Hallo zusammen.
Zunächst möchte ich dem Discovery Summit-Komitee danken.
für die Möglichkeit, Ihnen die Arbeit zu präsentieren
Wir treten in meinem Team auf der
Implementierung einer Split-Plot-Designplattform
um die Reinigung unserer innovativen Hilfsstoffe zu untersuchen.
Zunächst einmal ist ADOCIA ein Biotechnologieunternehmen, das 2005 gegründet wurde.
von Gérard Soula und seinen beiden Söhnen, und wir befinden uns in Lyon, Frankreich.
Unsere Mission ist die Entwicklung innovativer Formulierungen zugelassener Arzneimittel.
Hormone zur Behandlung von Diabetes und Fettleibigkeit.
Das Geschäftsmodell basiert auf der Lizenzierung des Produkts nach Genehmigung des Konzepts.
Aktuell befinden sich drei patentierte Technologieplattformen in unserer Entwicklungspipeline.
Und ein Produkt, das in China für die dritte Phase zugelassen wurde.
Fünf Produkte mit klinischem Wirksamkeitsnachweis,
und sechs Projekte im präklinischen Stadium.
Wir sind bei ADOCIA etwa 115 Mitarbeiter, von denen 80 Prozent in der Forschung und Entwicklung tätig sind.
Wir sprechen hier über die Technologieplattformen.
Heute
Wir werden über die historische Plattform sprechen, nämlich die BioChaperone-Plattform.
Das BioChaperon ist ein pharmazeutischer Hilfsstoff.
ein synthetisches organisches
und es bildet einen Komplex mit einem Protein wie Insulin, Amylin oder Glucagon.
Dieser von der Natur inspirierte Komplex verbessert die Löslichkeit oder Stabilität.
die Absorption des Peptids beschleunigen
oder es vor enzymatischem Abbau schützen.
Die BioChaperone-Plattform bietet Potenzial
die Wirksamkeit von Insulinen und anderen Hormonen.
Und heute fünf firmeneigene Produkte auf Basis von BioChaperone
befinden sich in der klinischen Entwicklung.
Die Entwicklung der BioChaperone-Chemie
Ich glaube, das ist in vielen Pharmaunternehmen so.
Wir werden von einem frühen Stadium des Prozesses ausgehen.
das Chargen von wenigen Gramm liefern wird
die in präklinische Studien wie toxikologische Wirksamkeitsstudien einfließen werden.
Und sobald BioChaperone als Leitstruktur konzipiert ist
Es wird in meiner Abteilung, in meinem Team passieren.
einen finalen Prozess zur Lieferung der Chargen der Phase drei zu entwickeln.
Und letztendlich bewegen sich die kommerziellen Chargen bei einigen hundert Kilo pro Jahr.
Die Veränderungen, denen wir uns stellen müssen, werden durch groß angelegte Machbarkeitsstudien bedingt.
und wir werden uns an Kosten und Leistung orientieren.
und es werden viele Veränderungen kommen.
Wir müssen sie also verstehen und dokumentieren.
Ziel unserer Arbeit ist es, ein umfassendes Verständnis zu erlangen.
der Beziehung zwischen dem Variationsparameter
und deren Auswirkungen auf die Produktqualität.
Tatsächlich wissen wir, wie wir es im großen Maßstab durchführen werden, dass die Temperatur
Eine Temperatur von 10,0 Grad kann nicht jedes Mal angestrebt werden.
Es kann 11 sein, es kann neun sein.
Dies ist auf den großen Umfang zurückzuführen.
Wir werden über Robustheit sprechen.
dass der Prozess diese inhärente Variabilität in einem definierten Bereich auffangen muss.
Und wir müssen wissen, welche Auswirkungen dies auf die Produktqualität hat.
In dieser Phase werden wir von der Reproduzierbarkeit im Frühstadium ausgehen.
bis hin zur Robustheit im großen Maßstab und in der Endphase des Prozesses.
Dafür haben wir die nötigen Werkzeuge.
Zwei davon sind die Risikoanalyse, die uns bei der Priorisierung helfen wird.
um die Arbeit zu bewerten.
