908 Devices ha rilasciato uno strumento aggiuntivo JMP che facilita l'analisi diretta e l'andamento delle concentrazioni di aminoacidi e vitamine generate in linea dall'analizzatore di media REBEL. Nello sviluppo e nella regolazione dei media, vari parametri vengono testati nel tempo, il che porta a un numero elevato di campioni e dati generati. L'analizzatore REBEL, in combinazione con la funzione aggiuntiva JMP, consente di visualizzare immediatamente i set di dati in una vista personalizzata. Alvotech presenta uno studio di caso che dimostra come JMP consenta un rapido confronto dei livelli di aminoacidi in diverse esecuzioni di bioreattori con diverse formulazioni di media, portando a una migliore comprensione del processo.
In un complesso allestimento sperimentale, sono state testate diverse formulazioni di terreni di coltura per 13 giorni di cicli di più bioreattori, analizzando le concentrazioni di amminoacidi e vitamine in linea con REBEL in tre diverse diluizioni in duplicato per valutare le prestazioni dei lotti.
I risultati di questo ampio set di dati di tutti i 21 amminoacidi e sei livelli di vitamine sono stati visualizzati con JMP in modo semplice, pur offrendo diverse impostazioni per confrontare i dati e determinare l'accuratezza della misurazione.
Ciao, mi chiamo Ildiko. Rappresento Alvotech Germania in questo incontro insieme al mio collega Thomas. Siamo entrambi membri del Process Innovation Team di Alvotech e lavoriamo principalmente su progetti di sviluppo media. Siamo utenti JMP attivi, utilizziamo principalmente DOE diversi, DOE complicati, ma questa volta vorrei presentare un piccolo strumento intelligente per la visualizzazione dei dati, che è per gli utenti REBEL. REBEL è una macchina analizzatrice di media spend per linea pubblicitaria, prodotta dalla società 908 Devices. L'anno scorso hanno rilasciato uno strumento aggiuntivo JMP che facilita l'analisi diretta e l'andamento delle concentrazioni di amminoacidi e vitamine.
Insieme a questa misurazione, vengono generati set di dati davvero grandi che possono essere immediatamente visualizzati in una vista personalizzata con questo componente aggiuntivo JMP. Vorremmo presentare i flussi di lavoro da confrontare, per mostrare l'andamento nel tempo e diversi risultati, diverse formulazioni di media, diverse esecuzioni di bioreattori, per mostrare come questo strumento Smart Ramping può portare a una migliore comprensione del processo e come questo può aiutarci nel nostro lavoro quotidiano.
Qualche parola sul REBEL. Cos'è il REBEL? È un analizzatore di mezzi di spesa, ovvero uno strumento di spettrometria di massa di piccole dimensioni basato sull'elettroforesi capillare che funziona con i kit, e ha la capacità di analizzare 33 diversi metaboliti in un campione, circa 7, 10 minuti, quindi è davvero veloce.
Utilizziamo questa piattaforma, come ho detto, nello sviluppo dei media per scopi diversi. Confrontiamo i fornitori nella formulazione di un grande media specifico. Li confrontiamo e definiamo quale fornitore potrebbe ottenere le migliori prestazioni o media. Come ho detto, stiamo facendo accordi complessi e dobbiamo seguire le tendenze degli analiti in queste diverse condizioni dei media. Dobbiamo prendere decisioni rapide giorno per giorno per definire la strategia di alimentazione, oppure dobbiamo solo vedere queste condizioni, le tendenze degli analiti in un arco temporale. Utilizziamo questo strumento anche per confrontare diverse condizioni nelle esecuzioni di bioreattori su scala di laboratorio. Se c'è una gestione del ciclo di vita del prodotto e vorremmo implementare un nuovo media, ad esempio, e lo confrontiamo con l'altra configurazione.
Quando generiamo grandi set di dati, abbiamo questo strumento aggiuntivo JMP per un'elaborazione e una visualizzazione dei dati davvero rapide. Vorrei sottolineare qui che funziona solo con JMP 16 o versioni successive. Se si torna al design completo e ai metodi, come ho detto, vorrei presentare tre piccoli flussi di lavoro di confronto su questo poster attraverso tre casi di studio. Vorrei mostrare alcuni brevi video dimostrativi su come questi flussi di lavoro vengono mostrati tramite l'importazione dei dati fino alla visualizzazione della dashboard personalizzata, che potrebbe essere ulteriormente elaborata, salvata, inviata, esportata, qualsiasi cosa in base alle nostre esigenze. L'analisi richiede solo 1, 2 minuti per grandi set di dati con i filtri dati preparati. Questo è uno strumento davvero utile per gli utenti REBEL.
