검증(Validation and verification)
확인
현행 Good Manufacturing Practices 규정[21 CFR 211.194(a)(2)]에 따르면 USP–NF에 설명된 분석 절차의 사용자는 모노그래프로 제공되는 경우 이러한 절차를 검증할 필요가 없습니다. 대신 실제 사용 조건에서 적합성을 확인하기만 하면 됩니다.
UV-Vis 절차 검증의 목적은 실제 사용 조건에서 테스트 절차의 적합성을 입증하는 것입니다. UV-Vis 절차의 적합성을 확인하는 성능 특성은 모든 분석 절차에 필요한 특성과 유사합니다. 적용 가능한 일반 원칙에 대한 논의는 공정서 검증 〈1226〉에서 찾을 수 있습니다. 검증은 일반적으로 참조 자료와 잘 정의된 매트릭스를 사용하여 수행됩니다. 공정서 UV-Vis 절차의 검증에는 표시된 대로 최소한 특이성, 정확도, 정밀도 및 정량 한계에 대한 검증 매개변수의 실행이 포함됩니다.
확인
UV-Vis 방법이 공식 문서를 테스트하기 위한 공식 절차의 대안으로 사용하려는 경우 또는 현재 USP-NF에 공식 절차가 없는 경우 검증이 필요합니다.
UV-Vis 밸리데이션방법의 목적은 원료의약품 또는 완제의약품의 주성분 정량 측정(범주 I 분석), 불순물 정량 측정 또는 한계 시험( 카테고리 II) 및 식별 테스트(카테고리 IV). 해산 절차에 대해서는 해산 절차: 개발 및 검증 〈1092〉를 참조하십시오. 테스트의 범주에 따라(표 2의 Validation of Compendial Procedures 〈1225〉 참조), UV-Vis에 대한 분석 방법 밸리데이션 프로세스에는 선형성, 범위, 정확도, 특이성, 정밀도, 검출 한계 또는 정량 한계에 대한 테스트가 필요합니다. 이러한 분석 성능 특성은 외부적으로 표준화된 절차 및 표준 추가를 사용하는 절차에 적용됩니다.
〈1225〉 장에서는 각 특성에 대한 특정 밸리데이션 기준을 명시하지 않고 분석 절차 밸리데이션에 대한 정의 및 일반 지침을 제공합니다. 다음 섹션의 의도는 이 기술에 대한 최소 기대치를 나타내는 특정 검증 기준을 사용자에게 제공하는 것입니다. 각각의 특정 애플리케이션에 대해 의도된 용도에 대한 적합성을 입증하기 위해 보다 엄격한 기준이 필요할 수 있습니다.
정확성(Accuracy)
범주 I, II 및 III 절차의 경우 알려진 농도의 분석물이 첨가된 적절한 매트릭스로 회수 연구를 수행하여 정확도를 결정할 수 있습니다. 분석가는 또한 검증 중인 UV-Vis 절차를 사용하여 얻은 분석 결과를 확립된 분석 절차의 결과와 비교할 수 있습니다.
검증 기준: 원료의약품에 대한 평균 회수율 98.0%–102.0%, 의약품 분석에 대한 평균 회수율 95.0%–105.0%, 불순물 분석에 대한 평균 회수율 80.0%–120.0%. 이러한 기준은 의도한 범위 전체에서 충족됩니다.
정도
반복성(Repeatability)
분석 절차의 반복성은 분석 시험 농도의 100%에서 독립적으로 준비된 6개의 샘플 용액의 농도를 측정하여 평가합니다. 또는 다른 농도에서 3개의 개별 샘플 용액의 3회 반복 농도를 측정하여 평가할 수 있습니다. 세 가지 농도는 농도 범위에서 반복성이 일정하도록 충분히 가까워야 합니다. 이 작업이 수행되면 허용 기준과 비교하기 위해 세 가지 농도에서 반복성을 합산합니다.
검증 기준: 상대 표준 편차는 원료의약품 분석의 경우 NMT 1.0%, 의약품 분석의 경우 NMT 2.0%, 불순물 분석의 경우 NMT 15.0%~20.0%입니다.
중간 정밀도(Intermediate Precision)
방법의 분석적 정밀도에 대한 무작위 사건의 영향을 확립해야 합니다. 일반적인 변수에는 다른 날짜에 분석을 수행하고, 다른 기기를 사용하거나, 두 명 이상의 분석자가 방법을 수행하는 것이 포함됩니다. 최소한 총 6개의 실험을 포함하는 이러한 요소 중 2개 이상의 조합을 통해 중간 정밀도를 추정할 수 있습니다.
검증 기준: 상대 표준 편차는 원료의약품 분석의 경우 NMT 1.5%, 의약품 분석의 경우 NMT 3.0%, 불순물 분석의 경우 NMT 15.0%~25.0%입니다.
특이성
UV-Vis 측정에서 가능한 경우 참조 표준을 사용하여 특이성을 보장하고 매트릭스에 존재하는 다른 구성 요소의 간섭이 없음을 입증합니다.
