QUESTA STORIA È ORA APPROVATA PER USO ESTERNO: Novozimi | JMP
A Novozymes, un'evoluzione nel significato di fare scienza
Come l'abilitazione statistica aziendale ha portato a una ricerca più riproducibile e a un impatto maggiore di fronte a un pianeta in cambiamento
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Sfida: Gli effetti accelerati del cambiamento climatico richiedono ora uno spostamento fondamentale verso soluzioni scientifiche che siano sostanzialmente più innovative – e arrivino più velocemente – che mai. Con leader creativi e scientificamente agili al timone, Novozymes sta rispondendo a questa sfida crescente intraprendendo i difficili passi per diventare un'organizzazione globale pienamente capace dal punto di vista statistico.
Soluzione: Oltre a concedere in licenza nuovi strumenti, Novozymes ha collaborato con JMP® per fornire agli scienziati la piattaforma, la formazione e il supporto di cui avevano bisogno per utilizzare in modo efficace i metodi statistici nella loro pratica scientifica. Solo per fare un esempio, la combinazione dell'esperienza scientifica di alto livello dell'azienda e di una gamma di funzionalità JMP ha consentito a Novozymes di passare da “zero a leader mondiale” nel lievito per biocarburanti nell'arco di pochi anni.
Risultati: Il data scientist Michael Akerman spiega che con i flussi di lavoro dei dati aziendali consolidati in JMP, Novozymes sta creando prodotti in modo più veloce, più efficace e con una qualità superiore. Inoltre, afferma, “l’impatto di Novozymes come azienda può crescere perché stiamo utilizzando metodi più efficaci per costruire il futuro della biotecnologia”.
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Riconosciuta come una delle aziende biotecnologiche più innovative d'Europa, Novozymes, con sede in Danimarca, utilizza la scienza all'avanguardia per affrontare le sfide di un pianeta in cambiamento. Il lavoro innovativo dell'azienda nello sviluppo di enzimi e microbi può ora essere trovato in tutto, dai detergenti biodegradabili alle alternative alla carne a base vegetale.
"Novozymes ha un atteggiamento molto entusiasta quando si tratta di superare i limiti del funzionamento della biotecnologia", afferma Michael Akerman, ingegnere responsabile della scienza dei dati, che supporta la divisione Agriculture & Industrial Biosolutions dell'azienda. Sebbene Akerman, che ha un background in ingegneria chimica, abbia iniziato la sua carriera presso Novozymes nella sperimentazione dei biocarburanti, ora guida l'implementazione statistica come parte di un focus globale nell'ambito della ricerca e sviluppo per una strategia di dati più efficace.
“Voglio che la scienza sia maggiormente guidata dai dati”, afferma. “Penso che molta della scienza venga svolta a livello dell'istinto, con metodi più vecchi focalizzati su un singolo fattore alla volta – o anche sull'osservazione e l'intuizione. E non è sufficiente, data la complessità del mondo in cui viviamo”.
Oltre i limiti del laboratorio fisico
Con la sua attenzione alla sostenibilità, Novozymes è in una posizione migliore rispetto alla maggior parte degli altri per comprendere tali complessità e l’innovazione necessaria per superarle al servizio di un futuro più verde. Quella stessa filosofia ha guidato una profonda trasformazione dell’analisi che cerca di potenziare la scienza con pratiche di dati all’avanguardia. Akerman spiega che mentre l'azienda cercava di aumentare la produttività in aree chiave come i biocarburanti, la leadership riconobbe come gli scienziati stessero già spingendo i limiti delle specifiche dei laboratori fisici e quindi richiese un nuovo approccio per massimizzare il valore della loro scienza.
"Mentre il mondo diventa sempre più complesso e dobbiamo lanciare più prodotti per soddisfare sempre più bisogni e migliorare il mondo per le persone che ci vivono, diventa sempre più difficile [soddisfare tali bisogni mantenendo] gli standard di qualità", Akerman spiega.
“Ogni leader scientifico di Novozymes si preoccupa davvero di fare bene la scienza. Quasi tutti loro stessi sono ex scienziati e provengono dall'organizzazione scientifica. Vogliono vedere un’evoluzione in ciò che significa fare scienza”. Per Novozymes, questa evoluzione è iniziata reinventando il modo in cui gli scienziati utilizzano i dati.
