908 Devices lanzó una herramienta complementaria JMP que facilita el análisis directo y la generación de tendencias de las concentraciones de aminoácidos y vitaminas generadas en línea por el analizador de medios REBEL. En el desarrollo y ajuste de los medios, se prueban varios parámetros a lo largo del tiempo, lo que genera una gran cantidad de muestras y datos generados. El analizador REBEL, en combinación con la función complementaria JMP, permite visualizar los conjuntos de datos de inmediato en una vista personalizada. Alvotech presenta un estudio de caso que demuestra cómo JMP permite una comparación rápida de los niveles de aminoácidos en diferentes ejecuciones de biorreactores con diferentes formulaciones de medios, lo que conduce a una mejor comprensión del proceso.
En una configuración experimental compleja, se probaron varias formulaciones de medios durante 13 días de múltiples ejecuciones de biorreactores analizando las concentraciones de aminoácidos y vitaminas en línea con REBEL en tres diluciones diferentes por duplicado para evaluar el rendimiento de los lotes.
Los resultados de este gran conjunto de datos de los 21 aminoácidos y seis niveles de vitaminas se visualizaron con JMP de una manera sencilla que aún proporcionaba varias configuraciones para comparar datos y determinar la precisión de la medición.
Hola, me llamo Ildiko. Represento a Alvotech Alemania en esta reunión junto con mi colega Thomas. Ambos somos miembros del equipo de innovación de procesos de Alvotech y trabajamos principalmente en proyectos de desarrollo de medios. Somos usuarios activos de JMP, que utilizan principalmente DOE diferentes y complicados, pero esta vez me gustaría presentar una pequeña herramienta inteligente para la visualización de datos, destinada a los usuarios de REBEL. REBEL es un analizador de medios de gasto en publicidad, fabricado por la empresa 908 Devices. El año pasado, lanzaron una herramienta complementaria de JMP que facilita el análisis directo y la tendencia de las concentraciones de aminoácidos y vitaminas.
Junto con esta medición, se generan conjuntos de datos realmente grandes que se pueden visualizar inmediatamente en una vista personalizada con este complemento de JMP. Nos gustaría presentar los flujos de trabajo para comparar, mostrar tendencias en el tiempo y diferentes resultados, diferentes formulaciones de medios, diferentes ejecuciones de biorreactores, para mostrar cómo esta herramienta Smart Ramping puede conducir a una mejor comprensión del proceso y cómo esto puede ayudarnos en nuestro trabajo diario.
Algunas palabras sobre REBEL. ¿Qué es REBEL? Es un analizador de medios usados, que es un pequeño instrumento de espectrometría de masas basado en electroforesis capilar que funciona con kits y tiene la capacidad de analizar 33 metabolitos diferentes en una muestra, aproximadamente en 7 o 10 minutos, por lo que es realmente rápido.
Como ya he mencionado, utilizamos esta plataforma para el desarrollo de medios con diferentes propósitos. Comparamos a los proveedores en la formulación de un medio específico de gran tamaño. Los comparamos y definimos qué proveedor podría tener el mejor rendimiento. Como ya he mencionado, estamos haciendo acuerdos complejos y necesitamos seguir las tendencias de los analitos en estas diferentes condiciones de medios. Tenemos que tomar decisiones rápidas día a día para definir la estrategia de alimentación, o simplemente necesitamos ver estas condiciones, la tendencia de los analitos a lo largo del tiempo. También utilizamos esta herramienta para comparar diferentes condiciones en las ejecuciones de biorreactores a escala de laboratorio. Si hay una gestión del ciclo de vida del producto y nos gustaría implementar un nuevo medio, por ejemplo, lo comparamos con la otra configuración.
Cuando generamos grandes conjuntos de datos, contamos con esta herramienta complementaria de JMP para un procesamiento y visualización de datos realmente rápidos. Me gustaría señalar aquí que solo funciona con JMP 16 o versiones superiores. Si volvemos al diseño completo y a los métodos, como mencioné, me gustaría presentar tres pequeños flujos de trabajo de comparación en este póster a través de tres estudios de caso. Me gustaría mostrar algunos videos de demostración breves sobre cómo se muestran estos flujos de trabajo a través de la importación de datos hasta la vista del panel personalizado, que luego se puede procesar, guardar, enviar, exportar, lo que sea según nuestras necesidades. El análisis solo lleva realmente 1 o 2 minutos para un gran conjunto de datos con los filtros de datos preparados. Esta es una herramienta realmente útil para los usuarios de REBEL.
