La integridad de los datos es importante | Limitar el acceso a las herramientas que podrían utilizarse para manipular los datos (Parte 3)


Herramientas de integración y reintegración

Se pueden aplicar herramientas útiles para conseguir resultados precisos y coherentes, pero también, en las manos equivocadas o si alguien tiene la intención, podrían utilizarse para falsificar datos. ¿Cómo se puede distinguir la diferencia?

La capacidad de optimizar la integración de los picos (utilizando los parámetros del método o la integración manual) y de corregir la identificación de los picos (ya sea restableciendo los ajustes del tiempo de retención del método (RT) o identificando manualmente los picos) son herramientas que pueden ser utilizadas por personal sin escrúpulos para manipular fraudulentamente un resultado que falla y convertirlo en una especificación que pasa. En otras palabras, en las manos equivocadas, con la intención equivocada y sin un proceso de formación y revisión sólido, la alteración de los parámetros de procesamiento de los picos cromatográficos ha sido mal utilizada por los analistas para falsificar los resultados.

Los científicos experimentados también saben que el análisis cromatográfico puede verse afectado por la temperatura, la humedad, el historial de la columna, así como por la preparación de la fase móvil, de manera que el análisis de un día suele variar ligeramente con respecto a la ejecución del día anterior. Para conseguir un resultado y una medición consistentes, es fundamental adaptar y/o optimizar factores como el umbral de detección de picos o las expectativas de RT para garantizar una medición e identificación de picos consistente, correcta y precisa. Pero, ¿cómo pueden los revisores, los encargados de la aprobación, la calidad o los auditores externos reconocer el uso legítimo frente al atroz de esas herramientas?

En mi último blog sobre la importancia de la integridad de los datos(segunda parte), presenté cuatro situaciones preocupantes:

  1. Inyecciones de preparación del sistema, de prueba o de equilibrio, que sólo deberían ser preocupantes si se utilizan para "probar" extraoficialmente las muestras reales
  2. Múltiples intentos de optimizar los parámetros de integración para lograr una integración precisa
  3. El uso de la integración manual para lograr una integración precisa
  4. Supresión de la integración de picos para eliminar ciertos picos de los análisis

En este caso, hablo de los escenarios dos y tres juntos, ya que están íntimamente relacionados. La forma en que se redacten los PNT de uno de ellos influirá en el uso que haga el analista del otro.

Lograr una integración precisa

Pensemos primero en el mundo real. Las formas de los picos cromatográficos y la separación pueden cambiar de una inyección a otra, de un día a otro y de un instrumento a otro. Durante la validación de un método siempre se pone en tela de juicio un cierto grado de reproducibilidad y robustez del mismo, pero casi nunca en la historia del desarrollo de métodos cromatográficos se ha realizado la validación de un método con un único conjunto de parámetros de procesamiento que no cambie. Los cromatógrafos se esfuerzan por validar un único conjunto de parámetros de adquisición, pero ahora, al esforzarse por adoptar un enfoque de QbD, incluso esto se convertiría en un espacio de diseño de parámetros relevantes. Sin embargo, ningún laboratorio se plantearía poner tales restricciones a los métodos de integración. Implicaría que utilizar los mismos parámetros todos los días es mejor ciencia que utilizar los parámetros adecuados para obtener la integración más consistente y precisa.

La comparación de las áreas de los picos entre las muestras y los estándares es tan crítica para el cálculo de los resultados que la integración de los picos debe ser coherente. Al variar las formas de los picos y los tiempos de retención (lo que ocurre en todos los métodos, excepto en los más sencillos), los analistas deben optimizar los parámetros del método de integración para adaptarse a las posiciones iniciales y finales de los picos, que varían ligeramente. Debería utilizarse un conjunto de parámetros para todas las inyecciones de una secuencia, tanto para los estándares como para las muestras. Sin embargo, forzar la misma regla para "todas las secuencias de un estudio" o "todos los análisis de lotes para siempre" está destinado a dar lugar a una integración inexacta e incoherente de un día para otro.

La mayoría de los sistemas de datos cromatográficos (CDS) pueden proporcionar parámetros de integración que funcionan tanto para muestras de baja como de alta concentración, ya que la mayor parte de los parámetros para optimizar la colocación de la línea de base (ancho de pico y umbral) evalúan los cambios en la pendiente de la curva de datos brutos o de una derivada de la curva de datos brutos. Pero los métodos de integración también tienen eventos cronometrados en los que ciertos parámetros pueden ser optimizados para diferentes secciones del cromatograma. La acción de optimizar o adaptar estos parámetros debe registrarse en un registro de auditoría e, idealmente, también guardarse en los resultados intermedios creados durante ese proceso iterativo, así como guardarse claramente en el método de procesamiento trazable. Una vez creado un conjunto adecuado de parámetros, pueden aplicarse a todo el conjunto de datos para calcular áreas de pico fiables y coherentes.

