908 Devices ha rilasciato un componente aggiuntivo JMP che facilita l'analisi diretta e l'analisi dell'andamento delle concentrazioni di amminoacidi e vitamine generate in linea dall'analizzatore di terreni REBEL. Durante lo sviluppo e la regolazione dei terreni, vari parametri vengono testati nel tempo, il che porta a un elevato numero di campioni e dati generati. L'analizzatore REBEL, in combinazione con la funzione aggiuntiva JMP, consente di visualizzare immediatamente i set di dati in una vista personalizzata. Alvotech presenta un caso di studio che dimostra come JMP consenta un rapido confronto dei livelli di amminoacidi in diverse fasi di bioreattori con diverse formulazioni di terreni, con conseguente miglioramento della comprensione del processo.
In un complesso allestimento sperimentale, sono state testate diverse formulazioni di terreni di coltura per 13 giorni di cicli di più bioreattori, analizzando le concentrazioni di amminoacidi e vitamine in linea con REBEL in tre diverse diluizioni in duplicato per valutare le prestazioni dei lotti.
I risultati di questo ampio set di dati di tutti i 21 amminoacidi e sei livelli di vitamine sono stati visualizzati con JMP in modo semplice, fornendo comunque diverse impostazioni per confrontare i dati e determinare l'accuratezza della misurazione.
Ciao, mi chiamo Ildiko. Rappresento Alvotech Germania a questo incontro insieme al mio collega Thomas. Siamo entrambi membri del Process Innovation Team di Alvotech e lavoriamo principalmente su progetti di sviluppo media. Siamo utenti attivi di JMP, principalmente con DOE diversi e complessi, ma questa volta vorrei presentare un piccolo strumento intelligente per la visualizzazione dei dati, pensato per gli utenti di REBEL. REBEL è un analizzatore di media per la spesa pubblicitaria, prodotto da 908 Devices. L'anno scorso, hanno rilasciato un componente aggiuntivo per JMP che facilita l'analisi diretta e l'analisi dell'andamento delle concentrazioni di aminoacidi e vitamine.
Insieme a questa misurazione, vengono generati set di dati molto ampi che possono essere immediatamente visualizzati in una vista personalizzata con questo componente aggiuntivo JMP. Vorremmo presentare i flussi di lavoro da confrontare, per mostrare l'andamento nel tempo e diversi risultati, diverse formulazioni di terreni, diverse esecuzioni di bioreattori, per mostrare come questo strumento Smart Ramping possa portare a una migliore comprensione del processo e come questo possa aiutarci nel nostro lavoro quotidiano.
Qualche parola sul REBEL. Cos'è il REBEL? È un analizzatore di terreni di coltura esauriti, ovvero uno strumento di spettrometria di massa di piccole dimensioni basato sull'elettroforesi capillare, che funziona con kit e ha la capacità di analizzare 33 diversi metaboliti in un singolo campione, in circa 7-10 minuti, quindi è davvero veloce.
Utilizziamo questa piattaforma, come ho detto, nello sviluppo dei media per diversi scopi. Confrontiamo i fornitori nella formulazione di un grande media specifico. Li confrontiamo e definiamo quale fornitore potrebbe offrire le migliori prestazioni. Come ho detto, stiamo portando avanti accordi complessi e dobbiamo seguire l'andamento degli analiti in queste diverse condizioni dei media. Dobbiamo prendere decisioni rapide giorno per giorno per definire la strategia di alimentazione, oppure abbiamo semplicemente bisogno di osservare queste condizioni e l'andamento degli analiti in un arco temporale. Utilizziamo questo strumento anche per confrontare diverse condizioni in test su bioreattori da banco. Se, ad esempio, abbiamo una gestione del ciclo di vita del prodotto e vorremmo implementare un nuovo media, lo confrontiamo con l'altra configurazione.
Quando generiamo grandi set di dati, disponiamo di questo strumento aggiuntivo JMP per un'elaborazione e una visualizzazione dei dati estremamente rapide. Vorrei sottolineare che funziona solo con JMP 16 o versioni successive. Tornando alla progettazione completa e ai metodi, come ho accennato, vorrei presentare in questo poster tre piccoli flussi di lavoro di confronto attraverso tre casi di studio. Vorrei mostrare alcuni brevi video dimostrativi su come questi flussi di lavoro vengono visualizzati dall'importazione dei dati fino alla visualizzazione della dashboard personalizzata, che può essere ulteriormente elaborata, salvata, inviata, esportata, ecc. in base alle nostre esigenze. L'analisi richiede solo 1, 2 minuti per grandi set di dati con i filtri dati preparati. Questo è uno strumento davvero utile per gli utenti REBEL.
