세포 배양 배지 개발은 종종 수십 가지 요인을 검토해야 하는 어려운 과제를 수반합니다.때로는 50개 이상 –엄격한 실험 자원 제약 조건 하에서 실험을 수행해야 합니다. 기존의 실험 설계(DOE) 접근 방식은 이러한 고차원 공간에서 확장하는 데 어려움을 겪고 있으며, 완전 자동화된 방법은 비현실적이거나 실행 불가능한 설계로 이어질 수 있습니다.
이번 세션에서는 JMP를 활용하여 이러한 과제를 해결하는 방법을 살펴봅니다. 최신 공간 채움 설계 및 베이지안 D-최적 설계와 같은 고급 설계 전략과 사전 지식을 활용한 요인 선택 방법을 비교 분석합니다. 알고리즘적인 측면 외에도, 통계적 효율성과 운영상의 실현 가능성이 모두 요구되는 실험실 환경에서의 실험 수행이라는 현실적인 문제들을 다룹니다.
마지막으로, 우리는 부서 간 협업과 브레인스토밍 세션의 중요성을 강조합니다. 이러한 맥락에서 성공적인 실험 설계(DOE)를 위해서는 통계학자, 데이터 과학자, 공정 엔지니어 및 실험실 직원 간의 긴밀한 상호 작용이 필수적입니다. 고급 DOE 방법론을 협력적인 문제 해결 및 실질적인 통찰력과 결합함으로써, 팀은 가용 자원을 최대한 활용하면서 세포 배양액 개발을 가속화할 수 있습니다.
