908 Devices a lancé un outil complémentaire JMP qui facilite l'analyse directe et la tendance des concentrations d'acides aminés et de vitamines générées en ligne par l'analyseur de milieux REBEL. Lors du développement et de l'ajustement des milieux, divers paramètres sont testés au fil du temps, ce qui conduit à un nombre élevé d'échantillons et de données générées. L'analyseur REBEL, en combinaison avec la fonction complémentaire JMP, permet de visualiser immédiatement les ensembles de données dans une vue personnalisée. Alvotech présente une étude de cas démontrant comment JMP permet une comparaison rapide des niveaux d'acides aminés dans différentes exécutions de bioréacteurs avec différentes formulations de milieux, ce qui conduit à une meilleure compréhension du processus.
Dans une configuration expérimentale complexe, différentes formulations de milieux ont été testées sur 13 jours de fonctionnement de plusieurs bioréacteurs en analysant les concentrations d'acides aminés et de vitamines en ligne avec REBEL dans trois dilutions différentes en double pour évaluer les performances des lots.
Les résultats de ce grand ensemble de données contenant les 21 acides aminés et les six niveaux de vitamines ont été visualisés avec JMP d'une manière simple, tout en fournissant différentes configurations pour comparer les données et déterminer la précision des mesures.
Bonjour, je m'appelle Ildiko. Je représente Alvotech Allemagne à cette réunion avec mon collègue Thomas. Nous sommes tous deux membres de l'équipe d'innovation des processus chez Alvotech et nous travaillons principalement sur des projets de développement de médias. Nous sommes des utilisateurs actifs de JMP, utilisant principalement différents DOE, des DOE complexes, mais cette fois, j'aimerais présenter un petit outil intelligent de visualisation des données, destiné aux utilisateurs de REBEL. REBEL est une machine d'analyse des dépenses médiatiques en ligne, fabriquée par la société 908 Devices. L'année dernière, ils ont lancé un outil complémentaire JMP qui facilite l'analyse directe et la tendance des concentrations d'acides aminés et de vitamines.
Cette mesure permet de générer des ensembles de données très volumineux qui peuvent être immédiatement visualisés dans une vue personnalisée avec ce module complémentaire JMP. Nous souhaitons présenter les flux de travail à comparer, pour montrer les tendances dans le temps et les différents résultats, les différentes formulations de milieux, les différentes exécutions de bioréacteurs, pour montrer comment cet outil Smart Ramping peut conduire à une meilleure compréhension des processus et comment cela peut nous aider dans notre travail quotidien.
Quelques mots sur REBEL. Qu'est-ce que REBEL ? C'est un analyseur de milieux de culture, un petit instrument de spectrométrie de masse basé sur l'électrophorèse capillaire qui fonctionne avec des kits et qui a la capacité d'analyser 33 métabolites différents dans un seul échantillon, en 7 à 10 minutes environ, donc c'est vraiment rapide.
Nous utilisons cette plateforme, comme je l'ai mentionné, dans le développement de milieux à différentes fins. Nous comparons les fournisseurs dans la formulation d'un grand milieu spécifique. Nous les comparons et nous définissons quel fournisseur pourrait être le plus performant. Comme je l'ai mentionné, nous réalisons des transactions complexes et nous devons suivre les tendances des analytes dans ces différentes conditions de milieu. Nous devons prendre des décisions rapides au jour le jour pour définir une stratégie d'alimentation, ou nous devons simplement voir ces conditions, la tendance des analytes au fil du temps. Nous utilisons également cet outil pour comparer différentes conditions dans les bioréacteurs à l'échelle du laboratoire. S'il existe une gestion du cycle de vie du produit et que nous souhaitons mettre en œuvre un nouveau milieu, par exemple, nous le comparons à l'autre configuration.
Lorsque nous générons de grands ensembles de données, nous disposons de cet outil complémentaire JMP pour un traitement et une visualisation des données très rapides. Je tiens à souligner ici qu'il ne fonctionne qu'avec les versions JMP 16 ou supérieures. Si vous revenez à la conception complète et aux méthodes, comme je l'ai mentionné, j'aimerais présenter trois petits flux de travail de comparaison sur cette affiche à travers trois études de cas. J'aimerais montrer de courtes vidéos de démonstration sur la manière dont ces flux de travail sont présentés via l'importation de données jusqu'à la vue de tableau de bord personnalisée, qui peut ensuite être traitée, enregistrée, envoyée, exportée, selon nos besoins. L'analyse ne prend que 1 à 2 minutes pour un grand ensemble de données avec les filtres de données préparés. C'est un outil vraiment utile pour les utilisateurs de REBEL.
