908 Devices a lancé un module complémentaire JMP facilitant l'analyse et le suivi directs des concentrations d'acides aminés et de vitamines générées en continu par l'analyseur de milieux REBEL. Lors du développement et de l'ajustement des milieux de culture, différents paramètres sont testés au fil du temps, générant ainsi un grand nombre d'échantillons et de données. L'analyseur REBEL, associé au module complémentaire JMP, permet de visualiser immédiatement ces données dans une interface personnalisée. Alvotech présente une étude de cas démontrant comment JMP permet une comparaison rapide des niveaux d'acides aminés dans différents bioréacteurs utilisant différentes formulations de milieux, contribuant ainsi à une meilleure compréhension du procédé.
Dans un dispositif expérimental complexe, différentes formulations de milieux ont été testées sur 13 jours de fonctionnement de plusieurs bioréacteurs en analysant en ligne les concentrations d'acides aminés et de vitamines avec REBEL dans trois dilutions différentes en double pour évaluer les performances par lots.
Les résultats de ce vaste ensemble de données comprenant les 21 acides aminés et les six niveaux de vitamines ont été visualisés avec JMP d'une manière simple qui offrait néanmoins diverses configurations pour comparer les données et déterminer la précision des mesures.
Bonjour, je m'appelle Ildiko. Je représente Alvotech Allemagne à cette réunion avec mon collègue Thomas. Nous sommes tous deux membres de l'équipe Innovation des procédés chez Alvotech et travaillons principalement sur des projets de développement média. Nous utilisons régulièrement JMP, notamment pour la réalisation de plans d'expériences (DOE) complexes. Aujourd'hui, j'aimerais vous présenter un petit outil intelligent de visualisation des données, destiné aux utilisateurs de REBEL. REBEL est un analyseur de dépenses publicitaires, fabriqué par la société 908 Devices. L'année dernière, ils ont lancé un module complémentaire pour JMP qui facilite l'analyse directe et le suivi des tendances des concentrations d'acides aminés et de vitamines.
Cette mesure génère d'importants volumes de données, visualisables instantanément dans une vue personnalisée grâce à ce module complémentaire JMP. Nous souhaitons présenter les flux de travail à comparer, afin d'illustrer les tendances temporelles, les différents résultats, les différentes formulations de milieux et les différentes cycles de bioréacteur. L'objectif est de montrer comment cet outil de montée en puissance intelligente permet une meilleure compréhension des procédés et facilite notre travail quotidien.
Quelques mots sur le REBEL. Qu'est-ce que le REBEL ? C'est un analyseur de milieux usés, un petit spectromètre de masse basé sur l'électrophorèse capillaire et fonctionnant avec des kits. Il a la capacité d'analyser 33 métabolites différents dans un seul échantillon, en environ 7 à 10 minutes, ce qui est très rapide.
Comme je l'ai mentionné, nous utilisons cette plateforme pour le développement de milieux de culture à différentes fins. Nous comparons les fournisseurs pour la formulation d'un milieu spécifique. Cette comparaison nous permet de déterminer quel fournisseur propose le milieu le plus performant. Comme indiqué précédemment, nous gérons des projets complexes et devons suivre l'évolution des analytes dans ces différents milieux. Nous devons prendre des décisions rapides au quotidien pour définir la stratégie d'alimentation, ou simplement observer l'évolution des analytes au fil du temps. Nous utilisons également cet outil pour comparer différentes conditions lors d'essais en bioréacteurs à l'échelle du laboratoire. Par exemple, dans le cadre de la gestion du cycle de vie d'un produit, si nous souhaitons implémenter un nouveau milieu, nous le comparons à la configuration existante.
Lors de la génération de grands ensembles de données, nous utilisons cet outil complémentaire JMP pour un traitement et une visualisation ultra-rapides. Veuillez noter qu'il est compatible uniquement avec JMP 16 et versions ultérieures. Concernant la conception et les méthodes, comme mentionné précédemment, je présenterai sur cette affiche trois flux de travail comparatifs à travers trois études de cas. Je montrerai également de courtes vidéos de démonstration illustrant ces flux de travail, de l'importation des données jusqu'à l'affichage personnalisé du tableau de bord. Les données peuvent ensuite être traitées, enregistrées, envoyées, exportées, etc., selon nos besoins. L'analyse ne prend qu'une à deux minutes pour un grand ensemble de données grâce aux filtres de données prédéfinis. Cet outil est particulièrement utile pour les utilisateurs de REBEL.
