Emmanuel Romeu, director de proyectos de I+D, Beckman Coulter (Danaher Corporation)
Magali Karagueuzian, Especialista en Desarrollo, Beckman Coulter (Danaher Corporation)
Desarrollar un ensayo para diagnosticar anticuerpos humanos es particularmente difícil cuando se utiliza proteína poco soluble. Optimizamos el proceso de acoplamiento de la proteína en la fase sólida (concentración, pH, glicerol) y las condiciones de medición de los anticuerpos del paciente (tiempo de incubación, concentración de trazadores) para un total de seis factores. En ese momento, para seleccionar el diseño apropiado del experimento, teníamos la opción entre 1) el tradicional método de un factor a la vez, que requiere 13 condiciones (tres niveles de cada factor, siendo el punto central el mismo para todos los factores) sin identificar interacciones entre factores, sin repetición; 2) el método factorial fraccional, que requiere 32 condiciones (todas las interacciones de segundo orden) sin identificar términos cuadráticos; o 3) el diseño de superficie de respuesta, que requiere 53-54 condiciones (diseño compuesto central o Box-Behnken) para obtener tanto términos cuadráticos como interacciones. Gracias a los diseños de pantalla definitivos (DSD), identificamos los factores significativos y sus términos e interacciones cuadráticos, ejecutando solo 13 condiciones y gestionando los valores atípicos. Esto convierte a este tipo de diseño de experimentos en el método líder para el desarrollo complejo y para optimizar el tiempo de comercialización y la calidad, dos indicadores clave de rendimiento (KPI) clave para el desarrollo.
