ペプチド合成に対する実験計画法 (DoE)

ペプチド合成は、反応温度、溶媒、触媒、基質および試薬の濃度など、幅広い影響を受けます。その結果、製品の組成、純度、収率、立体特異性などのターゲット出力変数は、広範囲に変化する可能性があります。

各パラメーターを個別に検査し、これらのパラメーター間の相互作用を容易に検出できない試行錯誤アプローチを採用するのではなく、今日の業界では一般に統計的実験計画法（DoE）が適用されます。 DoEコンセプトに基づく開発を成功と見なすためには、正確に維持され再現可能な条件の下で、正確に制御されたフレームワーク内で実験を実行し、ターゲット出力変数（選択性や収率など）最適な値を確実に達成します。

したがって、実験の設定と実行に課せられる要件は高く、高度な柔軟性、精度、再現性が要求されます。
 
プレゼンター - Didier Monnaie博士, Ph.D.
ゲストスピーカーのDidier Monnaie氏は、合成ワークステーションと統計的手法の併用を含む非常に複雑なアプリケーションについてご紹介します。Didier Monnaie博士は、治療用ペプチドのR＆Dおよびカスタム製造を専門とするLonza Braine社 のプロジェクトマネージャーです。過去10年間、彼はプロセス分析技術（PAT）を含む研究および技術プロジェクトを担当してきました。ブラックベルトシックスシグマとして、彼は現在、プロセスの改善、統計データの分析、およびロンザブレインのR＆D部門のQuality by Design（QbD）イニシアチブの実施を担当しています。