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Dans la biotechnologie des maladies rares, la fusion de la science et des statistiques stimule l'innovation à grande échelle
Les approches statistiques de l'expérimentation et l'automatisation des flux de travail de données ont augmenté la capacité institutionnelle de CSL Behring - une organisation dédiée à fournir une valeur maximale dans les domaines thérapeutiques sous-financés.
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Défi: Dans les laboratoires de biotechnologie du monde entier, le recours à des outils comme Excel a pendant des années limité la capacité des scientifiques à collecter et à utiliser de grands ensembles de données. De plus, les approches à facteur unique de l'expérimentation ont traditionnellement limité la capacité de R&D et risqué de créer une culture de lutte contre les incendies au stade de la commercialisation dans le cycle de vie de tout nouveau produit.
La solution: Reconnaissant que pour aller au-delà des mots à la mode de « transformation numérique » dont ils auraient besoin pour renforcer les capacités dans l'espace statistique, le département de développement de produits plasma (PPD) de CSL Behring a fait appel à une équipe de statisticiens et de scientifiques des données pour guider le changement culturel et développer des outils pour conduire son adoption. La plate-forme logicielle statistique JMP® a depuis joué un rôle clé en tant qu'outil sophistiqué mais accessible, utilisé par les experts comme par les novices. "Il s'agit de gérer nos capacités d'analyse de données et l'innovation à grande échelle de manière significative", explique Peter Vogel, PhD, expert statistique principal et responsable des données.
Résultats: Une approche à deux volets bénie par le leadership de PPD implique le perfectionnement des scientifiques autour de méthodes statistiques telles que la conception d'expériences (DoE) ainsi que le développement d'applications mondialement accessibles et évolutives par Vogel et ses collègues - les deux pouvant être réalisées dans JMP . Bien qu'il ne soit en place comme outil de choix de CSL Behring que depuis moins de trois ans, dit-il, l'outil a déjà considérablement augmenté la capacité organisationnelle en R&D. "Avoir la capacité d'innover à grande échelle - c'est vraiment unique", ajoute-t-il. "JMP nous permet de traiter un grand nombre de données dans un délai raisonnable avec des options très personnalisées et extensibles."
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CSL Behring, leader de la biothérapie, membre du groupe d'entreprises CSL, développe des thérapies de pointe dans les domaines de l'immunologie, de l'hématologie, de la cardiologie et des procédures de transplantation. Avec 25 000 employés dans le monde - dont beaucoup sont des scientifiques spécifiquement dédiés à l'avancement des connaissances scientifiques dans des domaines où les besoins des patients restent insatisfaits - le portefeuille de la société comprend des percées majeures dans le traitement de l'hémophilie, de l'angio-œdème héréditaire et des déficiences immunitaires primaires, entre autres.
Face à de nouvelles opportunités de croissance à l'ère de la numérisation, la direction de CSL Behring a reconnu que la transformation numérique, y compris un changement dans la culture sous-jacente, serait essentielle pour maintenir le rythme de l'innovation. Le résultat a été un projet de renforcement des capacités qui a permis aux scientifiques de R&D d'adopter les meilleures pratiques statistiques tout en soutenant leurs efforts par le biais d'une équipe agile d'experts statistiques chargés de déployer des applications scénarisées dans toute l'entreprise.
Lorsque Peter Vogel, Ph.D., a été embauché en tant qu'expert statistique principal et gestionnaire de données sur le site de Marburg, en Allemagne, de CSL Behring, il a rapidement identifié le besoin de soutenir l'organisation de développement de produits plasmatiques (PPD) grâce à des compléments personnalisés et à la création d'un programme de perfectionnement pour les scientifiques de la R&D.
