Data Mining für die Impfstoffherstellung
Julia O'NeillMS, leitender Ingenieur – Merck & Co. Inc.
Die Impfstoffherstellung ist ein komplexer biologischer Prozess, der aus vielen Schritten besteht und sich über Monate oder sogar Jahre erstreckt. Hunderte von Rohstoffeigenschaften und Prozessvariablen werden für jede Charge überwacht. Obwohl das fertige Impfstoffprodukt gut charakterisiert und kontrolliert ist, ist die Identifizierung der Ursachen für Abweichungen im Zwischenprodukt äußerst schwierig. Teams aus Ingenieuren, Statistikern und Wissenschaftlern haben begonnen, Data-Mining-Techniken anzuwenden und zu entwickeln, um diese Herausforderungen zu meistern. CUSUM-Sequenzdiagramme, Partial-Least-Squares-Regression (PLS) und Random Forests haben sich in aktuellen Projekten als äußerst wertvoll erwiesen. Diese Data-Mining-Methoden haben einen neuen Standard für die Ursachenforschung von Impfstoffen bei Merck gesetzt. Ihre Wirksamkeit wird anhand einer Fallstudie veranschaulicht.
