Chao Richard Li는 Eli Lilly의 수석 통계 고문으로, 단클론 항체 약물 제조에 대한 통계 지원 및 교육을 제공합니다. Merck, Sandoz 및 Allergan에서의 이전 역할을 포함하여 제약 업계에서 거의 20년의 경험을 가진 Richard는 통계적 프로세스 제어, 프로세스 성능 자격, 지속적인 프로세스 검증, 설계별 품질, 실험 설계, 린(Lean) 및 식스 시그마(Six Sigma) 전문가입니다. , 산업 통계의 다른 광범위한 응용 중에서 제품 및 프로세스 전송.
2019년 말 COVID-19 대유행이 발생하면서 Richard와 그의 동료들은 미국 식품의약국(FDA)의 긴급 사용 승인을 받은 최초의 동급 제품인 Eli Lilly의 획기적인 단클론 항체 치료제 Bamlanivimab을 위해 끊임없이 노력했습니다. 2022년 초까지 이 치료법은 700,000명 이상의 COVID-19 환자를 치료하는 데 사용되어 약 35,000명의 입원을 예방했습니다. "저는 모든 제약 회사가 환자를 최우선으로 생각한다고 말하지만 진정으로 그러한 마음가짐을 갖고 열정을 우선시하는 것은 믿을 수 없을 정도로 의미가 있다는 것을 알고 있습니다."라고 Richard는 말합니다. "[Eli Lilly에서] 문화, 사고 방식, 모든 것이 합쳐진 것 같아요. 운이 좋았다고 생각합니다."
저는 Richard와 단클론 항체 약물 제조에 대한 그의 작업, DOE에 대한 학습이 그의 경력 과정을 어떻게 바꾸었는지, 왜 통계가 평생의 열정이 되었는지에 대해 이야기했습니다.
메그: 통계에 대한 귀하의 관심이 실제로 암사슴 . 그것에 대해 말해봐.
리차드: 저는 테네시 대학교에서 화학 공학 박사 과정을 밟고 있었고 제 연구는 분자 시뮬레이션에 중점을 두었습니다. 미시적 수준에서 분자 운동을 시뮬레이션하고 거시적 수준에서 시스템을 예측하는 프로그래밍입니다. 때로는 시뮬레이션이 의미가 있는지, 즉 시스템의 실시간 조건을 실제로 예측할 수 있는지 확인하기 위해 실험도 해야 했습니다. 하지만 통계적 지식이 없으면 한 번에 하나의 요인(OFAT)만 실험할 수 있었고 많은 데이터를 생성했습니다! 그때 지도교수님이 통계 수업을 좀 들으라고 제안하셨습니다. 실험계획법(DOE) 사용 방법 배우기 대신에.
통계를 배우기 시작하면서 '우와'라는 생각이 들었습니다. 그것은 내 마음을 열었습니다! 이전에 수행한 실험을 다시 설계하면 훨씬 더 많은 정보를 생성하는 동시에 많은 시간을 절약할 수 있다는 것을 알았습니다. 그건 교육청 사고방식 . 또한 동일한 데이터로 JMP와 같은 통계 도구를 사용하여 데이터를 다른 각도에서 보고 다른 가설을 탐색하고 훨씬 더 많은 정보를 얻을 수 있다는 것을 깨달았습니다. 나는 통계학에서 다른 학위를 받고 싶다고 지도교수에게 말했습니다! 통계와 화학 공학은 강력한 조합이기 때문입니다.
메그: 저는 통계에 대한 귀하의 열정을 느낄 수 있으며 귀하의 배경에 대한 도메인 전문 지식이 귀하가 해결하고자 하는 과학적 과제를 이해하는 것뿐만 아니라 통계를 과학자들과 소통하는 데에도 자산이 될 것이라고 확신합니다.
리차드: 현재 Eli Lilly에서 저는 단일 클론 약물 제조를 지원하고 COVID-19 항체 치료제에 대해 광범위하게 일했습니다. 우리는 팬데믹 기간 동안 정말 열심히 일했습니다. 집에 있을 수 없었습니다. 우리는 [스마트하고 효율적으로 작업]해야 했으며 영향을 끼친 것을 자랑스럽게 생각합니다.
내부 통계 컨설턴트로서 프로세스 엔지니어 또는 실험실 과학자와 대화할 때 수학 언어가 아닌 공학 또는 과학 언어로 문제를 설명합니다. 저도 그런 편이어서 [공학/과학]을 이해하고 실험을 설계할 때 항상 공학/과학적 관점을 염두에 두고 싶습니다. 예를 들어, 나는 이것이 이러한 가정에 기초한 결론이며 여기에 한계가 있다고 말합니다. 일단 연결을 구축하기 시작하면 DOE는 정말 강력한 느낌을 받습니다.
메그: 도메인 전문가를 지원하는 동시에 그들 자신의 통계 분석을 수행할 수 있도록 권한을 부여하는 이중 의무 사이에서 어떻게 균형을 잡습니까?