Un modo trasformativo di pensare alla scienza
Akerman, come i suoi sponsor nella leadership di Novozymes, crede fermamente che gli approcci statistici abbiano il potenziale per trasformare in meglio la ricerca scientifica. In definitiva, osserva, una scienza migliore significa non solo fornire valore all’azienda, ma anche alle persone in tutto il mondo. E i motivi sono molteplici:
- Le statistiche migliorano la qualità della tua scienza. "È di vitale importanza per la scienza essere in grado di rispondere alle domande in modo reale ed evitare i pregiudizi così comuni nella sperimentazione [tradizionale]", afferma Akerman.
- Le statistiche possono ridurre i costi. "Costa molto sbagliarsi sulla progettazione del prodotto", spiega. "Se esci con qualcosa che i tuoi scienziati dicono funzionerà sicuramente - e poi si scopre che non funziona nel mondo reale - questo è un costo enorme per l'azienda."
- L'abilitazione statistica consente agli scienziati di utilizzare la propria conoscenza del settore al massimo livello. I sistemi biologici, dice Akerman, sono molto complicati da un punto di vista analitico. "Lavoriamo quasi sempre in un ambito di ricerca e sviluppo in cui non siamo vincolati dai tradizionali vincoli legati ai problemi di ottimizzazione che si prestano a progetti facili da estrarre da un libro di testo."
- Gli strumenti statistici facilitano una migliore collaborazione e promuovono il pensiero fuori dagli schemi. “Abbiamo automatizzato gran parte del nostro laboratorio, dei dati e dei processi di condivisione delle conoscenze per acquisire i dati in modo tale che siano facili da condividere con il resto del team. [Una volta che gli scienziati si saranno abituati all'ambiente dei dati,] non torneranno a lavorare in silos perché ora l'intero gruppo può lavorare insieme per capire cosa significano i dati", afferma.
In definitiva, era chiaro che Novozymes aveva bisogno di modi più intelligenti per condurre esperimenti e di uno strumento più efficace con cui analizzare e individuare i risultati di tali esperimenti, nonché comunicare informazioni con le parti interessate. “All’inizio della mia carriera, mi sono seduto con i miei colleghi per aiutare a utilizzare una progettazione efficace degli esperimenti e fare analisi e visualizzazioni più efficaci. Questo fa parte dello sforzo di spingere oltre i limiti del modo in cui facciamo le statistiche e, infine, della scienza dei dati”, aggiunge Akerman.
“Oggi, poiché ogni scienziato possiede i propri esperimenti e la propria parte del mondo scientifico, abbiamo davvero bisogno di democratizzare la statistica in Novozymes. Non abbiamo uno statistico in attesa di analizzare ogni esperimento; piuttosto, ci affidiamo agli scienziati affinché analizzino il proprio lavoro”.
Democratizzare la statistica attraverso un partenariato strategico
Mentre molte aziende si affidano a un team statistico centrale per supportare gli scienziati, Akerman spiega che Novozymes ha adottato un approccio diverso, avvicinandosi all'abilitazione statistica a livello aziendale. A tutti gli scienziati verrebbero forniti gli strumenti e la formazione necessari per applicare metodi statistici alla loro ricerca.
"C'è molto rischio nell'avere un team statistico separato a cui vengono consegnati i dati da analizzare e poi restituisce il rapporto [agli scienziati]", afferma. “La conoscenza del dominio è assolutamente vitale.” Sviluppando la capacità statistica dell'intera organizzazione di ricerca e sviluppo, gli scienziati possono quindi utilizzare le statistiche per aumentare la propria competenza biologica, acquisendo in definitiva una conoscenza più approfondita del prodotto nel processo.
Naturalmente, la democratizzazione delle statistiche comporta due grandi sfide. Per prima cosa, Novozymes dovrebbe fornire agli scienziati formazione e risorse che consentano loro di eseguire correttamente approcci statistici. In secondo luogo, la leadership dovrebbe guidare l’adozione dall’alto verso il basso, persuadendo gli scienziati che potrebbero essere ancora scettici nei confronti di una nuova metodologia.
