908 Devices hat ein JMP-Add-in veröffentlicht, das die direkte Analyse und Trendverfolgung von Aminosäure- und Vitaminkonzentrationen ermöglicht, die mit dem REBEL-Medienanalysator direkt im Prozess erfasst werden. Bei der Medienentwicklung und -anpassung werden verschiedene Parameter über einen längeren Zeitraum getestet, was zu einer hohen Anzahl an Proben und generierten Daten führt. Der REBEL-Analysator ermöglicht in Kombination mit der JMP-Add-in-Funktion die sofortige Visualisierung der Datensätze in einer individuell anpassbaren Ansicht. Alvotech präsentiert eine Fallstudie, die zeigt, wie JMP einen schnellen Vergleich der Aminosäurekonzentrationen in verschiedenen Bioreaktorläufen mit unterschiedlichen Medienformulierungen ermöglicht und so zu einem besseren Prozessverständnis beiträgt.
In einem komplexen Versuchsaufbau wurden verschiedene Medienformulierungen über 13 Tage in mehreren Bioreaktorläufen getestet, indem die Aminosäure- und Vitaminkonzentrationen in drei verschiedenen Verdünnungen in Doppelbestimmungen mit REBEL analysiert wurden, um die Batch-Leistung zu bewerten.
Die Ergebnisse dieses großen Datensatzes aller 21 Aminosäuren und sechs Vitaminspiegel wurden mit JMP auf einfache Weise visualisiert, wobei dennoch verschiedene Setups zum Vergleichen der Daten und zur Bestimmung der Messgenauigkeit zur Verfügung standen.
Hallo, mein Name ist Ildiko. Ich vertrete Alvotech Deutschland auf diesem Meeting zusammen mit meinem Kollegen Thomas. Wir sind beide Mitglieder des Teams für Prozessinnovation bei Alvotech und arbeiten hauptsächlich an Medienentwicklungsprojekten. Wir nutzen JMP intensiv und verwenden dabei vorwiegend verschiedene, teils komplexe Versuchsplanungen (DOEs). Dieses Mal möchte ich Ihnen jedoch ein kleines, praktisches Tool zur Datenvisualisierung vorstellen, das speziell für REBEL-Nutzer entwickelt wurde. REBEL ist ein Media-Analyzer für Werbeausgaben der Firma 908 Devices. Im letzten Jahr veröffentlichte das Unternehmen ein JMP-Add-in, das die direkte Analyse und Trenddarstellung von Aminosäure- und Vitaminkonzentrationen ermöglicht.
Zusammen mit dieser Messung werden sehr große Datensätze generiert, die sich mit diesem JMP-Add-in sofort in einer benutzerdefinierten Ansicht visualisieren lassen. Wir möchten die Arbeitsabläufe vergleichen, um zeitliche Trends und unterschiedliche Ergebnisse, verschiedene Medienformulierungen und Bioreaktorläufe aufzuzeigen. So demonstrieren wir, wie dieses Smart-Ramping-Tool zu einem besseren Prozessverständnis beiträgt und uns in unserer täglichen Arbeit unterstützt.
Ein paar Worte zum REBEL. Was ist REBEL? Es handelt sich um ein Analysegerät für Verbrauchsmedien, ein auf Kapillarelektrophorese basierendes kleines Massenspektrometrie-Instrument, das mit Kits arbeitet und die Fähigkeit besitzt, 33 verschiedene Metaboliten in einer Probe in etwa 7 bis 10 Minuten zu analysieren, es ist also wirklich schnell.
