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要解决这个危机再现,反思我们如何做实验

现在普遍被科学界,科学是从重复性危机的痛苦承认。在美国科学的文章, 科学受到审查:重复性的问题 很好地描述了这些问题

这些问题不仅是学术。科学家无法重新创建资源和可驱动多达研究成本一个anothers'实验和繁殖的结果延误药物开发,增加需求。在2015年据估计,在美国花了不可复制的临床前研究的金额是$ 28日十亿。

虽然考虑到我们被灌输到学校做科学一定的方式开始,我们应该感到惊讶的实验结果是难以重现?

以工程方法,以生物能提高可重复性

你还记得正在教中学的科学方法和科学是什么意思进行考试公平?我们都任教于一次改变的只有一件事,所以你能看到每个因素有什么样的影响,反过来

这个还原,单因素在-A-时间(OFAT)的做法是为了确保我们能够分清哪些每个因素在做,并排除干扰结果在实验条件等的变化来。言下之意,但是,OFAT是只有的方式做科学是错误的。使用精心设计的实验就可以看同时进行多方面的因素。

工作在这种多因素的方法是生物学尤为重要,其中生物已经发展了也许是数十亿年。进化没有必要进行简单的,容易理解的系统。每一个活着的是零部件的数量巨大,彼此和他们的环境复杂,往往不可预测的方式相互作用的结果。

因此,为了充分理解在任何给定的实验结论是自信的生物系统,我们必须遵守不只是一个特定的效果,但了解还不如的实验变化的背景下发生变化。例如,实验室的变化,差异,其中生物菌株使用,或者如何菌株已被存储或在实验前生长可能会对它的结果具有显着影响。

多因素实验的关键是优化科学不变拟tigations

想到试图了解细胞如何制造产品,例如治疗性抗体,例如。我们要不要以为只是我们如何用基因工程来促进生产,而且什么样的环境,我们要发展这些细胞是什么,我们应该喂细胞? pH值是什么,我们应该在他们成长?什么温度?又是怎么回事时,最好的温度取决于pH值,或为此事你的基因是如何改造的细胞在首位?

了解全盘所有的因素如何结合使用多因子实验方法提供影响我们的细胞大得多的洞察力。

该多因素的 “设计的-实验”(DOE)的方法是不是新的。它最初是由statisti开发在20世纪20年代慈安罗纳德·A·弗尔,以帮助优化作物生长,但自那时以来很少被用于生物调查。然而,它是在告诉的是,食品和药物管理局要求药品生产过程中的多因素的调查,以确保它们是一致的,当生命依赖于可重复的生物,那么,我们坚持认为,科学家使用提供真实,稳健的认识方法。

多因素实验可以代表重复性的阶跃变化

这是一个证明生物学家的天赋和能力,我们已经走了这么远在我们与OFAT办法生物学的理解。但是想象一下,有多少远,我们可以通过接近从生物学进行多因素实验的工程师的角度去第

作为治疗的下一代的开发,如基因和细胞疗法的,多因素的DoE实验将帮助科学家跟踪和了解的因素众多其上用于生成治疗剂的生物过程的影响。一旦他们了解整体上的处理以这种方式,它们可以系统地优化它们以提供更多的可再现救生疗法,在较短的时间和更低的成本。