが知っている、私たちがしているそれらの複数のドナーを持っているなら、私たちは持っていない
	ご存知のように、多くのドナーがいますが、あなたはあなたが知っていると言いました、あなたがあなたがしたドナーをランダムに選択しているところに何かをしようとします...あなたがしました。 つまり、私たちが行ったのは、ランダムにいくつかのドナーを選択し、4人のドナーを採用したことです。
	しかし、あなたは正しいです。 今後は、4人のドナーだけでなく、4人だけで結論を出したいとは思いません。 アンドリュー、私たちが持つ可能性のあるすべてのドナーについて結論を導き出せるようにしたいと思います。
アンドリュー・カール	わかった。 さて、ここで検討したいことの1つは、これを見ると、これが私が示したものです。
	これは縮小モデルであり、...
	後方選択で取るに足らない効果を蹴り出しました。 固定効果としてドナーを含めるのではなく、私たちができるもう1つのことは、ランダム効果としてそれを含めることです。 そして、私たちがそれをしたいと思うかもしれない理由
	ここでグラフビルダーをプルアップしてお見せしましょう。 ここに細胞の生存率と副産物があるので、細胞の生存率は左側にあります。
	そして、それぞれの色は異なるドナーであり、これらは実験結果からのものです。 現在、固定効果モデルが進んでいます...推定値のみ
	1つの分散成分であり、それが誤差または残差分散成分であるため、これらの個々の分布のそれぞれに表示されます。
	そして、それが一定であると仮定すると、同じになるので、それらを一緒にプールして、その見積もりを出します。
	そして、固定効果を使用するために、これらの各分布の平均を使用して、細胞生存率に平均シフトがあり、副産物に平均シフトがあると言います。
	しかし、それが考慮されていないのは、ここで見られるこれらの分布間の変動性です。 したがって、たとえば、細胞生存率のために左側のドナー3の場合、グリーンはずっとここにあります。
	そして、この紫色が右端まで続きます。 ですから、この変動性は...あなたが得るドナー間であります。 だから、あなたがしようとしているなら
	信頼区間を構築するか、パラメーター推定値の標準誤差を取得しようとしています。
	それを考慮に入れないと、そこに欠けている情報があります。それは、変動の余分な原因です。 ですから、それは使用の利点です...これらをランダム効果として扱います。
	そして、あなたには4人のドナーがいるので、それはここで実行可能なことです。 ドナーが2人しかない場合、それはあなたにできることではありません。
	3つは、あなたができることの境界にあるようなものです。なぜなら、実際には、あなたがしているのは、ドナー全体の数だけの追加のバリアントコンポーネントを推定することだからです。 したがって、この場合、追加のバリアントコンポーネントがあります
	サンプルサイズは基本的に4であるため、ここで実行可能なものがあります。 それがどのようになるか見てみましょう。
ヒースラッシュ	アンドリュー、質問してもいいですか。 もう一度それを取り上げてもらえますか？ それは見えました...私は本当に好きです....
アンドリュー・カール	ええ、ええ。
ヒースラッシュ	これについて簡単な質問をしてもいいですか。 あなたがしているときはいつでも...あなたがこれをしているときはいつでも、そして私がそのドナー間の変動性を考慮しなかったときはいつでも、それは...それは何をしているのでしょうか？ つまり、それらすべてをまとめて1つの大きなディストリビューションのようにするようなものでしょうか？
アンドリュー・カール	さて、これについてもっとよく理解できるように、これに答えさせてください
	私たちが進むにつれて
	モニターレポートは両方ですが、
	それがやろうとしていることは、今後のあなたの予測のためです、
	はあなたの固定効果モデルです（ここで十字線をオンにします）ので、あなたの固定効果モデルは、まあ、これらの4人のドナーは平均して
	80.そして、それがやろうとしていることは、これの幅が何であれ、それを使うことになるということです。 標準を計算できるふりをする
	これらのいずれか1つを個別に偏差すると、80を中心とするドナー内変動のみを使用して表示される、その量のバリアントを含む分布が得られます。
	ランダム効果モデルが行うことは、次のように言うことです...あなたが持っているとき...あなたが余分な細胞生存率の結果を予測しているとき、まあ、
	サンプリングを行っているだけでなく、ここにこの変動領域があるのでしょうか。また、人口のように見えるドナーをランダムに選択します...