Au début de son mandat, se souvient-il, la plupart des données expérimentales résidaient dans des feuilles de calcul Excel. Comme ces feuilles de calcul se composaient souvent de données non structurées, le système ne permettait pas un traitement et une analyse faciles par les scientifiques et les techniciens de laboratoire. « La question typique des collègues qui me sont venues était : j'ai cet ensemble de données dans Excel, mais comment puis-je l'analyser efficacement ? Comment puis-je l'utiliser pour générer des informations significatives ? » Vogel se souvient. "Ils n'ont pas été en mesure de produire des informations même de bas niveau en raison des obstacles de traitement de données de base inhérents aux systèmes existants." Très souvent, explique-t-il, la solution consistait à transférer leurs données d'Excel vers le logiciel de découverte statistique JMP®.
JMP contribue à renforcer l'agilité des données des scientifiques
"Nous avons reconnu que, pour traiter les quantités de plus en plus importantes de données d'instruments nécessaires à une innovation scientifique significative, nous aurions besoin de solutions personnalisées qui responsabilisent les scientifiques, et non les limitent", déclare Vogel. Par conséquent, l'organisation R&D a adopté JMP comme plate-forme d'analyse de données unifiée pour les experts du domaine et les experts statistiques.
Pour permettre aux nouveaux utilisateurs JMP de R&D de se familiariser rapidement avec l'outil, Vogel et ses collègues ont créé une classe JMP Basics qui est désormais disponible à la demande. En outre, ils organisent régulièrement des sessions en direct pour répondre aux questions, présenter de nouveaux développements et compléments, et échanger des connaissances sur les meilleures pratiques. Dans leur effort pour accroître la connaissance des données dans la R&D, ils proposent également régulièrement un cours de conception d'expériences (DOE) de 20 heures basé sur JMP qui permet aux scientifiques de construire des conceptions statistiques efficaces pour les questions scientifiques généralement complexes auxquelles ils sont confrontés au jour le jour. ainsi que pour analyser et interpréter les résultats dans le contexte respectif.
Aujourd'hui, lors d'une conversation avec des utilisateurs de JMP dans l'ensemble de la R&D, Vogel déclare : "Les scientifiques soulignent souvent que JMP est une boîte à outils facilement accessible et qu'il leur fournit souvent une meilleure compréhension scientifique de leurs données. La visualisation et l'analyse des données sont toutes au même endroit, ce qui en fait un système facile et intuitif à utiliser. » Comme de plus en plus de scientifiques utilisent régulièrement JMP, ajoute-t-il, il existe « de nombreux exemples » où les scientifiques effectuent des analyses plus complexes et plus perspicaces qu'auparavant, le tout avec moins de ressources et d'une manière plus reproductible qui peut facilement être partagée avec des collègues.
Avec davantage d'utilisateurs de JMP dans la R&D, plusieurs scientifiques ont contacté Vogel et ses collègues à la recherche de solutions d'automatisation personnalisées pour rationaliser les flux de données et les analyses. Heureusement, cette exigence avait été prévue lorsque l'organisation PPD a choisi JMP comme logiciel d'analyse de données d'entreprise de choix dans PPD.
La clé de la gestion de l'innovation à grande échelle
JMP, explique Vogel, a été sélectionné non seulement pour son interface utilisateur graphique intuitive - qui permet aux scientifiques de poser des questions significatives à leurs données sans avoir besoin de créer de code - mais aussi pour son extension de script en arrière-plan. "Avec cette capacité, nous pouvons développer des applications automatisées qui peuvent facilement être utilisées par les scientifiques de la R&D à l'échelle mondiale", explique Vogel.
Au cours des 2-3 dernières années et avec des collègues du Global Digital Core (GDC), Vogel et ses collègues ont créé un certain nombre de compléments qui offrent aux utilisateurs un accès facile à des accès auparavant inaccessibles ou chronophages. accéder à des sources de données, à des solutions automatisées pour les transformations répétitives de données et accéder à des analyses de données statistiques innovantes. Dans le domaine de l'accès aux données, par exemple, ils ont automatisé l'analyse des données à partir de documents PDF, soulageant ainsi les scientifiques et les techniciens de laboratoire de nombreuses heures de transfert et de vérification manuels fastidieux et répétitifs des données.