Comment ça marche ? Tout d’abord, après l’installation du module complémentaire, très simple, il suffit d’installer le fichier correspondant. Chez Alvotech, nous utilisons une version distante de JMP car il s’agit d’un environnement validé BPF avec de nombreuses restrictions. Une fois le module installé, nous voyons ici les trois flux de travail : le flux de comparaison d’échantillons (que je vais vous présenter dans l’étude 1), les deux flux de travail d’évolution temporelle pour le suivi des anomalies et des conditions (dans l’étude 2), et enfin, l’étude 3 (à compléter).
Les fichiers de résultats générés par la machine sont des fichiers CSV issus d'un lot REBEL, basé sur la feuille de traitement du lot. Il s'agit d'un modèle Excel, lorsque les étiquettes des échantillons sont bien définies. Une fois la feuille de résultats générée, elle peut être importée directement dans JMP. Un fichier optionnel, appelé fichier d'étiquettes d'échantillons, est très utile car il permet d'associer les échantillons à des métadonnées personnalisées. Ceci est important pour les flux de travail d'analyse des tendances : par exemple, on peut faire correspondre un nom de bioréacteur à un nom d'étiquette d'échantillon afin de voir quelles conditions sont appliquées à quel bioréacteur. JMP reconnaît ces étiquettes d'échantillons et leurs composants. Je le montrerai plus en détail dans les vidéos de démonstration.
Enfin, une fois les résultats importés dans JMP, un tableau de bord de rapport par défaut est généré. Ce tableau de bord peut être personnalisé ultérieurement à l'aide de filtres de données. Voici le flux de travail chez REBEL. Passons maintenant au premier flux de comparaison. Je vais vous montrer comment cette vue personnalisée a été générée, à l'aide d'une courte vidéo. Commençons par ouvrir le flux de comparaison d'exemple. Nous sélectionnons ensuite le dossier contenant ce fichier, ce qui est un peu plus complexe car nous utilisons une instance JMP distante.
Nous trouvons le dossier. Il est initialement vide lorsque nous le sélectionnons. Nous devons sélectionner le fichier d'étiquette d'exemple et l'ouvrir. Nous ajustons l'en-tête, ce qui correspond à la première ligne. Il s'agit du fichier importé, à partir duquel JMP génère le tableau de données. Cela prend un peu de temps. Nous accédons ensuite directement au tableau de bord de comparaison des échantillons. Nous pouvons y visualiser tous les analytes dans différents bioréacteurs avec différents milieux. Le tableau affiche les valeurs moyennes des analytes, car nous effectuons des analyses en double ou en triple.
Dans le panneau Filtre, à gauche, nous pouvons sélectionner l'étiquette « exemple » car, dans ce cas précis, nous souhaitons afficher uniquement les types de supports. L'ouverture peut prendre un certain temps. Il s'agit de la composition du support A. Tous les autres supports devraient apparaître successivement.
D'autres flux de travail sont beaucoup plus rapides. Curieusement, le flux de travail de comparaison des milieux de culture est extrêmement lent. Il s'agit de milieux identiques préparés par différents fournisseurs. Les différences sont visibles. On peut également observer le profil de concentration des analytes et déterminer si les dilutions des échantillons étaient adéquates. Dans le panneau de contrôle, il est possible de sélectionner les intervalles de confiance et de calculer l'écart type des valeurs afin de vérifier si elles se situent dans la plage de valeurs acceptables.
Une fois le tableau de bord personnalisé finalisé, nous pouvons l'enregistrer. Après l'enregistrement, il devrait apparaître lorsque nous cliquerons sur le tableau de données. En effet, il se trouve dans le panneau de configuration en haut à gauche. Il suffit de cliquer sur le tableau de bord modifié pour qu'il s'affiche à nouveau. Bien sûr, si nécessaire, nous enregistrerons le tableau de données pour qu'il s'affiche de nouveau la prochaine fois.
