基质效应的评价

1、 基质效应的评估 作者： 日期： ICS 点击此处添加中国标准文献分类号 华人民共和国卫生行 XT 业标准 XXXXX X XX 基质效应的评估 Evalation o tix Efects 点击此处添加与国际标准一致性程度的标识 错误! 未定义书签 （本稿完成日期 :0.6 10 XXXX- X XX发布 XXX XX- 实施 中华人民共和国卫生部 中 国 国 家 标 准 化 管 理 委 员 会 发 布 目次 前言 引言?III 1 范围 ? 2 规范性引用文件 1 3 术语和定义 ? 4 评估原理 2? 5 试验方法 2 .1 材料 2 5.2 步骤 3? 5 3 数据分析 3? 5. 可

2、能的变异 5 - 直线回归 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 附录 B（资料性附录） 制备样品基质效应评估 7? 前言 本标准参考 NCCLS EP14-A 基质效应的评估 （Eva u ion o Matr x Ef ects ） 本部分的附录 A、附录为资料性附录。 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。 本部分主要起草人 : 张传宝、闫颖、周伟燕、张天娇、赵海舰、陈文祥 本标准由卫生部委托卫生部临检中心负责解释。 本部分于 200X年 X月首次发布 引言 检验结果的准确可比是

3、检验领域的工作目标， 实现这一目标的有效手段是建立和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。

4、 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 , 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

5、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

6、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知干扰物质的样品后计算偏差, 确定干扰 的存在。 本标准比较了制备样品和临床病人样品的测定偏差, 而干扰试验的目的是为了定量评估偏差。 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,

7、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。 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

8、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。 3 术语和定义 基质 :基质 （某一物质系统的 ）matrix（of a m te ial sys em）： ?一个物质系统中除被分析物之 外的所有成分 EN 1 2 6 基质效应：独立于被分析物质存在的样品特性 , 对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

9、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:1 93，定义610 4 评估原理 临床实验中，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

10、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

11、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 , 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

12、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 ） 。 5 试验方法 5.1 材料 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: ?一级参考测量程序（如同位素稀释质谱法测定胆固醇） 二级参考测量程序（如 Abel -Ken all 法

13、测定胆固醇） 比对方法 ?通常使用的常规方法 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。 制备样品 （ 如参考物质、校准物、质控品） ?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 步骤 5.2.1 准备待评估的制备样品。 5.2.2 将

14、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 。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 C I/N LS 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

15、-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 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。 ,选择合适 5.3.2 根据评估方法和比对方法测定新鲜临床病人样品结果均值的分布方式 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

16、 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/NCC S文件 EP- 定量测定程序的线性评 估: 统计方法 ;E 9-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 作为值 ,进行线性回归分析 （ 见附录 A） 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

17、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

18、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

19、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。 5.3.4 下列公式用以计算给定 x 值下（重复测量均值），新鲜临床病人样品 y 均值的双 侧 95 置信区间。 2 1/2 1 X X Y pred t 0.975, n g Sy?x 1 2 n X i X 式中 : Y pred ：根据回归曲线 , 在Xi 值时的 预测值； n：新鲜患者样本数量 ; ：线性回归时为，二次回归时为； Sy?x : 回归标准误 ,计算公式为 ；公式 ? Xi :x 轴上第 i 个值（比对方法均值 ） ； Yi :y 轴上第 i 个值 （ 评估方法均值） X ：

20、比对方法均值的整体均值。 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。 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

21、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

22、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 , 增加其数量将有助于评估。 5.4 可能的变异 以下变异可能提高基质效应评估方案的适用性： 5.4.1 若实验数据和图表提供的信息不够 , 新鲜临床病人样品的数量应该多 与0 个。 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

23、.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。 AA 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 样品 比对方法 待评价方法 样品 2 2 Y pred Yi 95%上限 95%下限 均值Xi 2 Xi X 均值 Yi Y pred 新鲜血清1 129.3 50273.6 116.3 115.8 0.3 125.0 106.5 新鲜血

24、清2 881.9 279195.2 820.0 810.6 87.6 820.7 800.6 新鲜血清3 163.3 36196.1 147.7 147.1 0.3 156.3 138.0 新鲜血清4 886.4 283894.7 827.3 814.7 158.9 824.8 804.7 制备物1 200.0 - 220.0 181.0 - 190.1 171.9 新鲜血清5 298.3 3050.7 269.0 271.8 7.7 280.8 262.7 新鲜血清6 112.5 58090.9 103.3 100.2 9.6 109.5 91.0 新鲜血清7 322.9 939.5 292

25、.7 294.5 3.3 303.5 285.4 新鲜血清8 293.3 3635.0 263.7 267.1 11.8 276.1 258.1 制备物2 80.0 - 70.0 70.2 - 79.2 61.2 新鲜血清9 599.9 60698.7 541.5 550.3 76.6 559.5 541.0 新鲜血清 10 730.6 142195.9 658.5 670.9 154.8 680.5 661.4 新鲜血清 11 250.3 10658.2 230.0 227.5 6.5 236.5 218.4 新鲜血清 12 516.7 26630.0 466.0 473.4 55.5 482.6 464.3 制备物3 283.0 - 285.0 257.6 - 266.8 248.5 新鲜血清 13 160.9 37130.0 149.0 144.9 17.1 154.0 135.7 新鲜血清 1