Und DoE sind sehr nützlich, weil wir wissen, dass in der Chemie
Es gibt viele Wechselwirkungen zwischen den Parametern.
Das ist also sehr nützlich für uns.
Heute werden wir über die Reinigung der Hilfsstoffe sprechen.
Diese Reinigung erfolgt durch Diafiltration.
Ein kurzer Überblick über den Prozess ist, dass Rohmaterial
tritt einer chemischen Umwandlung bei
Das ergibt einen rohen Hilfsstoff in Lösung.
Dieser rohe Hilfsstoff in Lösung wird durch Diafiltration gereinigt.
um den reinen Hilfsstoff in Lösung zu erhalten.
Was ist Diafiltration?
Zunächst einmal die klassischen Filtrationen.
Das nennt man Sackgassenfiltration, bei der wir einen festen
oder
dass in einem Hilfsstoff in einer Lösung und einer Membran.
Die Lösung steigt unter dem Druck nach unten, um den Feststoff zurückzugewinnen.
auf der Oberseite der Membran.
Eine Querstromfiltration, die wir haben
Das Retentat wird mithilfe einer Pumpe parallel zur Membran zugeführt.
Und wir werden mithilfe von Ventilen Druck ausüben, der einen Teil des Flusses wegdrückt.
durch die Membran, dieser Prozess definierte Poren und ließ nur
kleine Moleküle müssen die Membran passieren können.
Und wir haben die großen Moleküle, die im Retentat verbleiben.
Und wir nutzen diese Technologie, weil wir wissen, dass unser Hilfsstoff
Es handelt sich um Oligomere, was bedeutet, dass es sich nicht um kleine Moleküle handelt.
Es handelt sich nicht um Polymere, sondern um Größen, die zwischen den beiden liegen.
Aber sie sind ziemlich groß und bleiben im Retentat.
Ein kurzer Überblick über das Gerät.
Wir haben das Retentat.
Ein Gefäß mit dem Retentat, das durch die Membran geleitet wird.
Die Verwendung einer Förderpumpe und eines Gegendruckventils ermöglicht uns Folgendes:
einen Druck in der Membran erzeugen und einen Teil des Flusses im Permeat durchdrücken
Dadurch werden die niedermolekularen Verunreinigungen beseitigt.
Rechts befindet sich die 50-Liter-Waage.
Hinten befindet sich das Diafiltrations-Pilotprojekt, das wir bei ADOCIA verwenden, der 50-Liter-Behälter.
Oben links befindet sich das Gehäuse mit der Membran und allen verwendeten Rohren.
mit Ventilen und Instrumenten zur Überwachung des Arbeitsprozesses.
Für unsere Studie steht uns nur eine einzige Probe zur Verfügung.
Eine große Menge roher Hilfsstofflösung.
Die Idee war, eine Strömungszirkulation zu erzeugen.
des Flusses bedeutet, dass das Permeat jedes Mal wieder in den Retantatzustand zurückgeführt wird.
Auf diese Weise erhalten wir ein Retentat, das repräsentativ für den Prozess ist.
Zu Beginn jeder Veranstaltung des Energieministeriums.
Bei der Trockenfiltration gibt es Faktoren, die bestimmend wirken.
sehr früh im Prozess, nämlich bei der Membranreferenz,
Das bedeutet, dass die Grenzgröße der Poren und das Material der Verengungen eine Rolle spielen.
Wenn es einmal festgelegt ist, ist es festgelegt und wir werden es nicht mehr ändern.
Und das Laden, also die
Kilogramm Hilfsstoff pro Membranoberfläche, Membranen sind definierte Oberfläche
und das Kilogramm Hilfsstoff wird durch den Prozess definiert.
Wenn es einmal steht, steht es. Wir werden es nicht ändern.
Was wir als Faktor RDSA einstellen können.
Die Konzentration des BioChaperons in den Lösungen, die wir reinigen müssen,
Der Zufuhrstrom, also der von der Zufuhrpumpe erzeugte Fluss.
Der transmembranäre Druck, der eine Möglichkeit zur Kontrolle des Drucks darstellt, der
Das Permeat wird durch die Membran gedrückt, und die Temperatur der Lösung beeinflusst dies.