Bien entendu, nous pouvons également exporter les données dans n'importe quel format. Il s'agissait du premier flux de travail. Les autres flux de travail, que nous utilisons le plus souvent dans le développement des médias, sont le flux de travail d'analyse des tendances des analytes et celui d'analyse des tendances des conditions. Si vous souhaitez en savoir plus sur l'analyse des tendances des analytes, j'ai également une vidéo à ce sujet. Mais avant cela, j'aimerais aborder une action très importante : définir le composant d'évolution temporelle. Ce composant fonctionne de telle sorte que, dans le tableau de résultats initial (un tableau Excel), nous ayons la première entrée de la colonne « Étiquette de l'échantillon ».
Dans ce cas, il s'agit de la station de culture numéro un, du récipient numéro deux, le troisième jour. JMP devrait identifier la première composante temporelle, soit la troisième. Il utilise des délimiteurs pour définir cette composante. Un délimiteur, comme illustré ici, est le caractère qui sépare les segments de texte. Dans ce cas, il s'agit d'un double espace, conformément à la convention d'appellation. La première composante temporelle que je souhaite afficher est la troisième. Il s'agit de la troisième composante de l'étiquette de l'échantillon. Il suffit de mettre à jour l'aperçu : la troisième composante temporelle apparaît bien comme la première, et l'étiquette de l'échantillon correspond à cette valeur. Cela correspond à la valeur définie dans le fichier d'étiquettes d'échantillons optionnel, qui correspond à la position de l'enregistrement du lot, et donc à ce que je souhaite voir dans l'ensemble de données de tendance des analytes.
Une fois cela fait, l'importation JMP affiche le tableau de bord. Il serait préférable de le montrer également dans la vidéo, étape par étape ; ce serait plus clair. Nous ouvrons le deuxième flux de travail d'analyse des tendances Analyte. Nous y transmettons les informations d'une étiquette d'exemple, comme mentionné précédemment, car j'ai créé un fichier d'étiquette d'exemple optionnel.
Le fichier d'étiquettes de l'exemple de cinétique temporelle est présent. JMP le reconnaît et l'importe immédiatement. Je définis ainsi le composant de cinétique temporelle avec un double espace et le chiffre 3, indiquant que le temps commence à 3, soit le jour 3. Le tableau de données s'affiche alors, ainsi que le tableau de bord de tendance des analytes, qui présente tous les analytes. Il est important de préciser que ce tableau de bord de tendance des analytes affiche la moyenne de chaque analyte au cours du temps.
Tous les jours pour lesquels nous disposons d'échantillons sont définis ici. Nous pouvons définir la plage d'erreur standard et appliquer des filtres pour n'afficher qu'une seule station de culture, afin d'obtenir une tendance pertinente dans une autre mesure. Cette analyse de tendance d'analyte ne présente qu'une seule condition. Pour tous les analytes, nous pouvons identifier les valeurs aberrantes. Nous pouvons observer le comportement inhabituel d'un analyte. Nous pouvons sélectionner les analytes à afficher individuellement dans une vue personnalisée.
Nous pouvons également vérifier si des valeurs n'ont pas été mesurées. Nous pouvons indiquer les intervalles de confiance et les écarts types, si nécessaire. Nous pouvons examiner les différents analytes un par un si nous le souhaitons. Enfin, nous pouvons enregistrer le tableau de bord dans la table de données. Il est possible d'enregistrer autant de tableaux de bord modifiés que nécessaire pour les exporter ultérieurement.
Il y a ici un élément inhabituel. En effet, un bug a été identifié dans cet ensemble de données. Je le démontre dans la diapositive suivante avec le flux de travail d'analyse des tendances, généré à partir du même ensemble de données, du moins le premier. Je ne présente pas la vidéo cette fois-ci car l'importation des données est identique à la dernière fois.
Comme je l'ai mentionné, il s'agit d'un plan d'expériences (DOE) pour les conditions de milieu de culture. C'est un petit bioréacteur AMBR15. Voici mon flux de travail préféré : le suivi des tendances des conditions. On sélectionne un analyte et on l'analyse au cours du temps pour toutes les conditions testées. La position du bioréacteur, marquée d'un point d'interrogation, n'était pas indiquée dans le fichier d'étiquettes des échantillons. Il s'agit d'un bug du système. En vérifiant le tableau de données, on constate que les composantes du cinétique et le nom de l'étiquette de l'échantillon n'étaient pas correctement séparés. Ce problème a été identifié comme un bug.
