質量源于設計，相信這句話對于藥物研發(fā)領域的你們應該非常熟悉了。但在分析方法開發(fā)中，誤差也是需要設計的。但是，哪些誤差可以設計？應該怎么設計？通過設計，誤差可以完全消除嗎？接下來，讓我們一起來揭開誤差設計的神秘面紗。
一、誤差的概念
誤差是指觀測值或計算值與其真實值之間的差值。其中真實值客觀存在，但不可知，誤差也不可避免。舉個例子：
XX項目穩(wěn)定性檢測過程中，0天含量的檢測值為100.0%，而加速3月含量檢測結果變?yōu)?8.0%。含量結果下降了2.0%，而有關物質并沒有太大的變化，這種情況可以得出產品質量下降的結論嗎？當然不能，因為這種情況并不能說明產品質量下降，而是因為有誤差存在。
二、誤差的分類
隨機誤差：在同一測量條件下，多次重復測量同一量值，測量誤差的絕對值與正負符號以不可預知的方式變化（即上下波動的隨機性）。儀器的響應值、樣本屬性、人為讀數以及樣品制備等產生的誤差都屬于隨機誤差。如：檢測同一批樣品含量~測量所得結果可能是99.0%，也可能是100.0%，每一次的測量結果比真實值高，還是比真實值低，這個誤差并不能預測，故這種誤差為隨機誤差。
系統(tǒng)誤差：在同一測量條件下，多次重復測量同一量值，測量誤差的絕對值與正負符號保持不變，或在測量條件變化時以一定規(guī)律變化。量具、流動相本底響應、對照品含量以及溶液穩(wěn)定性等產生的誤差為系統(tǒng)誤差范疇。如：在某品種含量檢測過程中，主成分溶液在某時間段內不穩(wěn)定降解，就會使得檢測結果偏低。這種既定的誤差為系統(tǒng)誤差。
粗大誤差：由于測量者的粗心大意或者環(huán)境條件的突然變化，引起的誤差。例如：移液管使用錯誤、稱量錯誤以及檢測儀器突然故障、計算公式錯誤等都是粗大誤差。粗大誤差一般不是從方法開發(fā)層面，而是通過實驗室的管理及儀器的維護來減小誤差。
雖然產生誤差的途徑有很多，但我們在進行檢測的時候必須堅持一個原則：所有誤差的總和不得超過檢測結果允許的誤差范圍。
三、誤差的設計
1、隨機誤差的設計
【置信區(qū)間】
我們建立的分析方法是用于檢測少量樣品（抽檢）的合格情況，并以此來評估總體樣本屬性的。所以我們檢測樣品的數量和檢測次數，不能隨心情來定，需經過統(tǒng)計學方法置信區(qū)間來評估并制定。
由公式可以看出，希望誤差與樣本量成反相關，樣本量越大，希望誤差越小。故若我們制定一個希望誤差，則根據此公式推算出需要進行檢測的樣本量。
例：若HPLC連續(xù)進樣的RSD%為5.0%，樣品含量測定的限度要求為95.0%~105.0%，真實含量為99.0%~101.0%之間，即檢測結果的誤差要求小于1%，應該如何處理？
已知σ=2%，取置信水平為95%，則Z值為1.96。其中希望誤差為1%，故將數據代入公式，可計算得n為16，所以連續(xù)進樣16次，取平均值，則95%的概率誤差小于1%。
2、系統(tǒng)誤差的設計
① 實驗室的量具需定期校正
② 選擇適當的流動相和檢測波長，以降低本底吸收風險
③ 對照品的純度應盡可能的高，且選擇適宜的標定方法
④ 方法開發(fā)期間應評估溶液穩(wěn)定性，并在規(guī)定的時間內完成檢測
3、粗大誤差的設計
① 實驗室的儀器需定期維護、檢定或者驗證
② 試驗人員應具備基本試驗素養(yǎng)，并經過良好的培訓
③ 實驗室的環(huán)境需進行良好的控制
④ 方法開發(fā)期間對試驗操作的難易程度進行評估，以減小粗大誤差的產生
四、總結
質量源于設計是貫穿整個藥品研發(fā)過程的一個理念，分析方法是質量建立過程中的標桿，而誤差的設計則是分析方法開發(fā)與建立過程中最為關鍵的環(huán)節(jié)之一。我們只有在方法開發(fā)或者分析方法使用之前對此分析方法的誤差進行充分的評估以及合理的設計，才能在后續(xù)藥品質量評價及標準的建立過程中事半功倍。
京公網安備11010802046783號
