각 실행이 비용이 많이 들고 시간이 많이 소요되는 경우 DoE(관류 생물 반응기에서 처리량이 낮은 프로세스 최적화)안녕,
저는 관류 생물 반응기(효모 포함) 내부에서 최적화된 공정 조건에 대한 DoE를 수행하려고 합니다. 제가 사용하는 시스템의 처리량은 기본적으로 1이고 각 실행에는 1~2주가 걸립니다. 이러한 제약 때문에 저는 한 번 실행하고 실행 중에 요인을 변경하는 것을 고려했습니다. 샘플링하고 즉각적인 지표 또는 일일 체적 수율을 얻어서 반응(제품 역가 및 세포 특정 생산성)을 모니터링할 수 있습니다. 저는 용존 산소(DO), 온도, pH와 같은 조건을 최적화하려고 하는데, 이는 실행 중간에 변경하기 꽤 쉽지만 배지 구성과 같은 다른 요인은 변경이 즉시 일어나지 않기 때문에 더 어렵습니다.
이런 유형의 설계에서 제가 마주칠 수 있는 문제는 한 단계에서 세포 상태가 변경되면 이후 단계에 영향을 미칠 수 있다는 것입니다. 이런 종류의 실험을 설계하기 위해 JMP를 사용한 사람이 있는지, 그리고 이를 계획하는 가장 좋은 방법에 대한 팁이 있는지 궁금합니다. 또는 생물 반응기에서 이런 유형의 저처리량 DoE를 수행하는 방법에 대한 다른 아이디어가 있는 사람이 있다면, 저는 새로운 아이디어에 귀를 기울이겠습니다.
도와주셔서 고맙습니다!
실험 설계Re: 각 실행이 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸리는 경우 DoE(관류 생물 반응기에서 처리량이 낮은 프로세스 최적화)안녕하세요 @벤2 ,
설명하신 저처리량 생물반응기의 실험 설정에는 익숙하지 않지만, 도움이 될 수 있는 몇 가지 질문, 의견 및 제안을 다음과 같이 보내드립니다.
- 당신의 목표는 무엇입니까? 시스템 이해/탐색 및/또는 최적화? 측정 시스템의 정확도는 어떻습니까? 실험의 "노이즈"는 어떻습니까?
목표(이해/최적화)에 대한 강조점에 따라 DoE 방식(개선/반응에 기여하는 요인을 파악하는 데 사용)을 사용하거나 주요 목표가 시스템을 최적화하는 것이라면 모델 기반 순차적 실험을 사용하는 베이지안 최적화 방식을 사용할 수 있습니다. 그러나 실험 시스템의 차원(요인 수와 수준)과 실험의 "노이즈" 정도에 따라 베이지안 최적화는 노이즈가 많은 시스템 및/또는 고차원 시스템에 적합하지 않을 수 있습니다. 모델이 시스템을 최적화하는 "방향"을 파악하는 데 어려움을 겪을 수 있기 때문입니다.
- 실험 중에 요인 수준을 다양하게 변경하려는 경우, 변경 순서가 결과에 영향을 미칠까 봐 걱정되는 경우(" 한 단계에서 셀 상태가 변경되면 이후 단계에 영향을 미칠 수 있음 ") 두 가지 옵션을 사용할 수 있습니다.
- 단계 순서를 데이터 테이블에서 분석에 사용할 수 있는 새로운 통제되지 않은 요소 로 저장하는 것은 시간 추세/변경 순서와 관련하여 설계의 견고성과 관련하여 최적이 아닐 수 있습니다. 시간 추세와 요소 간에 상관 관계가 있을 수 있으며, 두 가지 중 어느 것이 응답에 대한 책임이 있는지 구별할 수 없습니다.