Wie bereits erwähnt, nutzen wir diese Plattform in der Medienentwicklung für verschiedene Zwecke. Wir vergleichen Anbieter bei der Formulierung spezifischer großer Medien. Wir vergleichen sie und ermitteln, welcher Anbieter das beste Medium liefern kann. Wie gesagt, wir wickeln komplexe Projekte ab und müssen die Analytenentwicklung unter verschiedenen Medienbedingungen verfolgen. Wir müssen täglich schnell Entscheidungen treffen, um die Fütterungsstrategie festzulegen, oder wir müssen einfach nur die Analytenentwicklung über einen bestimmten Zeitraum beobachten. Wir verwenden dieses Tool auch, um verschiedene Bedingungen in Bioreaktorläufen im Labormaßstab zu vergleichen. Wenn wir beispielsweise ein Produktlebenszyklusmanagement betreiben und ein neues Medium implementieren möchten, vergleichen wir es mit einem anderen Setup.
Bei der Generierung großer Datensätze steht uns dieses JMP-Add-in für die besonders schnelle Datenverarbeitung und -visualisierung zur Verfügung. Es ist jedoch nur mit JMP 16 oder höher kompatibel. Wie bereits erwähnt, möchte ich Ihnen anhand von drei Fallstudien drei kurze Vergleichs-Workflows auf diesem Poster vorstellen. In kurzen Demovideos zeige ich Ihnen, wie diese Workflows vom Datenimport bis zur benutzerdefinierten Dashboard-Ansicht ablaufen. Die Daten können anschließend weiterverarbeitet, gespeichert, versendet, exportiert oder anderweitig nach Bedarf weitergegeben werden. Die Analyse großer Datensätze dauert mit den vorbereiteten Datenfiltern nur ein bis zwei Minuten. Dieses Tool ist besonders für REBEL-Nutzer sehr nützlich.
Wie funktioniert es? Nach der Installation des Add-ins, die wirklich einfach ist – Sie müssen lediglich die Add-in-Datei installieren –, verwenden wir bei Alvotech eine Remote-Version von JMP, da es sich um eine GMP-validierte Umgebung mit vielen Einschränkungen handelt. Nach der Installation des Add-ins sehen wir hier die drei Workflows: den Workflow für den Probenvergleich (den ich in Studie 1 zeigen möchte) und die beiden Workflows für den Zeitverlauf von Anomalie- und Zustandstrends (Studie 2). Und hier kurz Studie 3.
Die vom System generierten Ergebnisdateien sind CSV-Dateien, die aus einem sogenannten REBEL-Batch stammen. Dieser basiert auf dem Batch-Laufprotokoll und dient als Excel-Vorlage, sofern die Probenbezeichnungen klar definiert sind. Das Ergebnisprotokoll kann direkt in JMP importiert werden. Optional gibt es eine sogenannte Probenbezeichnungsdatei. Diese ist besonders nützlich, da sie die Möglichkeit bietet, Proben mit benutzerdefinierten Metadaten zu verknüpfen. Dies ist insbesondere in Trendanalysen wichtig, da man beispielsweise einen Bioreaktornamen einem Probenbezeichnungsnamen zuordnen kann, um die Bedingungen in den jeweiligen Bioreaktoren zu ermitteln. JMP erkennt diese Probenbezeichnung und die zugehörigen Komponenten. Ich werde dies später in den Demovideos genauer erläutern.
Nach dem Import der Ergebnisse in JMP wird zunächst ein Standard-Berichts-Dashboard generiert, das später mit Datenfiltern angepasst werden kann. Dies ist der Workflow bei REBEL. Wir gehen nun zum ersten Vergleichs-Workflow über. Ich möchte Ihnen in einem kurzen Video zeigen, wie diese benutzerdefinierte Ansicht erstellt wurde. Zuerst öffnen wir den Beispiel-Vergleichs-Workflow. Wir wählen den Ordner aus, in dem sich die Datei befindet. Dies gestaltet sich etwas komplizierter, da wir mit einem Remote-JMP arbeiten.
