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※一部、英文及び仏文を自動翻訳した日本語訳を使用しています。
序章
二成分法を検証するための適切なアプローチは、多くの場合、定量的方法の場合とはかなり異なります。それにもかかわらず、定量的方法の検証からのコアコンセプトは、バイナリ方法にうまく引き継がれます。特に、メソッドの精度 (通常は定量的メソッドに関連するパフォーマンス特性) は、バイナリ メソッドの検出レベル (LOD) で決定できます。
分析化学では、メソッド性能の基本的な指標の 1 つは、ISO 5725 (すべての部分) に記載されている定量的試験結果の再現性です[ 1] 。メソッドのパフォーマンスのこの側面は、通常、バイナリ メソッドの検証では考慮されません。ただし、ここ数年で、バイナリ メソッドの再現性を決定し、有意義に解釈できる新しい検証アプローチが提案されています。
メソッドの再現性を判断することが重要なのはなぜですか?この質問に答えるために、微生物学の分野の例を考えてみましょう。検証研究で、メソッドの LOD が 3 CFU/ml (CFU = コロニー形成単位) と決定されている場合を考えてみてください。メソッドの時折の信頼性の低さを検出できないと、ルーチンの実験室での測定に誤りが生じる可能性があります。一方、検証研究で 300 CFU/ml の LOD が得られた場合、この過剰な LOD がその平均性能を表していなくても、メソッドは検証されません。したがって、平均 LOD 値と再現性パラメーター (実験室や試験条件にまたがる LOD の変動性を表す) の両方が、メソッドの性能に関する重要な情報を捉えており、検証プロセスの過程で決定する必要があります。
これを達成するために、バイナリの結果を定量的な結果に変換するための適切なアプローチを特定する必要があります。この規格では、LOD の計算に 2 つのパラメトリック モデルが使用されます。1 つは、微生物学的およびポリメラーゼ連鎖反応 (PCR) 法などの離散測定量の方法のモデルであり、もう 1 つは、化学的方法などの連続測定量の方法のモデルです。
2 つの異なる研究デザインが適用されます。従来のアプローチでは、テスト条件はラボごとにランダムに変化しますが、要因アプローチでは、少なくともある程度、テスト条件が制御されます。要因分析アプローチにより、分析者の違い、機器の違い、試薬のロットの違い、アッセイの経過時間の違い、アッセイ温度の違いなどに関連して生じるばらつきなど、さまざまなエラーの原因を評価することができます。このようなアプローチにより、作業負荷も軽減されます参加している研究所が少なくなります。
Introduction
An appropriate approach for the validation of binary methods will often differ considerably from that of quantitative methods. Nevertheless, core concepts from the validation of quantitative methods can be successfully carried over to binary methods. In particular, the precision of a method – a performance characteristic usually associated with quantitative methods – can be determined for the level of detection (LOD) of binary methods.
In analytical chemistry, one of the fundamental indicators of method performance is the reproducibility of quantitative test results as described in ISO 5725 (all parts) [1]. This aspect of method performance is not usually taken into consideration in the validation of binary methods. However, in the last few years, novel validation approaches have been proposed in which the reproducibility of a binary method can be determined and meaningfully interpreted.
Why is it important to determine a method’s reproducibility? In order to answer this question, consider an example from the field of microbiology. Take the case that, in the validation study, a method’s LOD is determined as 3 CFU/ml (CFU = colony forming unit), but that the LOD is sometimes much higher depending on the laboratory or on the test conditions. Failing to detect the occasional unreliability of the method could lead to mistakes in routine laboratory determinations. On the other hand, if an LOD of 300 CFU/ml is obtained in the validation study, the method will not be validated even though this excessive LOD is not representative of its average performance. Accordingly, both the average LOD value and the reproducibility parameter – describing the variability of the LOD across laboratories or test conditions – capture important information about the performance of the method and should be determined in the course of the validation process.
In order to accomplish this, a suitable approach should be identified for the conversion of the binary results into quantitative ones. In this standard, two parametric models for the calculation of the LOD will be used: one model for methods for discrete measurands, e.g. microbiological and Polymerase Chain Reaction (PCR) methods, and one model for methods for continuous measurands, e.g. chemical methods.
Two different study designs will be applied. In the conventional approach, test conditions vary randomly from one laboratory to the other, whereas in the factorial approach, at least to some extent, test conditions are controlled. The factorial approach makes it possible to assess different sources of errors such as the variability arising in connection with different analysts, different instruments, different lots of reagents, different elapsed assay times, different assay temperatures etc. Such an approach also allows a reduction in workload and fewer participating laboratories.