리차드 : 대부분의 경우 디자인에 따라 다릅니다. 나는 단지 DOE를 생성하고 분석하려고 하지 않습니다. 나는 그들이 통계에 대한 배경 지식을 개발하도록 돕습니다. 그들이 이해해야 할 것은 기본 설계, 약간의 이론 및 DOE 작동 방식입니다. 그런 다음 그들은 그것을 구현하고 조금 더 추진할 수 있습니다. 그들이 DOE를 채택하는 것이 편하다고 느끼면 [설계 및 분석에 대해] [더 깊은] 대화를 나누고 프레젠테이션을 통해 팀에 설명하고 [결과를 보기 시작]합니다. 강력합니다.
Eli Lilly에는 매우 똑똑한 사람들이 많이 있습니다. 그래서 저는 계속해서 강조합니다. “프로세스를 알고 데이터를 가장 잘 알고 있습니다. 통계를 조금 알고 사용 방법을 알게 되면 JMP , 당신은 당신이 [더 많은 가치를 전달] 느낄 것입니다. 회사뿐만 아니라 경력에도 좋습니다.”
메그: 즉, 과학과 그들이 성취할 수 있는 것을 보강합니다. 학습 통계와 함께 JMP를 사용하는 학습 방법에 대해 언급하셨습니다. 의도적으로 설계된 것입니까?
리차드: 누군가 내게 와서 "이건 내 데이터고, 이건 엑셀 파일이고, 이게 문제야"라고 말할 때마다 저는 그냥 가져가서 JMP에서 데이터를 플롯하고 보여줍니다. 그들은 즉시 패턴, 상관관계, 이상값을 보고 "와우"라고 말할 뿐입니다.
대부분의 내 고객은 JMP로 바로 전환 . 이것이 바로 [글로벌 Eli Lilly 조직 내에] JMP 커뮤니티가 있는 이유입니다. 그리고 로컬에서 만나는 JMP 사용자 그룹이 있습니다. 또한 JMP와 협력하여 회사와 대화하고 엔지니어와 과학자를 교육하고 문화를 바꾸는 방법을 [탐색]합니다!
시각화를 보는 것도 엔지니어링 전문 지식이 들어오는 곳입니다. 우리는 구축 JMP 대시보드 엔지니어는 항상 특정 사항(이 장치 작동, 업스트림, 다운스트림)을 보고 싶어하기 때문입니다. 마음속에 디자인이 있고 주요 프로세스 정보를 빠르게 확인하기를 원합니다. 그들이 보고 싶은 모든 실시간 프로세스 정보로 JMP 대시보드를 설계하도록 도울 수 있습니다. 그렇게 하면 매일 프로세스 회의를 갖고 어떻게 진행되는지 확인할 수 있습니다.
이전에는 Excel을 사용해야 했고 효율적이지 않았습니다. 이제 단 하나의 대시보드로 제어 보드처럼 한 곳에서 모든 것을 볼 수 있습니다. 상업용 규모의 원자로를 보고 싶다면 클릭 한 번으로 붐을 일으키면 필요한 모든 결과를 즉시 얻을 수 있습니다. 또는 프로세스 단계와 관련된 하나의 신호에 관심이 있고 신호가 주기와 어떻게 연결되어 있는지 알고 싶다고 가정해 보십시오. 동일한 프로세스에서 진단하기가 매우 쉽습니다. 엄청나네요!
Eli Lilly에는 4개의 API 제조 현장이 있으며 모든 현장에서 최고의 통계 관행을 공유합니다. 좋은 사례를 얻기 위해 가능한 한 많이 표준화할 수 있도록 상당한 양의 통계적 사례 벤치마킹을 수행합니다.
메그: 즉, 시간을 절약할 수 있지만 재현성과 표준화에 관한 것이기도 합니다.
리차드: 정확히. [모범 사례]를 쉽게 전달할 수 있습니다. 때때로 API 사이트 전체에서 글로벌 회의가 있을 것이고 한 그룹은 "와우. 여러분이 그 스크립트를 개발했습니다 – 우리도 그것을 사용하고 싶습니다." 우리는 단클론 [물질 제조]에서 많은 데이터 유사성을 가지고 있으므로 [처음부터] 우리 자신을 개발하는 것보다 [다른 사이트의 동료]가 개발한 스크립트를 사용하는 것이 훨씬 더 효율적입니다. 프로세스에 적용하기 위한 최소한의 수정만 있으면 됩니다.
Eli Lilly의 4개 API 제조 현장은 모두 JMP를 사용합니다. 이것이 우리가 네트워크를 통해 벤치마킹[모범 사례], 교육을 공유하기 위해 많은 논의를 하는 이유입니다. JMP의 통계 및 사용 사례를 홍보하는 모든 것 . 다른 소프트웨어와 비교할 때 JMP는 한편으로는 사용하기 쉬우면서도 다른 한편으로는 필요한 경우 더 심화될 수 있다는 강력한 조합을 가지고 있습니다.
