| スピーカー |
トランスクリプト |
| エルス・パティン |
こんにちは、エルス・パティンです。サノフィで非臨床の有効性・安全性統計を担当しています。免疫原性評価用に開発したエンドユーザー向けツール、JMPをご紹介できることを嬉しく思います。 |
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まず、私の勤務先について簡単に紹介させていただきます。元々はAblynx社に勤務していました。Ablynx社はベルギーのゲントに拠点を置くバイオ医薬品会社です。 |
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私たちはナノボディの発見と開発に取り組んでいます。ナノボディはラクダ科動物の重鎖体で、ここにあるように識別できます。（さて、まずポインタを…ポインタをセットします。何も見えていないと思いますが。） |
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はい、ここまで来ました。ナノボディはラクダ科動物の重鎖抗体から作られたもので、従来の抗体よりも小さいです。従来の抗体は2本の重鎖、つまり2本の大きな鎖が必要ですが、ラクダ科動物の抗体は重鎖しかありません。 |
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これらは小型で、モジュール式としても使用でき、複数のナノボディや複数の特異性を持たせることができ、製造も簡単です。 |
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私たちは |
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2001年に設立され、それから17年後に、私たちは最初の化合物を臨床に導入しました。それはCabliviでした。 |
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希少血液疾患であるaTTPを標的としています。2018年は、大手バイオ医薬品企業であるサノフィに買収された重要な年でした。 |
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本社はフランスにあります。当時は従業員数が450人を超えていましたが、サノフィの買収により、かなり大きな企業の一員となりました。 |
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サノフィ自体には???人以上の従業員がおり、約15,500人の従業員が研究開発に従事しています。 |
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私たちは3つの大陸にまたがって存在しています。 |
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サノフィの治療プラットフォームは非常に広範囲です。ナノボディだけでなく、実に多くの種類があり、今も成長を続けています。 |
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次に私たちが開発したツールについて。 |
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それは免疫原性を調べるツールです。 |
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免疫原性について。免疫原性とは、物質が免疫反応を引き起こす能力のことです。 |
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多くの場合、それは望ましい反応です。免疫システムが病原体に対して適切な反応を示す場合ですが、治療薬に対する反応が望ましい反応となる場合もあり、ワクチンの場合はそれが行われます。 |
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それはまた、治療抗原に対する望ましくない反応である可能性があり、抗薬物抗体またはADAと呼ばれます。 |
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そして、これらのADAは |
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アレルギー反応やアナフィラキシーショックを起こす可能性があります。 |
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効能の喪失。 |
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中和能力を持つ抗体が存在すると活性が失われるため、規制当局が特に注意を払っているのも不思議ではありません。 |
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ADA とその分析方法に関する、EMEA と FDA が発行したいくつかのガイドライン。 |
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ADAの決定には複数のステップが必要であり、多層的なアプローチとなります。 |
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感度を決定するスクリーニングアッセイがあり、次に、それが特異的であるかどうかを調べる確認アッセイがあります。 |
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また、抗体が中和能を持つかどうかを判断するための特性評価アッセイもあります。また、抗体がどのアイソタイプを標的としているかを特定したい場合もあります。 |
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したがって、私たちがしなければならないことは、良い点を特定して、何がポジティブであるかを判断し、ポジティブとネガティブを区別できるようにすることです。これは、いわゆるブランクまたはナイーブな集団で決定する必要があります。 |
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したがって、空白の集団は、もちろん、代表的なものでなければなりません。外れ値も存在せず、既存の抗体があり、あらゆる種類の変動が組み込まれている必要があります。 |
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生物学的な変動性があり、テストする被験者や被験者IDも異なりますが、技術的な脆弱性も変動性があり、それはアナリストや実行に関係します。 |
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プレート間の信頼性。適切な方法で評価したい場合は、これらの要素をモデル内のランダム効果として扱えるよう、REMLモデルを用いた混合効果モデルを用いるのが望ましいでしょう。 |
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サノフィには |
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適切なポイント設定のためのエンドユーザー ツールが必要であり、すべてのサイトで調和のとれた標準化されたアプローチを実現することを目指しました。 |
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最先端の分析機能を備えたユーザーフレンドリーなエンドユーザーツールを持つためには、混合効果モデルを活用したいので、統計パッケージである必要があります。 |
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また、多くの GxP 研究があり、統一された自動レポートも含まれる必要があるため、規制当局の規制された環境で運用される必要があります。 |
