基质效应的评估.docx

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1、 ICS点击此处添加中国标准文献分类号中 华 人 民 共 和 国 卫 生 行 业 标 准XT XXXXXXXX基质效应的评估(本稿完成日期:0.610中 华 人 民 共 和 国 卫 生 部中 国 国 家 标 准 化 管 理 委 员 会 前言. I引言III2 规范性引用文件. 15 试验方法. 2.1 材料. 25. 可能的变异. 5附录（资料性附录） 数据分析-酶法肌酐测定试剂盒基质效应评估-直线回归 . 本部分由卫生部医政司提出。本部分由卫生部标准委员会下属临床检验标准分委员会归口。本部分起草单位：卫生部临床检验中心。 检验结果的准确可比是检验领域的工作目标，实现这一目标的有效手段是建立和

2、保证不同方法测定结果的计量学溯源性,即常规方法与参考方法相联系的过程。检测结果的准确可比有赖于方法的特异性及其计量学溯源性，由自动分析仪、试剂盒及其校准品组成的常规分析系统或常规测定方法中，在保证仪器性能的情况下，试剂盒的分析原理及参数决定了分析系统或方法的特异性，分析系统或方法的特异性表现在其抗干扰能力和对特定样本的基质效应。校准品是溯源链传递的重要工具,是保证常规分析系统正确度的主要载体，校准品的基质效应及其定值方法是影响分析系统校准偏差的重要因素。校准品大多数为制备样品，与新鲜临床病人样品存在一定的差异。同一校准品在不同分析系统间使用时,不能将其标定值用于其说明书规定的使用范围以外的系统

3、 ,除非经实验证明该校准品在这两个系统上未表现出基质效应。室内质控物作为分析系统精密度控制的制备样品,在常规分析系统中,其基质效应也是广泛存在的,同一质控品在不同系统使用时，不能使用相同靶值，更不能将质控品当作校准品来对分析系统进行校准。在室间质评计划中,最理想分析物应在所有系统上都没有基质效应。然而,室间质评物是存在基质效应的,且对室间质评造成了如下影响：首先，只能按照方法学或者分析系统进行分组,采用组内的均值或中位数作为本组的靶值,其结果只能用于评估组内不同实验室间结果的一致性，而不同组别之间的结果缺乏可比性 ;其次,参加室间质评实验室的结果不能和参考方法测定结果相比较以评估常规方法的校准

4、偏差 ,限制了参考方法在室间质评中的作用。本标准是对临床化学干扰评估试验的补充。干扰评估试验和基质效应评估试验的目的相同：即确定误差来源,改进检测方法;两者之间主要差异如下：基质效应评估主要关注制备样品和临床病人样品的差异，而干扰试验关注的是特定的物质和条件对临床病人样品测定结果的影响。为了评估干扰的影响,基质效应评估主要比较制备样品和临床病人样品测定结果的统计学差异 ;而干扰试验评估是通过在临床病人样品中加入已知干扰物质，来评论对测定结果的影响。基质效应评估试验中，干扰因素存在与否的判断的根据是临床病人样品测定结果在最佳直线/曲线周围的分散程度；而干扰试验则是通过重复测量一系列含有不同浓度已

5、知干扰物质的样品后计算偏差,确定干扰的存在。 基质效应的评估1 范围本标准适用于体外诊断产品生产商、临床实验室、室间质评和能力验证提供机构及相关卫生行政部门。本标准是对制备样品基质效应评估的方案，制备样品包括标准物质、校准物、室内质控物和室间质评/能力验证物质。本标准有助于相关人员了解基质效应对实验室质量评估的影响。例如,制备样品在某种测定方法上可能表现出基质效应，测定结果和预期结果不一致，从而将原本正确的结果判断为错误。相反,拿些“ 可接受”的质评结果也并不能表明测定方法是真的没有问题。临床实验室在利用多种不同原理的测定方法对不同类型的分析物进行定量测定时,无论有无参考方法，都可使用该标准。

