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高效液相色谱方法验证篇|关于范围考量的小知识

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2024/10/22

液相色谱（LC）

今天继续讲一下液相分析方法验证相关的一些小知识，并结合最新的ICH Q2的要求，方便大家在新的指导政策下把方法验证做的更加完善。之前已讲了方法验证中范围（涵盖了线性、检测限与定量限）的概念（详见线性、检测限与定量限、范围等概念），这里就不做过多的描述。

概念链接如下：

https://bbs.instrument.com.cn/topic/8411423

https://bbs.instrument.com.cn/topic/8412458

https://bbs.instrument.com.cn/topic/8413092

01.范围的一般考量

ICH Q2原文：

1）报告范围：通过证明分析程序在该范围内提供可接受的响应（即线性）、准确度和精确度来确认报告范围。报告范围应包括适用的上限和下限规格或报告限制。

2）工作范围：工作范围对应于分析仪器呈现的质量属性的最低和最高水平（如含量或纯度），分析程序在这些水平上提供可靠的结果。通常需要数学计算来生成报告结果。报告范围和工作范围可能是相同的。

3）范围的验证：在无法生成足够纯度（或含有足够量杂质）的材料以验证整个范围的情况下，可能适当进行报告范围的外推，并应予以证明。

02.线性的一般考量

ICH Q2原文：

1）线性响应：

a. 定义：线性响应是指在一定范围内，分析物浓度与仪器响应之间的关系是线性的。

b. 验证方法：通过绘制分析物浓度与响应值的校准曲线来验证线性。通常使用最小二乘法进行线性回归分析，并计算相关系数（R2）来评估线性度。

c. 数据要求：需要提供校准曲线、回归方程及相关系数（R2）等数据。

2）非线性响应：

a. 定义：在某些情况下，分析物浓度与响应之间的关系可能是非线性的。

b. 验证方法：通过非线性回归分析（如多项式回归、指数回归等）来验证非线性响应。需要选择适当的非线性模型并进行拟合。

c. 数据要求：需要提供非线性回归模型、拟合曲线及相关统计参数。

3）多变量校准：

a. 定义：多变量校准模型利用多个输入变量（如光谱中的多个波长变量）来确定分析物的浓度或其他属性。

b. 验证方法：多变量校准通常包括两个阶段：模型开发和内部测试。模型开发阶段使用校准数据创建校准模型，内部测试阶段使用测试数据优化模型参数。c. 数据要求：需要提供校准模型、内部测试结果及模型性能评估数据。

03.范围下限（检测限与定量限）的一般考量

ICH Q2原文：

1）基于视觉评估：

a. 方法：通过视觉评估响应信号与背景噪声的区别来确定检测限。

b. 应用：适用于简单的分析方法，特别是当信号明显高于背景噪声时。

c. 数据要求：提供视觉评估结果，说明信号与背景噪声的区别。

2）基于信噪比（S/N）：

a. 方法：通常使用信噪比来确定检测限，常用的标准是S/N ≥ 3。

b. 应用：适用于需要定量检测的分析方法，通过提高信噪比可以提高检测限的精确度。

c. 数据要求：提供信噪比计算结果，说明信号强度与背景噪声的比值。

3）基于线性响应的标准偏差和斜率：

a. 方法：使用公式DL = 3.3σ/S和QL = 10σ/S，其中σ是标准偏差，S是斜率。

b. 应用：适用于线性校准曲线的分析方法，通过计算标准偏差和斜率来确定检测限和定量限。

c. 数据要求：提供标准偏差和斜率的计算结果，说明检测限和定量限的确定过程。

4）基于低限范围的准确度和精确度：

a. 方法：通过在低限范围内进行准确度和精确度测试来验证。

b. 应用：适用于需要在低浓度范围内进行精确测量的分析方法，通过测试低浓度样品的准确度和精确度来验证检测限。

c. 数据要求：提供低限范围内的准确度和精确度测试结果，说明分析方法在低浓度范围内的性能。

总结一下：

在ICH Q2(R2)的框架下，液相分析方法验证的核心在于确保所选报告范围能够满足产品质量的规格要求，并且在此范围内，分析方法应展现出良好的线性、准确度和精确度。若无法获取极纯或含足够杂质的样品以覆盖整个分析范围，我们可能需要对范围的某些部分进行科学合理的外推，并提供相应的验证。对于线性，我们通常通过绘制校准曲线来进行验证，利用最小二乘法进行线性回归分析，并计算相关系数R2来评估线性度。在非线性情况下，我们则需要采用非线性模型进行拟合，并提供相应的统计参数。对于多变量分析方法，我们需要通过模型开发和内部测试来建立和验证多变量校准模型。在确定范围的下限，即检测限和定量限时，我们可以采用多种方法，包括视觉评估、信噪比、基于线性响应的标准偏差和斜率计算，或者在低限范围内进行准确度和精确度测试。每种方法都需要提供相应的数据支持，以确保分析方法在低浓度范围内的性能得到充分验证。总的来说，液相分析方法验证要求我们对分析方法的各个方面进行细致的考量和充分的验证，以确保其在预期的使用范围内能够提供准确和可靠的结果。

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zhangyongmei

第1楼2024/10/22

嗯嗯！我们在做方法学验证的几个数据都讲解得很详细，学到了

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