	これらの4人が来たのと同じ人口から来ています。 したがって、平均は実際には80ではない可能性があり、平均はここから75に近い値になる可能性があります。
	ここで82に近づき、変動の追加の原因が組み込まれる場所になります。
	必ずしも平均の推定値ではありませんが、信頼区間と予測区間のバリアント推定値であるため、それらはその余分な変動性を反映するために広くなります。
	そうでなければ、あなたは得るでしょう...あなたはあなたの予測とそれらの間隔がどれくらい広いかについて自信過剰になるでしょう。
ヒースラッシュ	そして、私は驚きが好きではないので、それは非常に役に立ちました。
アンドリュー・カール	はい、それでこれを見てみるのは良いことです。
	それで、これらを取り上げさせてください。
	ですから、ここ左側では、これについてはすでに見てきました。 これは、含まれているドナーが固定効果であるところです。右側では、ドナーを
	ランダム効果。 これに合わせるために私がした唯一のことは、モデルダイアログを思い出させるために、ここで行っているのはこれをランダム効果に変更することだけです。
	そしてこれを実行します。
	さて、それは私がここの右側に持っているものです。
	ですから、強調すべきことがいくつかあります。 そのため、まず最初に、ドナーが効果の要約にリストされておらず、パラメーター推定値に表示されないことに気付くかもしれません。これは、モデルに異なる方法で組み込まれているためです。もはや固定効果ではありません。
	いくつか...あなたが見るもう一つのことは、あなたが予測によって実際に大きな違いを見るということです。 したがって、これは実際には固定効果モデルの方が見栄えがします
	一見したところランダム効果モデルの場合よりも、ジョイントプロファイラーまでスクロールダウンすると、
	これらの垂直軸は2つの間で同じであり、これらのはるかに広い信頼区間がわかります。
	ランダム効果モデルの場合、それは少しおかしいかもしれません。 しかし、それが事実である理由を理解するために、もう少し深く掘り下げる必要があります。
	その一例として、ここで副産物の予測式を見てみましょう。 そして、製品ごとに、これらの両方のパラメーター推定値を見て、
	あることがわかります...
	したがって、pHは私たちの唯一の重要な効果であり、両方のモデルで重要な効果であり、固定効果モデルではドナーです。 私たちの予測式では...
	ランダムの場合...固定効果モデルの場合、予測式はどのドナーを持っているかを条件とします。 したがって、予測式を作成するには、pH情報を含めてから
	また、どのドナーに関する情報もあります。 ここではドナーを管理しています。 そして、このelse=>ゼロが表示されます。 それは一種の
	ヒューリスティックソリューション。 これは実際には固定効果モデルに組み込まれていませんが、それが新しいドナーである場合は、ゼロであると想定するだけです。 ドナーからの影響はありません。
	そして、その一般的な...新しいドナーへの一般化は、固定効果モデルに実際には組み込まれていません。ランダム効果モデルにもう少し組み込まれています。これは、この場合は一種の...
	幸運なことに、固定効果モデルとランダム効果モデルの間の切片と勾配について、パラメーター推定値がここで同じであることがわかりました。 それは常に起こるとは限りません。
	主にここでは、カスタムデザインの直交デザインに近いこれらの機能です。
	しかし、ここにはプラスドナーについては何もありません。
	右側のランダム効果モデルからの混合モデルはマージナルモデルと呼ばれるため、これはドナーに対する平均的な応答を示します。
	一方、この固定効果モデルの左側には、これらのそれぞれを条件付ける条件付きモデルがあります。
	ドナー。したがって、実際には、混合モデルの予測プロファイラーで、条件付き予測を選択した場合、
	今、私たちは私たちが持っていることがわかります...