Come funziona? Innanzitutto, dopo l'installazione del componente aggiuntivo, che è davvero semplice, è sufficiente installare il file del componente aggiuntivo. Noi di Alvotech disponiamo di una versione remota di JMP perché questo è un ambiente convalidato GMP con molte restrizioni. Qui, dopo l'installazione del componente aggiuntivo, vediamo i tre flussi di lavoro, il flusso di lavoro di confronto dei campioni, quello che vorrei mostrare nello studio 1, e i flussi di lavoro di andamento temporale per l'andamento delle anomalie e delle condizioni nello studio 2, e dimenticavo... Ecco, lo studio 3 a breve.
I file dei risultati generati dalla macchina sono file CSV provenienti da un cosiddetto batch REBEL, basato sul foglio di esecuzione del batch. Si tratta di un modello, un modello Excel, in cui le etichette dei campioni sono ben definite. Una volta generato il foglio dei risultati, è possibile importarlo direttamente in JMP. Esiste un file opzionale, il cosiddetto file etichetta campione, molto utile perché offre la possibilità di correlare i campioni a metadati personalizzati, il che lo rende importante nei flussi di lavoro di analisi di tendenza. Ad esempio, vorremmo far corrispondere il nome di un bioreattore al nome di un'etichetta campione per vedere quali condizioni si verificano in quale bioreattore. JMP riconosce questa etichetta campione e questi componenti. Lo mostrerò più avanti nei video dimostrativi, sarà più chiaro.
Infine, una volta importati i risultati in JMP, viene generato innanzitutto un dashboard di report predefinito, che può essere personalizzato in seguito con filtri dati. Questo è il flusso di lavoro di REBEL. Passiamo al primo flusso di lavoro di confronto. Vorrei mostrare come è stata generata questa vista personalizzata. Vorrei mostrarlo in un breve video. Per prima cosa apriamo il flusso di lavoro di confronto di esempio. Selezioniamo la cartella in cui si trova il file, il che è un po' complicato per noi, dato che stiamo lavorando con un JMP remoto.
Troviamo la cartella. All'inizio è vuota, quando la selezioniamo. Dobbiamo selezionare il file dell'etichetta del campione e aprirlo. Modifichiamo l'intestazione, che inizia dalla riga numero uno. Questo è il file importato, da cui JMP genera la tabella dati. Ci vuole un po' di tempo. Andiamo direttamente alla vista dashboard di confronto dei campioni. Qui possiamo vedere tutti gli analiti in diversi bioreattori con terreni diversi. La tabella mostra i valori medi degli analiti perché stiamo eseguendo duplicati o triplicati.
Sul lato sinistro del pannello Filtro, possiamo selezionare l'etichetta campione perché in questo caso si desidera visualizzare solo i tipi di medium. Anche l'apertura richiede un po' di tempo. Questa è la composizione del medium A. Tutti gli altri medium dovrebbero apparire uno dopo l'altro.
Altri flussi di lavoro sono molto più veloci. In qualche modo, il flusso di lavoro di confronto dei media è davvero, davvero lento. Questi sono media, gli stessi media preparati da fornitori diversi. Si possono vedere le differenze. Inoltre, possiamo vedere il pattern di concentrazione degli analiti e possiamo decidere se le diluizioni dei campioni erano corrette o meno. Sempre nel pannello di controllo, possiamo selezionare gli intervalli di confidenza. Possiamo selezionare la deviazione standard dei valori per capire se rientrano nell'intervallo definito che saremmo ancora in grado di accettare.
Una volta ottenuta la dashboard personalizzata definitiva, possiamo salvarla. Dopo averla salvata, dovrebbe apparire cliccando sulla tabella dati. Sì. Si trova nel pannello di controllo in alto a sinistra. La dashboard modificata, che è lì, basta cliccarci sopra e riappare. Naturalmente, se necessario, la tabella dati può essere salvata per farla apparire di nuovo la prossima volta.
