Lo sviluppo di terreni di coltura cellulare spesso comporta una sfida scoraggiante: lo screening su decine di fattori –a volte 50 o più –pur operando in condizioni di rigidi vincoli di risorse sperimentali. Gli approcci tradizionali alla progettazione degli esperimenti (DOE) faticano a scalare in spazi ad alta dimensionalità come questo, e i metodi completamente automatizzati possono portare a progetti impraticabili o non eseguibili.
In questa sessione, esploriamo come JMP possa aiutare ad affrontare queste sfide confrontando strategie di progettazione avanzate, tra cui i moderni modelli di riempimento dello spazio e i modelli D-ottimali bayesiani, con lo sfruttamento delle conoscenze pregresse per guidare la selezione dei fattori. Oltre agli algoritmi, affrontiamo le realtà pratiche dell'esecuzione di esperimenti in laboratorio, dove l'efficienza statistica deve incontrare la fattibilità operativa.
Infine, sottolineiamo il ruolo cruciale della collaborazione interfunzionale e delle sessioni di brainstorming: un DOE efficace in questo contesto richiede una stretta interazione tra statistici, data scientist, ingegneri di processo e personale di laboratorio. Combinando metodi DOE avanzati con la risoluzione collaborativa dei problemi e spunti pratici, i team possono accelerare lo sviluppo di terreni di coltura cellulare sfruttando al meglio le risorse disponibili.
