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En Novozymes, una evolución en lo que significa hacer ciencia
Cómo la habilitación estadística empresarial condujo a una investigación más reproducible y a un mayor impacto frente a un planeta cambiante
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Desafío: Los efectos acelerados del cambio climático requieren ahora un cambio fundamental hacia soluciones científicas que sean sustancialmente más innovadoras (y lleguen más rápido) que nunca. Con líderes creativos y científicamente ágiles a su mando, Novozymes está respondiendo a este creciente desafío tomando los difíciles pasos para convertirse en una organización global con plena capacidad estadística.
Solución: Más allá de simplemente otorgar licencias para nuevas herramientas, Novozymes se asoció con JMP® para brindar a los científicos la plataforma, la capacitación y el apoyo que necesitaban para hacer un uso eficaz de los métodos estadísticos en su práctica científica. Por poner sólo un ejemplo, una combinación de la experiencia científica de alto nivel de la empresa y una gama de funcionalidades de JMP permitieron a Novozymes pasar de “cero a líder mundial” en levadura para biocombustibles en tan solo unos pocos años.
Resultados: El científico de datos Michael Akerman explica que con los flujos de trabajo de datos empresariales consolidados en JMP, Novozymes está creando productos de manera más rápida, más efectiva y con mayor calidad. Además, afirma, “el impacto de Novozymes como empresa puede crecer porque estamos utilizando métodos más eficaces para construir el futuro de la biotecnología”.
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Novozymes, con sede en Dinamarca, reconocida como una de las empresas de biotecnología más innovadoras de Europa, está utilizando ciencia de vanguardia para abordar los desafíos de un planeta cambiante. El trabajo innovador de la empresa en el desarrollo de enzimas y microbios ahora se puede encontrar en todo, desde detergentes biodegradables hasta alternativas cárnicas de origen vegetal.
"Novozymes tiene una actitud muy entusiasta cuando se trata de ir más allá en el funcionamiento de la biotecnología", afirma el ingeniero jefe de ciencia de datos Michael Akerman, que apoya la división de agricultura y biosoluciones industriales de la empresa. Aunque Akerman, que tiene experiencia en ingeniería química, comenzó su carrera en Novozymes en la experimentación con biocombustibles, ahora lidera la implementación estadística como parte de un enfoque global dentro de I+D para una estrategia de datos más eficaz.
"Quiero que la ciencia se base más en datos", afirma. “Creo que hay mucha ciencia que se hace a nivel instintivo con métodos más antiguos centrados en un solo factor a la vez, o incluso en la observación y la intuición. Y simplemente no es suficiente, dadas las complejidades del mundo en el que vivimos”.
Más allá de los límites del laboratorio físico
Con su enfoque en la sostenibilidad, Novozymes está mejor posicionado que la mayoría para comprender esas complejidades y la innovación necesaria para superarlas al servicio de un futuro más verde. Ese mismo espíritu ha guiado una profunda transformación analítica que busca aumentar la ciencia con prácticas de datos de vanguardia. Akerman explica que a medida que la empresa buscaba aumentar el rendimiento en áreas centrales como los biocombustibles, el liderazgo reconoció cómo los científicos ya estaban superando los límites de las especificaciones de los laboratorios físicos y, por lo tanto, requerían un nuevo enfoque para maximizar el valor de su ciencia.
“A medida que el mundo se vuelve más complejo y necesitamos lanzar más productos para satisfacer más necesidades y mejorar el mundo para las personas que viven en él, se vuelve cada vez más difícil [satisfacer esas necesidades manteniendo] los estándares de calidad”, Akerman explica.
“Todos los líderes científicos de Novozymes realmente se preocupan por hacer bien la ciencia. Casi todos ellos son ex científicos y han ascendido a través de la organización científica. Quieren ver una evolución en lo que significa hacer ciencia”. Para Novozymes, esa evolución comenzó reimaginando cómo los científicos utilizan los datos.
Una forma transformadora de pensar la ciencia
Akerman, al igual que sus patrocinadores en el liderazgo de Novozymes, cree firmemente que los enfoques estadísticos tienen el potencial de transformar la investigación científica para mejor. En última instancia, señala, una mejor ciencia significa no sólo ofrecer valor a la empresa, sino también a las personas de todo el mundo. Y las razones son múltiples:
- La estadística mejora la calidad de su ciencia. "Es de vital importancia para la ciencia poder responder preguntas de manera real y evitar los sesgos que son tan comunes en la experimentación [tradicional]", dice Akerman.
- Las estadísticas pueden reducir los costos. “Cuesta mucho equivocarse en el diseño del producto”, explica. "Si descubres algo que tus científicos dicen que definitivamente va a funcionar, y luego resulta que no funciona en el mundo real, eso supone un coste enorme para la empresa".
- La habilitación estadística permite a los científicos utilizar su conocimiento del dominio al más alto nivel. Los sistemas biológicos, dice Akerman, son muy complicados desde un punto de vista analítico. "Casi siempre trabajamos en un espacio de I+D donde no estamos limitados por las limitaciones tradicionales de los problemas de optimización que se prestan a diseños que son fáciles de sacar de un libro de texto".