Wir finden den Ordner. Er ist zunächst leer. Wir müssen die Datei mit dem Probenetikett auswählen und öffnen. Wir passen die Kopfzeile an, die mit der ersten Zeile beginnt. Dies ist die importierte Datei, aus der JMP eine Datentabelle generiert. Das dauert einen Moment. Anschließend wechseln wir direkt zur Ansicht „Probenvergleich“. Hier sehen wir alle Analyten in verschiedenen Bioreaktoren mit unterschiedlichen Medien. Die Tabelle zeigt die Mittelwerte der Analyten, da wir Duplikate oder Triplikate durchführen.
Im Filterbereich auf der linken Seite können wir die Beispielbezeichnung auswählen, da in diesem Fall nur die Medientypen angezeigt werden sollen. Das Öffnen dauert etwas. Dies ist eine Komposition des Mediums A. Alle anderen Medien sollten nacheinander angezeigt werden.
Andere Arbeitsabläufe sind deutlich schneller. Der Vergleichs-Workflow mit den Medien ist hingegen extrem langsam. Es handelt sich um identische Medien, die von verschiedenen Herstellern hergestellt wurden. Die Unterschiede sind deutlich sichtbar. Wir können außerdem das Konzentrationsmuster der Analyten erkennen und beurteilen, ob die Verdünnungen der Proben ausreichend waren. Im Bedienfeld lassen sich zudem Konfidenzintervalle festlegen. Wir können die Standardabweichung der Werte auswählen, um festzustellen, ob diese innerhalb des definierten, akzeptablen Bereichs liegen.
Sobald das Dashboard final angepasst ist, kann es gespeichert werden. Nach dem Speichern erscheint es, sobald wir auf die Datentabelle klicken. Ja, es befindet sich im Bedienfeld oben links. Klicken Sie einfach auf das dort befindliche, geänderte Dashboard, und es wird wieder angezeigt. Gegebenenfalls müssen wir die Datentabelle erneut speichern, damit sie beim nächsten Mal wieder erscheint.
Wir können die Daten natürlich auch in jedem beliebigen Format exportieren. Dies war der erste Workflow. Die anderen Workflows, die wir in der Medienentwicklung am häufigsten verwenden, sind der Workflow zur Analyse von Analyt-Trends und der Workflow zur Analyse von Zustandstrends. Zum Workflow zur Analyse von Analyt-Trends habe ich auch ein Video. Zuvor möchte ich jedoch auf einen sehr wichtigen Schritt hinweisen: die Definition der Zeitverlaufskomponente. Diese funktioniert so, dass in der ursprünglichen Ergebnistabelle (Excel-Tabelle) der erste Eintrag der Spalte „Probenbezeichnung“ vorhanden ist.
In diesem Fall handelt es sich um die Kulturstation 1, Gefäß 2, an Tag 3. JMP sollte die erste Zeitkomponente (Nummer 3) erkennen. Es verwendet Trennzeichen, um die Zeitkomponente zu definieren. Das Trennzeichen ist, wie hier gezeigt, das Zeichen, das die Textzeichenkette trennt. In diesem Fall ist es gemäß dieser Namenskonvention ein doppeltes Leerzeichen. Die gewünschte erste Zeitkomponente (Nummer 3) soll angezeigt werden. Dies ist die dritte Komponente des Probenetiketts. Wir können die Vorschau aktualisieren, und es scheint, dass die dritte Zeitkomponente die erste ist und das Probenetikett entsprechend konfiguriert wird. Dies entspricht der Definition in der optionalen Probenetikettendatei, die der Position im Chargendatensatz entspricht und die ich im Analyten-Trenddatensatz sehen möchte.
Sobald wir das haben, zeigt der JMP-Import das Dashboard an. Es ist besser, das auch im Video Schritt für Schritt zu zeigen, da es so verständlicher ist. Wir öffnen den zweiten Analyte-Trending-Workflow. Wie bereits erwähnt, übergeben wir die Informationen aus einem Beispiellabel, da ich eine optionale Datei für ein Beispiellabel erstellt habe.