- 설계에 공변량으로 시간/순서를 포함(선형 및 이차 효과 모두 포함): 공변량이 있는 DoE의 특별한 경우("시간 추세 견고한 설계")로, Peter GOOS와 Bradley JONES의 "실험의 최적 설계: 사례 연구 접근 방식"(9장)에서 찾을 수 있습니다. 이러한 토론에 대한 자세한 정보:
사용자 정의 디자인에서 정의된 순서로 공변량
DoE에 시간 지연을 통합합니다.
- 또한 요인의 변경 용이성에 따라(예를 들어, " 용존 산소(DO), 온도, pH는 실행 중에 변경하기 쉽지만, 매체 구성과 같은 다른 요인은 변경이 즉시 발생하지 않기 때문에 더 어렵습니다 ."라고 언급했습니다.) 분할 플롯 디자인 구조를 사용하여 여러 번의 시도를 수행하고 응답을 기록할 수 있는 매체 구성과 같은 하나의 전체 플롯/"거시적 요인"을 만들 수 있습니다. 이 아이디어는 변경 순서를 공변량으로 고려하는 여러 번의 실험을 수행하는 "거시적 요인"/전체 플롯과 함께 이전 아이디어인 시간-추세 견고한 디자인에 추가로 사용할 수 있습니다.
이 몇 가지 질문, 발언 및 제안이 여러분에게 의미가 있고 도움이 되기를 바랍니다.
Re: 각 실행이 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸리는 경우 DoE(관류 생물 반응기에서 처리량이 낮은 프로세스 최적화)안녕하세요 @벤2 ,
저는 생물 반응기 최적화를 한 경험이 있습니다. 여러분이 마주하게 될 과제 중 하나는 생물 반응기에서 교반, pH 제어, 통기를 중간에 변경하는 것입니다. 이는 전체 배치에 대한 '최상의' 조건을 결정할 때 혼란을 일으킬 것입니다. 중간에 조건을 변경하면 세포 활동에 다른 스트레스 요인이 발생하고 발효가 진행되는 방식에 더 긴 영향을 미칠 수 있습니다.
고려해야 할 한 가지는, 소규모와 바이오리액터 규모에서 최적의 배지 조성이 동일하다는 가정 하에 배지 최적화를 위해 규모를 축소(예: 플라스크 흔들기)할 수 있는지 여부입니다. 이를 통해 DoE 접근 방식을 수행하기 위한 실험 폭과 실험의 가용성을 얻을 수 있습니다. 그런 다음 DoE 설정에서 바이오리액터 설정(교반, pH, 통기)만 제어하여 각 실행이 여러 요인의 조합을 테스트하는 방식으로 전환할 수 있습니다. 즉, DO%를 24시간에 40%, 48시간에 50%로 설정합니다.
질문이 있으시면 이에 대해 자세히 말씀해 드리겠습니다.
감사해요,
벤
Re: 각 실행이 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸리는 경우 DoE(관류 생물 반응기에서 처리량이 낮은 프로세스 최적화)안녕하세요 빅터,
답변 감사합니다! 먼저 질문에 답변해드리겠습니다:
1) 목표는 시스템 자체를 최적화하는 것이 아니라 내가 발현시키고자 하는 특정 재조합 단백질에 대한 시스템 조건을 최적화하는 것입니다.
2) DO, pH 및 온도와 같은 것의 경우 시스템 측정은 피드백 루프에 의해 제어되므로 상당히 견고하지만 배지 구성과 같은 것은 세포가 영양소를 소비하는 방식(배지는 지속적으로 공급됨)에 따라 시간이 지남에 따라 변경됩니다. 제품 반응은 사람이 물리적으로 샘플링해야 하기 때문에 더 제한적인 측정입니다.
아마도 공변량 인자로 시간을 사용할 것 같습니다. 제가 연구하지 않는 다른 공정 조건도 공변량 인자로 포함하는 것이 합리적일까요? 실험이 하나뿐이고 실험에서 여러 단계(변동 인자)를 사용하여 최적화하려고 하기 때문에 베이지안 최적화가 얼마나 관련성이 있을지 잘 모르겠습니다(하지만 제가 틀렸다면 말씀해 주세요). 분할 플롯 설계의 경우 실험이 완료된 후 분석에서 주로 하는 일인가요? 그리고 확인을 위해 개별 구성 요소가 아닌 미디어 전체를 살펴보라고 말씀하시는 건가요?