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それで私たちはそこから始めました |
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そこで、JMP でそれが可能かどうかを検討しました。これは JSL 言語によるものです。 |
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グラフがあれば、スクリプトを簡単に取得できることは皆さんご存知でしょう。「スクリプトを保存」をクリックするだけで、スクリプトが保存されます。これで簡単に始めることができます。 |
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そしてもう一つ…これも強みの一つですが、結果に依存した意思決定に向けてプログラム可能であることです。まず、実行したいグラフや分析からスクリプトを取得することから始めましたが、最終的には非常に大規模な分析になりました。 |
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ペアレンタルコードが1つあり、ここにあるように、異なる |
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親コードによって呼び出される子コード。 |
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そしてそれは、 |
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私が言ったように、これは結果に応じて決定するようにプログラム可能であるべきであり、コードはより難しくなります |
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聴衆の皆さん、私たちは多くの統計分析を行い、統計的有意性があるかどうかを評価する必要があるからです。 |
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評価したい正規化は複数あります。 |
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それで |
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それは、コードのいくつかの追加の側面、つまりそれがどのように見えるかに関するものです。 |
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それで |
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デモンストレーションの前に、分析を実行するための2つのステップを説明します。まず、Excelテンプレートに生データを入力します。 |
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そしてJSLを起動する必要があります。これで完了です。あとはペアレンタルコードを起動するだけです。 |
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この2つのステップについて説明していきます。 |
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私たちには1つあります |
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Excelテンプレートです。開いて見てみましょう。 |
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ここでは概要が表示され、そこにデータを入力できます。また、Excel ファイルにアップロードするデータも表示されます。 |
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先ほども申し上げたように、 |
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これはADAアッセイまたはNAbアッセイのいずれかであり、NAbアッセイかADAアッセイかによってヘッダー名が異なります。つまり、ここではADAアッセイであると言えるでしょう。確認データの有無は問いません。 |
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このコードは、 |
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要約データ、あるいは生データ、つまり複製データを受け入れることができることを受け入れます。例えば、複製データであれば、複製回数を答えることができます。例えば、3回の複製だとします。 |
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そして、それが???ポイントであるかどうかを判断するために、ネガティブコントロールについても言及しました…プレートのネガティブコントロールです。つまり、1枚のプレートに複数のネガティブコントロールがあるはずです。例えば、2つ、そして私はこれを開始と終了と呼んでいます。これを入力するときに |
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次にワークシートを作成します。ここにExcelテンプレートが用意されているので、そこにデータを入力するとアップロードの準備が整い、アップロード時に適切な名前を付けることができます。 |
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それが完了したら、JMP に進むことができます。 |
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JMPはすでに開いています。それで、ペアレンタルJSLコードをクリックすると、自動的にインタラクションメニューが表示されます。そして、入力欄に入力する必要があります。 |
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ここで実行して JMP をテストします。 |
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5種類のアッセイがあります。例えばADAアッセイがあるとします。ここにアップロード用のファイルをアップロードできます。ここに入力データとアップロード用のダミーデータがあります。それを選択すると、ここにいくつかのデータがあります。 |
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数値は変更できます。デフォルトの数値は入力されていますが、受け入れ基準として別のパーセンテージのしきい値が必要な場合は変更できます。 |
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データの順序が小数点以下3桁になっている場合は、それを変更できます。ここでは…データには小数点がないので、0に変更します。 |
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ここに2つ目の導入ウィンドウがあります。これはADAアッセイなので、ADAアッセイではよくあることです。NAbアッセイもあります。 |
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別のウィンドウがあります。ここで、臨床か非臨床かを選択する必要があります。良い点は、そこが違うと思うからです。ここに確認データがあり、臨床環境で分析したいので、ここをクリックします。 |
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今、あなたは異なる外れ値を持っています.... |