Come funziona? Innanzitutto, dopo l'installazione del componente aggiuntivo, che è davvero semplice, devi solo installare il file del componente aggiuntivo. Noi di Alvotech abbiamo una versione remota di JMP perché questo è un ambiente convalidato GMP con così tante restrizioni. Qui, dopo l'installazione del componente aggiuntivo, vediamo i tre flussi di lavoro, il flusso di lavoro di confronto dei campioni, quello che vorrei mostrare nello studio uno, e entrambi i flussi di lavoro di andamento temporale per l'andamento delle anomalie e delle condizioni nello studio due, e ho dimenticato... Ecco, lo studio 3 a breve.
I file di risultato, ciò che la macchina genera, sono file CSV provenienti da un cosiddetto batch REBEL, che si basa sul foglio di esecuzione del batch. Questo è un modello, un modello Excel, quando le etichette dei campioni sono ben definite. Quando il foglio dei risultati viene generato, può essere importato direttamente in JMP. C'è un file facoltativo, che è il cosiddetto file di etichetta del campione, che è molto utile perché ha l'opzione di correlare i campioni a metadati personalizzati, il che significa che è importante nei flussi di lavoro di tendenza, quindi vorremmo far corrispondere, ad esempio, un nome di bioreattore a un nome di etichetta del campione per vedere quali condizioni sono in quale bioreattore. JMP riconosce questa etichetta del campione e questi componenti. Lo mostrerò più avanti nei video dimostrativi, sarà più chiaro.
Infine, quando i risultati sono stati importati in JMP, viene prima generato un dashboard di report predefinito, che può essere personalizzato in seguito con filtri dati. Questo è il flusso di lavoro in REBEL. Passiamo al primo flusso di lavoro di confronto. Vorrei mostrare come è stata generata questa vista personalizzata. Vorrei mostrarlo in un breve video. Per prima cosa apriamo il flusso di lavoro di confronto di esempio. Selezioniamo la cartella in cui si trova questo file, il che è un po' complicato per noi poiché stiamo lavorando con un JMP remoto.
Troviamo la cartella. All'inizio è vuota, quando selezioniamo la cartella. Dobbiamo selezionare il file etichetta campione e aprirlo. Regoliamo l'intestazione, che inizia con la riga numero uno. Questo è il file importato, da cui JMP genera la tabella dati. Ci vuole un po' di tempo. Andiamo direttamente alla vista dashboard di confronto campioni. Qui possiamo vedere tutti gli analiti in diversi bioreattori con diversi media. La tabella mostra i valori medi degli analiti perché stiamo facendo duplicati o triplicati.
Sul lato sinistro del pannello Filtro, possiamo selezionare etichetta campione perché in questo caso, vorrebbe mostrare solo i tipi di medium. Ci vuole anche un po' di tempo per aprirlo. Questa è la composizione del medium A. Tutti gli altri medium dovrebbero apparire uno dopo l'altro.
Altri flussi di lavoro sono molto più rapidi. In qualche modo, il flusso di lavoro dei media, il flusso di lavoro di confronto è davvero, davvero lento. Questi sono media, gli stessi media preparati da diversi fornitori. Puoi vedere le differenze. Inoltre, possiamo vedere il modello di concentrazione degli analiti e possiamo decidere se le diluizioni dei campioni erano buone o meno. Inoltre, nel pannello di controllo, possiamo selezionare Confidence Intervals. Possiamo selezionare la deviazione standard per i valori per capire se questi sono nell'intervallo definito che accetteremmo ancora.
Una volta che abbiamo la dashboard personalizzata finale, possiamo salvare questa dashboard. Dopo averla salvata, dovrebbe apparire quando clicchiamo sulla tabella dati. Sì. È nel pannello di controllo in alto a sinistra. La dashboard modificata, che è lì, clicchiamoci sopra e appare di nuovo. Ovviamente, se dobbiamo salvare la tabella dati per farla apparire di nuovo la volta successiva.
