Carissimi,
Sto cercando consigli sull'approccio statistico appropriato inJMPper valutare uno studio di screening/stabilità di una formulazione.
Ho sviluppato diverse formulazioni di una soluzione API contenente diversecombinazioni di componenti stabilizzanti (A, B, C, D, E). Le formulazioni sono state inserite indue diversi tipi di contenitoriVorrei quindi valutare sia l'effetto dei componenti stabilizzanti sia la potenziale interazione con il contenitore.
Attualmente hoDati di stabilità relativi a 2 mesi (t0, t1 m, t 2 m).
L'obiettivo principale è determinare, statisticamente,Quale componente stabilizzante o combinazione di componenti garantisce la migliore stabilità dell'API?e se le prestazioni dipendono dal contenitore.
Gradirei ricevere consigli su come strutturare e analizzare i dati in JMP, in particolare per quanto riguarda:
- Come definire i componenti stabilizzanti come fattori (inclusa la presenza/assenza di ciascun componente e le relative combinazioni).
- Come includeretipo di contenitorecome fattore aggiuntivo.
- Se l'approccio appropriato sarebbe unmodello fattoriale/DOE, modello lineare misto, ANOVA/GLM o altro approccio.
- Come valutareeffetti principali e interazioni, in particolare le interazioni stabilizzatore × stabilizzatore e stabilizzatore × contenitore.
- Come incorporare al meglio ilMisurazioni di stabilità a 2 mesi(ad esempio, dati iniziali rispetto ai dati a 1 e 2 mesi) nel modello.
- Quale piattaforma/procedura JMP sarebbe più appropriata?
- Come determinare statisticamente se una formulazione è superiore alle altre, anziché limitarsi a confrontare le medie individuali.
- Come utilizzare il modello per identificare ilmiglior stabilizzatore o combinazione di stabilizzatori, considerando simultaneamente le risposte di stabilità se vengono misurati diversi attributi analitici.
Le risposte di stabilità includono il contenuto di principio attivo/dosaggio e i prodotti di degradazione.
Il mio obiettivo principale ènon semplicemente per dimostrare differenze statistichema per utilizzare i dati disponibili al fine di identificare la combinazione di stabilizzanti più promettente per l'ulteriore sviluppo della formulazione.
Ciao @BHjmp0603 e benvenuto nella conversazione. Hai posto molte domande dettagliate... a cui forse è difficile rispondere in modo esaustivo tramite un forum come questo. Immagino tu abbia familiarità con la linea guida ICH Q1E e con il modo in cui viene applicato il modello ANCOVA al suo interno? In tal caso, questo riferimento potrebbe esserti utile per farti un'idea generale di come estendere tale approccio quando sono presenti più fattori.
https://www.researchgate.net/publication/10611962_Ancova_Approach_For_Shelf_Life_Analysis_Of_Stability_Study_Of_Multiple_Factor_Designs
Aggiornamento: All'interno di JMP, la piattaforma Fit Model sarà il punto di riferimento per questo scopo:
https://www.jmp.com/support/help/en/19.1/index.shtml#page/jmp/launch-the-fit-model-platform.shtml
Ciao @BHjmp0603 ,
Esistono molti modi per affrontare questo problema. Ti consiglio di iniziare dando un'occhiata a questi due riferimenti e decidendo quale sia il più adatto alle tue esigenze. Se hai domande su come impostare una particolare analisi in JMP, non esitare a chiedere.
- Chow, Shein-Chung. Capitolo 9, Analisi di stabilità con componenti multiple. Tratto da Statistical Design and Analysis of Stability Studies. Chapman & Hall, 30 maggio 2007.
- Tsong, Y., Chen, WJ, & Chen, CW (2003). Approccio ANCOVA per l'analisi della stabilità della durata di conservazione.
Studio di modelli multifattoriali. Journal of Biopharmaceutical Statistics, 13, 3, pp. 375-393
