Cerba Research 是一家全球知名公司，專門為全球臨床試驗提供一流的分析和診斷解決方案。在 Cerba Research Montpellier，我們專業的團隊客製化免疫組織化學方案來檢測患者組織切片內的特定目標表達。為了滿足日益增長的協議開發需求並提高流程獲利能力，我們認識到簡化開發時間表和降低成本的迫切需求。
鑑於要開發的自訂協議的多樣性，傳統的 OFAT（一次一個因素）方法已不再足夠。因此，我們使用 JMP 進行了深入評估，比較了各種實驗設計 (DOE) 方法，包括客製化設計和空間填充設計。這些 DOE 方法是根據先前開發的 OFAT 協議進行評估的。我們提供的數據說明了 OFAT 和 DOE 方法在成本效益和品質方面的比較優勢。
你好。我是 Marie Gérus-Durand，在 Cerba Research 擔任驗證工程師。今天，我將向您展示如何在製定免疫組織化學臨床方案時使用實驗設計來降低成本並提高品質。需要介紹的是，Cerba Research 是一家業務遍及各大洲的全球性公司。我用黃色標示了我工作的部門。
這是病理學和 IHC 部門。 IHC 的主要研究部門位於我工作的蒙彼利埃。什麼是免疫組織化學？免疫組織化學是對組織中的蛋白質或各種標靶的研究。當你進行活檢時，我們會切下組織的切片，然後使用基於抗體的技術在組織上檢測恐怖分子的不同目標，我們可以在顯微鏡下或用掃描儀在數位化影像上看到這些目標。
例如，在這裡，您可以在皮膚組織上看到一個染成紅色的漂亮目標。在 Cerba Research Montpellier，我們有超過四分之一的活動是為客戶制定協議。我們有 50 多個客戶。每一個都是我最喜歡的目標。對我們來說，能夠快速制定最佳發展策略以便在整個臨床試驗方案領域保持競爭力至關重要。
這是另一種染色的範例，這也是我將在第一個範例中使用的染色。我會告訴你的。這裡 IHC 檢測到的是棕色的目標，所以該協議只允許檢測一個目標。我們稱之為單純形，這就是我們正在做的事情。
我們的實際方法是一次只解決一個因素，因此我們將首先評估組織對於要識別的目標的抗原可及性，然後我們將對抗體進行滴定以找到最佳條件，從而提供最佳信號比，如果需要，我們將進行進一步的優化。這裡的每個箭頭都是開發協議中的一個步驟，每個步驟至少是一個自動機循環，每個循環從請求到測試結果至少持續四天。
為了提高我們的資助盈利能力和開發的協議數量，我們需要減少時間和測試數量以得出優化的協議。在這裡，我概述了我們的策略，因此我們測試了兩種沒有抗體或確定的抗體諮詢的抗原可及性條件，因此我們有這四點。然後我們選擇最好的一個，因此，條件二是對具有更多點的抗體進行滴定，但事實上，如果最佳點位於條件一測試範圍之外的某個地方，該怎麼辦？
當我們看到這一點時，它讓我想起了我在 JNP 上看到的實驗設計和網路研討會。這是來自手動室的幻燈片範例，在該投影片中，您可以一次將所提供的方法（我們現在正在使用的方法）與 DOE 進行比較，您會發現對實驗區域的覆蓋範圍更廣。對於我們的設置來說，這可以是一個很大的改進。我決定嘗試一下。
首先，我從最簡單的事情開始，也就是我向您展示的簡單協定開發，在這個問題上只偵測一個目標。我們首先要定義我們的約束和參數。在我們的自動機中，也就是我在本次實驗中所使用的自動機，該自動機具有獨立的位置。它與實驗設計中的一項測試混合在一起，成為自動機中的一張投影片，我們必須定義反應和因素。
我們要分析的響應是訊號強度。我們希望最大化它，並希望最小化背景。在此階段我們可以利用的因素是抗原檢索（一個分類因素）和一抗濃度（一個連續變數）。讓我們繼續設計。我選擇比較不同的設計。
我向您展示客製化設計和空間填充設計。我們將共同完成這個設計。我只需進入 DOE 平台並進行客製化設計，我們就必須在這裡輸入回應以及去年的因素或回應。第一個是我們想要最大化的訊號強度。