On constate ici que des valeurs sont manquantes à certains jours, comme ici et ici, aux jours 11 et 6. On observe également des valeurs manquantes dans le tableau de données. Cela indique un bug qui peut être signalé à l'équipe en charge des appareils 908. L'enquête est en cours. J'apprécie particulièrement ce flux de travail d'analyse de l'évolution temporelle des conditions, car il permet d'observer, par exemple, différentes conditions. On peut ainsi constater le déséquilibre entre les différents vaisseaux et les différentes conditions, puisqu'il s'agit d'une expérience type avec des conditions variées, et que nous ignorons le résultat. Le milieu de culture n'est pas homogène.
Les acides aminés présentent des évolutions très différentes. L'alanine, par exemple, affiche ici un profil complètement différent quant à la croissance et la mort cellulaires après une journée donnée. Ces tendances distinctes constituent une information précieuse et cruciale pour la conclusion de l'étude. De plus, en cas de modification urgente de la stratégie d'alimentation, le REBEL peut mesurer quotidiennement tous les analytes dans toutes les conditions, et ce flux de travail nous permet de visualiser rapidement ces changements.
Il s'agit également de la tendance actuelle, mais dans la dernière étude que je souhaite présenter, il s'agit de la gestion du cycle de vie d'un produit mAb. Nous voulons montrer comment une nouvelle formulation de milieu de culture se comporte par rapport à la formulation originale. Nous suivons simplement la croissance cellulaire et la production du produit pendant ces 14 jours. Nous avons bien sûr suivi l'évolution des analytes. Un important ensemble de données a été généré, et j'ai créé le fichier d'étiquettes des échantillons. Cela signifie qu'après avoir défini la composante temporelle, de la même manière que précédemment, les positions des lots ont été ajoutées avec le même nom afin que JMP puisse identifier les lots.
Je vous montre cette dernière vidéo. Il s'agit de fichiers concaténés. Deux lots différents, situés dans le même dossier, peuvent être visualisés et importés dans JMP. C'est une fonctionnalité très pratique de cet outil d'ajout : la possibilité d'ouvrir simultanément différents fichiers de résultats pour une même étude et de concaténer les données. Le fichier d'étiquettes d'échantillons est défini et lu immédiatement par JMP.
Ici, la définition est légèrement différente car la première colonne d'étiquettes d'échantillon est également différente. Je l'identifie comme le jour zéro. On constate que, par défaut, tous les analytes apparaissent dans toutes les conditions. C'est pourquoi nous devons appliquer le filtre de données local. Prenons l'exemple de l'arginine, visible sur la capture d'écran. On voit clairement l'équilibre du média, dont la condition est déjà définie. La tendance est identique entre deux types de médias différents, du moins pour cet analyte. Les positions [inaudible 00:22:57] sont parfaitement correctes. Aucun bug dans ce cas. Une fois terminé, nous pouvons enregistrer le tableau de bord comme précédemment.
Bien sûr, les utilisateurs avancés de JMP peuvent personnaliser davantage le résultat grâce aux options de Graph Builder. De la même manière, vous pouvez exporter le graphique en sélectionnant un dossier d'exportation, au format image ou au format Excel (tableau de résultats). De nombreuses options d'exportation sont déjà disponibles.
Si l'on peut conclure sur l'utilité de cet outil, on constate que ces ensembles de données complexes peuvent être visualisés en quelques clics seulement, grâce à l'ajout d'une composante temporelle et à l'identification de certains composants, ce qui est extrêmement simple. Il est particulièrement utile pour les utilisateurs novices de JMP, car aucune connaissance approfondie de ce logiciel n'est requise pour utiliser ce module complémentaire. Son principal avantage réside dans la possibilité de prendre des décisions rapides et basées sur les données, ce qui est crucial.
J'ai reçu une notification de 908 Devices indiquant que la version 2.6 de l'outil d'analyse statistique mis à jour est en cours de déploiement. Cette version améliorée permet, lorsque le fichier d'étiquettes d'échantillon séparé n'est pas nécessaire, de l'intégrer comme colonne distincte dans le fichier de résultats d'origine. Il n'est donc plus nécessaire d'ajouter un fichier Excel d'étiquettes d'échantillon optionnel lors de la définition de la courbe temporelle et de l'ouverture des flux de travail d'analyse des tendances.
Voilà, c'est tout. J'espère que ça vous plaît. Merci beaucoup pour votre attention.
