基质效应的评价

基质效应的评价

1.基质效应的初步认识

基质效应是指检测系统检测样品中的分析物时，处于分析物周围的所有非分析物质对分析物参与反应的影响。产生基质效应的原因与以下四个主要因素的相互作用密切相关：仪器的设计、试剂的组成成分、测试方法的原理、质控材料的组成及处理技术等。通过回收实验可以评估分析方法是否受基质效应的影响，而EP14A文件介绍的方法则是评估经过物理或化学方法处理过的样本在分析过程中是否存在基质效应。

2.基质效应评价的实验步骤

2.1 材料选择

本实验需要如下材料：①待评估检测系统：包括待评估方法的试剂、校准品及仪器系统等。②对比检测系统：包括对比方法的试剂、校准品及仪器系统等。用理想的对比方法检测处理过的校准品或控制品时，其基质效应应尽可能的小，因此可以选择如下方法作为对比方法：国际参考系统（National Reference System，NRSCL）的决定性方法，如胆固醇的同位素稀释质谱法；NRSCL的参考方法，如胆固醇的Abell-Kendall法；NRSCL认可设计的对比方法等。但是在实际实验过程中，选择上述方法作为对比方法并不是绝对要求，选择常用方法作为对比方法即可。③处理过的样本（processed samples）：如待评估的控制品等。④20份新鲜的患者样本：其内含分析物浓度或活性的分布范围应覆盖处理过样本的分析物浓度或活性，但是这些样本不应包含已知含有某些干扰物的样本。此外，如果样本冷冻不影响待评估方法、对比方法的测定，则实验过程中也可以使用冷冻样本。

2.2 实验步骤

按如下步骤进行实验：①按产品说明书的步骤准备处理过的样本。②将处理过的样本随机排列在20份新鲜的患者样本之中，用待评估方法对患者样本、处理过的样本进行检测。再将上述过程重复2次，每个样本共得到3个结果。实验过程中最好将3批次的重复检测连续完成，因为这样可以减少结果漂移等对实验结论的影响。此外，每批检测前都应重新定标。

③用对比方法对20份新鲜的患者样本、处理过的样本进行检测，步骤同上。④将20份患者样本和处理过的样本冷冻保存（最好是－70℃）以便进行后续研究，如果在数据分析中和分析后出现任何问题，则可用其他对比方法如NRSCL的决定性方法或参考方法检测这些样本。但是应该注意的是，冷冻可能导致粘蛋白、酶结构发生改变而引入基质效应。

2.3 数据分析

2.3.1 离群点检查

离群点是指某个结果在目视和/或统计学上明显偏离其他检测结果，它仅适用于评价某个重复检测的结果，而不适用于评价某浓度水平多个重复检测的结果或检测结果的均值，出现离群点提示存在系统误差或其他引起结果出现误差的原因。剔除规则可以参考最新版EP9文件，剔除的结果必须立即补做，补足每个样品有3个结果。

2.3.2 绘制散点图

首先计算新鲜患者样本以及处理过的样本每一方法（X 为对比方法，Y 为待评估方法）三次重复测定结果的均值（Xi 和Yi ），以Xi 为 x 轴、Yi 为y 轴绘制散点图，并且对新鲜患者样本、处理过的样本使用不同的符号标记。

2.3.3 回归分析

如果散点图中新鲜患者样本的数据点呈明显的线性关系，并且所有数据点均匀分布在回归曲线两侧，则可对数据进行直线回归分析，回归模型为：01y a a x =+。如果散点图中新鲜患者样本的数据点呈曲性关系，则可对数据进行多项式回归分析，回归模型为：

2012y a a x a x =++，并将参数2a 与0进行t 检验，如果有统计学差异（p<0.05）

，则选用多项式回归分析；如果无统计学差异（p>0.05），则选用直线回归分析。如果散点图中的数据点与回归曲线的分散度随分析物浓度的递增而按比例增加，则应该先计算lg Xi 及lg Yi ，再以lg Xi 为x 轴，

lg Yi 为y 轴绘制散点图，对新画的散点图进行直线回归分析或多项式回归分析。值得注意的是：①根据20份患者样本判断散点图中的数据点是否呈线性关系，其结论的可靠性取决于样本中分析物的浓度分布范围，建议实验过程中适当地增加样本数量。②如果用直线回归法分析非线性关系的数据点，虽然线性回归分析方法更简便，但是患者样本的预期区间将会变宽，除非有明显的基质效应，否则可能会得到错误的实验结论。

2.3.4 计算预期区间

根据回归曲线，对已给定的Xi 值可以计算出一个预期Ypred 值，再根据下面公式计算

Ypred 的95%预期区间=pred Y y.x ±t(0.975,n -2).S

式中：n 为绘制回归曲线所使用的患者样本的数目；Sy.x 为回归曲线的标准误，其计算公式

可以参考CLSI最新的EP9文件；Xi为第i 个患者样本或处理过标本比较方法3次重复测定结果的均值，但是本实验判断结果时只需要计算处理过样本的预期Ypred值的预期区间；X为所有患者样本对比方法重复测定结果均值的均值。

2.4 结果解释

将处理过样本的Xi值代入回归方程得到其预期Y pred值，并将Y pred、Xi代入上述公式计算出Y pred的95%预期区间，如果处理过样本的Yi值在Y pred的95%预期区间之外，说明处理过的样本存在基质效应，反之则说明其没有基质效应。但是在解释结果过程中还应注意如下几点：①如果所有处理过的样本均存在恒定的偏差，而且部分或全部偏差在预期区间内，仍不能排除其是否存在基质效应。②如果实验数据和散点图不能提供足够的评价信息，则分析20个以上的新鲜患者样本，因为这样可以更灵敏地确认处理过的样本是否存在基质效应。③如果数据点与回归曲线的分散度与分析物浓度既不成比例，也不恒定，则将这些数据分成分成几个连续的区间，并对每个区间进行线性回归分析。④CLIA的允许误差限只适用于处理过样本的单次检测结果，而EP14文件中数据使用的是3次重复测定结果的均值，因此不能以CLIA的允许误差限去判断处理过的样本是否存在基质效应。⑤经过本实验可以从统计学上确定处理过的样本是否存在基质效应，如果处理过的样本为质控品时可能关系不太大，但是若该处理过的样本为校准品时，则必须重视基质效应的大小，因为它将影响所有报告结果的可靠性。

参考文献

1.EP14-A Evaluation of matrix effects.Wayne，PA:Clinical and Laboratory Standards Institute.2001

2.冯仁丰主编．临床检验质量管理技术基础（第２版）．上海：上海科学技术文献出版社，2007．39-50