我將對它的評估範圍進行任意調整，介於零（表示無訊號）到三（表示有訊號）之間，並且我將在此添加另一個回應。這是我們想要最小化的背景，所以這次我應該最小化，然後我把背景放在這裡。同樣的，零表示沒有背景，三表示背景非常高，然後我們將添加因素。
我只是向你展示一下，因為我在這裡有點隱蔽。作為因素，我們有分類因素，它是兩個等級的，即抗原檢索。它很容易改變，我們有兩個 PH，通常是 PH 6 和 PH 9。
我們有一個連續因素，就是抗體濃度。通常，我們會測試 10 和最大值，所以我會讓它從 0 到 10 變化。正如我告訴你的，我選擇了最簡單的一個。我們將繼續採用該模型。我想看到所有可能的相互作用，所以我做了 RSM。我不做重複的事。我不做中心點。我已經做到了最簡單的，你就默認看到了，她說，好的。
你應該做 11 個，通常 11 個與我們所做的相符，所以沒問題。要利用 JNP 17 中的這個設計瀏覽器，我只需單擊此處並說，好的。讓我們來探索也許不同的設計。你看，當你點擊的時候，你又有了這些因素，這裡的模型，你有不同的選擇，所以在左邊，它只是為了透過設計來表達設計。在右邊，您可以進行組合。對於 RSM，我們通常會進行眼部優化，並且有一次，比如說，我想嘗試不同的運行次數。
假設至少有五個。假設我們從這個開始，然後一直到，所以我們說是 11。中心點，我不太在意，但我們可以嘗試看看它能做什麼並複製。讓我們看看，如果我們進行複製的話效果會更好。
我單擊“生成所有設計”，它也使用不同的參數進行設計，因此我選擇了眼部最優，因此到處都是眼部最優。我選擇運行 5 至 15 次，然後您就有重複。
事實上沒有，但是這裡有五個的複製品。我不知道為什麼，但沒關係。例如，您會看到，對於七，我有兩個重複，一個或零個對於所有重複都相同。對於中心點，如果可能的話，我有一個中心點或兩個中心點。在底部，您有一張亞麻桌，因此您可以製作它並添加一個漂亮的柱子。
這只是為他們所有人量身定制的。如果您在此表中選擇設計，請按一下“自訂設計”，然後開啟表格成本。這很好，您可以做一些圖表並說，好吧。讓我們來看看。效率，取決於戰線的數量，我會這麼做。
你看他們兩個之間有很大的相關性。我們可以播放並新增其他變量，用列切換器來查看。一旦我想查看運行，我也想查看中心點和重複。對不起。我忘了。選擇運行，但無論如何，這裡我們有運行。
中心點似乎沒有產生好的影響並且也沒有複製，所以看起來它已經準備好了。我們應該用跑動次數來比賽。如果我看一下運行次數，我就會回到這個。我只會阻止用戶和中心點，現在你只需看參考數字。
我並沒有刪除所有內容。我希望你應該把之前所有的東西都刪掉。否則，只需將它們全部添加即可。我刪除了所有東西。只是選擇。沒有做記錄。對不起。它需要這個，所以假設我將選擇所選的內容，因此運行 12 次。
我會回去這裡說，好的。它是預設的嗎？ 11？事實上，我想確保有兩個陰性對照，即根本沒有同位素抗體，所以我會說 10。
我將用 10 進行設計，然後手動添加我的兩個控制項。這裡您可以看到，這是一個小的設計。您只需花 10 秒鐘，這裡就有一張表格。事實上，每次我們運行它時，它都會在這裡產生不同的數字。我將使用之前做過的那個。只需運行該腳本。我將擁有與我向您展示的任何人完全相同的數據。這是一張表格，所以你看它是不同的。
我的注意力只有 0 或 10 或 5，但讓我們保持穩定。在表中，您可以看到您已經有了模型，設計評估，並且您可以回到 DOE 對話方塊。評價，我不會這麼做，因為我想比較兩種設計。我這時候就會這麼做。我剛剛把它帶過來了，所以我的設計在最後為每個點複製了一次。