Die Reaktionen, die wir uns ansehen können, sind die Verluste durch die Membran, die
die Ausbeute des Prozesses beeinflussen die Verunreinigungen, die den Prozess durchlaufen
die Membranen, die im Permeat enthalten sind und die Qualität beeinflussen
des Produkts, welches den wichtigsten Teil dieser Arbeit darstellt.
Und die Permeatflussrate, die sich auf die Zeit auswirkt.
Es wird einen Einblick in die gesamte Prozesszeit im großen Maßstab geben.
Ziel der Studie war es, den Designraum zu definieren, der ein multivariater Raum ist.
die die Übereinstimmung der Antworten gewährleistet,
Hier kommt es auf die Qualität des Produkts an.
Wir werden uns für einen Designtyp entscheiden, der ein Antwortflächenmodell ist.
Beim ersten Versuch sind wir mit dem Box-Behnken-Design vorgegangen.
Um ein Box-Behnken-Design durchzuführen, verwendet man das klassische DoE-Response-Surface-Design.
Ich werde die Antwort laden.
Führe einen aus
Antwort und ich lade
die Faktoren.
Ein Faktor.
Okay.
Ja. Hier haben wir die drei Antworten.
Ich spreche von früheren Verlusten, der Eliminierung,
die Verunreinigungseliminierung und der Permeatfluss.
Und wir haben die vier Faktoren, nämlich Temperatur,
Druck, Konzentration oder Gehaltsbestimmung und Zulaufmenge.
Der Box-Behnken-Vorschlag ist der erste in dieser Kategorie.
Wir werden weiterhin die Tabelle erstellen.
Und wir haben die Standard-Box-Behnken-Tabelle mit randomisierter Reihenfolge, wie Sie sehen können.
Wir haben mit der Durchführung dieses Versuchs begonnen, und nach einem einzigen Versuch war klar, dass wir nicht
Wir können dieses Versuchsdesign nicht in zufälliger Reihenfolge durchführen, weil wir nicht
Die Hauptmenge zwischen den einzelnen Schritten konzentrieren oder verdünnen.
Wenn wir die Masse durch die Membran konzentrieren
Das ist durchaus machbar, aber wir werden dabei einige Verunreinigungen verlieren.
Unsere Massenproduktion ist nicht mehr repräsentativ für den vorgelagerten Prozess.
Das ist keine Lösung.
Wir können den Großteil destillieren, aber das wird sehr lange dauern, weil es sich um Wasser handelt.
Und der zweite Parameter, der sich zwischen den einzelnen Faktoren nicht so einfach ändern lässt, ist
Die Temperatur benötigt aufgrund der Rezirkulation deutlich länger, um sich zu stabilisieren.
Die Temperatur zwischen den einzelnen Durchläufen, wenn wir sie ändern müssen.
Wir haben etwas getan, das einige Leute im Publikum zum Schreien bringen wird.
Wir haben den Lauf aber nach Temperatur sortiert.
Und durch Tests.
Lass mich einfach
Füge etwas Farbe hinzu, um eine bessere Sicht zu ermöglichen.
Wertfarbe.
Das haben wir getan.
Wir haben Assays, die mit 90 blockiert sind.
dann der 60er-Block und der 30er-Block und in jedem Testblock
Wir haben eine Temperaturanzeige mit den Werten 40, 30, 20 usw.
Wir haben dieses DoE so durchgeführt.
Hier sind die Daten, die wir erhalten haben.
Wir können
Analysieren Sie es mithilfe der Fit-Modell-Plattform mit den vier
Faktoren und wir werden uns Verluste ansehen und dann weitermachen.
Wir haben ein recht gutes Modell für die Verluste.
Das ist in Ordnung, wir haben einen guten p-Wert, wir haben
Parameter. Alles in Ordnung.
Aber die Sache ist die:
Wir waren ziemlich enttäuscht.
durch den statistischen Ansatz, weil wir wissen, dass der erste
Die Regel besteht darin, die Ausführung zu randomisieren, um eine gute Fehlerschätzung zu erhalten.
Es war nicht zufriedenstellend.
