Hallo allerseits.
Zunächst möchte ich dem Discovery Summit-Komitee danken
für die Möglichkeit, Ihnen die Arbeit vorzustellen
wir treten in meinem Team auf der
Implementierung einer Split-Plot-Designplattform
um die Reinigung unserer innovativen Hilfsstoffe zu untersuchen.
Zunächst einmal ist ADOCIA ein 2005 gegründetes Biotechnologieunternehmen
von Gérard Soula und seinen beiden Söhnen. Wir befinden uns in Lyon, Frankreich.
Unsere Mission ist die Entwicklung innovativer Formulierungen von zugelassenen
Hormone zur Behandlung von Diabetes und Fettleibigkeit.
Das Geschäftsmodell ist ein Lizenzprodukt nach bewährtem Konzept.
Und derzeit haben wir drei patentierte Technologieplattformen in unserer Pipeline.
Und ein Produkt, das für die dritte Phase in China zugelassen ist.
Fünf Produkte mit klinischem Proof of Concept,
und sechs Projekte, die sich im vorklinischen Stadium befinden.
Bei ADOCIA arbeiten etwa 115 Leute, und 80 Prozent davon sind in der Forschung und Entwicklung tätig.
Apropos Technologieplattformen.
Heute
Wir werden über die historische sprechen, nämlich die BioChaperone-Plattform.
Das BioChaperon ist ein pharmazeutischer Hilfsstoff
ein synthetisches organisches,
und es bildet einen Komplex mit einem Protein wie Insulin, Amylin oder Glucagon.
Dieser von der Natur inspirierte Komplex verbessert die Löslichkeit oder Stabilität,
beschleunigen die Aufnahme des Peptids
oder es vor enzymatischem Abbau zu schützen.
BioChaperone-Plattform ermöglicht
die Leistung von Insulin und anderen Hormonen.
Und heute fünf proprietäre Produkte auf Basis von BioChaperone
befinden sich in der klinischen Entwicklung.
Die Entwicklung der BioChaperon-Chemie
Ich denke, dass es bei vielen Pharmaunternehmen genauso ist.
Wir werden von einem frühen Stadium des Prozesses ausgehen
die Chargen von wenigen Gramm liefern
die in präklinische Studien, etwa zur toxikologischen Wirksamkeit, einfließen werden.
Und wenn BioChaperone als Leitstruktur konzipiert ist
es wird in meiner Abteilung, in meinem Team passieren,
einen endgültigen Prozess für die Lieferung von Chargen der Phase drei zu entwickeln.
Und letztendlich liegen die kommerziellen Chargen bei einigen Hundert Kilo pro Jahr.
Die Veränderungen, mit denen wir konfrontiert werden, werden durch die Machbarkeit im großen Maßstab bedingt
und wir werden von Kosten und Leistung getrieben sein
und es wird viele Veränderungen geben.
Deshalb müssen wir sie verstehen und dokumentieren.
Das Ziel unserer Arbeit ist ein umfassendes Verständnis
der Beziehung zwischen Variationsparameter
und ihre Auswirkungen auf die Produktqualität.
Da wir im großen Maßstab auftreten werden, wissen wir, dass die Temperatur
nicht jedes Mal 10,0 Grad anvisiert werden können,
es kann 11 sein, es kann neun sein.
Dies ist auf den großen Maßstab zurückzuführen.
Wir sprechen über Robustheit,
dass der Prozess diese inhärente Variabilität in einem definierten Bereich absorbieren muss.
Und wir müssen wissen, welche Auswirkungen dies auf die Produktqualität hat.
In dieser Phase gehen wir von der Reproduzierbarkeit im Frühstadium aus,
zur Robustheit im großen Maßstab und in der letzten Prozessphase.
Dafür haben wir die Werkzeuge.
Zwei davon sind die Risikoanalyse, die uns bei der Priorisierung hilft,
um die Arbeit zu bewerten.