Comment ça marche ? Tout d'abord, après l'installation du module complémentaire, ce qui est vraiment facile, il suffit d'installer le fichier du module complémentaire. Chez Alvotech, nous avons une version distante de JMP car il s'agit d'un environnement validé GMP avec de nombreuses restrictions. Ici, une fois le module complémentaire installé, nous voyons les trois flux de travail, le flux de comparaison d'échantillons, ce que je voudrais montrer dans l'étude 1, et les deux flux de travail de l'évolution temporelle pour les tendances des anomalies et les tendances des conditions dans l'étude 2, et j'ai oublié... Voici l'étude 3 sous peu.
Les fichiers de résultats, ce que la machine génère, sont des fichiers CSV provenant d'un lot dit REBEL, qui est basé sur la feuille d'exécution du lot. Il s'agit d'un modèle, un modèle Excel, lorsque les étiquettes d'échantillons sont bien définies. Lorsque la feuille de résultats est générée, elle peut être directement importée dans JMP. Il existe un fichier facultatif, appelé fichier d'étiquettes d'échantillons, qui est très utile car il offre la possibilité de corréler les échantillons à des métadonnées personnalisées, ce qui signifie qu'il est important dans les flux de travail de tendance, nous aimerions alors faire correspondre, par exemple, un nom de bioréacteur à un nom d'étiquette d'échantillon pour voir quelles conditions se trouvent dans quel bioréacteur. Le JMP reconnaît cette étiquette d'échantillon et ces composants. Je montrerai cela plus tard dans les vidéos de démonstration, ce sera plus clair.
Enfin, lorsque les résultats ont été importés dans JMP, celui-ci génère d'abord un tableau de bord de rapport par défaut, qui peut être personnalisé ultérieurement avec des filtres de données. Il s'agit du flux de travail chez REBEL. Nous passons au premier flux de travail de comparaison. Je voudrais montrer comment cette vue personnalisée a été générée. Je voudrais le montrer dans une courte vidéo. Nous ouvrons d'abord l'exemple de flux de travail de comparaison. Nous sélectionnons le dossier où se trouve ce fichier, ce qui est un peu compliqué pour nous car nous travaillons avec un JMP distant.
Nous trouvons le dossier. Il est d'abord vide lorsque nous sélectionnons le dossier. Nous devons sélectionner le fichier d'étiquettes d'échantillons et l'ouvrir. Nous ajustons l'en-tête, qui commence la ligne numéro un. Il s'agit du fichier importé, à partir duquel JMP génère un tableau de données. Cela prend un peu de temps. Nous allons directement à la vue du tableau de bord de comparaison des échantillons. Nous pouvons voir ici tous les analytes dans différents bioréacteurs avec différents milieux. Le tableau montre les valeurs moyennes des analytes car nous faisons des doublons ou des triplicats.
Sur le côté gauche du panneau Filtre, nous pouvons sélectionner l'étiquette d'échantillon car dans ce cas, il souhaite afficher uniquement les types de supports. Son ouverture prend également un certain temps. Il s'agit d'une composition de support A. Tous les autres supports doivent apparaître les uns après les autres.
D'autres flux de travail sont beaucoup plus rapides. D'une certaine manière, le flux de comparaison des milieux est vraiment très lent. Il s'agit de milieux identiques préparés par différents fournisseurs. Vous pouvez voir les différences. Nous pouvons également voir le schéma de concentration des analytes et décider si les dilutions des échantillons étaient bonnes ou non. Dans le panneau de contrôle, nous pouvons également sélectionner les intervalles de confiance. Nous pouvons sélectionner l'écart type des valeurs pour déterminer si elles se situent dans la plage définie que nous accepterions toujours.
Une fois que nous avons le tableau de bord personnalisé final, nous pouvons enregistrer ce tableau de bord. Après l'enregistrement, il devrait apparaître lorsque nous cliquons sur le tableau de données. Oui. Il se trouve dans le panneau de configuration en haut à gauche. Le tableau de bord modifié, qui se trouve là, il suffit de cliquer dessus et il réapparaît. Bien sûr, si nous devons enregistrer le tableau de données pour le faire réapparaître la prochaine fois.
Nous pouvons également exporter les données dans n’importe quel format, bien sûr. C’était le premier flux de travail. Les autres flux de travail, ceux que nous utilisons le plus dans le développement des médias, sont le flux de travail de tendance des analytes et le flux de travail de tendance des conditions. Si vous allez à la tendance des analytes, j’ai aussi une vidéo pour cela. Mais avant de parler, j’aimerais parler ici de l’action très importante qui est nécessaire pour définir le composant de l’évolution temporelle, qui fonctionne de telle manière que dans le tableau des résultats d’origine, le tableau Excel, nous avons la première entrée de la colonne d’étiquette d’échantillon.
