STAT 4.5- Validation des méthodes analytiques

PROGRAMME

Les objectifs du cours sont d’introduire les notions de base nécessaires à la compréhension, à l’application pratique et à l’interprétation des critères de validation d’une méthode instrumentale et le contrôle de qualité des formes pharmaceutiques sur bases des recommandations internationales les plus récentes.

Introduction

• Introduire les recommandations ICH pour la validation d’une méthode instrumentale
• Introduire l’importance de validation et les critères décrit dans un dossier de validation.
• Description de l’objectif de la validation
• Définir les erreurs expérimentales : les erreurs aléatoires et les erreurs systématiques
• Règles d’or de la validation d’une méthode
• Description du but de la méthode analytique et quels paramètres / caractéristiques sont importants et doivent être évalués selon ICH.
• Introduire les caractéristiques : Linéarité, fidélité (la répétabilité, la fidélité intermédiaire, la reproductibilité), justesse et exactitude, spécificité, seuil de détection, seuil de quantification, robustesse
• Situer la validation d’une méthode entre le développement et l’application en routine
• La contrôle de qualité d’une méthode analytique en routine.

Linéarité

• Définition selon ICH de la linéarité d’une méthode analytique
• Différence entre linéarité de la méthode et linéarité de calibration (fonction de réponse)
• Valider la qualité de l’ajustement de la ligne droite : graph des résidus, test de la significance du coefficient quadratique, ANOVA - Coefficient de détermination, ANOVA - Lack - of - fit test (plusieurs mesures pour la variable dépendant).
• Calculs en Excel :
  • Les coefficients de la ligne d’ajustement
  • L’écart-type sur les coefficients et leur intervalle de confiance
  • Tester la nullité (test t) des coefficients
  • Coefficient de corrélation
  • Coefficient de détermination
  • Variance résiduelle
  • La significance de la régression (ANOVA)

Fidélité

• Définition selon ICH de la fidélité, répétabilité, fidélité intermédiaire et la reproductibilité d’une méthode analytique
• Type d’erreur à estimer (erreurs aléatoires)
• Estimateurs : variance, écart-type, coefficient de variation, écart-type groupé
• ANOVA à 1 facteur pour évaluer de manière simultanée la répétabilité et la fidélité intermédiaire
• Critère pour évaluer la précision de la méthode : déviation standard relative de HORWITZ
• Calcules en Excel : variance, écart-type, coefficient de variation, écart-type groupé, ANOVA à 1 facteur pour déterminer la variance de répétabilité et la variance de fidélité intermédiaire

Justesse et exactitude

• Définition selon ICH et ISO la justesse et exactitude
• Type d’erreur à estimer (erreurs aléatoires et systématiques)
• Estimateurs : biais, % biais, % de recouvrement
• Evaluer la justesse :
  • Étendue de concentration limitée – matériel de référence
  • Étendue de concentration limitée / large – échantillons reconstitués
  • Étendue de concentration limité / large – addition standard
  • Étendue de concentration large – comparaison de 2 méthodes indépendantes
• Max 3 niveaux de concentration : test t
• Plus de 3 niveaux de concentration : test t avec correction de Bonferroni ou régression linéaire
• Calculs en Excel :
  • Test t pour comparer une moyenne avec une valeur connue
  • Évaluer la justesse avec la méthode de régression linéaire
  • Test statistique pour comparer les pentes des 2 droite

Seuil de détection et de quantification

• Définition selon ICH
• Déterminer le seuil de détection et de quantification : inspection visuelle, rapport signal / bruit, l’écart type de la réponse et la pente
• Calculs en Excel :
  • Calculer le seuil de détection / quantification sur base de la droite d’étalonnage : Calculer la droite d’étalonnage, l’écart type résiduelle, L’écart type de l’ordonnée à l’origine.