Le développement des milieux de culture cellulaire implique souvent un défi de taille : le criblage de dizaines de facteurs –parfois 50 ou plus –tout en opérant dans des conditions de ressources expérimentales très limitées, les approches traditionnelles de conception d'expériences (DOE) peinent à s'adapter à des espaces de grande dimension, et les méthodes entièrement automatisées peuvent aboutir à des conceptions impraticables ou impossibles à exécuter.
Dans cette session, nous explorons comment JMP peut aider à relever ces défis en comparant des stratégies de conception avancées, notamment les plans d'expériences modernes et les plans D-optimaux bayésiens, à l'exploitation des connaissances a priori pour guider la sélection des facteurs. Au-delà des algorithmes, nous abordons les réalités pratiques de la mise en œuvre d'expériences en laboratoire, où l'efficacité statistique doit se conjuguer à la faisabilité opérationnelle.
Enfin, nous insistons sur le rôle crucial de la collaboration interfonctionnelle et des séances de brainstorming : la réussite des plans d’expériences (DOE) dans ce contexte repose sur une interaction étroite entre statisticiens, data scientists, ingénieurs de procédés et personnel de laboratoire. En combinant des méthodes DOE avancées avec la résolution collaborative de problèmes et des idées pratiques, les équipes peuvent accélérer le développement des milieux de culture cellulaire tout en optimisant l’utilisation des ressources disponibles.
