Прикладная школа «Обеспечение достоверности анализа (QA) в аналитических лабораториях»

Сколько делать параллельных определений? Какая должна быть сходимость при валидации? Расхождение 0,5% это хорошо или плохо? Часто на подобные вопросы пытаются найти конкретный ответ в фармакопеях, ГОСТах или у экспертов.

Однако однозначного ответа нет и быть не может. В каждом случае необходимо принимать решение исходя из конкретной методики, существующих рисков и сроков. То что хорошо в ЦЗЛ при отработке новой технологии, неприемлемо в ОКК при выпускающем контроле препарата.

К обеспечению достоверности анализа мы подходим с позиции риско-ориентированного подхода. Только комплексно оценивая риски на всех этапах аналитического процесса - от разработки методики до контроля качества, можно обеспечить достоверность результатов анализа.

Школа состоит из нескольких взаимосвязанных блоков: количественный анализ, оценка неопределенности, валидация и внедрение методик, обеспечение достоверности анализа. Это не теоретический курс: по каждому блоку половина времени отведена на практику, обсуждения и совместную работу. Вместо того чтобы рассматривать “как надо делать в идеальном мире”, каждый блок нацелен на решение реальных задач и проблем, возникающих в аналитических лабораториях фармацевтических .

Курс рассчитан на руководителей и специалистов лабораторий R&D и ОКК фармацевтических предприятий, специалистов отделов обеспечения качества, химиков-аналитиков.

Продолжительность школы - 5 дней

Как прошла прошлая школа (ФОТО)

Программа

1 Количественный анализ и градуировка

• Одноточечная градуировка (анализ с раствором сравнения). Допущения, реализация, область применения и ограничения.
• Многоточечная градуировка. Оценка приемлемости градуировки: коэффициент корреляции, обратный расчет.
• Типичные ошибки при построении градуировки

Практикум: построение и оценка приемлемости градуировки с помощью электронных таблиц

Слушатели создают шаблон для построения и оценки приемлемости градуировки в электронных таблицах

• Нелинейная градуировка. Ошибки при использовании нелинейной градуировки. Как выполнить требования к "линейности" если используется нелинейная градуировка?
• Количественный анализ многокомпонентных смесей (примесей в фарм. субстанциях и препаратах). Относительные коэффициенты чувствительности.
• Метод внутренней нормализации. Отличие между “assay” и “purity”. Преимущества и недостатки “абсолютных” методов. Метод одноточечной градуировки с внутренним стандартом.
• Определение массовой доли основного вещества (МДОВ) в субстанции

2 Оценка метрологических характеристик методик и неопределенности

• Оценка показателей прецизионности [precision]:
  • повторяемости [repeatability]
  • промежуточной прецизионности [intermediate precision]
  • воспроизводимости [reproducibility]
• Оценка правильности [trueness]: смещения [bias] и восстановления [recovery]. Проверка значимости (незначимости) смещения на фоне случайного разброса.
• Точность измерений [accuracy]. Концепция неопределенности. Стандартная [standard uncertainty] и расширенная неопределенность [expanded uncertainty]. Оценка неопределенность типа А. Оценка неопределенности на основе показателей прецизионности и правильности по ISO 21748.
• Неопределенность “методики” и неопределенность “методики в конкретной лаборатории”.
• Зависимость неопределенности от концентрации внутри диапазона измерений
• Учет неопределенности при отбраковке продукции

Практикум: расчет неопределенности на основе оценок правильности и прецизионности (по реальным экспериментальным данным)

Слушатели получают экспериментальные данные для расчет неопределенности методики

• Оценка неопределенности типа Б. Подход оценивания неопределенности Еврахим/Ситак. Бюджет неопределенности. Применение в практике аналитической лаборатории

Практикум: оценка неопределенности концентрации градуировочного раствора по подходу Еврахим/Ситак (на реальных данных)

3 Контроль сходимости параллельных определений

Оценка приемлемости результата анализа по сходимости. Схема действий по результатам оценки сходимости. ИСО 5725-6. Обоснование критериев приемлемости на основе сходимости.

4 Контроль качества результатов анализа (QC)

• Внутренний контроль качества. Процедуры контроля качества:
  • контроль с использованием образцов для контроля (ОК)
  • контроль по промежуточной прецизионности
• Обоснование критериев контрольных процедур
• Организация и оформление результатов контроля качества
• Участие в программах проверка квалификации (proficiency testing, PT), межлабораторных сличительных испытаниях (МСИ). Провайдеры PT для фармацевтических лабораторий. Аккредитация провайдеров.Самостоятельная организация МСИ несколькими лабораториями.

5 Валидация методик анализа

• Валидация на стадиях жизненного цикла методики:
  • валидация как часть разработки
  • формальная валидация и подтверждение оценка робастности
  • изменения методики и ре-валидация
• Валидация селективности
• Валидация показателей точности
• Валидация робастности
• Подходы к обоснованию валидационных критериев
• Типичные ошибки при проведении валидации

6 Верификация и трансфер методик анализа

• Три способа "внедрения" методики: верификация, трансфер, участие в валидации
• Верификация методики. Три подхода к верификации. Подходы к обоснованию верфикационных критериев. Типичные ошибки при верификации методик.
• Трансфер методик анализа. Практические аспекты, критерии, ошибки.

7 Комплексный подход к обеспечению качества (quality assurance) в аналитической лаборатории

• Кто несет ответственность за качество результатов анализа?
• Инструменты обеспечения качества (QA) на этапах жизненного цикла методик
• Идентификация рисков в испытательной (ОКК) и исследовательской аналитической лаборатории (R&D).
• Приоретизация и выявление критических рисков (вероятность наступления, величина последствий). Действия по уменьшению критических рисков

Оценка рисков в аналитической лаборатории

О школе

Слушатели школы и модулей по обеспечению качества - специалисты и руководители из компаний: Биокад, Полисан, Фармасинтез, ВИК–здоровье животных, Сотекс, Алиум, Веллфарм, ИПХЭТ СО РАН, Медсинтез.

Автор и ведущий школы - Дмитрий Новиков, ex-заведующий аналитической R&D лабораторией. Опыт работы в химическом R&D 15 лет. Автор YouTube канала Заметки завлаба.

Отзывы

Хочу поблагодарить за обучение, которое оказалось одним из самых полезных за последние годы, отлично построенных и позитивных по атмосфере. Однозначно могу сказать, что моя цель достигнута.

Марина, руководитель группы разработки методик анализа

Записаться на школу

Возможно проведение школы только в корпоративном формате, на базе компании. Оптимальный размер группы 5-6 человек. Чтобы обсудить детали и кастомизацию школы под вашу компанию - пишите на на почту.