Und DoE sind sehr nützlich, weil wir wissen, dass in der Chemie
Wir haben viele Interaktionen zwischen Parametern,
Das ist also sehr nützlich für uns.
Heute sprechen wir über die Reinigung der Hilfsstoffe.
Diese Reinigung erfolgt durch Diafiltration.
Ein kurzer Überblick über den Prozess ist, dass Rohmaterial
geht eine chemische Transformation ein,
Dadurch entsteht ein grober Hilfsstoff in Lösung.
Dieser Rohhilfsstoff in Lösung wird durch Diafiltration gereinigt
um den reinen Hilfsstoff in Lösung zu erhalten.
Was ist Diafiltration?
Wir haben zunächst die klassischen Filtrationen
Das nennt man Sackgassefiltration, bei der wir einen Feststoff haben
oder
das ist ein Hilfsstoff in einer Lösung und einer Membran.
Die Lösung steigt durch den Druck nach unten, um den Feststoff zurückzugewinnen.
auf der Oberseite der Membran.
Eine Cross-Flow-Filtration haben wir
das Retentat, welches mittels einer Pumpe parallel zur Membran gefördert wird.
Und wir werden einen Druck mit Ventilen ausüben, der einen Teil des Flusses nach außen drückt.
durch die Membran, die definierte Poren und lassen nur
kleinen Molekülen, durch die Membran zu gelangen.
Und wir haben die großen Moleküle, die im Retentat verbleiben.
Und wir nutzen diese Technologie, weil wir wissen, dass unser Hilfsstoff
sind Oligomere, was bedeutet, dass sie keine kleinen Moleküle sind.
Es sind keine Polymere, sie liegen zwischen den beiden Größen,
Sie sind jedoch recht groß und verbleiben im Retentat.
Ein kurzer Überblick über die Einheit.
Wir haben das Retentat.
Ein Gefäß mit dem Retentat, das durch die Membran geleitet wird
Durch den Einsatz einer Förderpumpe und eines Gegendruckventils können wir
haben einen Druck in der Membran und drücken einen Teil des Flusses im Permeat durch
Dadurch werden die kleinen Molekülverunreinigungen beseitigt.
Rechts sehen Sie die 50 Liter Skala
Diafiltrationspilot, den wir bei ADOCIA auf der Rückseite des 50-Liter-Behälters verwenden.
Oben links sehen wir das Gehäuse mit der Membran und allen verwendeten Rohren
mit Ventilen und Instrumenten zur Überwachung des Arbeitsvorgangs.
Für unsere Studie steht uns nur ein Bulk zur Verfügung.
Eine Menge Rohhilfsstofflösung.
Die Idee war, eine Strömungszirkulation zu haben
des Flusses, was bedeutet, dass das Permeat jedes Mal wieder zum Retantat zurückgeführt wird
auf diese Weise erhalten wir ein Retentat, das für den Prozess repräsentativ ist.
Zu Beginn jeder Veranstaltung des DoE.
Für eine Trockenfiltration gibt es Faktoren, die bestimmend sind
sehr früh im Prozess, also als Membranreferenz,
Gemeint sind damit die Grenzgröße der Poren und das Material der Verengungen.
Wenn es einmal festgelegt ist, ist es festgelegt und wir werden es nicht ändern.
Und die Beladung, also die
Kilogramm Hilfsstoff pro Membranoberfläche, Membran sind definierte Oberfläche
und das Kilogramm Hilfsstoff wird durch das Verfahren definiert.
Wenn es festgelegt ist, ist es festgelegt. Wir werden es nicht ändern.
Was wir als Faktor RDSA einstellen können.
Die Konzentration des BioChaperons in den Lösungen, die wir reinigen müssen,
der Förderstrom, also der von der Förderpumpe erzeugte Fluss.
Der transmembranäre Druck, eine Möglichkeit zur Kontrolle des Drucks, der
Drücken Sie das Permeat durch die Membran und die Temperatur der Lösung.