	これらは現在、左側に表示されているものと比較的似ています。また、これが役立つのは、依存関係を確認できることです。
	今ドナーに。 つまり、これは...これは各ドナー内の応答曲面です。
	これは、固定効果モデルの予測プロファイラーに隠されていますが、少し紛らわしいかもしれません。
	そして、それが隠されている理由は、それがブロッキングファクターであり、それらが予測プロファイラーに自動的に表示されないためですが、リセットファクターグリッドを使用してオンにすることができます。
	ドナーを示すことができます。これで、この応答がこのドナーにどのように依存するかがわかります。 だから今、私たちの推論をこれらのドナーを超えて一般化したいのであれば、
	これは、混合モデルの利点がもたらされるところです。これは、個々のドナーに依存するのではなく、ドナーを平均しているためです。 そして、私が前にあなたに見せたい最後のこと
	ブレイディ、あなたにそれを返してください、なぜこれがそれほど悪く見えるのか説明されていません
	実際、固定効果モデルについて予測しましたか？ そしてそれは、これがそれらのドナーを管理するという利点があるからです
	ここでこれらの予測式を使用します。 したがって、そこからそのノイズが取り除かれますが、これにより、ドナーを制御せずに予測した実際のノイズが得られます。 JMP Proをお持ちの場合は、
	同じモデル。
	標準の最小二乗法の代わりに、混合モデルに切り替えると、これらのプロットの両方が得られます
	標準の最小二乗。 しかし、舞台裏では、あなたがそれらをコントロールするなら
	ランダム効果...ランダム効果の予測、そして基本的には近似と同じものを取得します...固定効果モデル。 したがって、固定効果モデルの方が優れているわけではありません。それが示しているのは、条件付きモデルと、これら2つの間の限界モデルの違いです。
ヒースラッシュ	わかった。
	では、2つのことを見てみましょう。 第一に、固定ブロックのリセット係数グリッドを表示していただきありがとうございます。 判断しないでくださいが、私はただ...私はただです
	ただの科学者です。 私はJMPではありません...JMPの専門家なので、そこにあることすら知りませんでした。それは素晴らしいことです。
	2つ目は、このアプローチが本当に好きだということです。 私はこれをランダムとして使うのが本当に好きです???効果と私はそれが理にかなっていると思います、特に私が次に本当にする必要があることのために...私が次にする必要があるのは本当にです、私はプロセス能力を評価する必要があります。
	そして、本当に、私が知りたいのは...
	どちらもそうですよね、周りに仕様があります。
	つまり、私が前進するにつれて、私は私の製造施設を提供する必要があります。そして私の施設は、プロセス能力の観点から私たちが期待するものです。 仕様から何パーセント、CPK、そのようなもの。 それを手伝ってくれませんか。
アンドリュー・カール	はい。これは、仕様制限の仕様をここに列プロパティとして入力したことを意味します。これは、すでに読み込まれています。 だから今、私たちはそれを持っています...
	その情報なので、今後は、このプロセスを繰り返すと、より多くのドナーが得られ、さまざまな要因設定で、これらの新しい観測値の何パーセントが得られるかがわかります。それらの仕様制限の範囲外ですか？
	そこで、予測プロファイラーに行き、ここでシミュレーターを使用して支援します。 と
	私が言及したかったこと...先にあなたに言及したはずだったので、これらの余分な...これらの信頼区間の余分な幅は、ここでも、ドナーを制御しているため、ここでは小さいという事実から来ています。
	しかし、この余分な変動はどこから来ているのでしょうか？
	そして、これはこのREMLテーブルのここから来ているので、2つの分散成分を取得します。前述したように、これは...ここでは残差分散と呼ばれる誤差分散を取得します。
	また、分散、つまりドナー間の変動も得られます。 そしてこの場合、副産物の場合、変動の93％がドナー間です。 それは聞こえますか？
ヒースラッシュ	ええ、ええ。 そして本当に、あなたが知っている、私が前に言ったように...その前に、あなたが知っている、私はこの会話をしました、
	私が言ったのは、あなたが私に尋ねたときはいつでも、あなたは私たちがブロックする必要がある別のものを使うつもりですか、そして私は言った、私は私たちが...あなたはたくさんのドナーからドナーの変動性、それは私をまったく驚かせません。
アンドリュー・カール	さて、ここで指摘することの1つは、固定効果モデルに少し隠されていることですが、ここでエラーの変動性を確認したい場合は、ANOVA表を確認できます。
	そして、平均二乗誤差を見ると、それが誤差の変動性、残差の変動性、つまり副産物の.8477です。
	そして、ここで混合モデルの副産物を探すと、この.847がわかります。 そして、それらはそうではありません...それが両方のモデルの残差変動であるためにそれらが近い理由
	両方のモデルで基本的に同じ量を推定します。 しかし...このモデル、混合モデルは、ドナーのためにここに追加の分散成分を与え、それはこのプロセス特性のために私たちを助けるでしょう...これのために
	あなたが求めている能力分析。 それでは、降りてそれを見てみましょう。 では、どうすれば...
