바이오의약품 개발 및 제조에는 수많은 표준화된 실험과 보고서 작성이 포함됩니다. 대부분의 보고서에는 관련 프로토콜 정보, 실험실 정보 관리 시스템(LIMS)의 제품 품질 데이터, 실험실 문서 정보, 그리고 다양한 장비의 성능 데이터가 포함됩니다. 현재 이러한 데이터는 JMP, Excel 등의 소프트웨어로 처리된 후 PowerPoint 프레젠테이션이나 Word 문서로 정리됩니다.
본 문서에서는 JMP를 사용하여 자체 개발한 전체 프로세스의 자동화 시스템을 시연합니다. 사용자는 저널을 참고하여 자동화된 워크플로우를 따라 진행할 수 있습니다. 이 시스템은 LIMS 데이터와 실험실 문서를 활용하여 실험 설계(DoE) 시리즈의 반응을 자동으로 입력하고, 전문가(SME)가 모델을 구축하면 제안된 그림 옵션을 제시합니다. 이렇게 생성된 그림, 크로마토그래피 트레이스, 프로토콜 정보는 미리 설정된 템플릿 구조에 따라 PowerPoint 프레젠테이션과 Word 보고서로 통합됩니다.
이 자동화된 보고서 생성 기능은 전문가의 시간을 크게 절약해 주어 결과 해석에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 해줍니다. 또한, 모든 자동화 기능을 단일 소프트웨어에서 구현함으로써 데이터 무결성이 유지되고 모든 보고서에서 레이아웃 및 평가 표준이 준수됩니다.
안녕하세요, 반갑습니다. 오늘은 실험 데이터를 수집, 분석 및 보고하는 워크플로우를 보여드리겠습니다. 디스커버리 서밋에서 발표하는 만큼 예시로 실험계획법(DOE) 보고서를 선택했지만, 이 도구는 모든 종류의 보고서에 적용할 수 있는 범용적인 도구입니다.
저희 회사(Rentschler Biopharma)에 대해 간략히 설명드리자면, 저희는 바이오의약품 위탁생산 및 개발 전문 기업입니다. 즉, 모든 종류의 바이오의약품에 대한 정제 공정을 개발하고 있습니다.
물론 대부분은 항체입니다. 120가지가 넘는 항체를 보유하고 있지만, 바이오엔텍과 화이자를 위해 코로나19 mRNA 백신도 생산했습니다. 그리고 140가지가 넘는 치료제 포트폴리오를 가지고 있는데, 대부분은 단순하고 안정적인 단일클론 항체이지만, 다중 특이성 항체, 융합 단백질, 재조합 효소 등 좀 더 흥미로운 치료제들도 있습니다.
140가지의 서로 다른 방식을 다룰 경우, 단점은 140가지의 서로 다른 보고서를 작성해야 한다는 것입니다. 예를 들어 매년 어떤 제품을 생산한다면 연간 보고서도 작성해야 하죠. 저희는 모든 프로젝트에 대해 보고서를 작성하고, 고객을 위해 일하기 때문에 파워포인트 프레젠테이션도 때로는 매주 제작합니다.
물론 준비하는 데 상당한 시간이 소요될 수 있으므로 JMP를 사용하여 자동화함으로써 시간을 단축하는 것이 목표입니다. 이를 위해 DOE 보고서를 예로 들어 설명하겠습니다. 프로세스를 개발할 때 프로세스가 어떻게 작동하는지, 얼마나 견고한지, 견고한지 여부를 파악하고 최적화하는 등 여러 가지를 이해하기 위해 DOE를 수행해야 합니다. 우리는 이러한 목적으로 DOE 접근 방식을 사용하며, 각 프로세스에는 여러 단계가 있으므로 프로세스당 5~10개의 보고서가 필요할 수 있습니다. 이는 상당한 작업량입니다. 하지만 DOE는 매우 표준화되어 있으므로 자동화의 힘을 활용하기에 좋은 사례입니다.
