Nivel: Avanzado
Sam Gardner, científico investigador principal de Elanco Animal Health
En muchas situaciones del desarrollo de productos farmacéuticos, el dato más relevante es un valor en función del tiempo (una curva). Los enfoques tradicionales para el manejo de curvas suelen ignorar la dependencia total del resultado con el tiempo y se centran únicamente en un aspecto de la curva. Esto suele provocar pérdida de información.
Se discutirán tres enfoques de análisis que utilizan la curva completa: 1) Cuando los datos están alineados en el tiempo, se pueden usar métodos multivariados para caracterizarlos; 2) Cuando los datos se pueden describir mediante un modelo parametrizado, el ajuste de dicho modelo a cada curva genera parámetros que se convierten en los nuevos datos; y 3) Cuando los datos de la curva no están alineados en el tiempo, o si son demasiado complejos para describirlos con un modelo parametrizado, se puede usar el Explorador de Datos Funcionales para ajustar un modelo de suavizado a cada curva, y nuevamente los parámetros de ese ajuste de curva suavizada se convierten en los nuevos datos. La DOE se puede combinar con estos métodos para comprender cómo las curvas dependen de los factores de la DOE. Esta charla mostrará cómo usar JMP para aplicar cada uno de estos enfoques, combinados con la DOE, utilizando ejemplos reales del desarrollo de productos farmacéuticos.
Enlace al informe público de JMP para el ejemplo 2: https://public.jmp.com/packages/Using-a-Parametric-Model-to-Reduce-a-Cur/js-p/f9wjDHcLJQ4C5kF3vsQSl