Wir haben uns wieder unseren Studien zugewandt, würde ich sagen, und nur zur Erinnerung
Der aktuelle Stand ist, dass wir zwischen den einzelnen Durchgängen keine neue Charge verwenden können.
Wir bräuchten zu viel Material, und das haben wir nicht.
Die Massenanalyse kann nicht geändert werden zwischen
Aufgrund der Repräsentativität für die Gesamtmenge und die Temperatur kann nicht jede einzelne sein
Das lässt sich leicht ändern, da es sehr zeitaufwändig wäre.
Wir schauen uns Bücher an und am Ende vieler
Für diese Bücher haben wir eine Lösung gefunden: das Split-Plot-Design.
Split-Plot-Designs wurden im Agrarbereich eingeführt, weil sie
Typischerweise müssen Faktoren wie beispielsweise landwirtschaftliche Nutzflächen verändert werden.
Nehmen wir an, Sie möchten studieren
die verschiedenen Behandlungen
auf verschiedenen Getreidearten oder Feldfrüchten, und Sie haben keinen Platz auf einem Feld.
Wir werden viele Bereiche haben, und diese Bereiche sind unterschiedlich.
Aber das ist nicht das, was du studieren willst.
Die Idee hinter dem Split-Plot-Design besteht darin, eine ganze Handlung zu haben, die gefüllt ist
Dabei werden die Daten als zufällige Blöcke analysiert.
Und dann wenden Sie auf jedem gesamten Feld die Behandlung oder Kultur eins, zwei, drei, vier an.
Und Sie werden es innerhalb der gesamten Handlung untersuchen; diese werden als Nebenhandlungen bezeichnet.
So wird es in JMP gemacht.
Ich werde das hier schließen.
Das.
Das.
Und das.
Um ein Split-Plot-Design durchzuführen, müssen Sie die DoE-Plattform für benutzerdefinierte Designs verwenden.
Ich werde die Ergebnisse für den zweiten Durchlauf laden.
Offen.
Und die Faktoren.
Was wir hier sehen.
Entschuldigung.
Wir betrachten unsere vier Faktorenanalyse: Temperatur.
CFF ist der Zulaufstrom und der Druck.
Und wir haben eine zusätzliche Spalte, die Namensänderungen enthält.
Und Sie können die Tatsache anpassen, wenn es schwierig ist.
sehr schwer zu ändern oder leicht zu ändern.
Die Konzentration oder die Testmethode lassen sich nur sehr schwer ändern.
Der schwer zu verändernde Faktor ist die Temperatur, weil wir sie ändern können.
aber nicht innerhalb des Assay-Blocks.
Und die einfachen Faktoren
sind die beiden anderen Faktoren, die zwischen den Durchläufen randomisiert werden können.
Wir wollen das Oberflächenantwortmodell verwenden.
Wenn Sie hier auf RSM klicken, fügen wir sechs und zwölf vollständige Parzellen hinzu.
Wir haben 36 Durchgänge und erstellen das Design.
Das Erstellen des Designs dauert einige Sekunden.
Nur zur Erinnerung: Dies gilt für das Box-Behnken-Energieministerium.
Es waren 27 Runs.
Wir haben noch viel mehr Durchläufe auf diesem DoE.
Ich werde die Tabelle erstellen und was das Box-Behnken-Modell betrifft, werde ich einige Farben hinzufügen.
Spalte.
Was habe ich getan? Entschuldigung, ich habe die Tabelle neu erstellt.
Ja.
Okay, Entschuldigung. Ja.
Okay.
Sie sehen, dass wir Tests haben, die
Die Blöcke werden so angeordnet, dass sie den gesamten Blöcken eins, zwei, drei, vier entsprechen.
usw. und in jedem
Im Assay-Block gibt es Temperaturblöcke, die die Unterdiagramme darstellen.
eins, zwei, drei, vier usw.
Und CFF und TMP werden innerhalb dieser beiden Blöcke randomisiert.
Wir führen diese DOE-Daten durch und Sie können dann das Modell verwenden.
Hier sehen wir die Unterschiede zwischen der Analyse und dem Standard
Box-Behnken-Versuchsplanung und Split-Plot-Design.
