Philip Ramsey，北黑文集團和新罕布什爾大學顧問兼教授
Patricia D. McNeill 博士，Lundbeck Seattle BioPharmaceuticals, Inc. 細胞培養開發副總監
致力於 CMC 開發途徑的生物製藥科學家面臨著生物療法及其生產工藝日益複雜性的挑戰。存在許多關鍵響應（通常有 10-20 個），它們本身就是眾多高度交互的輸入過程因素的函數。
我們使用大型案例研究來表明，當前的實驗設計策略與當前的響應面方法相結合通常不足以處理在設計空間中觀察到的不斷變化的複雜動力學行為。 該案例研究由 7 因素混合實驗設計組成，用於開發具有 13 種關鍵反應的生物過程。通過結合使用 SVEM、神經網絡模型和混合實驗設計，我們表明可以對在整個設計空間中令人滿意地插值的所有響應進行準確的預測模型估計。
此外，我們還表明，JMP 和預測刻畫器中的強大工具，特別是設計空間刻畫器，對於可視化和理解實驗設計空間以及優化生物過程至關重要。 。我們還討論了新的優化設計策略的需求。 整個演講都使用 JMP Pro 17。
