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Diseño de experimentos

Hola a todos,

En primer lugar, disculpe mi inglés porque no soy un hablante nativo de inglés. Soy un principiante en el campo del diseño de experimentos y por eso busco ideas. Mi problema es el siguiente:

1. Necesito optimizar la concentración de 7 proteínas contenidas en el medio de cultivo celular que utilizamos.

2. Sabemos que estas 7 proteínas tienen un efecto significativo en la respuesta ( rendimiento)

3. No sabemos si existe alguna interacción entre las proteínas.

4. Sabemos que el efecto de algunas proteínas no es lineal con la concentración: esto significa que una concentración mayor de lo habitual puede tener un impacto negativo en el rendimiento (posible efecto cuadrático).

5. También sabemos que las células utilizadas como material de partida para el cultivo celular tienen un gran impacto en el rendimiento, pero como no podemos controlar ese factor, estamos pensando en utilizarlo como factor de bloqueo.

Mis preguntas son las siguientes:

- ¿Cómo empezamos? ¿Evaluamos el factor de bloqueo en el primer plan que hacemos?

- ¿Necesitamos usar tres niveles por factor (concentración de proteína) o dos para reducir el número de ensayos (pero podríamos perder el efecto cuadrático)?

Gracias de antemano.

Investigación de Consumidores y MercadosDiseño de experimentosRe: Diseño de experimentos

Hola @Ekokase ,

 

Probablemente no podamos cubrir todas las cosas en las que debe pensar antes de diseñar y ejecutar su experimento. Pero estoy feliz de proporcionar algunas ideas.

 

Algunas preguntas importantes:

¿Cuántos ensayos puede ejecutar?

¿Cuántos lotes de material de partida celular tiene?

¿Cuántos ensayos puede realizar con cada lote de material de partida celular?

 

Un Diseño de Cribado Definitivo podría ser un buen punto de partida. Esto proporcionaría un experimento relativamente pequeño (por ejemplo, el diseño predeterminado de JMP para 7 factores con 3 bloques y 3 puntos centrales es de 23 ejecuciones).

 

Habiendo dicho esto, ya sabe que todos los factores son importantes, por lo que esta no es realmente una situación de detección. En su lugar, es posible que desee diseñar un diseño personalizado para el modelo RSM.

 

Espero que esto ayude,

phil

 

Re: Diseño de experimentos

Bienvenido a la comunidad.

 

Agregando a las preguntas de Phil:

1. ¿Ha estudiado el sistema de medición?

2. ¿Cómo SABES que las 7 proteínas tienen un efecto significativo? ¿Cómo se estudiaron y bajo qué espacio de inferencia (¿qué estaba haciendo el ruido (p. ej., material de partida) cuando se estudiaron?)

3. ¿Cómo sabes que es no lineal frente a una hipótesis que tienes y quieres estudiar?

4. Si sabe que el material inicial tiene un gran efecto, ¿cómo quiere manejar esto en el futuro? Por ejemplo, ¿quieres volverte resistente a él? ¿Quiere ajustar su proceso para compensar? ¿Quieres trabajar en la mejora del material de partida?

 

Como sugiere Phil, hay muchas cosas que contemplar y considerar antes de seleccionar el diseño adecuado. Y la probabilidad de que elija el diseño exactamente correcto es cercana a 0 (incluso para diseñadores muy experimentados). "el mejor diseño que jamás diseñarás es el que diseñas después de ejecutar el experimento". Así que piensa secuencialmente. El primer experimento proporcionará información para diseñar un mejor experimento. En cualquier punto de sus iteraciones, cree múltiples diseños (fácil de hacer en JMP). Evalúe qué conocimiento puede proporcionar cada diseño frente al costo de ejecutarlo. Anticipe todos los resultados posibles para cada uno y luego seleccione uno, obtenga datos, analice e itere.

Re: Diseño de experimentos

Gracias por tomarse el tiempo para responder a mi pregunta.

 

Un poco de contexto: Usamos células madre (nuestro material de partida) y las diferenciamos (transformamos) en adipocitos y estas 7 proteínas (citoquinas) son necesarias para esa diferenciación. Nuestra respuesta es el porcentaje de adipocitos.

 

 

1. Sí, el sistema de medición está validado.

2. La elección de estas proteínas está justificada por años de investigación y estas proteínas son conocidas, en la bibliografía, por tener un impacto en esta diferenciación. Pero tiene razón, no creo que podamos estar 100% seguros de que todos son importantes ya que este tipo de estudio no se había hecho antes (evaluar el efecto de cada factor).