	固定効果モデル？
	繰り返しになりますが、私たちは...あなたはさまざまなドナーを獲得することになるので、あなたの価値観は変化する可能性があることを知っています。 したがって、シミュレータをオンにすると、実際には、ここでの唯一のオプションです
	そして、あなたが複数のドナーを持っているなら、それはひどい概算ではありません...少数のドナーがいますが、これを見てみましょう。 ランダムノイズの追加をオンにします。ここでこれを確認します
	これらの値はMSEの平方根からのものであるため、これが分散であり、この.8477の平方根がエラー変動の標準偏差になります。
	また、REMLテーブルでも、デフォルトではオンになっていないことがわかりますが、右クリックして列の平方根分散コンポーネントをオンにすると、ここでそれを確認できます。
ヒースラッシュ	別のトリック。 ありがとうございました。
アンドリュー・カール	うん。
	つまり、.92であり、それは同じです...これが.92の由来であり、モデルですでに検出されているエラーの変動性を含みます。
	そして、今シミュレーションするだけなら、
	これで、この狭い範囲が得られますが、これはドナー1、ドナー2のシミュレーションであり、平均がどのように上にシフトしたかを確認できます。
	ドナー4の場合。 ここよりも小さいドナー3にシフトすると、シフトダウンします。
	したがって、そこで概算するためにできることの1つは、ドナーをランダムに設定できることです。これは、使用可能なドナーに対する一種のブートストラップです。 そして、あなたは今、私たちの標準偏差がこの2から3に達しているのを見ることができます。
	ここで、ドナーのランダム効果がある混合モデルを見ると、残差変動だけでなく、
	ドナーも含む変動性。 それは約3.5です。 したがって、これを行うと、この人為的にでこぼこしたシミュレーション分布が得られます。これは、ここに4人のドナーしかないというアーティファクトです。 そう
	最善のアプローチではありませんが、それは...固定効果モデルで行う最善の方法です。
	また、あまり詳しく説明せずに指摘するもう1つのことは、ここでの寄付者の見積もりです。
	固定効果モデルのは、混合モデルのこれらのランダム効果予測と非常によく似ています。 違いは、混合モデルのこれらのオーバーは、この分散比に基づいて適切に縮小されることです。 それはと呼ばれています
	これらの推定値の特性を縮小すると、ドナーの変動性の予測が少し良くなり、ドナーの変動性が少し良くなります...
	あなたのドナー効果の。 ですから、これ以上は詳しく説明しませんが、それらは非常に似ていることを指摘したいと思いますが、自分で確認する必要がある場合に備えて、そこにはわずかな違いがあります。
	しかし、ここで、ランダムなドナー効果を持つモデルでこれをどのように行うことができますか？シミュレーターをオンにすることができます。
ヒースラッシュ	わかった。
アンドリュー・カール	そして、それを行う正しい方法を示す前に注意すべき点が1つあります。ここで条件付き予測をオンにして、ノイズを追加しようとすると、
	そして、ノイズは現在それらに設定されています...これは固定モデルで見たものとかなり似ていますが、それは現在の残差変動を含めて、現在だけです。
	しかし、この条件付きプロファイラーを使用してこれを実行しようとすると...
