Site icon Фармакопея.рф

Требования к статистическим подходам интерпретации результатов испытания на вирусы

Требования к статистическим подходам интерпретации результатов испытания на вирусы

  1. При определении титра вирусов возникают те же проблемы, что и для всех биологических методов анализа. Чтобы определить достоверность исследования, необходимо проанализировать правильность (accuracy) определения вирусных титров и факторов (коэффициентов) снижения вирусной нагрузки, полученных на их основании, и провести валидацию методик. Целью статистического анализа является подтверждение проведения исследования с приемлемым уровнем компетентности в отношении вирусологических данных.
  2. Аналитические методики могут быть качественными и количественными. К качественным методикам относятся методики определения инфицирующей способности на животных и методики инфекционной дозы на культуре ткани (TCID), в которых подсчитывается количество инфицированных и неинфицированных животных или клеток. Затем по доле инфицированных животных или клеток определяются инфицирующие титры. В количественных методиках определяемая инфекционность зависит от вирусной нагрузки. К количественным методикам относятся методики бляшкообразования, в которых каждая бляшка принимается за одну инфекционную единицу,

ПЦР в режиме реального времени. Результаты применения как качественных, так и количественных аналитических методик подлежат статистической обработке.

  1. Вариабельность результатов методик может быть обусловлена ошибками при разведении, статистическими (случайными) эффектами и различиями в аналитических системах, которые либо неизвестны, либо трудно поддаются контролю. При сравнении результатов различных аналитических циклов (вариация между циклами (between-assay variation)) величина таких эффектов оказывается выше результатов внутри одного цикла (вариация внутри цикла (within-assay variation)).
  2. Границы 95 % доверительных интервалов результатов внутри одного цикла должны, как правило, укладываться в интервал ± 0,5 lg от среднего. Вариабельность внутри цикла оценивается с помощью стандартных статистических тестов. Вариабельность между циклами можно определить путем включения препарата сравнения, значение активности (potency) которого должно укладываться в ± 0,5 lg от среднего значения, установленного в лаборатории, чтобы методика была приемлемой. При должном обосновании допускается использовать методики с худшей прецизионностью.
  3. По возможности в исследованиях по очистке с использованием «релевантных» и специфичных «модельных» вирусов необходимо рассчитывать границы 95 % доверительных интервалов для установленного фактора (коэффициента) снижения вирусной нагрузки. Если границы 95 % доверительных интервалов для вирусологических методик изучения исходного материала равны ± s, а для вирусологических методик изучения материала на следующем этапе обработки равны ± a, то границы 95 % доверительных интервалов для фактора (коэффициента) снижения равны:

±Vs2 + a2 (1)

Вероятность обнаружения вирусов в низкой концентрации

  1. Очевидно, что при низкой концентрации вируса (например, 10 — 1000 инфекционных частиц на литр) проба объемом несколько миллилитров может не содержать инфекционных частиц. Вероятность (p), что такая проба не содержит инфекционных вирусов, равна:

где:

V- общий объем подлежащего испытанию материала (л); v- объем пробы (л);

n — абсолютное количество инфекционных частиц, статистически распределенных в объеме V.

Если V»v,              то уравнение приближенно описывается

распределением Пуассона:

p = ecv,

где c — концентрация инфекционных частиц на литр, тогда величина с определяется по формуле:

c =ln ©

Пример: Если испытуемая проба имеет объем 1 мл, вероятность (p), что в ней не содержится вирус, истинные концентрации которого находятся в диапазоне 10 — 1000 инфекционных частиц на литр, равна:

c 10 100 1000
p 0,99 0,90 0,37
 

То есть при концентрации 1000 вирусов на литр, 37 % проб объемом 1 миллилитр не будут содержать вирусных частиц.

  1. Если лишь часть проб испытывается на вирусы и результаты отрицательны, необходимо рассчитать количество вирусов, которое должно содержаться в общем количестве проб, чтобы результаты оказались положительными. Полученное значение необходимо учитывать при расчете фактора снижения вирусной нагрузки. Рекомендуется рассчитать 95 % доверительные интервалы. Однако в некоторых случаях, ввиду недостаточного количества материала, их расчет невозможен.
Exit mobile version