Die Reaktionen, die wir betrachten können, sind die Verluste durch die Membran, die
Auswirkungen auf die Ausbeute des Prozesses, die Verunreinigungen, die durch
die Membran, die im Permeat sind, die die Qualität beeinflussen
des Produkts, was der wichtigste Teil dieser Arbeit ist.
Und die Permeatflussrate wirkt sich auf die Zeit aus.
Es gibt Einblick in die gesamte Prozessdauer im großen Maßstab.
Ziel der Studie war die Definition des Designraums, der ein multivariater Raum ist
das die Konformität der Antworten garantiert,
Hier kommt es auf die Qualität des Produktes an.
Und wir werden uns für einen Entwurfstyp entscheiden, der ein Response-Surface-Modell ist.
Der erste Versuch, den wir durchgeführt haben. Wir haben das Box-Behnken-Design verwendet.
Um ein Box-Behnken-Design auszuführen, verwenden Sie das klassische DoE-Response-Surface-Design.
Ich werde die Antwort laden.
Führen Sie einen
Antwort und ich werde laden
die Faktoren.
Ein Faktor.
Okay.
Ja. Hier haben wir die drei Antworten.
Ich spreche über frühere Verluste, die Eliminierung,
die Verunreinigungsbeseitigung und der Permeatfluss.
Und wir haben die vier Faktoren Temperatur,
Druck, Konzentration oder Test und Zufuhrfluss.
Box-Behnken ist der erste Vorschlag in dieser Box.
Wir werden den Tisch weiter herstellen.
Und wir haben die Standard-Box-Behnken-Tabelle mit zufälligem Verlauf, wie Sie sehen können.
Wir begannen mit der Durchführung dieses DoE und nach einem Versuch war klar, dass wir nicht
in der Lage, dieses DOE in einer zufälligen Reihenfolge auszuführen, weil wir nicht
Konzentrieren oder verdünnen Sie die Masse zwischendurch.
Konzentriert man die Masse durch die Membran
das ist durchaus machbar, aber wir werden einige Verunreinigungen verlieren.
Unser Großteil ist nicht mehr repräsentativ für den vorgelagerten Prozess.
Es ist keine Lösung.
Wir können den Großteil destillieren, aber das wird sehr lange dauern, weil es Wasser ist.
Und der zweite Parameter, der zwischen den einzelnen Faktoren nicht einfach geändert werden kann, ist
Die Temperatur braucht aufgrund der Umwälzung ziemlich lange, um sich zu stabilisieren
die Temperatur zwischen jedem Lauf, wenn wir sie ändern müssen.
Wir haben etwas getan, das einige Leute im Publikum zum Schreien bringen wird.
Wir haben den Lauf aber nach Temperatur geordnet.
Und durch Tests.
Lass mich einfach
Fügen Sie für eine bessere Ansicht etwas Farbe hinzu.
Wertfarbe.
Das ist, was wir getan haben.
Wir haben Assay, die in Block mit 90 sind
dann der 60er Block und der 30er Block und in jedem Assayblock
wir haben Temperaturen von 40, 30, 20 usw.
Wir haben dieses DoE so durchgeführt.
Hier sind die Daten, die wir erhalten.
Wir können
Analysieren Sie es mit der Fit-Modell-Plattform mit den vier
Faktoren und wir werden uns die Verluste ansehen und weglaufen.
Wir haben ein ziemlich gutes Modell für die Verluste.
Es ist okay, wir haben einen guten P-Wert, wir haben
Parameter. Es ist okay.
Aber die Sache ist
wir waren ziemlich enttäuscht
durch den statistischen Ansatz, da wir wissen, dass die erste
Die Regel besteht darin, den Lauf zufällig auszuwählen, um eine gute Fehlerabschätzung zu erhalten.
Es war nicht zufriedenstellend.