	ですから、ドナー3に変更すると、ドナーを変更した場合に注意してください。これは上下にシフトしないので、同じ効果を試さないでください。 ここでは、条件付き予測とシミュレーターで何かが起こっています。 そう
	条件付き予測をシミュレートしないでください。 からシミュレートしたい...
	デフォルトの場合と同様に、このオプションはオフになっています。
	しかし、ここでは、この広い信頼区間と比較して、この種の狭い分布があることがわかります。
	その理由は、このデフォルトの標準偏差が、使用したい正しい標準偏差ではないためです。 使用したい...ここでREMLテーブルに移動します...そして、ドナー内の変動だけではなく、全体的な変動が必要です。
	したがって、ここでの変動の標準偏差の合計は3.53です。
ヒースラッシュ	わかった。
アンドリュー・カール	製品ごとに、そのREMLテーブルを使用してこれを変更したいと思います。
	そして、私は以前に制御と放送を保持していなかったので、これを追加します
	再び平方根分散成分。ここにあります、3.16。
	そして今、私がそれをしてシミュレートすると、あなたは見ることができます
	私はこのより広い分布を得ます、
	ええ、これは
	同じ母集団からの追加のドナーで今後見られることをよりよく反映し、あなたの...あなたの欠陥率のより良い見積もりをあなたに与えます。
	そして、これをここで見たもの、このでこぼこの分布、この人工的にでこぼこの分布と比較することができます
	固定モデルで。 さて、1,000人のドナーがいる場合、明らかに予算はありませんが、そうすると、これらの分布は互いに近似し、標準偏差はそれほど離れていないことがわかります。 どちらも3.1と3.5に近づいています。
ヒースラッシュ	ええ、私は思います...ランダム効果モデルは私たちが実際に期待するものだと思います。
	ええ、それは私たちが期待していることです。特に、ドナーがたくさんいる場合はそうです。 いいでしょう
アンドリュー・カール	そして、私はあなたがこれらを持っていることに気づきました...これらはすべて修正されています。 それはあなたがあなたの能力分析のためにそれをしたい方法です、なぜならあなたは
	ほら、あなたはドナーからの変動性、そしてエラーの変動性しか持っていません、そしてあなたはこれらを修正しましたか？
ヒースラッシュ	ご存知のように、それは伝統的に私たちが行う方法です...しかし、私が対処したいことが本当に2つあります。
	1つは通常の動作範囲と呼ばれ、その例があるかどうかを見てみましょう。 しかし、実際には通常の動作範囲はこれです...
	時間のようなものを見ればいいですか 時間は私たちが修正できるものです。 5.5で修正したいとします。 5.5を入れて行くと5.5時間から止まってしまいます。
	しかし、温度とpHはそのようなものではありません。たとえば、温度をに設定した場合のように、
	いくつかの27.45またはある設定点で、しかしそれがやろうとしていることは、あなたが知っているように、それが???のようなものからその周りにいくつかの自然な変動を持っているということです。容量、
	または、あなたが知っている、それはバイオ医薬品です。 それで、あなたは、例えば、温度がそれに固定されることはないだろうということを知っています、それで、私たちは私たちのプロセス能力の観点からそれを説明することができますか？
	通常の動作範囲
	???
アンドリュー・カール	さて、あなたはそれらが歴史的にどれほど変化するかについての考えを持っていますか？ 標準は何でしょうか？ JMPでできることは、これを固定ランダムに置くことができるからです。
	そして、私たちはそれが平均を持っていると言うことができます
	27.45。
	そして、あなたが何か考えを持っていて、pHについてもそれを行うことができ、それらが何であるかを知っているなら...どの程度合理的で、種類の、標準偏差であり、これらはどれほど変化するか。
ヒースラッシュ	ええええ、そうです、あなたは知っています。 私は過去に行ったいくつかのことについていくつかのデータ分析を行いました、そしてあなたが知っているように、あなたがそのようなものを見れば、それは分布のように見えます、私は言うでしょう、95時間の％。
	見てみましょう、それは、まあ、その間にある必要があります、あなたが知っている、プラスまたはマイナス1なので、おそらく標準偏差は0.5になるでしょう。
	臨時雇用者のため。さて、pHの場合... pHの場合、6.54を設定した場合、6.5を送信した場合はおそらく同様であると言えますが、私は言うようにわかりません...