Die Datei mit den Zeitreihendaten ist vorhanden. JMP erkennt sie sofort und importiert sie. Ich definiere die Zeitreihenkomponente mit dem doppelten Leerzeichen und der Zahl 3, die angibt, dass die Zeit mit 3 beginnt, also mit Tag 3. Nun werden die Datentabelle und die Trendansicht der Analyten angezeigt, die alle Analyten darstellt. Wichtig ist, dass diese Trendansicht den Mittelwert aller Werte im Zeitverlauf anzeigt.
Alle Tage, an denen Proben vorliegen, sind hier definiert. Wir können den Standardfehlerbereich festlegen und Filter verwenden, um nur eine Kulturstation anzuzeigen, da sonst keine aussagekräftige Trendanalyse möglich ist. Diese Analyt-Trendanalyse zeigt nur einen Zustand an. Alle Analyten, einschließlich Ausreißer, sind hier sichtbar. Wir können das ungewöhnliche Verhalten eines Analyten erkennen. In einer benutzerdefinierten Ansicht können wir auswählen, ob nur ein Analyt angezeigt werden soll.
Wir können auch prüfen, ob Werte nicht gemessen wurden. Bei Bedarf können wir Konfidenzintervalle und Standardabweichungen angeben. Die verschiedenen Analyten lassen sich einzeln überprüfen. Das Dashboard kann in der Datentabelle gespeichert werden. Es ist möglich, beliebig viele geänderte Dashboards zu speichern und später zu exportieren.
Hier gibt es eine Besonderheit. Tatsächlich wurde in diesem Datensatz ein Fehler entdeckt. Ich zeige das auf der nächsten Folie anhand des Workflows zur Trendanalyse, der aus demselben Datensatz generiert wurde, zumindest aus dem ersten. Diesmal zeige ich kein Video, da der Datenimport derselbe ist wie beim letzten Mal.
Wie bereits erwähnt, handelt es sich hier um ein Versuchsdesign für Medienbedingungen. Es ist ein AMBR15-Kleinbioreaktor-Setup. Mein bevorzugter Workflow, die Trendanalyse der Bedingungen, sieht folgendermaßen aus: Wir wählen einen Analyten aus und verfolgen seinen zeitlichen Verlauf unter allen Bedingungen. Hier ist eine Bioreaktorposition mit Fragezeichen zu sehen, die nicht in der Probenkennzeichnungsdatei enthalten war. Dies ist ein Systemfehler. In diesem Fall wurden die Datentabelle, die Komponenten des zeitlichen Verlaufs und der Name der Probenkennzeichnung nicht korrekt getrennt. Dies wurde als Fehler identifiziert.
Wir sehen hier, dass an bestimmten Tagen Werte fehlen, beispielsweise hier und hier, Tag 11 und Tag 6. Auch in der Datentabelle sind fehlende Werte zu erkennen. Dies deutet auf einen Fehler hin, der an die 908-Geräte gemeldet werden kann. Die Untersuchung des Fehlers läuft noch. Ich finde diesen Workflow zur Analyse des zeitlichen Verlaufs der Versuchsbedingungen sehr hilfreich, da er beispielsweise verschiedene Versuchsbedingungen visualisiert. Wie unausgewogen sind die verschiedenen Gefäße und Bedingungen? Es handelt sich schließlich um ein Versuchsdesign mit beliebigen Bedingungen, und wir haben keine Ahnung, wie das Ergebnis ausfallen wird. Die Medien sind nicht ausgeglichen.
Aminosäuren zeigen deutlich unterschiedliche Trends. Alanin beispielsweise weist hier ein völlig anderes Muster im Zellwachstum und -sterben nach einem bestimmten Tag auf. Diese unterschiedlichen Trends sind für uns bei der Auswertung der Studie äußerst wertvolle und wichtige Informationen. Sollten wir im Notfall die Fütterungsstrategie anpassen müssen, kann das REBEL-System täglich alle Analyten unter allen Bedingungen messen, und wir können dies mit diesem Workflow sehr schnell erkennen.