- Las herramientas estadísticas facilitan una mejor colaboración y promueven el pensamiento innovador. “Hemos automatizado muchos de nuestros procesos de laboratorio, datos y intercambio de conocimientos para capturar los datos de tal manera que sean fáciles de compartir con el resto del equipo. [Una vez que los científicos se acostumbren a un entorno de datos] no volverán a trabajar en silos porque ahora todo el grupo puede trabajar en conjunto para comprender lo que significan los datos”, afirma.
En última instancia, estaba claro que Novozymes necesitaba formas más inteligentes de realizar experimentos y una herramienta más eficaz con la que analizar e individualizar los resultados de esos experimentos, así como comunicar conocimientos a las partes interesadas. “Al principio de mi carrera, me sentaba con mis colegas para ayudarme a utilizar un diseño eficaz de experimentos y realizar análisis y visualizaciones más eficaces. Eso es parte de ir más allá en la forma en que hacemos estadísticas y, eventualmente, ciencia de datos”, añade Akerman.
“Hoy en día, cuando cada científico es dueño de sus propios experimentos y de su propia parte del mundo científico, realmente necesitamos democratizar las estadísticas en Novozymes. No tenemos un estadístico esperando para analizar cada experimento; más bien, confiamos en que los científicos analicen su propio trabajo”.
democratizar las estadísticas a través de una asociación estratégica
Si bien muchas empresas recurren a un equipo central de estadísticas para apoyar a los científicos, Akerman explica que Novozymes adoptó un tacto diferente y abordó la habilitación estadística desde el nivel empresarial. Todos los científicos recibirían las herramientas y la formación necesarias para aplicar métodos estadísticos a sus investigaciones.
"Existe un gran riesgo al tener un equipo de estadística independiente al que se le entregan datos para analizarlos y luego simplemente se les devuelve el informe [a los científicos]", afirma. "El conocimiento del dominio es absolutamente vital". Al desarrollar la capacidad estadística de toda la organización de I+D, los científicos pueden utilizar las estadísticas para aumentar su propia experiencia biológica y, en última instancia, obtener un conocimiento más profundo del producto en el proceso.
Por supuesto, la democratización de las estadísticas conlleva dos grandes desafíos. Por un lado, Novozymes tendría que proporcionar a los científicos formación y recursos que les permitieran ejecutar enfoques estadísticos correctamente. En segundo lugar, el liderazgo tendría que impulsar la adopción desde arriba hacia abajo, persuadiendo a los científicos que aún podrían mostrarse escépticos ante una nueva metodología.
La clave para superar ambos desafíos, afirma Akerman, fue la decisión de Novozymes de asociarse con JMP®. JMP, un software de descubrimiento estadístico y líder de la industria en diseño de experimentos (DOE), ofreció a Novozymes una amplia capacidad estadística, desde visualización de datos básicos hasta modelado de datos funcionales avanzados, todo empaquetado en una plataforma fácil de usar que podía ejecutarse sin código en cualquier computadora portátil. .
“JMP es una de las pocas herramientas en las que siento que puedo confiar en que todos los científicos la utilizarán con confianza para generar conocimiento científico. Cada análisis tiene valores predeterminados sensatos que se explican bien y que indican lo que sucede en la plataforma”, afirma Akerman. “Por supuesto, las herramientas de visualización de JMP hacen que sea muy fácil observar los datos desde diferentes ángulos, incluso cuando tenemos muchas variables diferentes. Nunca he visto a nadie venir a JMP y no amar inmediatamente Graph Builder... Y toda la documentación está fácilmente disponible para cualquier análisis o visualización que [los usuarios] quieran realizar”.
Más que un simple software, en JMP Akerman vio el potencial de una asociación que podría ayudar a Novozymes a impulsar la adopción de análisis a escala. JMP, afirma, ha trabajado estratégicamente con Novozymes para evaluar áreas propicias para mejoras en los flujos de trabajo de datos y apoyar a la organización con capacitación, recursos y acceso a los expertos de JMP.
Con la cultura en Novozymes muy comprometida con la habilitación estadística, la organización comenzó su implementación con la mejora de las habilidades. "Todos nuestros científicos están interesados en mejorar: quieren hacer bien [su trabajo científico] y mejorar sus metodologías", dice Akerman. "Pero a pesar de que todos dieron el paso adelante, venían de un lugar donde el sistema educativo no necesariamente enfatiza las estadísticas en la medida que me encantaría ver para los científicos".
Afortunadamente, JMP fue un socio principal para respaldar la implementación de nueva capacitación a gran escala gracias a recursos como Statistical Thinking for Industrial Problem Solving (STIPS), un curso en línea gratuito de JMP, y el acceso a un equipo activo de expertos en la materia de JMP. . Akerman dice: “El desafío en Novozymes era lograr que los científicos se pusieran al día en estadística y brindarles acceso a los recursos que necesitaban para aprender esas nuevas habilidades, razón por la cual creo que STIPS es tan efectivo. STIPS proporciona una excelente vía de acceso para mejorar tus habilidades de una manera muy concreta en torno a lo que realmente estás haciendo”.
