Pour appuyer les dossiers réglementaires, le groupe Caractérisation des procédés et Banque cellulaire de Regeneron réalise des études en laboratoire à petite échelle afin de générer des modèles de caractérisation. Traditionnellement, l'analyse des résultats et la rédaction des rapports représentaient un travail fastidieux de plusieurs mois, les rapports finaux comptant des centaines de pages. En combinant les fonctionnalités de script de JMP avec Python, nous avons développé un outil d'automatisation permettant d'améliorer considérablement l'efficacité tout en préservant la rigueur scientifique.
L'outil d'automatisation des rapports comprend deux parties : des analyses statistiques standardisées utilisant des scripts JMP et la génération de documents via Python. La première composante repose sur des flux de travail analytiques flexibles, écrits en JSL, qui s'adaptent et s'exécutent en fonction des données d'entrée et des analyses sélectionnées. Alors que nous utilisions auparavant des scripts JMP indépendants pour des analyses spécifiques, cet outil les intègre dans des flux de travail analytiques plus vastes.
Le second composant utilise des scripts Python qui extraient les résultats d'analyse et les mettent automatiquement en forme dans des documents Word structurés. En automatisant les analyses de routine tout en signalant les points nécessitant des investigations complémentaires, cet outil élimine les tâches répétitives, garantit la cohérence des rapports et permet un gain de temps considérable, tout en préservant le jugement et l'interprétation scientifiques.
Cette solution démontre comment les capacités de script de JMP, lorsqu'elles sont stratégiquement intégrées à des outils complémentaires, peuvent être utilisées pour développer des systèmes analytiques flexibles qui automatisent les flux de travail de documentation dans le secteur biopharmaceutique.