Wir sind zu unserem Studium zurückgekehrt, würde ich sagen, und nur zur Erinnerung
der Sachverhalt war, dass wir zwischen den einzelnen Chargen nicht eine neue Charge verwenden konnten.
Es wäre zu viel Masse erforderlich und die haben wir nicht.
Der Bulk-Assay kann nicht geändert werden zwischen
jeder aufgrund der Repräsentativität der Masse und Temperatur kann nicht
leicht geändert werden, da dies sehr zeitaufwändig ist.
Wir schauen uns Bücher an und am Ende vieler
Bücher haben wir eine Lösung gefunden, nämlich die geteilte Handlung.
Die Split-Plot-Design wurde in der Landwirtschaft eingeführt, weil sie
Typischerweise müssen sich Faktoren wie landwirtschaftliche Felder ändern.
Nehmen wir an, Sie möchten studieren
die verschiedenen Behandlungen
auf verschiedenen Getreidearten oder Feldfrüchten und Sie haben auf einem Feld keinen Platz mehr.
Wir werden viele Felder haben und diese Felder sind unterschiedlich.
Aber das ist nicht das Fach, das Sie studieren möchten.
Die Idee hinter dem Split-Plot-Design besteht darin, ein ganzes Grundstück zu haben, das gefüllt ist
damit werden sie als zufällige Blöcke analysiert.
Und dann führen Sie auf jeder Parzelle die Behandlung oder Kultur eins, zwei, drei, vier durch.
und Sie werden es im Rahmen der gesamten Handlung untersuchen. Diese werden Nebenhandlungen genannt.
So wird es mit JMP gemacht.
Ich werde das schließen.
Das.
Das.
Und das.
Um ein Split-Plot-Design auszuführen, müssen Sie auf das benutzerdefinierte DoE-Plattformdesign umsteigen.
Ich werde die Antworten für den zweiten Lauf hochladen.
Offen.
Und die Faktoren.
Was wir hier sehen.
Entschuldigung.
Wir sehen unsere vier Faktoren Temperatur,
CFF ist der Zuflussstrom und der Druck.
Und wir haben eine zusätzliche Spalte für Namensänderungen.
Und Sie können die Tatsache einstellen, wenn es schwer ist,
sehr schwer oder leicht zu ändern.
Sehr schwer zu ändern sind die Konzentration oder der Gehalt.
Der schwer zu ändernde Faktor ist die Temperatur, denn wir können sie ändern
Aber wir haben keinen Testblock im Inneren.
Und die einfachen Faktoren
sind die beiden anderen Faktoren, die zwischen den Durchläufen randomisiert werden können.
Wir möchten ein Oberflächenreaktionsmodell verwenden.
Sie klicken auf RSM, hier geben wir sechs ganze Parzellen und zwölf ganze Parzellen ein.
Wir haben 36 Läufe und erstellen das Design.
Die Erstellung des Designs dauert nur wenige Sekunden.
Ich möchte Sie nur daran erinnern, dass es sich dabei um das Box-Behnken DoE handelt.
Es waren 27 Läufe.
Wir haben viel mehr Läufe auf diesem DoE.
Ich werde den Tisch herstellen und was die Box-Behnken betrifft, werde ich ein paar Farben hinzufügen.
Spalte.
Was habe ich getan? Entschuldigung, ich habe die Tabelle neu gemacht.
Ja.
Okay, Entschuldigung. Ja.
Okay.
Sie sehen, wir haben Tests, die
Anordnung der Blöcke und es entspricht den ganzen Blöcken eins, zwei, drei, vier
usw. und in jedem
Assay-Block haben Sie Temperaturblöcke, die die Nebenplots sind
eins, zwei, drei, vier usw.
Und CFF und TMP werden innerhalb dieser beiden Blöcke randomisiert.
Wir führen diese DOE-Daten aus und Sie können mit dem Modell fortfahren.
Hier sehen wir die Unterschiede zwischen der Analyse von Standard
Box-Behnken DoE und Split-Plot-Design.