La chiave per superare entrambe le sfide, afferma Akerman, è stata la decisione di Novozymes di collaborare con JMP®. JMP, software di scoperta statistica e leader del settore nella progettazione di esperimenti (DOE), ha offerto a Novozymes un'ampia gamma di funzionalità statistiche, dalla visualizzazione di base dei dati alla modellazione avanzata dei dati funzionali, il tutto racchiuso in una piattaforma intuitiva che poteva essere eseguita senza codice su qualsiasi laptop .
“JMP è uno dei pochi strumenti di cui posso fidarmi e che ogni scienziato utilizzerà con sicurezza per generare informazioni scientifiche. Ogni analisi ha impostazioni predefinite sensate che sono spiegate bene – che ti dicono cosa sta succedendo nella piattaforma”, dice Akerman. “Gli strumenti di visualizzazione di JMP ovviamente rendono molto semplice osservare i dati da diverse angolazioni, anche quando abbiamo molte variabili diverse. Non ho mai visto nessuno avvicinarsi a JMP e non amare immediatamente Graph Builder... E tutta la documentazione è facilmente disponibile per qualsiasi analisi o visualizzazione che [gli utenti] potrebbero voler fare."
Più che un semplice software, in JMP Akerman ha visto il potenziale di una partnership che avrebbe potuto aiutare Novozymes a promuovere l'adozione dell'analisi su vasta scala. JMP, afferma, ha collaborato strategicamente con Novozymes per valutare le aree suscettibili di miglioramento nei flussi di lavoro dei dati e supportare l'organizzazione con formazione, risorse e accesso agli esperti JMP.
Con la cultura di Novozymes molto coinvolta nell'abilitazione statistica, l'organizzazione ha iniziato la sua implementazione con il miglioramento delle competenze. "Tutti i nostri scienziati sono interessati al miglioramento: vogliono svolgere bene [il loro lavoro scientifico] e migliorare le loro metodologie", afferma Akerman. "Ma anche se tutti sono intervenuti per primi, provenivano da un luogo in cui il sistema educativo non enfatizza necessariamente le statistiche nella misura in cui mi piacerebbe vedere per gli scienziati."
Fortunatamente, JMP è stato un partner privilegiato nel supportare l'implementazione di nuova formazione su larga scala grazie a risorse come Statistical Thinking for Industrial Problem Solving (STIPS) – un corso online gratuito di JMP – e all'accesso a un team attivo di esperti in materia JMP . Akerman afferma: “La sfida di Novozymes è stata quella di aggiornare gli scienziati in campo statistico e di consentire loro l’accesso alle risorse di cui avevano bisogno per apprendere quelle nuove competenze, motivo per cui ritengo che STIPS sia così efficace. STIPS fornisce un ottimo trampolino di lancio per migliorare le tue abilità in modo molto concreto rispetto a ciò che stai effettivamente facendo."
Da zero a leader mondiale
Le vittorie significative non hanno fatto altro che rafforzare ulteriormente la domanda di formazione statistica e accelerare il ritmo con cui si diffonde la scienza basata sui dati. Tra questi successi, forse il successo più drammatico è arrivato nel lievito per biocarburanti. Novozymes, arrivato relativamente tardi nel campo dei lieviti che esprimono enzimi, ha cercato di sfruttare la trasformazione statistica per accelerare il ritmo della ricerca e sviluppo.
Nelle fasi nascenti della divisione, il team di Akerman era stato chiamato a sviluppare un sistema che rendesse la condivisione dei dati senza attriti, la comunicazione senza sforzo e il lavoro continuo senza intoppi. "Gli scienziati hanno dedicato molte energie, concentrazione e impegno lavorando con il mio team, lavorando in JMP e comprendendo le pratiche relative ai dati per renderli più efficaci di quanto sarebbero stati altrimenti", spiega. Uno degli obiettivi principali era semplificare interi flussi di lavoro dei dati con uno scripting relativamente minimo. Questa automazione non solo ha aggiunto un livello di riproducibilità, ma ha anche accelerato il ritmo della sperimentazione e ha reso lo sforzo più collaborativo.
