Vergleich von Medical Devices.

Limit of Detection Analyse Medical Devices.

In diesem Projekt haben wir für ein europäisches Unternehmen die Nachweisgrenze für Mykoplasmen verschiedener Geräte geprüft und miteinander verglichen.

Herausforderung.

Als Mykoplasmen werden sehr kleine, sich selbständig reproduzierbare Bakterien bezeichnet, die human- und veterinärmedizinisch die Ursache verschiedener, teils schwerer Krankheiten sind. Sie lassen sich nur auf speziellen Nährböden züchten und die dafür biotechnisch angewandte Methode wird als Polymerase-Kettenreaktion (PCR) bezeichnet. Die quantitative real time PCR (qPCR) liefert aber zeitlich deutlich schnellere Ergebnisse und wird damit als bevorzugte Analysemethode angewandt. Die dafür verwendeten Geräte unterliegen je nach Modell einem unterschiedlichen unteren Limit, bei dem die Detektion von Mykoplasmen noch möglich ist.

Ansatz.

In einer Versuchsanordnung wurden unterschiedliche Chargen einer Probenmatrix (Zellkultur) mit verschiedenen Bakterienstämmen in drei unterschiedlichen Konzentrationen künstlich kontaminiert. Die Kontamination wurde mit einer Kultivierungsmethode nachgewiesen. Pro Konzentration wurden dann mehrere Wiederholungen (pro Matrix und Charge) durchgeführt. Die Versuchsanordnung selbst wurde mit verschiedenen Geräten durchgeführt. Mittels statistischer Methoden wurden die Nachweisgrenzen der unterschiedlichen Geräte miteinander verglichen und in einem Gutachten aufbereitet.

Ergebnis.

Die statistische Analyse ergab, dass alle Geräte der Test-Validierung in Übereinstimmung mit den Richtlinien der Europäischen Arzneimittelagentur (EMA), der US Food and Drug Administration (FDA) sowie der japanischen Pharmaceuticals and Medical Devices Agency (PMDA) stand hielten und in keinem Widerspruch zu den Mindestanforderungen standen.

Projekt Info.

Branche: Medizin / Pharma
Thema: Quality Analytics
Tools: R
Aufwand: 1 Monat
Projektlaufzeit: 1 Monat

STATWORX Kontakt.

Ihr Ansprechpartner:
Fabian Müller
Leiter Data Science

Download Case.

Downloaden Sie diese Case Study als PDF zur weiteren Verwendung.

PDF Download

Let's work together.

Data Science done right.

Nutzen Sie unsere Data Science Kompetenz, um Modelle aus Statistik, Machine Learning und künstlicher Intelligenz zur Verbesserung Ihrer Produkte, Prozesse und Services einzusetzen.