이 작업을 위해 필요한 것은 JMP 테이블, 즉 JMP에 실험 설계 생성을 요청하면 자동으로 생성되는 일반적인 DOE 테이블뿐입니다. 프로토콜은 어차피 필요한 문서이고, 모든 고객에게 요구되는 사항입니다. 마지막으로 최소한 JMP-18 버전이 필요합니다. JMP-18은 파이썬과의 훌륭한 통합 기능을 제공하여 모든 작업을 훨씬 쉽게 만들어주기 때문입니다. 따라서 오늘 보게 될 많은 부분이 파이썬으로 작성되었지만, 사용자는 이를 전혀 느끼지 못할 것입니다. 하지만 파이썬을 사용하면 좀 더 흥미로운 작업을 수행할 수 있다는 장점이 있습니다.
먼저 이론적인 원리를 간략하게 설명하고, 실제 사례를 보여드리겠습니다. 어떻게 작동하는지 궁금하시죠? 왼쪽에서 보시는 것처럼 빈 실험계획법(DOE) 표로 시작합니다. 여기에는 실행 ID, 패턴, 다양한 요인과 반응 변수가 입력되는데, LIMS에서 몇 번의 클릭만으로 자동으로 채워집니다. 이렇게 하면 LIMS에서 데이터를 복사해서 붙여넣는 과정에서 발생할 수 있는 오류를 방지하고 컴퓨터가 자동으로 처리해 준다는 장점이 있습니다.
또한 오류를 방지하기 위해 열을 자동으로 잠그고, 사용자가 진행 과정에서 수행하는 모든 단계를 추적합니다. 이는 데이터 무결성 측면에서 매우 유용하며, 데이터의 출처를 명확하게 파악할 수 있습니다. 데이터가 실수로 조작될 염려가 없으므로 품질 보증 담당자가 매우 만족해합니다.
데이터가 DOE 테이블에 복사되면 해당 분야 전문가가 모델을 구축해야 합니다. 이 부분은 이전과 동일합니다. 원하는 방식으로 구축하시면 됩니다. JMP 빌드 기능에는 필요한 모든 기능이 이미 포함되어 있으므로 변경된 사항은 없습니다. 모델을 저장한 후, 보고서에 필요한 다양한 그래프를 생성하기 위해 다시 해당 도구로 돌아가면 됩니다.
예를 들어, 데이터가 여러 실행에 걸쳐 어떻게 분포하는지 확인할 수 있는 복제 플롯, 모델의 품질을 추정할 수 있는 적합도 요약, 특정 반응에 대한 원인이 되는 매개변수를 알려주는 매개변수 추정치, 어떤 요인이 어떤 반응에 영향을 미치는지 개괄적으로 보여주는 다양한 프로파일러 플롯, 그리고 2차원 또는 3차원 상호작용이 있는 경우 단일 플롯에서 직접 확인할 수 있는 등고선 플롯 등이 있습니다. 이를 통해 최적점을 찾거나 실패 직전의 문제를 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.
그다음에는 이 데이터를 모아서 프레젠테이션으로 만들거나, 프레젠테이션으로 만들 수 있도록 준비합니다. 고객들이 진행 상황에 대한 최신 정보를 얻는 것을 선호하기 때문에, 생성된 모든 그래프를 파워포인트 프레젠테이션으로 쉽게 구성할 수 있도록 한 것입니다. 즉, 모든 그림과 헤더가 자동으로 추가되고, 전문가가 해석만 작성하면 되는 것입니다.
두 번째는 제가 잠시 후에 보여드릴 것인데, 모든 데이터가 하나의 보고서로 정리되는 것입니다. 이 보고서에는 LIMS(SQL 데이터베이스)에서 가져온 데이터, 즉 실험실 전자 실험 문서 시스템의 데이터가 포함됩니다. 여기에는 보관 시간 등의 데이터가 포함됩니다. 또한 크로마토그램이나 여과 그래프와 같은 장비에서 내보낸 데이터, 그리고 프로토콜 데이터도 포함될 수 있습니다. 프로토콜에는 실험 계획, 명명법 등의 모든 정보가 포함됩니다.
어떻게 보이는지는 오른쪽에서 조금 확인할 수 있습니다. 프로토콜이나 LIMS에서 추가된 표가 있고, 장치에서 가져온 그래프도 있으며, 펌프 성능, 크로마토그래피 및 분석 그래프와 같이 필요한 방식으로 음영 처리할 수 있습니다.
이 모든 것의 목표는 모든 작업을 수동으로 처리해야 하는, 당연히 오류 발생 가능성이 높은 상태에서, 전문가가 모델 구축만 하고 JMP가 초안 보고서를 생성하면 전문가가 이를 해석하고 검토하는 방식으로 전환하여 시간과 노력을 크게 절약하는 것입니다.
