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

24-28 января 2022

О школе

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 рукводителей и специалистов лабораторий R&D и ОКК фармацевтических предприятий, специалистов отделов обеспечения качества, химиков-аналитиков.

Продолжительность школы - 5 дней

Программа

1Количественный анализ и градуировка

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

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

2 Оценка метрологических характеристик методик и неопределенности

1. Оценка показателей прецизионности [precision]:
   1. повторяемости [repeatability]
   2. промежуточной прецизионности [intermediate precision]
   3. воспроизводимости [reproducibility]
2. Оценка правильности [trueness]: смещения [bias] и восстановления [recovery]. Проверка значимости (незначимости) смещения на фоне случайного разброса.
3. 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.

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

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)

1. Внутренний контроль качества. Процедуры контроля качества:
   1. контроль с использованием образцов для контроля (ОК)
   2. контроль по промежуточной прецизионности
2. Обоснование критериев контрольных процедур
3. Организация и оформление результатов контроля качества
4. 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 Отбраковка продукции и неопределенность

6 Валидация методик анализа

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

7 Верификация методик

1. Три способа "внедрения" методики: верификация, трансфер, участие в валидации
2. Верификация методики. Три подхода к верификации. Типичные ошибки при верификации методик. Подходы к обоснованию верфикационных критериев.

8 Трансфер методик анализа

1. Подходы к обоснованию критериев трансфера
2. Типичные ошибки при трансфере методик

9 Обеспечние качества (QA) и управление рисками в аналитической лаборатории

1. Комплексный подход к обеспечению достоверности анализа QA. Ответственность лаборатории, персональная ответственность и риск-ориентированное принятие решений.
2. Приоритезация и выявление критических рисков (вероятность наступления, величина последствий). Действия по уменьшению критических рисков.
3. Опасность формального подхода к оценке рисков.
4. Почему оценка рисков - регулярная задача.

Даты и место

Даты: 24-28 января 2022 (осталось 4 места)

Место: г. Томск, Томский государственный университет

Продолжительность школы - 5 дней

Стоимость участия - 79 200 руб

Забронировать место

Есть вопросы?

Буду рад ответить на вопросы - пишите на novikov.tsu@gmail.com

Дмитрий Новиков
заведующий Лабораторией физико-химических методов анализа ТГУ