Possiamo anche esportare i dati in qualsiasi formato, ovviamente. Questo è stato il primo flusso di lavoro. Gli altri flussi di lavoro, quelli che utilizziamo di più nello sviluppo dei media, il flusso di lavoro di trend degli analiti e il flusso di lavoro di trend delle condizioni. Se vai al trend degli analiti, ho anche un video per quello. Ma prima di dirlo, vorrei parlare qui dell'azione molto importante che è necessario intraprendere, definire il componente del corso temporale, che funziona in modo tale che nella tabella dei risultati originale, tabella Excel, abbiamo la prima voce della colonna dell'etichetta del campione.
In questo caso, è la stazione di coltura uno, il contenitore numero due il giorno tre. JMP dovrebbe sapere qual è il componente temporale, il componente del primo tempo, che è il numero tre. Funziona con i delimitatori per definire il componente del corso temporale. Il delimitatore, come mostrato qui, è il carattere che separa la stringa del testo. In questo caso, è uno spazio doppio basato su questa convenzione di denominazione. Il componente del corso temporale che voglio mostrare come prima volta, che è il numero tre. Questo è il terzo componente dell'etichetta del campione. Possiamo semplicemente aggiornare l'anteprima qui e sembra che il tempo tre sarà il componente del primo tempo e l'etichetta del campione è quella. Che è la stessa cosa, ciò che ho definito nel file di etichetta del campione facoltativo, che corrisponde alla posizione del record batch, ciò che vorrei vedere nel set di dati di tendenza dell'analita.
Una volta fatto questo, l'importazione JMP mostra la dashboard. È meglio mostrarla anche nel video, procedere passo dopo passo, il che ha più senso da vedere. Apriamo il secondo flusso di lavoro di tendenza Analyte. Passiamo le informazioni da un'etichetta campione come ho detto prima, perché ho creato un file opzionale di etichetta campione.
Il file etichetta campione del corso temporale è lì. JMP lo riconosce immediatamente e lo importa. Ecco come definisco il componente del corso temporale con il doppio spazio e il numero 3, che mostra che il tempo inizia con 3, che è il giorno 3. Ora appare la tabella dati e anche la vista dashboard di tendenza analiti, che mostra tutti gli analiti. È importante dire che questa tendenza analiti mostra la media di tutto in un corso temporale.
Qui sono definiti tutti i giorni in cui abbiamo campioni. Possiamo impostare l'intervallo di errore standard e possiamo anche avere i filtri per mostrare solo una stazione di coltura perché altrimenti non sarà un buon trend. Questo trend di analita mostra solo una condizione. Tutti gli analiti, possiamo vedere i valori anomali qui. Possiamo vedere il comportamento non usuale di un analita. Possiamo selezionare analiti come se ne mostrasse solo uno in una vista personalizzata.
Possiamo anche vedere se i valori non sono stati misurati. Possiamo inserire gli intervalli di confidenza, possiamo inserire le deviazioni standard, se ne abbiamo bisogno. Controllare i diversi analiti uno per uno se vogliamo farlo. E salvare la dashboard nella tabella dati. Vediamo che possiamo, possiamo salvare qualsiasi numero di dashboard modificate che vorremmo esportare in seguito.
Qui c'è una cosa insolita. In realtà, è stato identificato un bug in questo set di dati. Lo mostro nella prossima diapositiva con il flusso di lavoro di trend delle condizioni, che viene generato dallo stesso set di dati, almeno il primo. Qui, questa volta non mostro il video perché l'importazione dei dati sarebbe la stessa dell'ultima volta.
Come ho detto, questo è un DOE per le condizioni dei media. È un piccolo bioreattore AMBR15. Ecco, questo è il mio flusso di lavoro preferito, il flusso di lavoro di trend delle condizioni, quando selezioniamo un analita, durante l'andamento temporale in tutte le condizioni che abbiamo. Ecco, c'è questa posizione del bioreattore con punti interrogativi, che non era nel file dell'etichetta del campione. Questo è un bug nel sistema. In questo caso, quando si controlla la tabella dei dati, i componenti dell'andamento temporale e il nome dell'etichetta del campione, non erano separati correttamente. Questo è stato identificato come un bug.