이게 마음에 드셨으면 좋겠고, 실제로 어떻게 활용되는지 보여드리고 싶습니다. 여기 보이는 건 일반적인 JMP 저널입니다. 저는 자동화 작업에 주로 저널을 사용하죠. 저널에는 간단한 소개와 링크, 그리고 과정을 안내하는 여러 항목들이 있습니다.
처음부터 시작하면 기본적으로 무엇을 해야 하는지 알려줍니다. LIMS 데이터를 불러오는데, 당연히 그부터 시작해야 합니다. 그러면 항상 버튼이 하나 보일 겁니다. 그 버튼을 클릭해 보겠습니다. 그러면 빈 실험계획표(DOE 테이블)를 준비하라는 메시지가 나타납니다. 한번 시도해 보세요. 테이블은 이렇게 생겼습니다.
저것은 일반적인 표입니다. 모든 요인과 실행 번호가 포함되어 있습니다. JMP에서 자동으로 삽입되는 스크립트도 있고, 물론 응답은 아직 비어 있습니다. 그런 다음 LIMS에서 데이터를 가져오라고 합니다. 임의의 데이터를 사용해야 하기 때문에 직접 보여드릴 수는 없습니다.
하지만 결과는 동일합니다. 따라서 응답이 자동으로 채워지고 초록색으로 표시되는 것을 보실 수 있습니다. 초록색은 해당 데이터가 검증되었음을 나타냅니다. 우선, 데이터가 잠겨 있어 실수로 변경할 수 없다는 의미입니다. 또한 데이터가 저장되므로, 지금 데이터를 저장하거나 수정하더라도 나중에 불일치가 감지되어 검증에 문제가 있음을 알려줍니다.
또한 모든 데이터 추출 단계를 저장합니다. 여기에서 볼 수 있는 것처럼 테이블 변수가 저장됩니다. 그런 다음 다양한 종류의 그래프를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 복제 그래프는 항상 유용합니다. '복제 그래프 만들기'를 클릭하기만 하면 됩니다.
가장 먼저 테이블 형식을 묻는데, 이는 세션당 한 번만 요청됩니다. 기본적으로 이 데이터 검증은 테이블뿐만 아니라 다양한 형태의 그래프도 기반으로 작동합니다. 아직 그래프가 없으므로 이 과정을 취소하겠습니다. 그러면 새 그래프가 생성됩니다. 이제 모든 응답과 반복 실험에 따른 변화를 보여주는 멋진 반복 그래프가 생성됩니다. 파란색은 중심점을 나타냅니다.
사이트에서 또 다른 기능은 보기 좋은 표 또는 그래프 검증표를 제공하는 것입니다. 사용자는 어떤 데이터가 있는지, 파일 이름, 담당자가 수행한 단계, 제가 임의로 만든 데이터에 대한 수동 검증 내용 등을 직접 확인할 수 있습니다. 방금 제가 만든 파일입니다.
다음으로 MD5 해시 값이 있는데, 이는 모든 파일에 대해 계산할 수 있는 값입니다. 이 값을 통해 사용 중인 파일이 이름만 같은 것이 아니라 실제로 동일한 파일인지 확인할 수 있습니다. 즉, 다른 사람이 동일한 이름으로 유사한 파일을 저장해 놓고 유효성이 없는 것으로 간주하는 것을 방지하는 안전 장치입니다. 앞서 언급했듯이 이 데이터는 무작위로 생성되므로 출처가 검증되지 않습니다. 이는 일종의 문제일 수 있지만, 이 예시에서는 크게 중요하지 않습니다.
보시다시피 닫을 수 있습니다. 이 모든 그래프는 폴더에 자동으로 저장됩니다. 이제 모델을 만들어야 합니다. 원하는 대로 사용하시면 됩니다. 실행 버튼을 클릭하면 몇 가지 요인을 제거할 수 있습니다. 이 부분은 무시해도 됩니다. 이렇게 간단하게 훌륭한 모델이 무작위로 생성될 수 있다는 사실에 항상 놀라곤 합니다.
