DoE à facteurs imbriqués pour les essais biologiquesBonjour à tous,
Un client impliqué dans le développement d'essais biologiques a-t-il demandé à quel point il était facile de créer des DoE imbriqués ? Dans ces cas, il ne peut avoir qu'une seule tentative d'utilisation d'un certain lot de réactifs ou d'une préparation cellulaire avec un certain analyste, ils ne sont jamais répétés/partagés entre différents analystes.
Ils utilisent actuellement l'outil Minitab Gauge R+R (Nested) pour cela. Pouvons-nous proposer une manière plus simple/meilleure d'aborder cela ?
Re : DoE à facteurs imbriqués pour les essais biologiquesSalut Ben,
Je pense que la capacité de conception MSA de JMP 17 offre la flexibilité nécessaire : https://www.jmp.com/support/help/en/17.2/index.shtml#page/jmp/example-of-msa-design.shtml#
Cependant, il est inhabituel qu'un utilisateur passe de Minitab à JMP à moins que nous puissions l'orienter vers un besoin important qu'il ne peut pas résoudre dans Minitab. Utilisez la réponse que vous leur donnez concernant nos capacités à concevoir des expériences imbriquées pour obtenir le droit de demander pourquoi ils envisagent de passer de Minitab à JMP. Qu’est-ce qui les motive à envisager de changer ?
Re : DoE à facteurs imbriqués pour les essais biologiquesSalut Ben,
J'ai déjà vu quelque chose de similaire dans des entreprises de biotechnologie travaillant sur des thérapies contre les cellules cancéreuses. Il existe souvent un effet de donneur de cellules qui est traité comme un effet de blocage aléatoire. Un seul effet de blocage aléatoire n’est pas difficile à intégrer dans le concepteur personnalisé. Mais les choses deviennent un peu délicates lorsque l’effet donneur est imbriqué dans un autre effet bloquant, comme l’analyste ou le jour. (Ou vice versa, le jour est imbriqué dans le donneur).
Lorsque vous disposez de deux effets aléatoires imbriqués, vous pouvez pirater le concepteur personnalisé pour produire le design approprié. L'astuce consiste à créer deux facteurs fictifs (appelez-les D1 et D2) et à appeler l'un difficile à changer, l'autre très difficile à changer. Après avoir produit la table de paramétrage, vous pouvez renommer toute la colonne du tracé « Jour » et la colonne du sous-tracé « Donateur ». Supprimez ensuite les deux colonnes factices.Ce n'est pas un joli hack, mais ça marche bien. Et cette approche est plus flexible que l’utilisation d’un cadre d’étude R&R à jauge.Faites-moi savoir si ce n'est pas clair et je peux enregistrer une courte vidéo.
À propos, il existe un excellent exposé Discovery sur la modélisation appropriée des effets des donateurs, fortement recommandé : https://community.jmp.com/t5/Discovery-Summit-Americas-2021/Biopharmaceuticals-New-Frontier-Modeling-Patient-Donor/ta-p/398736
