Philip Ramsey，北黑文集团和新罕布什尔大学顾问兼教授
Patricia D. McNeill 博士，Lundbeck Seattle BioPharmaceuticals, Inc. 细胞培养开发副总监
致力于 CMC 开发途径的生物制药科学家面临着生物疗法及其生产工艺日益复杂性的挑战。存在许多关键响应（通常有 10-20 个），它们本身就是众多高度交互的输入过程因素的函数。
我们使用大型案例研究来表明，当前的实验设计策略与当前的响应面方法相结合通常不足以处理在设计空间中观察到的不断变化的复杂动力学行为。 该案例研究由 7 因素混合实验设计组成，用于开发具有 13 种关键反应的生物过程。通过结合使用 SVEM、神经网络模型和混合实验设计，我们表明可以对在整个设计空间中令人满意地插值的所有响应进行准确的预测模型估计。
此外，我们还表明，JMP 和预测刻画器中的强大工具，特别是设计空间刻画器，对于可视化和理解实验设计空间以及优化生物过程至关重要。 .我们还讨论了新的优化设计策略的需求。 整个演讲都使用 JMP Pro 17。
