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En biotecnología de enfermedades raras, la fusión de la ciencia y la estadística impulsa la innovación a escala
Los enfoques estadísticos para la experimentación y la automatización de los flujos de trabajo de datos han aumentado la capacidad institucional en CSL Behring, una organización dedicada a brindar el máximo valor en áreas terapéuticas de escasos recursos.
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Desafío: En los laboratorios de biotecnología de todo el mundo, la dependencia de herramientas como Excel ha limitado durante años la capacidad de los científicos para recopilar y utilizar grandes conjuntos de datos. Además, los enfoques de experimentación de un solo factor tradicionalmente han limitado la capacidad en I+D y han puesto en riesgo la creación de una cultura de lucha contra incendios en la etapa de comercialización en el ciclo de vida de cualquier producto nuevo.
Solución: Reconociendo que para ir más allá de las palabras de moda de "transformación digital", necesitarían desarrollar capacidades en el espacio estadístico, el departamento de Desarrollo de productos de plasma (PPD) de CSL Behring incorporó un equipo de estadísticos y científicos de datos para guiar el cambio cultural y desarrollar herramientas para impulsar su adopción. Desde entonces, la plataforma de software estadístico JMP® ha jugado un papel clave como una herramienta sofisticada pero accesible utilizada tanto por expertos como por principiantes. “Se trata de administrar nuestras capacidades de análisis de datos e innovación a escala de manera significativa”, explica Peter Vogel, PhD, experto sénior en estadística y administrador de datos.
Resultados: Un enfoque doble bendecido por el liderazgo de PPD implica la mejora de las habilidades de los científicos en métodos estadísticos como el diseño de experimentos (DoE), así como el desarrollo de aplicaciones escalables y accesibles a nivel mundial por parte de Vogel y sus colegas, los cuales se pueden realizar en JMP. . Aunque solo estuvo vigente como la herramienta elegida por CSL Behring durante menos de tres años, dice, la herramienta ya ha aumentado drásticamente la capacidad organizativa en I+D. “Tener la capacidad de innovar a escala, eso es realmente único”, agrega. “JMP nos permite procesar una gran cantidad de datos en un plazo razonable con opciones ampliables y muy personalizadas”.
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El líder bioterapéutico CSL Behring, miembro del grupo de empresas CSL, desarrolla terapias de vanguardia en inmunología, hematología, cardiología y procedimientos de trasplante. Con 25 000 empleados en todo el mundo, muchos de los cuales son científicos específicamente dedicados a promover el conocimiento científico en campos en los que las necesidades de los pacientes siguen sin satisfacerse, la cartera de la empresa incluye importantes avances en el tratamiento de la hemofilia, el angioedema hereditario y las inmunodeficiencias primarias, entre otros.
Al enfrentar nuevas oportunidades de crecimiento en la era de la digitalización, el liderazgo de CSL Behring reconoció que la transformación digital, incluido un cambio en la cultura subyacente, sería esencial para mantener el ritmo de la innovación. El resultado fue un proyecto de desarrollo de capacidades que empoderó a los científicos de I+D para adoptar las mejores prácticas estadísticas y, al mismo tiempo, respaldó sus esfuerzos a través de un ágil equipo de expertos en estadística encargados de implementar aplicaciones con scripts en toda la empresa.
Cuando se incorporó a Peter Vogel, PhD, como experto sénior en estadística y administrador de datos en el sitio de CSL Behring en Marburg, Alemania, identificó rápidamente la necesidad de respaldar la organización de desarrollo de productos de plasma (PPD) a través de complementos personalizados y la creación de un programa de mejora de las cualificaciones para científicos en I+D.
En los primeros días de su mandato, recuerda, la mayoría de los datos experimentales residían en hojas de cálculo de Excel. Como estas hojas de cálculo a menudo consistían en datos no estructurados, el sistema no permitía que los científicos y los técnicos de laboratorio los procesaran y analizaran fácilmente. “La pregunta típica de los compañeros que me llegaban era: tengo este conjunto de datos en Excel, pero ¿cómo los analizo de manera eficiente? ¿Cómo lo uso para generar ideas significativas?” recuerda Vogel. “No pudieron producir ni siquiera información de bajo nivel debido a los obstáculos básicos de procesamiento de datos inherentes a los sistemas existentes”. Muy a menudo, explica, la solución era transferir sus datos de Excel al software de descubrimiento estadístico JMP®.
JMP ayuda a impulsar la agilidad de los datos de los científicos
“Reconocimos que, para procesar las cantidades cada vez mayores de datos de instrumentos necesarios para una innovación científica significativa, necesitaríamos soluciones personalizadas que capaciten a los científicos, no los limiten”, dice Vogel. En consecuencia, la organización de I+D adoptó JMP como la plataforma unificada de análisis de datos para expertos estadísticos y de dominio por igual.
Para permitir que los nuevos usuarios de JMP en I+D se familiaricen rápidamente con la herramienta, Vogel y sus colegas crearon una clase de conceptos básicos de JMP que ahora está disponible bajo demanda. Además, organizan sesiones regulares en vivo para responder preguntas, mostrar nuevos desarrollos y complementos e intercambiar conocimientos sobre las mejores prácticas. En su esfuerzo por aumentar la alfabetización de datos en I+D, también ofrecen regularmente una clase de Diseño de Experimentos (DOE) de 20 horas basada en JMP que permite a los científicos construir diseños estadísticos eficientes para las preguntas científicas típicamente complejas que enfrentan día a día. así como analizar e interpretar los resultados en el contexto respectivo.
