固相最適化の冒険 - 心配するのをやめて DOE を愛するようになった経緯 固相最適化の冒険 - 心配するのをやめて DOE を愛するようになった経緯
スティーブ・フィガード博士、アボット・ラボラトリーズ
体外診断業界で免疫測定法の開発に使用される実験設計では、特定の製品の構成と製造のあらゆる側面を完全に理解する必要があります。免疫測定法の場合、試薬成分、サンプル構成、およびプロセス パラメータ間の相互作用が多数あるため、プロセスの特性評価が非常に複雑で時間がかかるため、実験設計 (DOE) の利点がすぐに明らかになります。DOE の強みは、統計を使用して、標準的な実験アプローチよりも少ないリソースでプロセスを定義および/または最適化できることです。ここでは、プロセスの最適化を含む製造の問題で DOE を使用する具体的なケースを紹介します。特定の分析対象に対する抗体で微粒子固相をコーティングしても、3 つの異なるメトリック (応答) で評価された必要なパフォーマンスが得られませんでした。2 つの DOE 実験のみで同時に最適化することで、問題を修正し、製造プロセスを特性評価して最適化し、製品を市場に出すことができました。