Possiamo vedere qui che mancano valori in giorni specifici, come qui e qui, giorno 11 e giorno 6. Possiamo anche vedere che nella tabella dati mancano valori. Ciò significa un bug che può essere segnalato ai dispositivi 908. È ancora in corso l'indagine su cosa è successo. Il motivo per cui lo trovo davvero buono e davvero utile, questo flusso di lavoro di tendenza delle condizioni dell'andamento temporale, perché qui possiamo vedere, ad esempio, condizioni diverse. Quanto sono sbilanciate le diverse navi, condizioni diverse, perché è un DOE con qualsiasi tipo di condizione e non abbiamo idea del risultato. Il supporto non è bilanciato.
Gli amminoacidi mostrano davvero andamenti diversi. L'alanina, ad esempio, qui, mostra un modello completamente diverso nel modo in cui le cellule crescono e muoiono dopo un giorno specifico. Mostra andamenti davvero diversi, il che è un'informazione molto, molto preziosa e importante per noi quando concludiamo lo studio. Inoltre, se volessimo apportare una modifica alla strategia di alimentazione di emergenza, giorno per giorno, il REBEL può misurare ogni giorno tutti gli analiti in tutte le condizioni e possiamo vederlo molto velocemente con questo flusso di lavoro.
Questa è anche la tendenza delle condizioni, ma nell'ultimo studio che vorrei mostrare, questa è la gestione del ciclo di vita di un prodotto mAb. Quando vorremmo mostrare come una nuova formulazione di media si comporta rispetto alla formulazione di media originale. Seguiamo semplicemente la crescita delle cellule e il prodotto prodotto durante questo arco temporale di 14 giorni. Abbiamo seguito, ovviamente, gli andamenti degli analiti. È stato generato un ampio set di dati e ho creato il file di etichetta del campione, il che significa che dopo che è stato definito il componente dell'arco temporale, allo stesso modo dell'ultima volta, le posizioni degli accordi di batch sono state aggiunte con lo stesso nome per rendere il JMP in grado di identificare gli accordi di batch.
Vi mostro quest'ultimo video. Questi sono file concatenati. Due batch diversi nella stessa cartella potrebbero essere visualizzati da JMP e importati in JMP. Questa è anche una caratteristica davvero buona in questo strumento di aggiunta. Che file di risultati diversi per lo stesso studio possano essere aperti contemporaneamente e i dati siano concatenati. Il file di etichetta campione viene definito e letto da JMP immediatamente.
Qui la definizione è un po' diversa perché anche la prima colonna etichetta campione è diversa. Qui identifico come giorno zero. Ora vediamo che come impostazione predefinita, vengono visualizzati tutti gli analiti in tutte le condizioni. Ecco perché abbiamo bisogno del filtro dati locale da applicare qui. Vediamo l'arginina, ad esempio, che è nella diapositiva come screenshot. Possiamo vedere chiaramente quanto sia bilanciato il media, è già definita la condizione. L'andamento è lo stesso tra due diversi tipi di media, almeno per questo analita. Le posizioni [inudibile 00:22:57] sono perfettamente qui. Nessun bug in questo caso. Una volta fatto, possiamo salvare la dashboard come prima.
Naturalmente, può essere ulteriormente personalizzato con le opzioni di Graph Builder per gli utenti JMP più avanzati. È come esportarlo selezionando una cartella di esportazione, e può essere esportato come file immagine, oppure può essere esportato in Excel, la tabella dei risultati. Ci sono già molte esportazioni qui.
Se potessimo tornare indietro e concludere questo strumento davvero utile. Possiamo dire che questi set di dati complessi potrebbero essere visualizzati davvero in pochi clic aggiungendo qualche componente di andamento temporale e l'identificazione di qualche componente, il che è davvero facile. È davvero utile per gli utenti JMP non avanzati perché non credo che sia necessaria alcuna conoscenza di JMP per usare questo strumento aggiuntivo. Il vantaggio è grande perché in un lasso di tempo molto breve, consente di prendere decisioni basate sui dati davvero, davvero velocemente, il che è davvero importante.
Ho ricevuto una notifica da 908 Devices che lo strumento di analisi statistica aggiornato, la versione 2.6, è in fase di lancio. Questa è la versione migliorata. Quando il file di etichetta campione separato non è necessario, può essere come una colonna separata nel file di risultato originale, che è il file di etichetta campione, e non c'è bisogno di aggiungere un file Excel di etichetta campione opzionale quando si definisce l'andamento temporale e si aprono i flussi di lavoro di tendenza.
Questo è tutto. Spero che vi piaccia. Grazie mille per l'attenzione.
