レベル: 上級
サム・ガードナー、エランコ・アニマルヘルス主任研究科学者
医薬品開発において、多くの場合、最も関連性の高いデータは時間の関数（曲線）となる値です。従来の曲線の扱い方では、結果の時間依存性を完全に無視し、曲線の一側面のみに焦点を当てる傾向があります。その結果、情報が失われることがよくあります。
曲線全体を活用する3つの分析手法について説明します。1) データが時間的に整合している場合、多変量解析法を用いてデータを特徴付けることができます。2) データがパラメータ化されたモデルで記述できる場合、そのモデルを各曲線に当てはめると、モデルパラメータが新しいデータになります。3) 曲線内のデータが時間的に整合していない場合、またはパラメータ化されたモデルで記述するには複雑すぎる場合は、関数データエクスプローラを使用して各曲線に平滑化モデルを当てはめ、その平滑化曲線のパラメータが新しいデータになります。これらの手法とDOEを組み合わせることで、曲線がDOE因子にどのように依存するかを理解できます。この講演では、医薬品開発の実際の例を用いて、JMPを用いてこれらの手法をDOEと組み合わせて適用する方法を説明します。
例 2 の JMP 公開レポートへのリンク: https://public.jmp.com/packages/Using-a-Parametric-Model-to-Reduce-a-Cur/js-p/f9wjDHcLJQ4C5kF3vsQSl