De cero a líder mundial
Los logros significativos no hicieron más que reforzar aún más la demanda de formación estadística y aceleraron el ritmo al que se difundió la ciencia basada en datos. Entre estos triunfos, quizás el éxito más espectacular se produjo en la levadura para biocombustibles. Novozymes, que llegó relativamente tarde al campo de las levaduras que expresan enzimas, buscó aprovechar la transformación estadística para acelerar el ritmo de la I+D.
En las etapas iniciales de la división, se pidió al equipo de Akerman que desarrollara un sistema que hiciera que el intercambio de datos fuera sencillo, la comunicación sin esfuerzo y el trabajo continuo sin interrupciones. "Los científicos dedicaron mucha energía, concentración y esfuerzo a trabajar con mi equipo, trabajar en JMP y comprender las prácticas de datos para que sus datos fueran más efectivos de lo que hubieran sido de otra manera", explica. Un objetivo clave era optimizar flujos de trabajo de datos completos con secuencias de comandos relativamente mínimas. Esta automatización no sólo añadió una capa de reproducibilidad, sino que también aceleró el ritmo de la experimentación e hizo que el esfuerzo fuera más colaborativo.
El sistema resultante, MissionControl for Biofuel, presenta una tabla JMP que utiliza controladores de eventos para extraer datos de ensayos desde la construcción y el diseño de cepas hasta pruebas en laboratorios de investigación de aplicaciones y ampliación. Luego, estos flujos de datos se recopilan mediante una combinación de secuencias de comandos JMP y Python y se implementan en un formato que permite a los científicos atravesar e interrogar los datos muy fácilmente, independientemente del nivel de complejidad. Por ejemplo, los paneles de interfaz dinámica de MissionControl muestran el linaje genético, el genotipo medido, el resumen de capacidad de fabricación y el historial de experimentos, lo que permite a los científicos superar los desafíos tradicionales de acceso a datos. El sistema, afirma Akerman, proporciona una rica experiencia de interfaz de usuario para la exploración de datos y la creación de capas de comprensión del producto que antes no eran posibles.
"[MissionControl] ha cambiado las reglas del juego en la forma en que se hace la ciencia de la levadura, un cambio de juego en una secuencia de muchos cambios de juego, y finalmente permitió a nuestro equipo pasar de cero a líder mundial en levadura para biocombustibles en solo un par de años", Akerman dice.
La ampliación con la automatización JMP ofrece un valor exponencial
Con los científicos facultados individualmente para utilizar métodos estadísticos (aumentados por su acceso a paneles de control automatizados estandarizados), la apuesta de Novozymes por la democratización de las estadísticas ha dado muchos frutos. Incluso una pequeña cantidad de automatización, explica Akerman, ha sido fundamental para ampliar los beneficios de poner una herramienta estadística en manos de los científicos.
"Todas las personas que hacen análisis ahora también están tratando de hacerlo cada vez más rápido, tratando de automatizarlo, tratando de reutilizar análisis que han hecho anteriormente", dice. "Es por eso que mi equipo ahora se centra en crear herramientas para ayudar a los científicos a trabajar con datos de manera más eficiente y efectiva [a través de la automatización]". El lenguaje de secuencias de comandos JMP (JSL), añade, facilita empaquetar una metodología particular e implementarla para múltiples científicos que luego pueden reproducir el mismo método en consecuencia. La reproducibilidad, afirma, genera confianza en la exactitud de los resultados experimentales.
Novozymes ha fomentado aún más la creación y el intercambio de complementos JMP mediante el desarrollo de una herramienta interna para facilitar el uso compartido y el control de versiones. Los usuarios ahora pueden guardar un script JSL desde cualquier plataforma en JMP y cargarlo en la intranet de la empresa, donde estará disponible en cuestión de segundos para los usuarios de toda la empresa. Además, se actualiza automáticamente (para obtener más información sobre esto, vea la charla de Akerman 2021 Discovery Summit, Tan fácil como cargar una foto: crear, compartir y actualizar complementos automáticamente .)
Construyendo el futuro de la biotecnología
Al reflexionar sobre estos y otros éxitos, Akerman está claramente entusiasmado por la perspectiva de una innovación significativa no sólo en la ciencia de Novozymes sino en el proceso científico más amplio. “Me entusiasma poder mejorar vidas materialmente, tanto en el sentido de mis colegas que hacen ciencia (haciendo que su ciencia sea más efectiva y más fácil de hacer) como en el sentido de lograr un mayor impacto en el mundo al hacer que sus datos resuenen a través del tiempo. de una manera más significativa más allá de un solo experimento”, dice.
“Ya sea que estemos trabajando en productos enzimáticos o microbianos, si podemos construir cosas más rápido, más efectivamente y con mayor calidad, eso aumenta el impacto. [Con el análisis empresarial,] el impacto de Novozymes como empresa puede crecer porque estamos utilizando métodos más efectivos para construir el futuro de la biotecnología”.