여기서 몇 가지 요소를 제거할 수도 있습니다. 그냥 무작위로 보이는 것뿐이니까요. 차이점을 확인해 보시고, 물론 원하시는 대로 수정하셔도 됩니다. 일단 이대로 두도록 하죠. 원하시면 데이터 테이블에 저장하셔도 됩니다.
그다음에는 그래프를 몇 개 그려볼 수 있습니다. 예를 들어, 아래와 같은 적합도 요약 그래프를 만들 수 있습니다. 이 그래프는 응답이 얼마나 좋은지 개괄적으로 보여줍니다. 물론 데이터 모델이 형편없더라도, 적어도 모델이 얼마나 나쁜지 한눈에 파악할 수 있습니다. 이를 통해 어떤 매개변수가 모델에 영향을 미치는지 이해할 수 있습니다.
다시 클릭하기만 하면 됩니다. 그러면 모든 응답에 대해 자동으로 적용됩니다. 이렇게 저장된 모든 요소는 해당 응답에 영향을 미치는 요인이 됩니다. 마지막으로 예측 그래프를 살펴보겠습니다. 예측 그래프는 전체적인 상황을 한눈에 파악할 수 있도록 도와줍니다.
그래프 만들기를 클릭하면 여러 개의 그래프를 얻을 수 있습니다. 요인에 따라 각 요인별 개별 반응에 대한 그래프를 모두 볼 수 있습니다. 예를 들어, 반응 D에 세 가지 요인이 영향을 미친다면, 모든 요인을 한눈에 볼 수 있는 개요 그래프를 얻을 수 있습니다. 아주 유용한 개요 그래프죠.
물론, 그것도 닫으셔도 됩니다. 마지막으로, 원하시면 등고선 그래프를 그려볼 수도 있습니다. 예측 요인들을 표시하고, 벡터 1 또는 3의 예측 공식을 입력해 보세요. 색상 구성표는 원하는 대로 선택하시면 되고, 그대로 두시면 분포와 각 요인이 서로에게 미치는 영향을 명확하게 보여주는 멋진 등고선 그래프를 얻을 수 있습니다.
기본적으로 이게 전부입니다. 물론 데이터가 더 많으면 더 많은 결과를 생성할 수 있지만, 이쯤에서 마무리하고 저장하겠습니다. 잠시 후 보여드리겠습니다. 앞서 언급한 모든 수치에 대해 최종적으로 한 행이 더 생성되었고, 어떤 데이터 추출 단계를 거쳤는지, 파일 이름과 해시 값을 확인할 수 있습니다. 이제 저장합니다.
자, 이제 수많은 데이터가 생겼습니다. 이제 남은 건 이 데이터를 보고서에 추가하는 것뿐입니다. 물론 모든 데이터가 저장되어 있으니 복사해서 붙여넣을 수도 있지만, 클릭 몇 번으로 JMP가 알아서 처리하도록 하는 게 훨씬 더 편리하죠. 자, 그럼 폴더를 찾아보세요. JMP는 모든 종류의 보고서를 만들 수 있는 만능 도구입니다.
보고서 종류마다 고유한 테이블이 필요합니다. 잠시 후에 보여드리겠습니다. 보시다시피 여기에 여러 소스가 있습니다. 이 테이블은 JMP에게 어떤 소스에서 어떤 데이터 포인트를 가져와 보고서를 생성할지 지시하는 역할을 합니다. 프로토콜에서 몇 가지 테이블을 복사하고, 중간 단계 코딩, 실행 계획, 일부 매개변수, 배치 개요, 모든 필터 등을 복사합니다.
DOE 플로팅 도구를 사용하면 잔차 플롯, 매개변수 추정치, 예측값, 등고선 플롯을 복사할 수 있고, LIMS 데이터 도구(또 다른 도구)를 사용하면 사용된 분석 방법 목록을 가져올 수 있습니다. 물론 템플릿도 필요합니다. 모든 보고서에는 고유한 템플릿이 있습니다. 저는 개인정보 보호를 위해 Q1 템플릿을 사용합니다. 폴더도 필요하고, 당연히 프로토콜도 필요합니다.
프로세스 단계를 조작할 수 있습니다. 원하시면 몇 가지 설정을 할 수 있습니다. 어떤 DOE 테이블이 있는지 알아야 합니다. 확인을 클릭하고 몇 초 기다리면 22개의 항목이 추가된 것을 볼 수 있습니다. 이게 전부이며, 이 과정에 시간을 전혀 소비할 필요가 없습니다.