감지 한계(Detection Limit)
검출 한계(DL)는 빈 용액의 NLT 6 반복 측정의 표준 편차를 계산하고 3.3을 곱하여 추정할 수 있습니다. 또는 표준 편차는 보정 곡선의 절편 오차에서 결정하거나 신호 대 잡음비가 >3.3임을 결정하여 결정할 수 있습니다. 추정된 DL은 계산된 농도에서 샘플을 분석하여 확인해야 합니다.
정량 한계(Quantitation Limit)
정량 한계(QL)는 공액의 NLT 6 반복 측정의 표준 편차를 계산하고 10을 곱하여 추정할 수 있습니다. 또는 표준 편차는 보정 곡선에서 절편의 오류에서 결정하거나 다음을 결정하여 결정할 수 있습니다. 신호 대 잡음비는 >10입니다.
필요한 QL 농도로 스파이킹된 대표적인 샘플 매트릭스에서 준비된 테스트 용액의 측정은 충분한 감도와 적절한 정밀도를 확인하기 위해 수행되어야 합니다. 필요한 QL에서 관찰된 신호 대 잡음비는 >10이어야 합니다. [참고 - 신호 대 잡음비를 측정하기 위한 적절한 절차는 액체 크로마토그래피에 사용되는 가변 파장 광도 측정기의 테스트를 위한 ASTM 1657-98(2011) 표준 관행에 나와 있습니다.]
검증 기준: 추정된 정량 한계가 유효한 것으로 간주되려면 측정된 농도가 사양의 50% 이하 수준에서 정확하고 정확해야 합니다.
선형성(직선성, Linearity)
분석물 농도와 UV-Vis 반응 사이의 선형 관계는 테스트 용액의 예상 농도를 포함하는 농도에서 NLT(적어도,Not Less Than)5개의 표준 용액을 준비함으로써 입증되어야 합니다. 그런 다음 최소 제곱 회귀와 같은 적절한 통계 방법을 사용하여 표준 곡선을 평가합니다. 선형성 편차는 도구 또는 샘플 요인, 또는 둘 다로 인해 발생하며, 분석물 농도 및 관련 흡광도 값을 줄임으로써 허용 가능한 수준으로 줄일 수 있습니다.
(Pearson) 상관 계수 r은 두 변수(x 및 y)(이 경우 농도와 흡광도) 간의 연관성의 강도와 방향을 측정합니다.
결정 계수 r2는 선형성의 척도가 아니라 적절하게 모델링된 데이터 변동 비율의 척도입니다. 선형성은 교정 방정식의 표준 오차(따라서 참조 절차)와 교정 데이터의 범위에 따라 달라집니다. 따라서 0.99 이상과 같이 1.00에 매우 가까운 값은 일반적으로 선형 관계를 나타내지만 더 낮은 값은 비선형성과 변동성을 구분하지 않습니다.
검증 기준: 결정 계수 r2는 카테고리 I 분석의 경우 NLT 0.995, 카테고리 II 정량 테스트의 경우 NLT 0.99여야 합니다. 잔차 플롯을 육안으로 검사한 결과 유의미한 패턴이 나타나지 않아야 합니다.
범위(Range)
분석 기기(및 전체 분석 절차)의 작동 범위는 기기 응답 기능이 적절한 수준의 정밀도, 정확도 및 선형성.
검증 기준: 카테고리 I 테스트의 경우 100.0% 중심 수용 기준에 대한 검증 범위는 80.0%–120.0%입니다. 중심이 아닌 허용 기준의 경우 검증 범위는 하한보다 10.0% 낮고 상한보다 10.0% 높습니다. 함량 균일성을 위한 검증 범위는 70.0%–130.0%입니다. 카테고리 II 테스트의 경우 검증 범위는 허용 기준의 50.0%–120.0%를 포함합니다.
완건성(Robustness)
이 매개변수는 분석법 개발 중에 평가됩니다.
분석 측정의 신뢰성은 실험 매개변수를 의도적으로 변경함으로써 입증됩니다. UV-Vis의 경우 여기에는 몇 가지 예를 나열하기 위해 지정된 보관 조건, 다양한 pH, 가능한 간섭 종 추가에서 분석물의 안정성 측정이 포함될 수 있습니다. 완건성은 실험 절차에 적합한 설계를 사용하여 동시에 결정됩니다.
간접 측정 요구 사항
특정 UV-Vis 절차의 경우 발색 반응이 사용됩니다. 일반적으로 분석 성능 특성에 대한 요구 사항이 사용됩니다. 경우에 따라 직접 측정에 필요한 정확도 및 정밀도 기준을 달성하지 못할 수 있습니다. 이러한 상황에서 정확도 및 정밀도 요구 사항은 최대 50%까지 확대될 수 있습니다. 그러한 확대는 과학적 근거와 문서화된 증거에 근거하여 정당화되어야 합니다. 과학적으로 건전한 보고 가치를 산출하기 위해 필요한 복제량을 늘려야 할 수도 있습니다.
이전 글(3부)은 아래 링크를 참고바랍니다.
https://method-of-analysis.tistory.com/49
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