	ほら、
	標準偏差は0.1になります。
	そして、私たちの設定値は...
	私たちの設定値は、温度についてはどうでしたか？ それは気温27.45と6.54のことでしたか？
	6.5、6.5だと思います。
ヒースラッシング	どれどれ...
ヒースラッシュ	20...はい6.5。 6.5になり、気温は27.5になります。 それがそうなるでしょう。 そこに行きます。 ええ、ええ、大丈夫です。 それがまさに私が話していることです、アンドリュー。 これは通常の動作範囲と呼ばれ、プロセス能力の見積もりの観点から説明したいと思います。
アンドリュー・カール	さて、これで、これらの設定を有効にしたので、ドナーのこの合計の変動性に加えて、エラーの変動性があります。
	さて、あなたが...私たちがシミュレートするとき、私たちは今、余分な変動性を手に入れます
	それはその要因の変動性によって導入され、それが欠陥率に反映されていることがわかります。
	そしてまた、
ヒースラッシュ	ここでも指摘したいのですが、
アンドリュー・カール	また、実行にそれほど時間はかからないため、実行回数を増やすことができます。
	より良い見積もりを得るために。 ここでは、シミュレーションからよりスムーズな分布を得る方法も確認できます。
	また、これらの値をテーブルにシミュレートすることもできます。ここで、シミュレーションごとに異なる行を取得し、そのシミュレーター設定で予測される細胞生存率と副産物を確認できます。また、次のコマンドを使用して追加の分析を行うことができます。これ、
ヒースラッシュ	ええ、その場合、あなたは次のようなものを手に入れるでしょう
	CPKでしょ？ つまり、そのようにした場合、ある種の推定CPKをそのように取得しますか？
アンドリュー・カール	はい、ええ、あなたはそれをまとめることができます。
ヒースラッシュ	さて、すごい。 さて、それが最初のことだったので、通常の動作範囲をどのように説明するかですが、もう1つあります???私が対処したいプロセス機能。 あなたが知っている、それは必要ではありません
	ただし、私たちは、実証済みの許容範囲と呼ばれるものを見たいと思っています。 そして、これが証明された許容範囲です。
	設定値での温度とpHを言って、それらを変化させなかったとしたら、
	しかし、私はそれが低い設定と高い設定の間で変化するのを許します、そしてそれがこれに対してこれほど低いであろうことも同様に可能であるようになります
	高い設定、私は何を期待しますか、私のプロセス能力は何でしょうか？ そして実際に私たちが行っているのは、これらのうちの2つが設定値であり、そのうちの1つが変化する場合、許容可能なプロセス能力を知っていることを証明しようとしていることです。 では、どのように対処しますか？
アンドリュー・カール	さて、あなたが言ったように、時間と...温度とpHはそれらの設定値にあります。
ヒースラッシュ	そのとおりです。
アンドリュー・カール	そして、時間は、しかし、それはそれ全体で変わる可能性があります。
	したがって、通常と言う代わりに、ここで行うことは、これを均一に設定することです。
	そして、これらは現在の実験からの低い設定と高い設定、1.9から9.1です。
	必要に応じて変更できますが、それは...
	聞こえましたか？ 何ですか...
ヒースラッシュ	それはそれでした...それはまさにそれです...
	それがまさにそれです。 だから私が...もし私がそのようなことをしたなら...そして本当に、本当に...