Auch dies ist ein Trend, aber in der letzten Studie, die ich vorstellen möchte, geht es um das Lebenszyklusmanagement eines mAb-Produkts. Wir möchten zeigen, wie sich eine neue Medienformulierung im Vergleich zur ursprünglichen verhält. Dazu verfolgen wir das Zellwachstum und die Produktproduktion über einen Zeitraum von 14 Tagen. Selbstverständlich haben wir auch die Analytentrends analysiert. Es wurde ein umfangreicher Datensatz generiert, und ich habe die Probenlabeldatei erstellt. Das bedeutet, dass nach der Definition der Zeitreihenkomponente – wie bereits zuvor – die Chargenbezeichnungen mit demselben Namen hinzugefügt wurden, damit JMP die Chargenbezeichnungen identifizieren kann.
Ich zeige Ihnen dieses letzte Video. Es handelt sich um zusammengeführte Dateien. Zwei verschiedene Datensätze im selben Ordner können mit JMP visualisiert und importiert werden. Dies ist eine besonders nützliche Funktion dieses Tools. So lassen sich verschiedene Ergebnisdateien derselben Studie gleichzeitig öffnen und die Daten zusammenführen. Die Datei mit der Probenbezeichnung wird von JMP sofort definiert und eingelesen.
Hier weicht die Definition etwas ab, da auch die erste Spalte mit der Probenbezeichnung anders ist. Ich identifiziere sie hier als Tag Null. Standardmäßig werden nun alle Analyten unter allen Bedingungen angezeigt. Deshalb benötigen wir hier den lokalen Datenfilter. Betrachten wir beispielsweise Arginin, das als Screenshot auf der Folie dargestellt ist. Wir sehen deutlich, wie ausgewogen die Medien sind; die Bedingung ist bereits definiert. Der Trend ist zwischen den beiden verschiedenen Medientypen identisch, zumindest für diesen Analyten. Die Positionen [unverständlich 00:22:57] sind hier perfekt. In diesem Fall liegt kein Fehler vor. Anschließend können wir das Dashboard wie zuvor speichern.
Natürlich lässt sich die Grafik mit den Optionen des Graph Builders für fortgeschrittene JMP-Nutzer weiter anpassen. Ähnlich wie beim Exportieren können Sie einen Exportordner auswählen und die Grafik als Bilddatei oder als Ergebnistabelle in Excel exportieren. Es stehen bereits zahlreiche Exportoptionen zur Verfügung.
Wenn wir dieses wirklich nützliche Tool zusammenfassen, können wir sagen, dass sich komplexe Datensätze mit wenigen Klicks visualisieren lassen, indem man eine Zeitreihenkomponente hinzufügt und bestimmte Komponenten identifiziert – was wirklich einfach ist. Es ist besonders hilfreich für JMP-Einsteiger, da meines Erachtens keinerlei JMP-Kenntnisse erforderlich sind, um dieses Add-in zu nutzen. Der Nutzen ist enorm, denn es ermöglicht in kürzester Zeit datenbasierte Entscheidungen, was von großer Bedeutung ist.
Ich habe von 908 Devices die Benachrichtigung erhalten, dass das aktualisierte Statistiktool in Version 2.6 in Kürze veröffentlicht wird. Dies ist die verbesserte Version. Wenn die separate Probenbezeichnungsdatei nicht benötigt wird, kann sie als separate Spalte in der ursprünglichen Ergebnisdatei (der Probenbezeichnungsdatei) enthalten sein. Es ist nicht mehr erforderlich, beim Definieren des Zeitverlaufs und Öffnen der Trend-Workflows eine optionale Excel-Datei mit den Probenbezeichnungen hinzuzufügen.
Das war's. Ich hoffe, es hat Ihnen gefallen. Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit.
