Enfoque de equivalencia en el diseño de experimentos para la evaluación de robustez: aplicaciones en el desarrollo de vacunas con JMP(R) (2019-EU-30MP-102)Nivel: Intermedio
Función del puesto: Analista / Científico / Ingeniero
Industria: Atención sanitaria
Bernard Francq, estadístico principal de GlaxoSmithKline
Dan Lin, experto en bioestadística, GlaxoSmithKline
Waldemar Miller, estadístico de GlaxoSmithKline
Réjane Rousseau, estadística sénior, GlaxoSmithKline
Sylvie Scolas, estadística, GlaxoSmithKline
Walter Hoyer, gerente sénior de Innovación y Automatización, CMC Stats, GlaxoSmithKline
El desarrollo actual de vacunas de vanguardia se basa en el paradigma de Calidad por Diseño. En el diseño de experimentos (DOE), el espacio de diseño se define como un subespacio de combinaciones de parámetros de proceso que han demostrado garantizar la calidad (guía ICH Q8). La robustez de un proceso es su propiedad de mantenerse dentro de los límites de especificación (objetivo ± Δ) tras un cambio en las condiciones experimentales. Un DOE para planitud extiende la prueba de equivalencia clásica (prueba de dos colas) al caso multidimensional (factores continuos o categóricos). Analizaremos el uso de la distribución multi-t, ya que todo el dominio experimental se compara con un nivel de referencia (normalmente el punto central). El espacio de diseño es entonces el subespacio donde las medias predichas son equivalentes al nivel de referencia (los intervalos de confianza de los contrastes de medias se encuentran dentro de ± Δ). Nuestra metodología se ilustrará con aplicaciones en estadística CMC y desarrollo de vacunas. Analizaremos las limitaciones de las comparaciones múltiples y del Simulador en Prediction Profiler de JMP. Mostraremos cómo modificar los valores predichos predeterminados y el Perfilador de Contornos para obtener un espacio de diseño interactivo que facilite la comunicación con los científicos. Se mostrará un script JSL para automatizar este procedimiento.