	この場合、たとえば、それらを変更することもできますか？ 実験で言ったことと言えますが、証明された許容範囲が2から9の間であるかどうかを確認したいのですが、つまり、それを変更できますか？
	ええ、できます。 わかりました、私もそれを知りません。
	はい。そうすれば、それらを変更したり、それがどうなるかをシミュレートしたりすることもできます。これは、実証済みの許容範囲と呼ばれます。
	これら2つを修正しています。 だから私たちがすること、私にこれを見せてくれてありがとう、しかし、男の子、そして私はこれを自分で試すつもりです、私がすることは私がこれらのそれぞれのためにそれをすることです、そうです、私はそれをします時間のためにそして私は温度のためにそれをするだろうそして私はするだろう
	pHのそれ。 そして、許容できるプロセス能力を確保するためだけに。
アンドリュー・カール	さて、いいことは、ここでそれを行うのは本当に簡単です。
ヒースラッシュ	もう1つだけ見せてもらえますか ただ、うん、先に進んで、25から30の間、25から30の間のユニフォーム。25から30の間でそれを実行します。 さて、それをテーブルにシミュレートできますか？
	テーブルを作って見てください...私は...細胞生存率の分布と副産物だけを見てはいけません。
	そうです。 それはあなたにそのプロセス能力を与えます。 私はそれが好きです。
アンドリュー・カール	あなたがあなたが節約する仕事にあなたを入れさせるので
	それらの仕様制限の列プロパティとして。
ヒースラッシュ	それは...それはとても簡単です。 大丈夫大丈夫、私はそれを感謝します。 私があなたに聞きたかったのは...私が別のデータセットも送ったことだけだと思います
	私たちが見ているところ、
	ご存知のように、比較可能性において小規模と大規模の比較を行っています。 そして、実際に私たちが比較可能性でやろうとしていること
	つまり、小規模で実行するものもあれば、大規模で実行するものもあります。CQA（？）については、まったく同じではないことを示したいのですが、あなたが知っている、ある種の...
	ある種の限界、申し分なく、ある種の実用的な重要性、そしてそれは比較可能性と同等と呼ばれています。 私はあなたがそれが何であるかを知っていることを知っています、しかし私は、あなたが知っている、私はどのように私がそこでドナー間の変動性を説明することができますか？
アンドリュー・カール	ええ、私はそれを見ました。 そして私はそれもそう見ました...
	まず、前のデータセットを見てきたように、そのドナー情報を含めないとどうなるか見てみましょう。
	さて、あなたは細胞生存率のために、2の基準であるEAC同等物を使用していると述べました。
	そして、私たちがここで見るもの
	最大P値は...帰無仮説を棄却しません。これは、この場合、同等性を検出しないことを意味します。
	これらは実際には同等のプロセスであるとあなたが考えるというここでの私たちの期待と一致しません。
	だから何が起こっているのかというと...その情報はドナーの騒ぎの中で失われつつあります。
	そしてのように....
ヒースラッシュ	私がそれを見るときはいつでも...ただ上にスクロールするだけです
	第二に、ほんの一瞬...なるほど。 私はそれを見る。 の違いを示すグラフに私を示すその点がわかります
	負の.49
	グラフ上で私は行きます、それはそれほど大きくはありませんが、それは本当に、本当に広く見えます。
	わかった。
アンドリュー・カール	これは、信頼区間の幅の推定に追加の変動が入るためです。
	なぜなら、ブロッキングが排除されることを忘れないでください...あなたの見積もりから変動性を取り去ります。
	アカウント...
ヒースラッシュ	わかった。
アンドリュー・カール	それがまさにここで起こっていることなので、どちらの場合も、大規模と小規模の間の同等性を検出していません。
	あなたの...細胞生存率または副産物のいずれかのために。 そして、あなたはここでこのレポートにたくさんあるのを見ることができます。 これを設定するのは大変な作業です。ここでもう1つ紹介します。 ここで示したいのは、ランダム効果としてドナー効果を含めたことだけです。
	そして今、あなたは見ることができます
	小さなP値を使用して拒否します。これは、実際には次のように結論付けていることを意味します...細胞生存率のEACが2であり、最大P値の場合、ここで
ヒースラッシュ	3つ。
アンドリュー・カール	3のEACの場合
	副産物のため。 そして、これを設定する方法は、これをお見せしましょう。もう1分ほど、別の会議にジャンプする必要があることを知っているからです。
	スケールがありますので、とりあえず細胞生存率を上げます。 このようにして、ドナー効果なしでテストを設定しますが、ドナーを追加すると、ランダム効果として保存できるようになります。
	モデルを実行します。
	そして、推定、多重比較に行きます。
	すべてペアワイズ。 スチューデントT.OK、そしてここから、
	同等性テスト。
	はい、EAC2を使用してください。
ヒースラッシュ	うん。
	そして、それらの信頼区間からそれらの2つのP値などまでを示します。
	信頼区間からも表示されます。
	私の良い相棒、クリス？彼の博士号では間隔を勉強したので、彼と私は本当にそれが大好きです...