그리고 여기에서 직접 볼 수 있듯이, 이 데이터 소스 테이블이 생성되어 어떤 작업을 수행했는지 보여줍니다. 프로토콜에서 중간 코딩과 단계별 코딩을 복사했습니다. 이것이 파일입니다. 이 파일을 사용하여 작업을 수행했고, 프로토콜의 여러 테이블과 다른 도구에서 사용되는 여러 수치들을 활용했습니다.
이 프로그램은 해당 데이터를 데이터 소스 테이블에 기록하고, 무작위 데이터이기 때문에 검증되지 않았다고 알려주지만, 일반적으로 데이터가 어떻게 구성되어 있는지 전체 목록을 제공합니다. 그리고 물론 전체 보고서도 제공됩니다. 지금 보시는 것이 초안입니다. 보고서에는 상당히 많은 정보가 포함되어 있으며, 물론 모든 항목을 채워야 합니다. 개인정보 보호 문제로 일부 내용을 줄였지만, 전체적인 구성은 보여드릴 수 있습니다.
물론 요약본을 작성해야 하지만, 예측에 대한 개요부터 시작할 수 있습니다. 즉, 어떤 요인이 어떤 반응에 영향을 미치는지 파악하는 것이죠. 초록색이면 유의미한 요인이고, 그렇지 않으면 유의미하지 않은 요인입니다. 이는 저희가 만든 모델에 따라 달라집니다. 그리고 물론, 일부 데이터는 삭제했습니다.
그다음에는 프로토콜에서 추출한 몇 가지 버퍼가 있습니다. 프로토콜에 포함된 필터도 있었고, 단계 코딩은 전체 프로토콜이었으며, 분석 방법 목록과 각 실행에 사용된 버전도 있습니다. 이는 LIMS에서 직접 가져온 것입니다. 실행 계획도 프로토콜에서 가져온 것이고, 프로토콜에서 가져온 추가 데이터도 있습니다. 그리고 나중에는 결과, 방금 만든 표, 그리고 물론 방금 그린 모든 그래프가 있습니다. 화이트리스트와 잔차 그래프도 포함되어 있습니다.
그러면 요약 정보가 제공되고, 각 반응에 대해 위험도, 매개변수 추정치, 유의미한 예측 그래프, 그리고 가능하다면 대조 그래프도 확인할 수 있습니다. 각 반응에 대한 모든 정보는 자동으로 제공되며, 최종적으로 전체 표가 생성됩니다. 물론 평가와 결론은 직접 작성해야 합니다. 마지막으로 약어 목록이 자동으로 추가됩니다. 보고서에 사용된 약어는 모두 이 목록에 추가됩니다.
그래서 이 모든 내용을 종합하면, 대략 30페이지에 20개 항목 정도의 아주 간략한 보고서가 됩니다. 물론 훨씬 더 많은 항목을 포함하는 더 큰 보고서에도 적용할 수 있습니다. 특히 데이터 소스 개요와 같은 부분은 시간을 많이 절약해 줍니다. 그렇지 않으면 누군가가 직접 확인해야 하기 때문입니다.
제 말을 마무리하겠습니다. 파이썬의 JMP를 사용하여 워크플로우를 자동화하면 상당한 시간을 절약할 수 있다는 점을 설득했기를 바랍니다. 복사 붙여넣기 등의 작업이 필요 없기 때문에 오류 발생 가능성도 최소화됩니다. 또한, 누가 언제 어떤 도구를 사용하여 각 단계를 수행했는지 등 모든 과정을 기록으로 남길 수 있습니다.
그리고 이 마지막 모듈에서는 표준화된 보고서 형식을 제공하는데, 이는 매우 중요합니다. 예를 들어, 저는 하류 정제 부서에서 근무하는데, 이는 상류 부서에서 공급받은 원료를 정제하는 업무를 담당한다는 의미입니다. 당연히 고객에게 보고서를 제공할 때, 색상 등을 포함하여 보고서 형식이 대체로 동일해야 한다는 점이 중요합니다.
이것으로 제 발표를 마치겠습니다. 베를린에서 열리는 디스커버리 서밋에서 여러분 모두를 뵙기를 진심으로 기대하며, 질문이 있으시면 언제든지 메시지를 보내주세요. 감사합니다.