6、该标准有助于实验人员区分来源于测定方法本身或者制备样品的问题,本标准对基质效应产出的详细机制未作描述。体外诊断产品生产商和室间质量评估能力验证提供者应为相关卫生行政管理部门提供关于制备样品基质效应的资料，以助于正确评估实验室所使用的测定方法的性能。2 规范性引用文件下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件,仅所注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件,其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。基质:基质(某一物质系统的)matrix(of a mteial sysem)： 一个物质系统中除被分析物之外的所有成分EN 126基质效应：独立于被分析物质存在的样品特性,对

7、测量和可测量数值的影响【EN 12287】。互通性 :指在不同的(指定的）测量系统中，进行一套相同量(参考物)的测量时，某一物质在测量结果间产生的数字关系，当用此相同测量程序测量其它相关类型的物质（如:实际临床样品）时所获得的期望关系(数字关系)一致度的能力【EN 1228】。注：对用于校准生物源性样品的测量程序的参考物质来说，“其它相关类型的物质”包括大量的由健康和有关疾病的个体所获得的样品。溯源性（traceability):通过一条具有规定不确定度的不间断的比较链,使测量结果或测量标准的值能够与规定的参考标准，通常是与国家标准或国际标准联系起来的特性。VI:193，定义610临床实验中，

8、能观测到反应强度（如吸光度变化)除了与测物的实际活性或浓度有关外，通常还受测定时的反应体系的环境、条件 (如温度或基质）的影响。只有极少数的分析测量技术是完全特异的 ,因此两个测量程序之间的关系极大程度依赖于所选择的比对样品的性质。临床实验室常规工作是面向临床病人样本的,故可用其作为比对的标准样品。基质效应大小的评估方式如下:用两种测定方法同时对选定的一系列临床病人样品和制备样品进行分析，利用两种方法测定的临床样品结果建立数学关系。而制备样品的测定结果偏离这一数学关系的程 度反映了其基质效应的大小。一般来说，制备样品与临床病人样品的性质差异越大，数据的偏离程度将越大。制备样品在两种测定方法间的

9、结果的数学关系与临床病人样品在两种测定方法间结果的数学关系相比较，以评估基质效应。在回归图上，相同样本间的测定结果偏离回归线的离散现象代表待评估方法的不精密和非特异性导致引入的不确定度。（本标准采用的回归技术假设X轴代表的比对方法是没有误差的。)增加重复测定的次数可减少由于测定程序的不精密带来的不确定度分量;因此在这些分析中，造成离散的首要因素是已知或未知物质的内源性干扰(即基质效应），这一离散度用预测区间表达,表示待评估方法测定临床病人样品时的非特异性大小。根据这一离散度,确定在一定概率范围内（如P=0.9）,制备样品能否代表临床病人样品，若制备样品的结果超出预测区间,表示存在基质效应。另外

10、,若一系列制备样品基质性质相似，比如某一混合血清制备而成（如某公司同一批次不同浓度水平的质控物），则可将用两种方法测定这些制备样品测定结果进行回归，和最佳拟合直线和预测区间进行比较,这也是一种评估方式。当基质效应在预测区间内，而所有制备样品的结果呈现一致关系时，这种评估方法尤为有效。本试验的结论仅限于被评估的特定制备样品（如某一批次、添加分析物的来源、稳定剂等)。两种方法(比对方法和评估方法)所用的试剂、校准物和仪器。要求比对方法对于制备样品（校准物或质控样品）没有或只有轻微基质效应。比对方法选择顺序如下:二级参考测量程序（如 Abel-Kenall 法测定胆固醇）比对方法 通常使用的常规方法

11、注：理想的比对方法应无基质效应。实际情况下，也可选用普遍使用的常规测定程序作为比对方法,此时,如果表现出基质效应,只能说明两种方法测定临床病人样品的结果之间的关系和测定制备样品结果之间的关系没有可比性。 二十个新鲜临床病人样本，其分析物浓度或活性浓度平均分布,并可包含制备样品的浓度范围。选择代表性的就诊者(如健康人和患者)样本用于分析，避免使用含有已知干扰物的样品。若冰冻过程对测定没有影响，亦可选用冰冻病人样本。5.2.2 将制备样品随机穿插在0 个新鲜病人样品中，用评估方法在一批内对所有样品进行测定；再重复分析两次（最好在一天内完成所有批次，以消除可能的漂移带来的影响),各批次试验分别校准