	愛の間隔。 彼は私たちがスキーをしているときにいつもそれについて話します、しかしそれはそれがそれをそれと比較しているであろう95％の信頼区間の上下であると言っていることです。
	ええ、それだけです。
アンドリュー・カール	うーんと。
	私たちにとって最後の私の最後のポイントは、あなたが言うかもしれませんが、かなり前に、私たちはドナーのためのランダム効果と固定効果の利点について話しました...
	比較可能性ではなく、同等性テストではなく、パラメータのテストだけです。 JMP Proでは混合モデルを作成すると、
	混合された個性の下で、保存、列保存シミュレーション式と呼ばれるこの素晴らしい機能があります。 今これ...
	ここに入ると、混合モデルのシミュレーションが非常に簡単になります。 設定を確認して変更できます。
	そして、それを実行したので、検出力分析を実行して、混合モデルでシミュレーションした後、どちらを使用するのが良いかを確認しました...ドナーを固定効果またはランダム効果として扱い、少なくとも実行した場合は、ここのボックスで見ることができるより高いパワーを得ていました。 私は
	同じテストでのランダムなドナー効果の場合は.62であるのに対し、...
	固定効果のために。 そして、どちらもその名目上のエラー率を維持していたので、私が調べ始めたものですが、同等性テスト内でもドナー効果をランダムとして扱うことにもメリットがあるようです。
ヒースラッシュ	ええ、私は思います、アンドリュー、私たちが前進するにつれて、あなたは私を最も確実に確信させたと思います、
	ご存知のように、私たちは常に細胞治療を受けており、常にドナー間の効果をもたらすと思います。 間違いなく、これは私たちがそれをランダムなブロック効果として見ることが理にかなっていることを私に確信させました。
	ですから、プロセス能力と比較可能性の両方を検討するアプリケーションを楽しんでいただけたことを願っています。これは非常に重要な2つのことです。
	製薬会社とバイオ医薬品に携わる私たちの科学者とエンジニアのために。 私たちが話した非常に具体的なアプリケーションは非常に
	私たちが現在遺伝子治療と細胞治療と呼ばれる治療法を開発している革新的な方法であり、私たちが
	推論プロセスの機能と比較可能性の両方をどのように処理できるかなどを示すことで、ある程度の価値を提供したこと。 また、カンファレンスでお会いできることを楽しみにしております。これを再度ご紹介し、ご不明な点がございましたらお答えください。
アンドリュー・カール	ありがとう、ブレイディ、ありがとう。 ブレイディ、あなたの名前がわかりませんでした。 それは何でしたか。
	ブレイディブレイディ。
	ブレイディ。
ヒースラッシュ	さて、私の名はブレイディ、私の名前はブレイディです。
アンドリュー・カール	わかった。
ヒースラッシュ	グレートええええええあなたにええええええ。
アンドリュー・カール	ありがとう、アンドリュー。 感謝します。 うん、みんな、私たちに参加してくれてありがとう。

起こるDOE品質と信頼性Re：バイオ医薬品の新しいフロンティア：JMP（2021-US-30MP-887）における遺伝子/細胞治療のための患者/ドナーの変動性のモデル化

素晴らしいプレゼンテーション。 細胞および遺伝子治療におけるいくつかの課題を理解するのに本当に役立ちます-急速に成長している業界であり、非常に重要な業界です。

確かに、クライアントのより信頼できる名前を思い付くことができたはずです。