機能的DOEを用いた複雑な連続細胞培養プロセスのモデル化細胞培養は、生物製剤の製造において重要な役割を果たします。実験計画 (DOE) の一環としてプロセス変更を導入する場合、細胞培養プロセスの動作を正確にモデル化することは困難です。プロセスには複数の相互依存的な成長段階と生産段階が含まれており、プロセス変更によって影響を受ける可能性があるのはそのうちの一部だけだからです。従来のパラメトリック非線形モデルでは、この複雑さを効果的に捉えることが困難であり、一方、非パラメトリック モデルだけでは、DOE パラメーターとの相関関係がばらばらになり、相関関係をとらえることが困難になる可能性があります。
この問題に対処するために、機能的 DOE は複雑さを主成分に単純化し、変化を DOE パラメータと相関させます。このアプローチにより、小規模データから細胞培養パラメータを最適化し、それを使用して大規模生産時の動作を予測できる予測プロファイラを作成できます。プロセス全体は、JMP Pro の機能データ エクスプローラ プラットフォーム内で実行でき、細胞培養プロセスを最適化するためのより効率的なアプローチを提供できます。
高度な統計モデリング実験計画法