Naturalmente, possiamo anche esportare i dati in qualsiasi formato. Questo è stato il primo flusso di lavoro. Gli altri flussi di lavoro, quelli che utilizziamo maggiormente nello sviluppo dei media, sono il flusso di lavoro di analisi delle tendenze degli analiti e il flusso di lavoro di analisi delle tendenze delle condizioni. Se andate alla sezione dedicata alle tendenze degli analiti, ho anche un video per quello. Ma prima di parlarne, vorrei illustrare l'azione molto importante che è necessario intraprendere: definire la componente dell'andamento temporale, che funziona in modo tale che nella tabella dei risultati originale, in Excel, abbiamo la prima voce della colonna dell'etichetta del campione.
In questo caso, è la stazione di coltura uno, il contenitore numero due il giorno tre. JMP dovrebbe sapere qual è la componente temporale, la componente temporale iniziale, che è il numero tre. Utilizza i delimitatori per definire la componente temporale. Il delimitatore, come mostrato qui, è il carattere che separa la stringa di testo. In questo caso, è un doppio spazio basato su questa convenzione di denominazione. La componente temporale che voglio mostrare come prima volta, che è il numero tre. Questa è la terza componente dell'etichetta del campione. Possiamo semplicemente aggiornare l'anteprima qui e sembrerà che la componente temporale iniziale sia la componente temporale iniziale, e l'etichetta del campione è quella. Che è la stessa cosa che ho definito nel file opzionale dell'etichetta del campione, che corrisponde alla posizione del record batch, ciò che vorrei vedere nel set di dati di trend degli analiti.
Una volta fatto questo, l'importazione JMP mostra la dashboard. È meglio mostrarla anche nel video, procedendo passo dopo passo, il che è più sensato. Apriamo il secondo flusso di lavoro di analisi delle tendenze degli analiti. Trasferiamo le informazioni da un'etichetta campione, come ho detto prima, perché ho creato un file opzionale per l'etichetta campione.
Il file dell'etichetta del campione dell'andamento temporale è presente. JMP lo riconosce immediatamente e lo importa. Ecco come definisco il componente dell'andamento temporale con il doppio spazio e il numero 3, che indica che il tempo inizia con 3, ovvero il giorno 3. Ora vengono visualizzate la tabella dei dati e anche la dashboard dell'andamento degli analiti, che mostra tutti gli analiti. È importante sottolineare che questo andamento degli analiti mostra la media di tutti gli elementi in un andamento temporale.
Qui vengono definiti tutti i giorni in cui abbiamo campioni. Possiamo impostare l'intervallo di errore standard e possiamo anche impostare i filtri per mostrare solo una stazione di coltura, altrimenti non si otterrà un trend positivo. Questo trend degli analiti mostra una sola condizione. Per tutti gli analiti, qui possiamo vedere i valori anomali. Possiamo vedere il comportamento anomalo di un analita. Possiamo selezionare gli analiti come se ne mostrasse solo uno in una vista personalizzata.
Possiamo anche verificare se i valori non sono stati misurati. Possiamo inserire gli intervalli di confidenza, le deviazioni standard, se necessario. Se lo desideriamo, possiamo anche controllare i diversi analiti uno per uno. E salvare la dashboard nella tabella dati. Possiamo salvare tutte le dashboard modificate che desideriamo esportare in seguito.
Qui c'è una cosa insolita. In realtà, è stato identificato un bug in questo set di dati. Lo mostrerò nella prossima diapositiva con il flusso di lavoro di analisi delle tendenze delle condizioni, generato dallo stesso set di dati, almeno il primo. Questa volta non mostro il video perché l'importazione dei dati sarebbe la stessa dell'ultima volta.
Come ho detto, questo è un DOE per le condizioni dei media. Si tratta di un piccolo bioreattore AMBR15. Ecco il mio flusso di lavoro preferito, il flusso di lavoro di analisi delle tendenze delle condizioni, quando selezioniamo un analita, lungo l'andamento temporale in tutte le condizioni che abbiamo. Qui c'è questa posizione del bioreattore con punti interrogativi, che non era nel file dell'etichetta del campione. Si tratta di un bug del sistema. In questo caso, controllando la tabella dati, i componenti dell'andamento temporale e il nome dell'etichetta del campione, non erano separati correttamente. Questo è stato identificato come un bug.