여러분의 질문과 제안에 감사드립니다. 정말 도움이 되었습니다!
Re: 각 실행이 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸리는 경우 DoE(관류 생물 반응기에서 처리량이 낮은 프로세스 최적화)안녕 벤,
답변해 주셔서 감사합니다!
명확히 하자면, 제가 운영하는 반응기는 일정한 배지 공급이 들어오고 일정한 "소모된" 배지(발현을 위한 분비 단백질 포함)가 나가는 관류 반응기입니다. 반응기와 셰이크 플라스크 사이의 이러한 공급 전략의 차이는 제가 생물 반응기 규모에서 살펴보고자 하는 이유 중 하나입니다. 또한 저희 생물 반응기에서 얻은 세포 밀도는 셰이크 플라스크에서 달성할 수 있는 것보다 상당히 높습니다.
저는 이 진술에 전적으로 동의합니다("조건을 중간에 바꾸면 세포 활동에 다른 스트레스 요인이 생기고 발효가 진행되는 방식에 더 오랜 영향을 미칠 수 있습니다.") 하지만 독립적인 실험에서 최적화를 수행할 수 있는 옵션이 없습니다. 저는 "실행"(1개 실험의 단계)을 위한 데이터를 실제로 수집하기 전에 전환 단계를 통해 세포를 안정 상태로 만들려고 했고, 이는 부담을 최소화할 수 있다고 생각합니다. 초기 단계가 나중 단계에 미치는 영향을 최소화하는 방법에 대한 다른 제안이 있다면 귀를 기울이겠습니다!
귀하의 피드백에 다시 한번 감사드립니다. 매우 도움이 됩니다!
Re: 각 실행이 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸리는 경우 DoE(관류 생물 반응기에서 처리량이 낮은 프로세스 최적화)안녕하세요 @벤2 ,
네, 제 생각에는 다른 공정 조건을 공변량 요인이나 통제되지 않은 요인으로 사용하는 것이 합리적입니다(설계 생성에 포함되지 않더라도 이러한 요인으로 분석이 가능하기 때문입니다).
베이지안 최적화에 대해서는 잘 모르겠지만, 요인의 변화(요인 변화/값뿐만 아니라)의 순서/시간 의존성을 고려하여 요인을 신속하게 최적화하면 도움이 될 수도 있습니다.
분할 플롯은 무작위성이 실험 조건에 의해 제약을 받는 상황입니다( 무작위성 제한이 있는 설계 참조). 이는 설계와 분석 모두에 반영됩니다. 실험이 하나뿐이고(그리고 이 실험에서만 변하는 요인) 여러 실험을 고려한다면 분할 플롯 설계를 구축할 수 있습니다. 전체 플롯은 실행을 고려하고(특정 효모 유형 또는 실행 중에 변경될 수 없는 요인 포함), "변경하기 쉬운" 요인/하위 플롯은 실행 중에 변경될 수 있는 공변량 요인이며 순서/시간이 고려됩니다.
이 답변이 어느 정도 의미가 있기를 바랍니다.
Re: 각 실행이 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸리는 경우 DoE(관류 생물 반응기에서 처리량이 낮은 프로세스 최적화)와, 재밌을 것 같네요! 저는 귀하의 프로세스에 대한 SME가 아니므로 상황과 제약을 진정으로 이해하려면 귀하와 논의해야 합니다. 하지만 제 생각은 다음과 같습니다.
1. 반복을 계획하세요. 한 번의 실험으로 모든 것을 할당하고 최적화하려고 하지 마세요. 조사를 효율적으로 계속하기 위해 필요한 지식이 무엇인지 생각해보세요. 어제 작동했던 훌륭한 모델을 갖는 것은 그다지 효과적이지 않습니다.
