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LLOB、LLOQ是啥?如何做好这些质控指标?

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 楼主| 发表于 2021-9-30 11:17:33 | 显示全部楼层 |阅读模式

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空白/检测下限
英文名为Lower limit of blank/detection,简称LLOB或LLOD。

如果将 FMO/FMx 样本用于 LOB/LOD,则不需要单独的实验。

至少应使用 10 个数据点。请注意,并非所有的流式实验都需要建立 LOB/LOD,在许多情况下,LLOQ 就足够了。

如果预计检测不会检测到罕见事件,则可能不需要 LOB/LOD 或 LLOQ。

请注意,一旦确定了 LOB/LOD,就不应在其他验证参数(精度、稳定性、LLOQ)的计算中使用低于 LOD 的数据。数据不能从验证记录中删除,但应显示为< LOD。每个实验室都需要决定如何报告< LOD 数据,但是,需要明确的是,低于检测下限的数据,不应被视为有任何意义。

需使用的样本数:10

需重复的次数:1次或更多

需要的仪器数:1

需要的操作者数:1

统计学处理:记录 LOB/LOD 相关的主要群体的事件和/或相对百分比(可报告的结果);LOB=计算平均值(所有样本)+ 1.645 SD;LOD= 计算平均值(所有样本)+ 3 SD

验收标准:LOB/LOD 没有验收标准。此参数仅供参考。

定量下限 (LLOQ)
英文全称Lower Limit of Quantification,简称LLOQ。

如果预计检测不会检测到罕见事件,则不一定要建立 LLOQ。请注意,一旦 LLOQ 确定,低于 LLOQ 的数据不应用于其他验证参数(精密度、稳定性等)的计算。数据不能从验证记录中删除,但应显示为< LLOQ。每个实验室都需要决定如何报告< LLOQ 数据,但是,需要明确的是,低于定量下限的数据,不应被视为有任何意义。

需使用的样本数:15(三名供者样本,每个样本需有5个浓度点)

需重复的次数:3

需要的仪器数:1

需要的操作者数:1

统计学处理:记录 LLOQ 相关的主要群体的事件和/或相对百分比(可报告的结果);标记所有< LOD的值; 计算每个样品的每个可报告结果的平均值、SD 和 %CV,其三次重复均> LOD 并且事件数量大于每个实验室确定的最小值。请注意,尽管一些出版物建议最少应在 20-50 个事件的范围内,但每个实验室都应根据验证数据和数据的预期用途设定自己的限制(Rawstron 等,2008)。

数据评估和验收标准:查看事件和/或相对百分比的数据表。 LLOQ指的是所有三个供者样本都满足以下标准时的最低浓度:(1)所有三次重复值均> LOD ◦ (2)所有三次重复都存在最少事件数 ◦ (3)滴定结果与稀释比例大致成线性◦

LLOQ 的临界值由每位研究人员基于数据的预期用途自行决定,但> 30%-35% CV 的数据可能会受到质疑。

批内精密度
英文全称是Intra-Assay Precision。也就是重复性(repeatability)。

见图:
2021-09-30_10-47-47.jpg

需使用的样本数:3~6

需重复的次数:3

需要的仪器数:1

需要的操作者数:1

统计学处理:计算每个(单个)样品的每个可报告结果的平均值、SD 和 %CV,其中所有三个重复均> LLOQ(如果已建立);计算所有样本的每个可报告结果的 %CV 平均值(平均 %CV)。然后通过平均 %CV 和范围来描述精度。

验收标准: CV需要控制在10%,最高 25%CV 也是可以接受的;当群体或抗原不太明确(罕见事件)时,30%-35% 的 CV 是可以接受的;只要平均 %CV 满足标准,就不必每个样品都满足标准。如果一个样品不符合验收标准,应在验证报告中说明原因。

批间精密度
英文全称Inter-Assay Precision。即重现性(Reproducibility)。

见图:
2021-09-30_11-14-22.jpg

需使用的样本数:2~3

需重复的次数:3

需要的仪器数:1

需要的操作者数:1

统计学处理:对于每个可报告的结果,计算每个样本的 %CV(从所有运行的平均值计算)的平均值(平均 %CV)。每个可报告结果的分析间精密度应以平均 %CV 和 CV 范围报告。

验收标准:需要 10% 的 CV,当群体或抗原不太明确时,最高 25% 的 CV 是可以接受的。对于罕见事件,30-35% 的 CV 是可以接受的。

信源:Selliah, N., Eck, S., Green, C., Oldaker, T., Stewart, J., Vitaliti, A., & Litwin, V. (2018). Flow cytometry method validation protocols. Current Protocols in Cytometry, e53. doi: 10.1002/cpcy.53
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