12、。对每个样本得到个测定结果，可根据CLI/CLS 文件E-9（使用患者样品进行方法比对和偏倚评估)推荐的方法剔除离群点。5.2.3 同时，按照上述样本排列顺序,在一批或者一次实验中使用比对方法进行测定,然后重复两次,每次测定分别校准，根据 CI/NLS 文件 E-9 进行离群点剔除。如果不能用比对方法和评估方法同时分析,需确保样本储存不会影响比对方法的结果。5.2.4 将实验样本冰冻（最好-7)保存。如果在数据分析过程中发现问题,可能需要用另一个比对方法对样品重新分析(如决定性方法或参考测量方法)。需要注意的是,冰冻过程会导致结合蛋白、酶的构象改变而引入基质效应。5.3 数据分析5.3.1 将

13、 20 个新鲜临床病人样品及制备样品重复测定结果的均值（使用不同符号)进行作图,轴为评估方法结果,x 轴为比对方法结果。 的回归分析方法:5.3.2.1线性回归分析 评估方法和比对方法测定临床病人样品结果呈线性关系，无明显弯曲。 在试验浓度范围内,回归线的 y 轴的数据呈均匀分布。 检查数据是否适合回归分析（参考最新版 CLI/NCCS 文件 EP-定量测定程序的线性评估:统计方法;E9-使用患者样品进行方法比对和偏倚评估)。然后使用评估方法测定临床病人样品的均值作为 y 值，比对方法测定临床病人样品的均值5.3.2.2多项式回归分析待评估方法和比对方法测定新鲜临床病人样品的结果间的线性关系应

14、按照C/CCLS文件EP6（定量测定程序的线性评估：统计方法）中的程序进行检查,采用每个方法重复检测的均值,计算多项式回归分析的最佳拟合模式。这样产生的预测区间(见下）将最小，检测显著基质效应的能力最佳。举例，若最佳拟合多项式为二次多项式,评估方法结果的均值为y值,比对方法结果的均值为x值（见附录C,例2）,则：y=a0+a+a2x()若二次多项式回归方程中的系数a2与有统计学差异(如t检验结果p05）,则使用二次多项式。若a2与0无统计学差异(如.05）,则使用一次多项式方程。注：当20个临床病人样品的浓度范围分布较窄时,多项回归分析的最佳拟合曲线很可能是非线性，这种情况下,建议增加样本以得

15、到范围更宽的x值。若对于非线性方法的数据，经回归分析符合一次多项式(而非多次多项式),将难决定是否存在基质效应。但由于线性回归分析通常较为方便，在基质效应较大时，使用线性回归亦可满足要求。另外，除非对比对方法及参考测量程序的性质完全了解，否则仅凭本次试验将无法确定非线性是来源于评估方法、比对方法拟或二者皆有。注：若对两组实际上呈曲线相关的数据采用线性回归模式，计算出来置信区间会变宽 ,将更难以确定制备样品和临床病人样品之间的真正偏差（基质效应）。5.3.3 若临床病人样品测定结果分布近似等比数列（如24.,0，60）,而非等差数列(如 20，30,4，5,60,0),可将两种方法测定结果进行对

16、数转换后再作图。需注意的是,采用的是经对数转换后的均值进行作图和线性或二次多项式回归分析,而不是均值本身。为了有效评估数据点的分散程度，数据点的变异及其转化形式须保持一致。( )1/ 221X(- X )()Y t 0.975,n - g S 1+ +ipred2i式中:：根据回归曲线,在Xi值时的 预测值；Y：线性回归时为，二次回归时为；:回归标准误,计算公式为 ；公式?Syx:x轴上第i个值（比对方法均值)；Xi YiX将每个制备样品的平均值y与计算的95%置信区间上下限相比较。提需注意的是，若两种方法间特异性差异较大,则结果的相关性将较差（产生较大的置信区间)，降低本标准评估方案的效能。

