利用模拟实验设计对复杂系统的稳定性进行建模

通过建模和预测来控制疫苗的稳定性是免疫学中一个重要的研究主题，这也吸引了世界卫生组织（WHO）的关注，该组织就此主题提供了指导方针。稳定性预测的首要目标是在注射时确保疫苗的一致性，并在此后确保平稳的货架寿命。这个问题尤其与如赛诺菲巴斯德这样的制药公司相关。在赛诺菲巴斯德的生物制剂设计与开发平台团队中，开发了一款基于Matlab的软件，名为Simstab，用于将数学模型适配于实验数据，从而预测疫苗的稳定性。该论文描述了一种改进疫苗稳定性建模的方法，即设计模拟实验，旨在提升现有Simstab所提供的稳定性建模效果。开发了一种基于贝叶斯方法的算法，以最小化预测的方差，通过建议新的实验测量来实施。该软件在流感疫苗的案例研究中应用，以验证该方法的可行性。一种简单的累积方法能够建议几个测量，从而将方差减少77%。如果将测量限制在疫苗的3个月货架寿命内，结果的减少达到58%。一种更复杂的遗传算法方法也建议了测量，但对方差减少的影响更小。结果表明，使用高温实验和重复测量是两个对1年货架寿命和5°C下的预测方差减少影响最大的因素。