即使我沒有要求重複，它也會給我重複的。它覆蓋了實驗空間的這一區域。我嘗試填充空間的設計。是一樣的。好的 DOE，但是這次，它是特殊用途的設計，在這裡填充空間，以及我想要向您展示的內容，所以我需要回到我的定制設計。我想比較設計，但響應和因素是相同的。我只能保存我的答覆和我的因素。哦，我只會保存回复，同樣，也會保存照片。
然後如果我回到空間填充設計。我可以加載回复。非常抱歉。您必須選擇該窗口，這樣才能找到它。因素也是一樣，我寫了因素。沒有限制。再次，權證數量為 20，但我想比較兩種設計，因此我將做 10 個相同的設計。
我別無選擇。這只是一種靈活的感覺。它產生了這個設計，你會看到，這一次，濃度並不像 0105 那樣嚴格。我可以結束這一切。至於客製化設計，我重新運行了我所做的設計，所以我有完全相同的數字，所以我想比較一下設計。您如何比較設計？哦，首先。對不起。我忘了。
你會看到抗體濃度的變化並不相同，除了這裡的控制之外，我沒有任何重複。它涵蓋了更廣泛的抗體濃度，這實際上符合我們的要求。
我想比較一下設計。首先，我可以用圖形來表示，因為每個設計所涵蓋的區域是不同的。而且在我看來，空間填充可以讓我嘗試更多的抗體濃度，這可能是個好的觀點，但我可以比較設計。在 DOE 中，您可以進行設計診斷，比較設計，因此您會看到我擁有這兩者。
我已經有了 Fast Flexible，所以我將添加 Custom Design。列名相同，所以我不需要太多列。他會這麼做的，你知道的，因此回顧一下迄今為止的因素。對於 Fast Flexible，它不是從零開始，也不會上升到 10，但它已經接近 10 了。我將做一個模型來抹去它們。我無法對此有絕對的因素，但是我有。讓我們回到抗體與抗體以及抗體與抗原的風險回報。我無法在第二因子處獲得抗原，但是沒關係，我們進行設計評估。
這就是為什麼我沒有逐一進行操作的原因。我想比較一下。這裡的藍色部分，如果你看一下功率圖，你會發現它是一個快速靈活設計，而橘色部分則是客製化設計。您會看到 [聽不清楚 00:17:23]，客製化設計在模型的四個確定性名稱中看起來比快速靈活設計更好。如果您轉到設計空間圖的部分，它是相同的。
客製化設計似乎更適合。如果我們比較設計診斷，它與客製化設計相關。這意味著客製化設計增加了一個價值，如果我尋求高效率、快速且靈活的設計，我會打開七個，因此它比感測器客製化設計的效率低 30％。我剛剛把它放在這裡。
我在這裡只向您展示三種診斷，似乎定制設計比空間填充更好 [聽不清楚 00:18:18]，但讓我們看看結果會告訴我們什麼。輸入 [聽不清楚 00:18:26] 後即可獲得分析器，因此，為了向您展示資料範例，我在這裡有我的 DOE 表。我只是添加了信號強度和背景響應，所以我看著我的圖像並說，好的。我沒有強度。我有一些。我還有更多等等，我對這兩種設計都做了同樣的事情。
這裡也是一樣。如果不是，那麼就是兩次運行，因此會有兩組不同的資料集。最後，我完成了模型。只需點擊模型即可。你看，這是一個標準的方形效果篩選。透過這裡的所有互動，我將一切都整合在一起。我可以消除一些因素，但我決定保留所有因素。然後我轉到這裡的分析器。如果我們看一下最好的情況，我會最大限度地發揮我的殘疾，就像已經做的那樣。
最大限度地發揮我的強度。你看，它在這裡達到了最高點，最小化了背景，他發現了這種情況。在此之後，我意識到也許不是，我不想最大化訊號強度。我只是想匹配一個目標，因為也許我在這裡使用的樣本不是低的樣本，所以我希望能夠檢測到我的目標的低表達。
我會改變一點，然後我說，好的。我想要配對一個中等強度的目標。不是確診的那個，而是中間的那個。我仍然想最小化背景，因為背景不太好。現在，如果我確實最大化了可取性，您會發現它改變了要使用的抗體的濃度。這幾乎就是我們在這裡所得到的。也許我做的數字有點不同，但沒關係。我也做了同樣的事情，這對於快速靈活的設計也是一樣的。