¿Cómo funciona? Primero, después de instalar el complemento, lo cual es realmente fácil, solo tienes que instalar el archivo del complemento. En Alvotech tenemos una versión remota de JMP porque este es un entorno validado por GMP con muchas restricciones. Aquí, después de instalar el complemento, vemos los tres flujos de trabajo, el flujo de trabajo de comparación de muestra, lo que me gustaría mostrar en el estudio uno, y los dos flujos de trabajo de evolución temporal para tendencias de anomalías y tendencias de condiciones en el estudio dos, y me olvidé... Aquí, el estudio 3 en breve.
Los archivos de resultados que genera la máquina son archivos CSV que provienen de un lote llamado REBEL, que se basa en la hoja de ejecución del lote. Esta es una plantilla, una plantilla de Excel, cuando las etiquetas de muestra están bien definidas. Cuando se genera la hoja de resultados, se puede importar directamente a JMP. Hay un archivo opcional, que es el llamado archivo de etiqueta de muestra, que es muy útil porque tiene la opción de correlacionar muestras con metadatos personalizados, lo que significa que es importante en los flujos de trabajo de tendencias, luego nos gustaría corresponder, por ejemplo, un nombre de biorreactor a un nombre de etiqueta de muestra para ver qué condiciones hay en qué biorreactor. JMP reconoce esta etiqueta de muestra y estos componentes. Lo mostraré más adelante en los videos de demostración, será más claro.
Finalmente, cuando se importaron los resultados a JMP, primero se generó un panel de informes predeterminado, que luego se puede personalizar con filtros de datos. Este es el flujo de trabajo en REBEL. Pasamos al primer flujo de trabajo de comparación. Me gustaría mostrar cómo se generó esta vista personalizada. Me gustaría mostrarlo en un video corto. Primero abrimos el flujo de trabajo de comparación de muestra. Seleccionamos la carpeta donde está este archivo, lo cual es un poco complicado para nosotros ya que estamos trabajando con un JMP remoto.
Encontramos la carpeta. Al principio está vacía, cuando la seleccionamos. Tenemos que seleccionar el archivo de etiqueta de muestra y abrirlo. Ajustamos el encabezado, que comienza en la fila número uno. Este es el archivo importado, a partir del cual JMP genera una tabla de datos. Esto lleva un poco de tiempo. Directamente, vamos a la vista del panel de comparación de muestras. Aquí podemos ver todos los analitos en diferentes biorreactores con diferentes medios. La tabla muestra los valores medios de los analitos porque estamos haciendo duplicados o triplicados.
En el lado izquierdo del panel Filtro, podemos seleccionar la etiqueta de muestra porque, en este caso, le gustaría mostrar solo los tipos de medios. También lleva un tiempo abrirla. Esta es la composición del medio A. Todos los demás medios deberían aparecer uno tras otro.
Otros flujos de trabajo son mucho más rápidos. De alguna manera, el flujo de trabajo de comparación de medios es realmente muy lento. Se trata de medios, los mismos medios preparados por diferentes proveedores. Se pueden ver las diferencias. Además, podemos ver el patrón de concentración de los analitos y podemos decidir si las diluciones de las muestras fueron buenas o no. También en el panel de control, podemos seleccionar Intervalos de confianza. Podemos seleccionar la desviación estándar de los valores para determinar si se encuentran en el rango definido que aún aceptaríamos.
Una vez que tenemos el cuadro de mando final personalizado, podemos guardar este cuadro de mando. Después de guardarlo, debería aparecer cuando hacemos clic en la tabla de datos. Sí. Está en el panel de control en la parte superior izquierda. El cuadro de mando modificado, que está ahí, simplemente hacemos clic en él y aparece de nuevo. Por supuesto, si necesitamos guardar la tabla de datos para que aparezca de nuevo la próxima vez.