3. Se dice que algunas citoquinas no tienen una respuesta lineal de acuerdo con su concentración. Por ejemplo, el aumento de la concentración puede tener un efecto negativo sobre la respuesta. Este es el caso de una de nuestras citocinas.

4. Sí, la finalidad es tener una combinación de citocinas que dé resultados satisfactorios a través del material de partida, pero no creo que podamos ajustar el proceso ya que se desconoce qué hace que unas células madre tengan un mejor rendimiento que otras. Nuestra esperanza es tener al menos un 55% de adipocitos en todos los casos.

 

Re: Diseño de experimentos

Todo eso es útil saberlo. Gracias, @Ekokase . ¿Puede informarnos sobre el número factible de ensayos, lotes de material celular y ensayos por lote? Esto será importante.

Re: Diseño de experimentos

 

Sí, puedo @Phil_Kay ,

 

18 ensayos por diseño es lo máximo que se puede realizar técnicamente si se tiene que realizar en el mismo día. Tenemos suficientes células madre, pero no sería posible hacer 70 ensayos usando solo un lote de células, el número promedio de ensayos que se pueden hacer es de alrededor de 30 (los lotes de células no tienen el mismo tamaño en términos de cantidad de células).

Re: Diseño de experimentos

En cuyo caso, probablemente desee utilizar el diseño personalizado con un modelo RSM para los factores proteicos y un factor de bloqueo para administrar el lote de material celular. Realmente depende de cuántas ejecuciones desee realizar en total, cuántas cajas de material celular desee examinar, cuántas ejecuciones desee realizar por día, si puede observar varias cajas de material celular por día y otras consideraciones prácticas. ...

Re: Diseño de experimentos

Gracias por su respuesta. Todavía tengo algunas preguntas sobre el lote de células. Prácticamente, podríamos tener un sinfín de lotes de células, ¿cómo podríamos asegurarnos de que el proceso de producción siga funcionando?

Re: Diseño de experimentos

Voy a responder de una manera diferente en comparación con @Phil_Kay y @statman cuyas preguntas técnicas, respuestas y consejos son acertados. Si tiene los medios, principalmente porque es un 'principiante' autoproclamado en el DOE, contrataría a un consultor para que lo guíe a través de este proceso. Hay 1001 problemas que han surgido y surgirán y Phil y Statman acaban de arañar la superficie en un foro compacto como este. Por ejemplo, ¿qué pasa si algo va "mal" con respecto al "plan" durante la realización del experimento? ¿O la medición de las respuestas? Y una vez que llegue allí, tendrá que iniciar un nuevo hilo para el análisis. Este no es el lugar para obtener una respuesta rápida en tiempo real. Un consultor competente con experiencia en el trabajo de bioensayos puede explorar muchos problemas con usted y también brindarle orientación para sus preguntas.

Re: Diseño de experimentos

Estoy confundido por lo siguiente:

"pero no creo que podamos ajustar el proceso ya que se desconoce qué hace que unas células madre tengan un mejor rendimiento que otras" Y relacionado:

"¿Cómo podríamos asegurarnos de que el proceso de producción aún funcione?"

 

¿Por qué no trata de entender por qué hay una variación de celdas de lote a lote?

 

Me parece que podría/debería tratar de averiguar qué componentes de variación tienen la mayor influencia ANTES de comenzar su experimentación. ¿Qué fuentes de variación son mayores? ¿Dentro o entre lotes de células? Podría hacer un muestreo (componentes de estudios de variación, jerárquicos o sistemáticos) para determinar la consistencia y el tamaño de los componentes múltiples (y evaluar sus sistemas de medición contra estos componentes), lo que sería extremadamente útil para determinar cómo manejar estas fuentes en un experimento.

 

Re: Diseño de experimentos

Estoy de acuerdo con Pete... todo lo que podemos hacer es intentar que el OP reconozca sus limitaciones con respecto al proceso de diseño de experimentos para que puedan buscar el consejo que necesitan.

 

Si bien respeto la intención de la plataforma Easy DOE, me parece un oxímoron.

Re: Diseño de experimentos

Hola, gracias por tu respuesta. Planeamos ser supervisados por un consultor. Solo quiero tener otro punto de vista.