Dans un deuxième cas, l'équipe a développé ce qu'ils appellent un «comparateur de données d'empreintes digitales 2D» qui permet aux utilisateurs de caractériser et de comparer de grands échantillons sur la base, par exemple, de données chromatographiques et spectroscopiques à la fois. Auparavant, explique Vogel, les scientifiques ne pouvaient que comparer des statistiques sommaires (par exemple, les zones de pic) ou superposer visuellement les données de deux ou trois échantillons pour repérer les différences. Cette visualisation était limitée à de très petites tailles d'échantillons et il était pratiquement impossible de comparer plus de cinq ou six échantillons à la fois. Avec le complément JMP, cependant, les équipes peuvent désormais facilement caractériser et comparer 40 ou 50 échantillons à la fois, déterminant ainsi les similitudes entre (groupes d') échantillons - une efficacité qui à son tour aide à caractériser les processus sous-jacents et les changements de processus.
« Cette application est vraiment innovante à mes yeux, dit-il. « Permettre aux scientifiques d'accéder facilement aux données de plusieurs échantillons à la fois, de pré-traiter facilement les données dont ils ont besoin pour la question scientifique en cours et d'exécuter des analyses statistiques innovantes est vraiment unique. Cette application nous permet d'obtenir rapidement des informations très précises qui étaient auparavant inaccessibles.
De plus, ajoute-t-il, « Nous discutons régulièrement de la version actuelle de chaque complément avec les scientifiques et les techniciens de laboratoire qui l'utilisent au quotidien : « Manque-t-il quelque chose ? Quelles fonctionnalités sont particulièrement utiles ? Comment pouvons-nous encore améliorer la convivialité du complément ? » Et sur la base de notre approche agile, nous inclurons ces fonctionnalités dans la prochaine version du complément pour soutenir les utilisateurs dans leurs efforts scientifiques.
Bien que le développement et la distribution initiale des compléments aux utilisateurs soient simples, il est "pratiquement impossible avec des méthodes standard et une base d'utilisateurs croissante et mondiale" de garantir que tous les utilisateurs d'un complément reçoivent la dernière version du complément. . À cette fin, lui et ses collègues ont utilisé UpdateManager pour concevoir un complément qui permet aux utilisateurs JMP de CSL Behring d'accéder à tous les compléments développés par le GDC. Cette innovation, connue au sein de CSL Behring sous le nom de boîte à outils de l'innovateur, permet aux utilisateurs de recevoir des notifications automatisées sur les mises à jour des compléments ainsi que des informations et des actualités utiles. Ce complément, dit Vogel, sera mis en ligne dans un avenir proche et deviendra la prochaine étape du parcours de transformation numérique et d'analyse des données de PPD.
Les premiers indicateurs accélèrent la transition vers une plus grande adoption de l'analytique
La base d'utilisateurs de JMP chez CSL Behring s'est développée assez rapidement au cours des trois à quatre dernières années – un fait qui, selon Vogel's, démontre « à la fois comment nous en faisons la publicité et l'utilisons en interne ; et que JMP est un bon logiciel en termes de ce qu'il nous permet de faire. » En combinaison avec des résultats extrêmement positifs du déploiement d'opportunités de perfectionnement telles que la classe DoE de 20 heures, cette réception illustre comment l'innovation scientifique est soutenue et alimentée par les statistiques et la transformation numérique plus large.
Les efforts d'activation de l'analyse, ainsi que l'adoption de JMP, ont également été positivement reconnus par la direction de CSL Behring et assurent la poursuite du parcours de transformation numérique dans PPD. Et avec le déploiement mondial de UpdateManager - permettant à tous les utilisateurs JMP de CSL Behring dans le monde d'accéder et d'exploiter les compléments JMP de la boîte à outils de l'innovateur - PPD franchira la prochaine étape de son parcours de transformation numérique.