Wir haben die gesamten Diagramme, die hinzugefügt wurden.
in den Effekten und sie werden als zufällige Blöcke behandelt und wir haben alle anderen
Parameter und Effekte.
Und hier haben wir die Methode, die REML-Analysemethode.
Wir laufen
das Energieministerium.
Wenn wir uns auf die Antwort zu den Verlusten konzentrieren, sehen wir, dass wir haben
Ein sehr gutes Modell, das 96 Prozent der Varianz erklärt.
Wir sehen, dass wir haben
signifikante Effekte.
Und
Die zusätzliche Variable, die wir bei dieser Analyse berücksichtigen müssen, ist die REML-Varianz.
Komponentenschätzungen, die uns einen Einblick in die eingeführten
Anhand der Blöcke und der gesamten Diagramme sehen wir, dass der p-Wert nicht signifikant ist.
Wir können noch weiter gehen.
Mit den Blöcken gibt es keine Probleme.
wie andere DOE
Durch Ausführen von JMP können wir gehen
und über ein Profil verfügen, das zur Optimierung verwendet werden kann, um Bereiche und Designräume zu definieren.
Hier sehen wir, dass
Der Test ist der am stärksten betroffene Faktor
Bei jeder Reaktion und jedem Verlust ist die Reaktion diejenige, die von allem beeinflusst wird.
die vier Parameter der Faktoren und wir können sehen
dass wir mit den von uns als Ziel verwendeten Parametern bei der Optimierung recht gut abschneiden.
Interessant wäre es, dieses Modell, dieses DoE, das einen Standard verwendet, genauer zu betrachten.
Analyse.
Ich entferne alles.
Ich nehme die vier.
Faktor.
Das alles.
Für Standardanalysen.
Ich leite es.
Hier.
Ich komme zurück zu den Verlusten und der Reaktion.
Okay.
Hier werde ich mir Folgendes ansehen
die Verluste.
Was wir sehen können
Das liegt daran, dass wir nicht genau dieselbe Bestellung haben.
für die Parameter, den Effekt oder die Schätzung.
In der Standardanalyse können wir sagen, dass die Testmethode der einflussreichste Faktor ist.
Während im Spektraldesign der Fluss enthalten ist, ist der Test der fünfte.
und das ist völlig normal
Denn wenn wir Blöcke verwenden und die Standardanalyse durchführen, erhalten wir mehr
Diese Blöcke brauchen Stärke, und wir werden dabei Fehler machen.
Wir werden es als einschneidend bezeichnen, aber das ist es nicht.
Das ist völlig normal.
Deshalb müssen Sie Folgendes tun:
Eine Analyse unter Verwendung von REML und Blöcken, um die richtige Reihenfolge der Einflussfaktoren zu ermitteln.
Zum Abschluss dieser Studie.
In dieser Fallstudie war ein Split-Plot-Design zulässig.
Die Durchführung solle ungeachtet der Nicht-Randomisierung einiger Parameter erfolgen.
Wir konnten das gesamte DoE in kürzerer Zeit durchführen.
Selbst wenn dafür 36 Läufe statt 27 nötig wären.
Aber da wir uns nicht konzentrieren müssen
Um den Plotter zwischen den einzelnen Durchläufen zu stabilisieren, war die Zeit viel kürzer.
Und wir werden dies angemessen begründen können.
den Gestaltungsraum mit starker statistischer Evidenz.
Es ist erwähnenswert, dass das Split-Plot-Design
Die Plattform wurde nun implementiert, um unsere proprietäre Technologie schnell zu entwickeln und zu optimieren.
Hilfsstoffreinigungen und als Kernaussagen.
Achten Sie bitte genau auf die Randomisierung der Faktoren.
Wir wissen, dass dies die erste Regel für die Durchführung eines DOE ist, aber es ist sehr wichtig, ein ordnungsgemäßes DOE zu haben.
ein Design, das Ihnen eine statistische Auswertung ermöglicht
Kenntnisse über Ihren Prozess und eine angemessene
Das Design könnte es ermöglichen, Zeit zu sparen, selbst wenn mehr Durchläufe erforderlich sind.
Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit.