또한 [새로 출시된 기능을 어떻게 적용할 수 있는지 확인하기 위해] JMP로부터 탁월한 지원을 받고 있습니다. 예를 들어, 최근 JMP Day에서 @jiancao 우리에게 보여주었다 기능 데이터 탐색기 그리고 @ChrisKirchberg 우리에게 보여주었다 모델 기반 다변량 관리도 . 그들은 방금 내 마음을 열었습니다! 최신 JMP Pro 릴리스에서 모델 기반 솔루션을 이미 사용할 수 있다는 사실을 몰랐습니다. JMP는 많은 발전을 거듭하고 [새로운 기능]을 개발했기 때문에 현재 우리가 사용하고 있는 지배적인 소프트웨어가 되었습니다.
메그: JMP의 숨겨진 부가 가치 중 하나는 JMP Development가 새 릴리스 사이에서 소프트웨어를 얼마나 혁신하는지입니다. 그들은 사용자의 말을 듣습니다. 그리고 "무엇이 필요하세요? 이것을 어떻게 개발할 수 있습니까?”
리차드: JMP는 고객의 목소리를 듣고 이해하려고 노력합니다. 그것이 제가 감사하는 방식입니다. JMP에 대해 정말 감사하게 생각하는 또 다른 점은 리소스가 존재한다는 것을 알고 있는 한 모든 것을 잘할 필요가 없다는 것입니다.
나는 사용한다 JMP 프로 그리고 프로세스 이해를 구축하는 데 도움이 되는 모델링 및 시뮬레이션을 사용하는 것을 정말 좋아합니다. 또한 JMP의 그래프 작성이 매우 직관적이라는 점이 정말 마음에 듭니다. 제가 Merck에서 경력을 시작했을 때 제 멘토는 저에게 "데이터를 얻었으면 먼저 무엇을 할 건가요? 모델 또는 시뮬레이션? 아니요. 데이터를 플로팅하는 것부터 시작해야 합니다.”
[데이터를 얻었을 때 해야 할 첫 세 가지: 데이터를 플롯하고, 데이터를 플롯하고, 데이터를 플롯합니다! 다양한 각도에서 데이터를 보고 패턴을 찾으려고 합니다. 프로세스 지식을 사용하여 초기 통찰력을 얻으십시오. 정보의 70~80%가 여기에 있습니다!
메그: 새로운 것을 배우는 것에 대해 말하면서, 학생이나 초기 과학자들에게 어떤 조언을 해주고 싶습니까?
리차드: 귀하의 배경이 화학 공학, 생물학 또는 예술 분야인지 여부는 중요하지 않습니다. 기회가 되시면 데이터 분석 과정을 수강하시기 바랍니다. 통계 수업일 필요는 없습니다. 모든 과학 또는 공학 분야에 적용할 수 있는 데이터 분석을 배우는 수업일 뿐입니다. 수학만 그런게 아니라... 체계적인 논리적 사고에 관한 것입니다.
학생들이 분석적 사고 방식을 갖고 데이터를 사용하기 시작하면 이는 그들의 직업 생활, 어쩌면 일반적인 삶에도 큰 영향을 미칠 것입니다. 그들은 더 나은 결정을 내리기 위해 비판적 사고와 논리를 사용할 수 있을 것입니다.
메그: 통계적 사고 능력이 채용 결정에 영향을 미치나요? 신입 지원자를 고려할 때 예를 들어 그들이 DOE 지식을 갖고 입사하기를 원하십니까?
리차드: 예, 그것은 큰 장점입니다! Eli Lilly에는 제조 통계 그룹이 있으며 새 구성원 추가를 고려할 때마다 항상 이력서를 살펴봅니다. 지원자는 통계 및 엔지니어링/과학 배경을 모두 가지고 있어야 합니다.
메그: 최근에 업계에 들어온 졸업생들 사이에서 더 많은 데이터 리터러시를 향한 추세를 보고 있습니까?
리차드: 추세가 아닙니다. 호황을 누리고 있다고 합니다! 분석은 어디에나 있습니다. 데이터는 어디에나 있습니다. 어떤 면에서 모든 사람은 어느 정도 데이터 과학자가 되어야 합니다. 마음가짐과 전문 지식이 있는 한 멀리 갈 수 있습니다. 반면에 프로그래밍을 안다고 해서 반드시 더 나은 엔지니어가 되는 것은 아닙니다! 전문성은 필수!
그래서 다음 세대에게는 프로그래밍이 정말 중요할 것이라고 말하면서도 프로그래밍보다 데이터 분석적 사고방식을 강조하고 싶습니다. 분석을 수행하기 위해 프로그래밍할 수 있을 필요는 없습니다. JMP가 그렇게 하도록 하십시오.
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