Dans ce cas, il s'agit de la station de culture 1, récipient numéro deux le troisième jour. JMP doit savoir quel est le composant temporel, le premier composant temporel, lequel est le numéro trois. Il fonctionne avec des délimiteurs pour définir le composant de l'évolution temporelle. Le délimiteur, tel qu'il est affiché ici, est le caractère qui sépare la chaîne de texte. Dans ce cas, il s'agit d'un double espace basé sur cette convention de dénomination. Je souhaite afficher le composant de l'évolution temporelle comme première fois, qui est le numéro trois. Il s'agit du troisième composant de l'étiquette de l'échantillon. Nous pouvons simplement mettre à jour l'aperçu ici, et il semble que l'heure trois sera le premier composant temporel, et l'étiquette de l'échantillon est celle-là. Ce qui est le même, ce que j'ai défini dans le fichier d'étiquette d'échantillon facultatif, qui correspond à la position de l'enregistrement de lot, ce que je voudrais voir dans l'ensemble de données de tendance de l'analyte.
Une fois que nous avons cela, l'importation JMP affiche le tableau de bord. Il est préférable de le montrer également dans la vidéo, étape par étape, ce qui est plus logique à voir. Nous ouvrons le deuxième flux de travail de tendance Analyte. Nous transmettons les informations d'un exemple d'étiquette comme je l'ai mentionné précédemment, car j'ai créé un fichier facultatif d'échantillon d'étiquette.
Le fichier d'étiquettes d'échantillons de l'évolution temporelle est présent. JMP le reconnaît immédiatement et l'importe. C'est ainsi que je définis le composant de l'évolution temporelle avec le double espace et le chiffre 3, qui indique que l'heure commence à 3, soit le jour 3. Le tableau de données apparaît maintenant, ainsi que la vue du tableau de bord des tendances des analytes, qui affiche tous les analytes. Il est important de préciser que cette tendance des analytes montre la moyenne de tout ce qui se passe dans une évolution temporelle.
Tous les jours pour lesquels nous avons des échantillons sont définis ici. Nous pouvons définir la plage d'erreur standard et nous pouvons également définir les filtres pour n'afficher qu'une seule station de culture, car sinon, la tendance ne sera pas bonne. Cette tendance d'analyte ne montre qu'une seule condition. Tous les analytes, nous pouvons voir les valeurs aberrantes ici. Nous pouvons voir le comportement inhabituel d'un analyte. Nous pouvons sélectionner des analytes pour n'en afficher qu'un seul dans une vue personnalisée.
Nous pouvons également voir si les valeurs n'ont pas été mesurées. Nous pouvons définir les intervalles de confiance, nous pouvons définir les écarts types, si nous en avons besoin. Vérifiez les différents analytes un par un si nous le souhaitons. Et enregistrez le tableau de bord dans la table de données. Nous pouvons enregistrer n'importe quel nombre de tableaux de bord modifiés que nous souhaitons exporter ultérieurement.
Il y a ici quelque chose d'inhabituel. En fait, un bug a été identifié dans cet ensemble de données. Je montre cela dans la diapositive suivante avec le flux de travail de tendance des conditions, qui est généré à partir du même ensemble de données, du moins le premier. Ici, je ne montre pas la vidéo cette fois-ci car l'importation des données serait la même que la dernière fois.
Comme je l'ai mentionné, il s'agit d'un DOE pour les conditions du milieu. Il s'agit d'une configuration de petit bioréacteur AMBR15. Ici, c'est mon flux de travail préféré, le flux de travail de tendance des conditions, lorsque nous sélectionnons un analyte, tout au long du temps dans toutes les conditions que nous avons. Ici, il y a cette position de bioréacteur avec des points d'interrogation, qui n'était pas dans le fichier d'étiquettes d'échantillon. Il s'agit d'un bug dans le système. Dans ce cas, lors de la vérification du tableau de données, des composants de l'évolution temporelle et du nom de l'étiquette d'échantillon, ils n'étaient pas correctement séparés. Cela a été identifié comme un bug.