Qui possiamo vedere che mancano dei valori in giorni specifici, come qui e qui, giorno 11 e giorno 6. Possiamo anche vedere che mancano dei valori nella tabella dati. Questo indica un bug che può essere segnalato ai dispositivi 908. Le indagini sull'accaduto sono ancora in corso. Il motivo per cui lo trovo davvero valido e utile è questo flusso di lavoro per l'andamento delle condizioni nel tempo, perché qui possiamo vedere, ad esempio, diverse condizioni. Quanto sono sbilanciati i diversi vasi, le diverse condizioni, perché è un DOE con qualsiasi tipo di condizione e non abbiamo idea del risultato. Il mezzo non è bilanciato.
Gli amminoacidi mostrano davvero andamenti diversi. L'alanina, ad esempio, in questo caso, mostra un andamento completamente diverso nel modo in cui le cellule crescono e muoiono dopo un giorno specifico. Mostra andamenti davvero diversi, il che rappresenta un'informazione molto, molto preziosa e importante per noi al momento di concludere lo studio. Inoltre, se volessimo modificare la strategia di alimentazione di emergenza, giorno per giorno, il REBEL può misurare ogni giorno tutti gli analiti in tutte le condizioni, e possiamo verificarlo molto rapidamente con questo flusso di lavoro.
Questa è anche la tendenza delle condizioni, ma nell'ultimo studio che vorrei mostrare, questa è la gestione del ciclo di vita di un prodotto mAb. Quando vorremmo mostrare come una nuova formulazione di terreno si comporta rispetto alla formulazione di terreno originale, seguiamo semplicemente la crescita cellulare e il prodotto prodotto durante questo arco temporale di 14 giorni. Abbiamo seguito, ovviamente, l'andamento degli analiti. È stato generato un ampio set di dati e ho creato il file di etichetta del campione, il che significa che dopo aver definito la componente dell'andamento temporale, come l'ultima volta, le posizioni degli accordi di batch sono state aggiunte con lo stesso nome per consentire al JMP di identificare gli accordi di batch.
Vi mostro quest'ultimo video. Si tratta di file concatenati. Due batch diversi nella stessa cartella possono essere visualizzati da JMP e importati in JMP. Anche questa è una funzionalità davvero utile di questo strumento di aggiunta. È possibile aprire contemporaneamente diversi file di risultati per lo stesso studio e concatenare i dati. Il file dell'etichetta del campione viene definito e letto immediatamente da JMP.
Qui la definizione è leggermente diversa perché anche la prima colonna dell'etichetta del campione è diversa. Qui identifico come giorno zero. Ora vediamo che, come impostazione predefinita, vengono visualizzati tutti gli analiti in tutte le condizioni. Ecco perché abbiamo bisogno del filtro dati locale da applicare qui. Vediamo l'arginina, ad esempio, che è nella diapositiva come screenshot. Possiamo vedere chiaramente quanto sia bilanciato il terreno, la sua condizione è già definita. Il trend è lo stesso tra due diversi tipi di terreno, almeno per questo analita. Le posizioni [inudibile 00:22:57] sono perfette qui. Nessun bug in questo caso. Una volta fatto, possiamo salvare la dashboard come prima.
Naturalmente, è possibile personalizzarlo ulteriormente con le opzioni del Generatore di Grafici per gli utenti JMP più avanzati. È possibile esportare il grafico selezionando una cartella di esportazione, come file immagine, oppure esportarlo in Excel, come tabella dei risultati. Sono già disponibili numerose opzioni di esportazione.
Se potessimo tornare indietro e concludere che si tratta di uno strumento davvero utile, potremmo affermare che questi set di dati complessi potrebbero essere visualizzati in pochi clic, aggiungendo un componente di andamento temporale e identificando alcuni componenti, il che è davvero semplice. È davvero utile per gli utenti JMP non avanzati, perché non credo che siano necessarie conoscenze di JMP per utilizzare questo componente aggiuntivo. Il vantaggio è notevole perché, in un lasso di tempo molto breve, consente di prendere decisioni basate sui dati in tempi rapidissimi, il che è davvero importante.
Ho ricevuto una notifica da 908 Devices che lo strumento di analisi statistica aggiornato, la versione 2.6, è in fase di lancio. Questa è la versione migliorata. Quando il file di etichetta campione separato non è necessario, può essere inserito come colonna separata nel file dei risultati originale, che è il file di etichetta campione, e non è necessario aggiungere un file Excel opzionale per l'etichetta campione quando si definisce l'andamento temporale e si aprono i flussi di lavoro di analisi delle tendenze.
Questo è tutto. Spero che vi piaccia. Grazie mille per l'attenzione.
