세포 배양은 생물학적 제제 생산에 중요한 역할을 합니다. 실험 설계(DOE)의 일부로 프로세스 변경을 도입할 때 프로세스에는 여러 상호 의존적인 성장 및 생산 단계가 포함되어 있고 그 중 일부만 프로세스 변경의 영향을 받을 수 있으므로 세포 배양 프로세스의 동작을 정확하게 모델링하는 것이 어렵습니다. 기존의 모수적 비선형 모델은 이러한 복잡성을 효과적으로 포착하는 데 어려움을 겪는 반면, 비모수적 모델만으로는 연결이 끊어지고 DOE 매개변수와 상관 관계를 파악하기 어려울 수 있습니다.
이 문제를 해결하기 위해 기능적 DOE는 복잡성을 주요 구성 요소로 단순화하고 변경 사항을 DOE 매개 변수와 연관시킵니다. 이 접근 방식을 사용하면 소규모 데이터에서 세포 배양 매개변수를 최적화하고 이를 사용하여 대규모 생산 중 동작을 예측할 수 있는 예측 프로파일러를 생성할 수 있습니다. 전체 프로세스는 JMP Pro의 Functional Data Explorer 플랫폼 내에서 수행할 수 있으며 세포 배양 프로세스를 최적화하기 위한 보다 효율적인 접근 방식을 제공할 수 있습니다.
