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Comparison of data science workflows for root cause analysis of bioprocesses
Al igual que en un gran número de industrias, las industrias biotecnológica y farmacéutica recurren a menudo a un análisis de causa raíz en caso de desviaciones o incidentes, en particular con la ayuda de herramientas como los diagramas de Ishikawa.
Sin embargo, estos análisis resultan a menudo muy imprecisos porque las variables identificadas no se acercan mucho a la realidad de los acontecimientos en los bioprocesos.
Por ello, actualmente se utilizan dos enfoques en el marco del análisis de causas principales: el análisis de datos brutos y el análisis basado en variables.
Hoy en día, estas dos técnicas pueden explicar correctamente la varianza observada en un bioproceso. Las dos herramientas más utilizadas son la regresión por mínimos cuadrados y el análisis de componentes principales.
El artículo compara los puntos fuertes y débiles de ambos métodos y demuestra que utilizarlos de forma complementaria permite ganar en eficacia de análisis y profundizar en el conocimiento de los procesos biotecnológicos.
En Absolute RxD hemos estudiado durante nuestra formación el Análisis de Componentes Principales y la Regresión por Mínimos Cuadrados.
Conocemos bien estas dos técnicas, que identificarán las variables más importantes de sus procesos y explicarán la varianza observada. Además, gracias a nuestra experiencia con los procesos UpStream y DownStream, podremos generar nuevas hipótesis en su empresa, que luego podrán ser comprobadas experimentalmente por sus equipos de Investigación y Desarrollo.