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クリックできるアウトライン削除アプローチ。 |
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さらに、入力できる柔軟性のレベルがもう1つあります。ユーザーフレンドリーにするために、BTDアプローチを1つ用意しました。BTDとは |
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内部ガイドラインがあり、このアプローチが必要な場合は、他に開くウィンドウはなくなります。 |
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追加のオプションが必要な場合は、ここをクリックして、追加の出力や計算を行うことができます。たとえば、特定の差異を実行するなどです。 |
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違いです。ここをクリックすると追加のオプションが表示されますが、ここでは一般的なアップロード方法に留めたいと思います。また、事前除外を設定することもできます。ここで設定し、入力すると分析が開始されます。 |
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つまり、これは一連の分析です。外れ値除去アプローチであり、反復的な方法です。外れ値を除去したら、まず分析的に、次に生物学的な外れ値、あるいは他の外れ値があるかどうかを確認します。ここでは、実行された一連の分析が表示されています。 |
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このデータには時間がかかるので |
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スクリーニングデータと確認データも含まれています。計算は次のようになります |
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続いています。 |
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そして最後に報告書があります。それがここにあります。 |
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現在も報告書をまとめているところです。 |
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そして、現在はデータセットを PDF 形式で出力しています。 |
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出力を生成しています。これで完了です。結果の部分では、 |
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すべての結果が自動的にここに出力されます。ご覧のとおりです。データセット、レポート、ジャーナル、そしてPDFファイルがあります。そして、データセット、つまり出力された様々なデータセットです。そして、分析設定と手法を含む完全なレポートもここにあります。 |
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閉じると、説明文が完成します。 |
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そしてもちろん、素敵なのは |
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JMPのメリットは、インタラクティブな操作性を実現できることです。 |
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例えばこの件ですが、411をダブルクリックしなければなりません。 |
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解析全体を通してこれをフォローできるので、全てがリンクしています。そして、ここにスクリーニングのカットポイント因子に関する情報があります。これは、様々な変換や正規化を評価し、最も適切なブランク集団を評価します。 |
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出力はすべて |
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分析的なものであろうと生物学的なものであろうと、外れ値。 |
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そして外れ値の正体。ええ、つまり、すべて |
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実施する必要がある分析、設定に関連するすべての分析。確認カットポイントについても同様です。そして、ADAスコアリング、つまりスコアが陰性か陽性か反応性かです。 |
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これにより、分析全体が完了し、最終的な結論が得られます。 |
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データ テーブルの下に出力されます。 |
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そして、ここに表示されているものと同じものが、もちろん PDF 形式でも提供されています。 |
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その後、提出することができます... |
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提出済み |
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検証済みです。検証済みですので、ここで確認した内容はすべてPDF形式でご覧いただけます。 |
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それで |
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結論として、効果は何だったのか、何をやろうとしていたのか。 |
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私たちは生成することができました |
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非常に迅速かつ効率的に分析を行うためのコードです。通常、分析とレポート作成には数日かかっていましたが、今では… |
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分析とレポートは 10 分で完了するため、標準化された方法で自動化されています。 |
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これは自動レポートであり、提出に適した検証済みの環境で実行されます。 |
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そうですね、私は同僚に感謝の意を表したいのです。非臨床効果と安全性チームの同僚の方々に感謝の意を表したいのです。 |
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エンドユーザーツールの開発。 |
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そして、もちろん、 |
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これは異なるチーム間のコラボレーションなので、これに関わったすべての人に感謝したいと思います。 |