Por supuesto, también podemos exportar los datos en cualquier formato. Este fue el primer flujo de trabajo. Los otros flujos de trabajo, que son los que más utilizamos en el desarrollo de medios, son el flujo de trabajo de tendencias de analitos y el flujo de trabajo de tendencias de condiciones. Si vas a las tendencias de analitos, también tengo un video para eso. Pero antes de contarlo, me gustaría hablar aquí sobre la acción muy importante que se debe tomar, definir el componente de curso temporal, que funciona de manera que en la tabla de resultados original, la tabla de Excel, tenemos la primera entrada de la columna de etiqueta de muestra.
En este caso, es la estación de cultivo uno, el recipiente número dos en el día tres. JMP debe saber cuál es el componente de tiempo, el componente de primer tiempo, que es el número tres. Funciona con delimitadores para definir el componente de curso de tiempo. El delimitador, como se muestra aquí, es el carácter que separa la cadena de texto. En este caso, es un espacio doble basado en esta convención de nombres. El componente de curso de tiempo que quiero mostrar como primer tiempo, que es el número tres. Este es el tercer componente de la etiqueta de muestra. Podemos actualizar la vista previa aquí y parece que el tiempo tres será el componente de primer tiempo, y la etiqueta de muestra es esa. Que es lo mismo, lo que definí en el archivo de etiqueta de muestra opcional, que corresponde a la posición del registro de lote, lo que me gustaría ver en el conjunto de datos de tendencias de analitos.
Una vez que tenemos esto, la importación de JMP muestra el panel de control. Es mejor mostrarlo también en el video, ir paso a paso, lo que tiene más sentido. Abrimos el segundo flujo de trabajo de tendencias de Analyte. Pasamos la información de una etiqueta de muestra como mencioné antes, porque creé un archivo opcional de etiqueta de muestra.
El archivo de etiqueta de muestra de la evolución temporal está ahí. JMP lo reconoce inmediatamente y lo importa. Así es como defino el componente de evolución temporal con el doble espacio y el número 3, que muestra que el tiempo comienza con 3, que es el día 3. Ahora aparece la tabla de datos y también la vista del panel de tendencias de analitos, que muestra todos los analitos. Es importante decir que esta tendencia de analitos muestra la media de todo en una evolución temporal.
Aquí se definen todos los días en los que tenemos muestras. Podemos establecer el rango de error estándar y también podemos tener filtros para mostrar solo una estación de cultivo porque, de lo contrario, no será la tendencia correcta. Esta tendencia de analitos muestra solo una condición. Todos los analitos. Aquí podemos ver los valores atípicos. Podemos ver el comportamiento no habitual de un analito. Podemos seleccionar analitos para que se muestren solo uno en una vista personalizada.
También podemos ver si no se midieron los valores. Podemos poner los intervalos de confianza, podemos poner las desviaciones estándar, si es necesario. Verificar los diferentes analitos uno por uno si queremos hacerlo. Y guardar el panel en la tabla de datos. Podemos guardar cualquier cantidad de paneles modificados que queramos exportar más tarde.
Aquí hay algo inusual. En realidad, se identificó un error en este conjunto de datos. Lo muestro en la siguiente diapositiva con el flujo de trabajo de tendencias de condiciones, que se genera a partir del mismo conjunto de datos, al menos el primero. Aquí no muestro el video esta vez porque la importación de datos sería la misma que la última vez.
Como mencioné, este es un DOE para condiciones de medios. Es una configuración de biorreactor pequeño AMBR15. Aquí, este es mi flujo de trabajo favorito, el flujo de trabajo de tendencia de condición, cuando seleccionamos un analito, a lo largo del curso temporal en todas las condiciones que tenemos. Aquí, hay esta posición del biorreactor con signos de interrogación, que no estaba en el archivo de etiqueta de muestra. Esto es un error en el sistema. En este caso, al verificar la tabla de datos, los componentes del curso temporal y el nombre de la etiqueta de muestra, no estaban separados correctamente. Esto se identificó como un error.