Wir haben die ganzen Grundstücke, die hinzugefügt werden
in den Effekten und sie werden als zufällige Blöcke behandelt und wir haben alle anderen
Parameter und Effekte.
Und hier haben wir die Methode, die die REML-Analysemethode ist.
Wir rennen
das Energieministerium.
Wenn wir uns auf die Antwort auf die Verluste konzentrieren, sehen wir, dass wir
ein sehr gutes Modell, da dieses Modell 96 Prozent der Variation erklärt.
Wir sehen, dass wir
erhebliche Auswirkungen.
Und
Das zusätzliche Feld, das wir bei dieser Analyse betrachten müssen, ist die REML-Varianz
Komponentenschätzungen, die uns einen Einblick in die eingeführten
durch die Blöcke, die ganzen Diagramme, und wir sehen, dass der P-Wert nicht signifikant ist.
Wir können noch weiter gehen.
Es gibt keine Probleme mit den Blöcken, so
wie andere DOE
Durch die Ausführung von JMP können wir
und verfügen Sie über ein Profil zur Optimierung, um Bereiche und Designraum zu definieren.
Hier sehen wir, dass
Der Test ist der am meisten beeinflusste Faktor
auf jede Reaktion und jeden Verlust ist die Reaktion, die von allen beeinflusst wird
die vier Parameter der Faktoren und wir können sehen
dass wir mit den Parametern, die wir als Ziel verwenden, bei der Optimierung ziemlich gut sind.
Interessant könnte es sein, dieses Modell, dieses DoE anhand eines Standardmodells zu betrachten.
Analyse.
Ich entferne alles.
Ich nehme die vier
Faktor.
All das.
Für die Standardanalyse.
Ich führe es aus.
Hier.
Ich komme unter den Verlusten und Reaktionen zurück.
Okay.
Hier werde ich mir ansehen
die Verluste.
Was wir sehen können
ist, dass wir nicht genau die gleiche Reihenfolge haben
für die Parameter, Wirkung oder Schätzung.
In der Standardanalyse können wir sagen, dass der Test der einflussreichste Faktor ist
während im Spektraldesign der Fluss ist, ist der Assay der fünfte
und es ist ganz normal
denn wenn wir Blöcke verwenden und die Standardanalyse durchführen, geben wir mehr
Stärke zu diesen Blöcken und wir werden Fehler darauf machen
und wir würden es als wirkungsvoll definieren, aber das ist nicht der Fall.
Das ist völlig normal.
Deshalb müssen Sie
eine Analyse mit REML und Blöcken, um die richtige Reihenfolge der Einflussfaktoren zu erhalten.
Als Fazit dieser Studie.
In dieser Fallstudie ermöglichte die geteilte Grundstücksgestaltung
ungeachtet der Nichtrandomisierung einiger Parameter weiterzumachen.
Wir konnten das gesamte DoE in einem kürzeren Zeitrahmen durchführen.
Auch wenn dafür 36 Runs gegen 27 nötig gewesen wären.
Aber da wir uns nicht konzentrieren müssen
um den Plotter zwischen den einzelnen Durchläufen zu stabilisieren, war es viel kürzer.
Und wir werden in der Lage sein, richtig zu begründen
der Designraum mit starken statistischen Beweisen.
Es ist erwähnenswert, dass das Split-Plot-Design
Die Plattform wird nun implementiert, um unsere firmeneigenen
Trägerstoffreinigungen und als Take-Away-Nachrichten.
Seien Sie bei der Faktor-Randomisierung einfach vorsichtig.
Wir wissen, dass dies die erste Regel für die Führung eines DOE ist, aber es ist sehr wichtig, eine ordnungsgemäße
Design, das Ihnen eine statistische
Kenntnisse über Ihren Prozess und eine
Das Design könnte eine Zeitersparnis ermöglichen, auch wenn mehr Durchläufe erforderlich sind.
Danke für Ihre Aufmerksamkeit.