Nous pouvons voir ici que des valeurs manquent à des jours spécifiques, comme ici et ici, le jour 11 et le jour 6. Nous pouvons également voir que dans le tableau de données, il manque des valeurs. Cela signifie un bug qui peut être signalé aux appareils 908. L'enquête sur ce qui s'est passé est toujours en cours. La raison pour laquelle je le trouve vraiment bon et vraiment utile, c'est ce flux de travail de tendance des conditions temporelles, car ici nous pouvons voir, par exemple, différentes conditions. À quel point les différents vaisseaux, les différentes conditions sont-ils déséquilibrés, car il s'agit d'un DOE avec n'importe quel type de conditions, et nous n'avons aucune idée du résultat. Les médias ne sont pas équilibrés.
Les acides aminés présentent des tendances vraiment différentes. L'alanine, par exemple, montre ici un schéma complètement différent dans la façon dont les cellules se développent et meurent après un jour spécifique. Elle montre des tendances vraiment différentes, ce qui est une information très, très précieuse et importante pour nous lors de la conclusion de l'étude. De plus, si nous souhaitons modifier la stratégie d'alimentation d'urgence, jour après jour, le REBEL peut mesurer tous les jours tous les analytes dans toutes les conditions, et nous pouvons le constater très rapidement grâce à ce flux de travail.
C'est également la tendance de la condition, mais dans la dernière étude, je voudrais montrer qu'il s'agit de la gestion du cycle de vie d'un produit mAb. Lorsque nous souhaitons montrer comment une nouvelle formulation de milieu se comporte par rapport à la formulation de milieu d'origine. Nous suivons simplement la croissance des cellules et le produit fabriqué tout au long de cette période de 14 jours. Nous avons suivi, bien sûr, les tendances des analytes. Un grand ensemble de données a été généré et j'ai créé le fichier d'étiquettes d'échantillon, ce qui signifie qu'après la définition du composant de l'évolution temporelle, de la même manière que la dernière fois, les positions d'accord de lot ont été ajoutées avec le même nom pour permettre au JMP d'identifier les accords de lot.
Je vous montre cette dernière vidéo. Ce sont des fichiers concaténés. Deux lots différents sous le même dossier peuvent être visualisés par JMP et importés dans JMP. C'est également une très bonne fonctionnalité de cet outil d'ajout. Différents fichiers de résultats pour la même étude peuvent être ouverts en même temps et les données sont concaténées. Le fichier d'étiquettes d'échantillon est défini et lu par JMP immédiatement.
Ici, la définition est un peu différente car la première colonne d'étiquette d'échantillon est également différente. Je l'identifie comme le jour zéro ici. Nous voyons maintenant que par défaut, tous les analytes dans toutes les conditions apparaissent. C'est pourquoi nous avons besoin que le filtre de données locales s'applique ici. Voyons l'arginine, par exemple, qui est sur la diapositive sous forme de capture d'écran. Nous pouvons voir clairement à quel point le milieu est équilibré, sa condition est déjà définie. La tendance est la même entre deux types de milieux différents, du moins pour cet analyte. Les positions [inaudible 00:22:57] sont parfaitement ici. Aucun bug dans ce cas. Une fois cela fait, nous pouvons enregistrer le tableau de bord comme avant.
Bien sûr, il est possible de le personnaliser davantage avec les options du générateur de graphiques pour les utilisateurs JMP plus avancés. C'est comme si vous pouviez l'exporter en sélectionnant un dossier d'exportation, et il peut être exporté sous forme de fichier image, ou il peut être exporté dans Excel, le tableau de résultats. Il existe déjà de nombreuses exportations ici.
Si nous pouvons revenir en arrière et conclure sur cet outil vraiment utile. Nous pouvons dire que ces ensembles de données complexes peuvent être visualisés en quelques clics en ajoutant un composant de chronologie et en identifiant certains composants, ce qui est vraiment facile. Il est vraiment utile pour les utilisateurs JMP non avancés car je ne pense pas que des connaissances JMP soient nécessaires pour utiliser cet outil complémentaire. L'avantage est grand car dans un laps de temps très court, il permet de prendre des décisions très, très rapides basées sur les données, ce qui est vraiment important.
J'ai reçu une notification de 908 Devices indiquant que l'outil d'analyse statistique mis à niveau, la version 2.6, est en cours de lancement. Il s'agit de la version améliorée. Lorsque le fichier d'étiquettes d'échantillon séparé n'est pas nécessaire, il peut être utilisé comme colonne distincte dans le fichier de résultats d'origine, qui est le fichier d'étiquettes d'échantillon, et il n'est pas nécessaire d'ajouter un fichier Excel d'étiquettes d'échantillon facultatif lors de la définition de l'évolution temporelle et de l'ouverture des flux de travail de tendance.
C'est tout. J'espère que ça vous plaira. Merci beaucoup pour votre attention.