Aquí podemos ver que faltan valores en días específicos, como aquí y aquí, el día 11 y el día 6. También podemos ver que faltan valores en la tabla de datos. Esto significa que hay un error que se puede informar a los dispositivos 908. Todavía se está investigando lo que sucedió. La razón por la que lo encuentro realmente bueno y realmente útil, este flujo de trabajo de tendencia de condición del curso temporal, es porque aquí podemos ver, por ejemplo, diferentes condiciones. Qué tan desequilibrados están los diferentes recipientes, diferentes condiciones, porque es un DOE con cualquier tipo de condiciones y no tenemos idea sobre el resultado. El medio no está equilibrado.
Los aminoácidos muestran tendencias realmente diferentes. La alanina, por ejemplo, muestra un patrón completamente diferente en la forma en que las células crecen y mueren después de un día específico. Muestra tendencias realmente diferentes, lo cual es una información muy valiosa e importante para nosotros al concluir el estudio. Además, si quisiéramos hacer un cambio de estrategia de alimentación de emergencia, día a día, REBEL puede medir todos los días todos los analitos en todas las condiciones, y podemos verlo muy rápido con este flujo de trabajo.
Esta es también la tendencia de la condición, pero en el último estudio que me gustaría mostrar, esta es la gestión del ciclo de vida de un producto mAb. Cuando nos gustaría mostrar cómo funciona una nueva formulación de medios en comparación con la formulación de medios original, simplemente seguimos el crecimiento de las células y el producto producido a lo largo de este curso temporal de 14 días. Seguimos, por supuesto, las tendencias de los analitos. Se generó un gran conjunto de datos y creé el archivo de etiqueta de muestra, lo que significa que después de definir el componente del curso temporal, de la misma manera que la última vez, se agregaron las posiciones de acuerdo de lote con el mismo nombre para que JMP pueda identificar los acuerdos de lote.
Les muestro este último video. Son archivos concatenados. JMP puede visualizar dos lotes diferentes en la misma carpeta e importarlos a JMP. Esta es también una característica muy buena de esta herramienta para agregar datos. Se pueden abrir al mismo tiempo diferentes archivos de resultados para el mismo estudio y se concatenan los datos. JMP define y lee el archivo de etiqueta de muestra inmediatamente.
Aquí la definición es un poco diferente porque la primera columna de etiqueta de muestra también es diferente. Identifico como día cero aquí. Ahora vemos que, como valor predeterminado, aparecen todos los analitos en todas las condiciones. Es por eso que necesitamos que se aplique el filtro de datos locales aquí. Veamos la arginina, por ejemplo, que está en la diapositiva como captura de pantalla. Podemos ver claramente cuán equilibrado está el medio, ya está definido su estado. La tendencia es la misma entre dos tipos de medios diferentes, al menos para este analito. Las posiciones [inaudible 00:22:57] están perfectamente aquí. No hay ningún error en este caso. Una vez que esté hecho, podemos guardar el panel como antes.
Por supuesto, se puede personalizar aún más con las opciones del generador de gráficos para usuarios más avanzados de JMP. Es como si se pudiera exportar seleccionando una carpeta de exportación y se pudiera exportar como un archivo de imagen, o se puede exportar a Excel, la tabla de resultados. Aquí ya hay muchas exportaciones.
Si podemos volver atrás y concluir que esta herramienta es realmente útil, podemos decir que estos conjuntos de datos complejos se pueden visualizar con unos pocos clics agregando algún componente de curso temporal e identificación de algún componente, lo cual es realmente fácil. Es realmente útil para usuarios no avanzados de JMP porque no creo que se necesiten conocimientos de JMP para usar esta herramienta complementaria. El beneficio es grande porque en un período de tiempo muy corto, permite tomar decisiones basadas en datos muy, muy rápido, lo cual es realmente importante.
Recibí una notificación de 908 Devices de que se está lanzando la herramienta de análisis estadístico actualizada, la versión 2.6. Esta es la versión mejorada. Cuando no se necesita el archivo de etiqueta de muestra separado, se puede usar como una columna separada en el archivo de resultados original, que es el archivo de etiqueta de muestra, y no es necesario agregar un archivo de Excel de etiqueta de muestra opcional al definir el curso temporal y abrir los flujos de trabajo de tendencias.
Eso es todo. Espero que les guste. Muchas gracias por la atención.
