Gwenola NINON, scientifique, statistiques et analyse de données, Fujifilm Diosynth Biotechnologies
Travailler en tant qu'industriel dans l'industrie biopharmaceutique nous oblige souvent à montrer que nous obtenons des résultats similaires sur différents sites lors du transfert d'un processus de fabrication et, notamment, lors de la mise à l'échelle des processus. Les techniques de comparaison telles que les tests t et les ANOVA sont répandues, mais les tests d'équivalence sont devenus un moyen standard de montrer que deux processus se comportent de manière similaire. Lorsque nous examinons quelques paramètres, ces techniques sont faciles à appliquer, mais lorsque nous avons un grand nombre de variables, il devient difficile d'avoir une vue d'ensemble. Le défi des tests d'équivalence est qu'ils obligent les scientifiques à fournir une valeur pour ce qu'ils jugent être une différence acceptable entre les groupes de données. De plus, de nombreux processus changent au fil du temps, et nous souhaitons déterminer s'ils se comportent de la même manière tout au long du processus. Les scripts JMP sont un excellent moyen d'automatiser la préparation des données, les visualisations et la production de tous les tracés et tests de comparaison pour ces ensembles de données. La plate-forme multivariée de JMP permet de créer une image globale du processus à chaque instant. Nous pouvons maintenant utiliser des tests d'équivalence et les relier aux contributions variables individuelles.