2. 노이즈를 식별하는 데 충분한 시간을 할애합니다(미래에 통제할 의향이 없는 요소, 즉 기술이 없거나 자금이 없거나 통제하기 불편하다고 생각하는 요소). 그런 다음 설계 정밀도를 희생하지 않으면서 추론 공간을 극대화하기 위해 어떤 전략을 사용할 것인가요(예: 차단, 반복, 분할 플롯).
3. 분할 플롯을 사용할 기회가 있을 것 같습니다(반드시 전통적인 방식이 아니어도 됩니다). 다음을 읽어보시기를 강력히 추천합니다.
Box, GEP, Stephen Jones(1992), " 강력한 제품 실험을 위한 분할 플롯 디자인 ", 응용 통계 저널 , 제19권, 제1호
이는 순차적인 단계 상황에서 매우 효율적일 수 있습니다.,
4. 여러 실험을 설계합니다(JMP에서 쉽게 할 수 있음). 각 실험에 대해 각 실험이 제공하는 것(예: 어떤 잠재적 지식을 얻을 수 있을까(설계 및 노이즈 분해능, 선형성, 반복성))과 필요한 리소스를 비교하고 대조합니다. 각 실험의 모든 가능한 결과를 예측하고 그 중 어떤 것도 처리할 준비를 합니다(예: 실험을 실행하고 성과 지표가 변경되지 않거나 성과 지표에 많은 변화를 만들지만 그 중 어느 것도 요인 효과에 할당할 수 없는 경우 등).
5. 마지막으로, 그리고 가장 중요한 것은, 결과에 관계없이, 아무도 사전에 가장 좋은 실험을 알지 못한다는 것입니다! 실험 과정 에 대해 배운 것을 되새기고, 그 경험을 바탕으로 다음 실험을 더 잘 설계하세요.
Re: 각 실행이 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸리는 경우 DoE(관류 생물 반응기에서 처리량이 낮은 프로세스 최적화)안녕하세요 @벤2 ,
연속 관류라는 걸 놓친 점 죄송합니다. 그렇습니다. 효모를 정상 상태로 되돌린 다음 각 '안정화' 후에 조건을 실행하는 것이 좋은 생각입니다. 고려해야 할 한 가지는 각 '실행'에 걸리는 시간입니다. 각 반복을 설정된 기간(예: 72시간) 동안 실행할 것인가요, 아니면 설정된 목표(예: X의 세포 밀도, Y의 생산물 양) 동안 실행할 것인가요?
아이디어에 더 추가하자면, 세포가 정상 상태로 돌아왔을 때 수명/스트레스 상태를 측정하는 방법을 고려해보세요. 각 정상 상태에서 어떤 테스트를 수행하여 '이것이 마지막 실행과 같은 상태입니다'라고 말할 수 있을까요? OD600 값, 사망/생존 비율 또는 특정 대사산물에 대한 테스트(HPLC 또는 Flex 모니터와 같은 것을 사용하여 테스트할 수 있는 행운이 있다면)가 될 수 있습니다. 이를 통해 이 세포 배치를 계속할지, 아니면 폐기하고 새로운 크라이오/시드를 사용하여 계속할지 결정할 수 있습니다.
반복적 접근 방식에는 베이지안 최적화가 확실히 좋은 옵션이지만, 시작하기 위해 범위 지정 디자인 과 같은 것을 고려할 수도 있습니다.
DO를 언급하셨는데, 제어해야 할 목표인가요 아니면 교반과 통기의 제어된 속도로 나누는 게 더 나을까요? 저는 일반적으로 DO를 제어하는 매개변수라기보다는 생물 반응기 조건의 변화에 대한 세포의 반응의 산물 로 생각합니다(하지만 특정 수준 이상으로 유지하기 위해 제어하는 생산 단계에 대한 목표 DO 값은 제어되는 매개변수라고 주장할 수 있습니다).
도움이 되길 바랍니다!
벤
