Approccio di equivalenza nella progettazione di esperimenti per la valutazione della robustezza: applicazioni nello sviluppo di vaccini con JMP(R) (2019-EU-30MP-102)Livello: Intermedio
Funzione lavorativa: analista / scienziato / ingegnere
Settore: assistenza sanitaria
Bernard Francq, statistico principale, GlaxoSmithKline
Dan Lin, esperto biostatistico, GlaxoSmithKline
Waldemar Miller, statistico, GlaxoSmithKline
Réjane Rousseau, statistico senior, GlaxoSmithKline
Sylvie Scolas, statistica, GlaxoSmithKline
Walter Hoyer, Senior Manager, Innovazione e Automazione, CMC Stats, GlaxoSmithKline
Lo sviluppo di vaccini all'avanguardia si basa sul paradigma "Qualità by Design". Nella progettazione degli esperimenti (DOE), lo spazio di progettazione è definito come un sottospazio di combinazioni di parametri di processo "che hanno dimostrato di fornire garanzia di qualità" (ICH guidance Q8). La robustezza di un processo è la sua proprietà di rimanere entro i limiti di specifica (obiettivo ± Δ) dopo una variazione delle condizioni sperimentali. Un "DOE per la piattezza" estende il classico test di equivalenza (test biunilaterale) al caso multidimensionale (fattori continui o categoriali). Discuteremo l'uso della distribuzione multi-t, in cui l'intero dominio sperimentale viene confrontato con un livello di riferimento (solitamente il punto centrale). Lo spazio di progettazione è quindi il sottospazio in cui le medie previste sono equivalenti al livello di riferimento (gli intervalli di confidenza dei contrasti delle medie sono compresi entro ± Δ). La nostra metodologia sarà illustrata con applicazioni nella statistica CMC e nello sviluppo di vaccini. Discuteremo i limiti dei confronti multipli e del simulatore nel Prediction Profiler in JMP. Mostreremo come modificare i valori predittivi predefiniti e il Contour Profiler per ottenere uno spazio di progettazione interattivo che consenta di comunicare meglio con gli scienziati. Verrà mostrato uno script JSL per automatizzare questa procedura.