Ahora, en conversaciones con usuarios de JMP en I+D, dice Vogel, “los científicos a menudo resaltan cómo JMP es una caja de herramientas de fácil acceso y que a menudo les proporciona una mejor comprensión científica de sus datos. La visualización y el análisis de datos están todos en un solo lugar, lo que hace que el sistema sea fácil e intuitivo de usar”. A medida que más y más científicos utilizan regularmente JMP, agrega, hay "muchos ejemplos" en los que los científicos están realizando análisis más complejos y perspicaces que antes, todo con menos recursos y de una manera más reproducible que se puede compartir fácilmente con colegas.
Con más usuarios de JMP en I+D, varios científicos se acercaron a Vogel y sus colegas en busca de soluciones de automatización personalizadas para optimizar los análisis y los flujos de datos. Afortunadamente, este requisito se había planificado cuando la organización de PPD seleccionó a JMP como su software de análisis de datos empresariales preferido en PPD.
La clave para gestionar la innovación a escala
JMP, explica Vogel, había sido seleccionado no solo por su interfaz gráfica de usuario intuitiva, que permite a los científicos hacer preguntas significativas a sus datos sin necesidad de crear código, sino también por su extensión de secuencias de comandos en segundo plano. “Con esta capacidad, podemos desarrollar aplicaciones automatizadas que los científicos pueden utilizar fácilmente en I+D a nivel mundial”, explica Vogel.
En el transcurso de los últimos 2 o 3 años y junto con colegas en Global Digital Core (GDC), Vogel y sus colegas crearon una serie de complementos que brindan a los usuarios un fácil acceso a información que antes era inaccesible o que requería mucho tiempo. acceder a fuentes de datos, soluciones automatizadas para transformaciones de datos repetitivas y acceso a análisis de datos estadísticos innovadores. En el campo del acceso a datos, por ejemplo, automatizaron el análisis de datos de documentos PDF, liberando así a los científicos y técnicos de laboratorio de muchas horas de tediosas y repetitivas transferencias y comprobaciones manuales de datos.
En un segundo caso, el equipo desarrolló lo que ellos llaman un "Comparador de datos de huellas dactilares 2D" que permite a los usuarios caracterizar y comparar muestras grandes basándose, por ejemplo, en datos cromatográficos y espectroscópicos a la vez. Anteriormente, explica Vogel, los científicos solo podían comparar estadísticas resumidas (p. ej., áreas de pico) o superponer visualmente datos de dos o tres muestras para detectar diferencias. Esta visualización se limitaba a tamaños de muestra muy pequeños y era prácticamente imposible comparar más de cinco o seis muestras a la vez. Sin embargo, con el complemento JMP, los equipos ahora pueden caracterizar y comparar fácilmente 40 o 50 muestras a la vez, determinando así las similitudes entre (grupos de) muestras, una eficiencia que a su vez ayuda a caracterizar los procesos subyacentes y los cambios en los procesos.
"Esta aplicación es realmente innovadora en mi opinión", dice. “Empoderar a los científicos para que accedan fácilmente a los datos de muchas muestras a la vez, preprocesar fácilmente los datos a medida que los necesitan para la pregunta científica en cuestión y ejecutar análisis estadísticos innovadores es realmente único. Esta aplicación nos permite obtener rápidamente información muy precisa que antes era inaccesible”.
Además, agrega, “Discutimos regularmente la versión actual de cada complemento con los científicos y técnicos de laboratorio que lo usan a diario: “¿Falta algo? ¿Qué características son particularmente útiles? ¿Cómo podemos mejorar aún más la usabilidad del complemento?” Y en base a nuestro enfoque ágil, incluiremos estas funciones en la próxima versión del complemento para ayudar a los usuarios en sus esfuerzos científicos”.
Si bien el desarrollo y la distribución inicial de complementos a los usuarios es sencillo, es "prácticamente imposible con métodos estándar y una base de usuarios global y en crecimiento" garantizar que todos los usuarios de un complemento reciban la última versión del complemento. . Con este fin, él y sus colegas utilizaron UpdateManager para diseñar un complemento que permite a los usuarios de JMP en CSL Behring acceder a todos los complementos desarrollados por GDC. Esta innovación, conocida en CSL Behring como Innovator's Toolkit, permite a los usuarios recibir notificaciones automáticas sobre actualizaciones de complementos, así como información y noticias útiles. Este complemento, dice Vogel, se pondrá en marcha en un futuro próximo y se convertirá en el siguiente paso en el viaje de análisis de datos y transformación digital de PPD.
Los primeros indicadores aceleran el movimiento hacia una mayor adopción de análisis
La base de usuarios de JMP en CSL Behring se ha expandido con bastante rapidez durante los últimos tres o cuatro años, un hecho que, en opinión de Vogel's, demuestra “tanto cómo lo publicitamos internamente como lo usamos; y que JMP es un buen software en términos de lo que nos permite hacer”. En combinación con los resultados abrumadoramente positivos del lanzamiento de oportunidades de mejora de habilidades, como la clase DoE de 20 horas, esta recepción ilustra cómo la innovación científica es apoyada y alimentada por las estadísticas y la transformación digital más amplia.
Los esfuerzos de habilitación de análisis, junto con la adopción de JMP, también han sido reconocidos positivamente por el liderazgo de CSL Behring y aseguran la continuación del viaje de transformación digital en PPD. Y con el lanzamiento global de UpdateManager, que permite a todos los usuarios de JMP en CSL Behring a nivel mundial acceder y aprovechar los complementos de JMP en Innovator's Toolkit, PPD dará el siguiente paso en su viaje de transformación digital.