我獲得了兩種不同的情況，一種是我在 CC2 中的抗體接近 3.8，另一種是我在 CC2 中的抗體為 2。這裡，它不是 PHCCN9，因為在這個自動裝置上，它被稱為 CC1 和 CC2，但它是相同的。然後我說，好的。我就有這兩個情況。我會將其與初始協議進行比較。
意思是我們的參考，也就是我們的標準畫筆，也就是我之前給你展示的圖像。這裡，您有自訂設計條件和空間填充設計條件。您會發現，這兩個條件給出的數據至少一樣好。我想說它甚至比我們用標準方法定義的還要好。對我來說，我寫的空間填充資料是為了測試更多的抗體濃度，這在你遇到困難的目標時很有用。
我會選擇這個，因為除此之外，您還在這裡看到了這兩個條件。事實上，它們都出現在 Space Filing Design 中。我不需要違背條件，因為我有空間填充設計中的數據，並且圖像可以再次檢查是否運作良好。我選擇空間填充設計來測試另一個協議。只是想看看它是否有效。
別把所有事情都經歷一遍。我只是拿出同一份考卷，並針對新的目標改變我的答案。我獲得了這個模型，其中為了匹配這裡的兩個中心強度的目標，並最小化背景，他說，好的，你應該有每個男性 2.8 微克的抗體並且處於 CC2 條件。
如果我將其與我們開發的協議進行比較，據說是 CC1 和 5 微克計劃，所以它是不一樣的。兩者都會發生變化，但正如您在圖片上看到的，它與 Space Filing Design 定義的協議相同，至少與我們通常開發的協議一樣好。現在需要說服營運和管理者的肯定是成本和時間。我們在此提供的設計方法。
首先，我將客製化設計和空間填充設計進行比較，與我們的標準方法相比，我設計所有內容所花費的時間。在此圖中，我們的標準方法以藍色表示，空間填充用紅色表示，定制設計用綠色表示，我比較了循環次數，即耗時的幻燈片數量、從設計到協議的時間以及從接受請求到儲備的時間。
如果你看看從技術請求到研究的時間，甚至必須設計一切，包括這對技術團隊來說是一種新的方式，我們縮短了獲得結果的時間。現在有了第二個例子，我不需要重新設計一切。如果我們將這種方法作為新的實際方法，我們下一步將要做的事情就更有可能了，因此我比較了用於該專案的標準方法。
我用藍色、紅色條紋表示 DOE 設置，按下比較循環，因為我們有一個參考協議。我做了一個比較循環，但如果是我們正在使用的新方法，那麼我們就不會進行比較循環，因為我們沒有參考。我們只需進行 DOE 設置，它是紅色的。正如您所看到的，它減少了周期數、站點數、我們使用的抗體數，並且最終結果以天為單位，這因 ALF 而縮短，這非常好。
總之，我喜歡史蒂夫‧賈伯斯的這句話。 “從小事做起，從大處著眼。”一開始當我看到這些 [聽不清楚 00:24:53] 哦，這很好，但我可以應用它。我有點掙扎，但是我說，好的，我將從最簡單的方式開始，然後我為這個簡單的 IHC 設定了它，當我想到時，我甚至更快地說服了我的主管。然後營運團隊和其他領導者最終認為該方法可以應用於 IHC。
如果我們現在需要優化，我們就不能批准，因為你一開始並不知道這是否是一個容易的開發。接下來我想向大家介紹實驗室。這是多路復用設定。偵測同一組織上的多個目標，從針對被抑制目標的兩個目標開始，最多可達五個目標。此舉仍在進行中。
最後，我要感謝你們。我要感謝指導委員會選擇了我的摘要，我要感謝 Cerba Research Montpellier 團隊，還有實驗室技術員，因為有時很難理解我的瘋狂想法。
我的經理已經對新策略、新看待事物的方式以及整個構思和驗證團隊表示支持。我也是跟隨我參加這次測試的一部分。我要感謝 JNP 法國團隊。 Stephane 給予了我很大的支持，並提出了所有的問題，這讓我能夠加載這個新的 JNP 17 人員，而我被困在 16 中，並且能夠看到設計探索的良好平台，我感謝大家的關注。