Il sistema risultante, MissionControl for Biofuel, presenta una tabella JMP che utilizza gestori di eventi per estrarre dati di analisi dalla costruzione e progettazione del ceppo attraverso i test nei laboratori di ricerca applicativa e lo scale-up. Questi flussi di dati vengono quindi raccolti tramite una combinazione di script JMP e Python e distribuiti in un formato che consente agli scienziati di esaminare e interrogare molto facilmente i dati indipendentemente dal livello di complessità. Ad esempio, i pannelli dell'interfaccia dinamica di MissionControl mostrano il lignaggio genetico, il genotipo misurato, il riepilogo della producibilità e la cronologia degli esperimenti, consentendo agli scienziati di aggirare le tradizionali sfide di accesso ai dati. Il sistema, afferma Akerman, fornisce una ricca esperienza di interfaccia utente per l'esplorazione dei dati e la creazione di livelli di comprensione del prodotto che prima non erano possibili.
"[MissionControl] ha rappresentato un punto di svolta per il modo in cui viene svolta la scienza del lievito - un punto di svolta in una sequenza di molti punti di svolta - permettendo infine al nostro team di passare da zero a leader mondiale nel lievito per biocarburanti in appena un paio d'anni", Akerman dice.
L'espansione con l'automazione JMP offre un valore esponenziale
Con gli scienziati autorizzati individualmente a utilizzare metodi statistici – potenziati dal loro accesso a dashboard automatizzati standardizzati – la scommessa di Novozymes sulla democratizzazione delle statistiche ha dato i suoi frutti molte volte. Anche una piccola quantità di automazione, spiega Akerman, è stata fondamentale per aumentare i vantaggi derivanti dal mettere uno strumento statistico nelle mani degli scienziati.
"Tutte le persone che fanno analisi stanno ora cercando di diventare sempre più veloci, cercando di automatizzarle, provando a riutilizzare le analisi che hanno fatto in precedenza", dice. "Ecco perché il mio team è ora concentrato sulla creazione di strumenti per aiutare gli scienziati a lavorare con i dati in modo più efficiente ed efficace [attraverso l'automazione]." Il linguaggio di scripting JMP (JSL), aggiunge, semplifica la creazione di pacchetti di una particolare metodologia e la sua distribuzione a più scienziati che possono quindi riprodurre di conseguenza lo stesso metodo. La riproducibilità, dice, crea fiducia nell'accuratezza dei risultati sperimentali.
Novozymes ha ulteriormente incoraggiato la creazione e la condivisione dei componenti aggiuntivi JMP sviluppando uno strumento interno per facilitare l'uso condiviso e il controllo delle versioni. Gli utenti possono ora salvare uno script JSL da qualsiasi piattaforma in JMP e caricarlo nell'intranet aziendale dove sarà disponibile in pochi secondi agli utenti di tutta l'azienda. Inoltre, si aggiorna automaticamente. (Per ulteriori informazioni, guarda il discorso del Discovery Summit 2021 di Akerman, Facile come caricare una foto: creazione, condivisione e aggiornamento automatico dei componenti aggiuntivi .)
Costruire il futuro delle biotecnologie
Riflettendo su questi e altri successi, Akerman è chiaramente stimolato dalla prospettiva di un'innovazione significativa non solo nella scienza di Novozymes ma nel processo scientifico più ampio. “Mi entusiasma poter migliorare la vita materialmente, sia nel senso dei miei colleghi che si occupano di scienza – rendendo la loro scienza più efficace e più facile da fare – sia nel rendere maggiore il loro impatto sul mondo facendo risuonare i loro dati nel tempo in un modo più significativo che va oltre un semplice esperimento”, afferma.
“Sia che stiamo lavorando su prodotti enzimatici o microbici, se riusciamo a costruire le cose più velocemente, in modo più efficace e con una qualità superiore, ciò aumenterà l'impatto. [Con l’analisi aziendale,] l’impatto di Novozymes come azienda può crescere perché stiamo utilizzando metodi più efficaci per costruire il futuro della biotecnologia”.