17、5.3.5 另外，将 x 值对应的 y 值置信区间在回归线两边标记出来。按照附录描述方法，将制备样品的点与图表上的5%置信区间比较,若制备样品的点落在置信区间之外则说明存在基质效应（见附录,例 1）。若制备样品的点在置信区间内,则可能不存在基质效应(见附录 C,例 2)。但是,若一批或一组制备样品出现一种持续偏倚，且其中一些或者全部偏差在置信区间内，则不能排除基质效应。若这些制备样品性质相似，如来自同一主样品盘,使用 54.2 描述的程序进行评估。在任何浓度点的残差的允许限和可接受限将依据各自的标准进行评估。注：注意CLIA发布的PT控制限(允许总误差）乃基于质控物的单次测定，而本标准中推荐使

18、用三次测定的均值。因此，不推荐使用T控制限作为评估基质效应存在与否的标准。注：若评估的制备物是室内质控品,统计学上有显著意义的基质效应可能不太影响在临床检验的使用。然而，若评估的制备样品为校准物，同意大小的基质效应则需要引起重视了。5.3.6 相关制备样品组。若一组制备样品密切相关，且结果表现出一致的偏差,即便所有结果在置信区间内，也建议进一步进行分析。若制备样品间关系不太密切(例如，一轮QA/T 中的样品；同一种剂型但批次不同的制备物)，则需比较利用制备样品结果作出的最佳拟合直线和利用临床病人样品结果作出的最佳拟合直线之间的偏差,计算累计偏倚或者单个偏倚均可。如果制备样品来源相似,增加其数量

19、将有助于评估。注：分析超过0个新鲜患者样本提高确定基质效应的效能。然而，样品数量的增加只能体现在n的平方根的增大带来的效能。5.4.2 若回归直线周围的数据点分布和分析物浓度的关系既非比例关系亦非恒定关系，则可将数据分成几组较小的浓度区间，在每个区间执行线性回归分析。在该浓度区间内，新鲜病人样品结果的分布保持大体一致。每个区间应至少含有10 份新鲜病人样品,且制备样品的浓度包括其中。 A A附 录 A（资料性附录) 数据分析-酶法肌酐测定试剂盒基质效应评估-直线回归2YYYpredipredii新鲜血清1新鲜血清2新鲜血清3新鲜血清4制备物1129.3116.3125.0820.7156.38

20、24.8190.1280.8109.5303.5276.179.2106.5800.6138.0804.7171.9262.791.0881.9163.3886.4200.0298.3112.5322.9293.380.0820.0147.7827.3220.0269.0103.3292.7263.770.0158.9-新鲜血清5新鲜血清6新鲜血清7新鲜血清8制备物2285.4258.161.23635.0-新鲜血清9新鲜血清10新鲜血清11新鲜血清12制备物3599.9730.6250.3516.7283.0160.970.8541.5658.5230.0466.0285.0149.063.

21、576.6154.86.555.5-559.5680.5236.5482.6266.8154.071.0541.0661.4218.4464.3248.5135.752.4新鲜血清13新鲜血清14新鲜血清15新鲜血清16制备物436.7343.5390.0230.8366.2328.7340.9515.2307.5330.0215.0331.0302.5312.0520.0322.5365.7218.5343.5308.9320.1481.4304.5347.2200.4325.4290.8302.1462.7-新鲜血清17新鲜血清18新鲜血清19新鲜血清20制备物5617.1159.9- B B附 录 B(资料性附录） 制备样品基质效应评估( )Y95%上限95%下限pred181.070.2200.0220.070.0190.179.2171.961.2283.0390.0515.2285.0330.0520.0257.6356.4472.1266.8365.7481.4248.5347.2462.7注：图中实线为新鲜血清样品测定的回归曲线,虚线为其预测值Y的95%置信区间;“” 代表新鲜血清,“” 代表制备物。凡是落在虚线范围外的“+”，均判断为有基质效应。