Aunque técnicamente esto no se llama "integración manual", es, de hecho, un proceso manual que requiere habilidades humanas para descubrir y evaluar los mejores parámetros. A menudo, dependiendo de los componentes utilizados para las inyecciones de preparación del sistema o las inyecciones de idoneidad del sistema, un analista podría utilizar estas inyecciones para optimizar los parámetros de integración; sin embargo, podrían necesitar una adaptación adicional basada en los cromatogramas reales de la muestra.

Garantizar una integración real y coherente

Este proceso de optimización del método de integración fue, durante mucho tiempo, considerado esencial para una integración de picos reproducible y fiable. Fundamentalmente, en una época en la que la integración de los picos y las áreas de los picos no formaban parte del registro almacenado, era la única manera de que el resultado pudiera ser regenerado por el mismo analista o por un analista diferente. La colocación manual de los inicios y los finales de los picos se consideraba peligrosa porque era poco probable que una segunda persona colocara los inicios y los finales de los picos exactamente en el mismo lugar, pero la reaplicación de un método siempre produciría exactamente los mismos resultados.

Este peligro ya no existe con la mayoría de las soluciones de CDS, donde los resultados reales, ya sean de la integración automatizada o manual, se almacenan en un archivo no editable. Esto significa que nunca es necesario reproducir la integración de un "procesamiento" anterior cuando todos los resultados procesados se almacenan y están disponibles para su revisión.

También podría argumentarse que adaptar la integración automatizada de los picos manualmente, para los pocos picos que un método puede integrar "incorrectamente", es más transparente y fiable que obligar a los analistas a probar repetidamente múltiples iteraciones de los parámetros de integración para toda la secuencia con el fin de arreglar un par de picos mal integrados. Permite a un revisor centrar su revisión en los picos cromatográficos que se han integrado manualmente, para garantizar una integración verdadera y coherente.

Sin embargo, se puede cuestionar la intención y la motivación durante la integración de los picos. ¿Se eligieron esos parámetros para realizar la integración con precisión de acuerdo con el PNT, o se eligieron deliberadamente para sobreestimar o subestimar las áreas de los picos con el fin de forzar que una inyección que falla pase?

Es poco probable que un revisor ocasional sea capaz de hacer esa distinción, pero un revisor experto, que sabe por el PNT cómo debe ser la integración resultante, detectará las subestimaciones o sobreestimaciones deliberadas de las áreas de los picos. Para ello es necesario revisar tanto las inyecciones de muestra como las de patrón, ya que ambas requieren una integración coherente. Lo ideal es que los PNT incluyan una imagen de cómo deben integrarse los picos, especialmente los no resueltos o agrupados.

¿Cuál es la integración correcta?

Figura 1. Ejemplos de integración correcta e incorrecta en un PNT en función de cómo se haya validado el método. Puede tener instrucciones alternativas para cuando el pico del piloto es pequeño o comparable al pico del API.

Lo que debe ser coherente es la integración del pico resultante, no el uso de parámetros o ajustes coherentes para lograr esa integración del pico.

También hay que tener en cuenta que la mala práctica de "afeitar los picos" de forma imperceptible o de arrastrar las líneas de base bajo el ruido para conseguir un área mayor, sólo puede afectar al cálculo resultante minuciosamente antes de que se haga evidente para un revisor entrenado. Por lo tanto, sólo las muestras que están "al borde del fracaso" pueden ser llevadas a un estatus de falso aprobado ajustando la integración sin que esa manipulación sea obvia. Por esta razón, centrar las revisiones en los "aprobados limítrofes" debería permitir a un revisor entrenado detectar fácilmente el uso atroz de la integración para crear resultados falsos.

Tres posibles resultados de la prohibición de la integración manual

Prohibir el uso de la integración manual es una respuesta habitual para evitar que se cuestione la integridad de los datos. Sin embargo, esta burda medida tiene tres consecuencias:

  1. Los laboratorios tendrán que aceptar una integración pobre e inconsistente
  2. Los analistas encontrarán una solución que les permita integrar cada ejecución con un conjunto diferente de parámetros de integración (normalmente implica la realización de la cuantificación en un LIMS, o peor, en una hoja de cálculo, sin trazabilidad a los métodos de integración)
  3. Los analistas se verán obligados a dedicar horas de su día a desarrollar métodos complejos y manipuladores para abordar las variaciones entre cromatogramas con un único método de procesamiento. Por lo general, esto requerirá muchos "eventos de integración" que incluso podrían incluir la colocación de los inicios y finales de los picos en puntos de tiempo específicos; en efecto, la realización de la integración manual bajo la apariencia de un método automatizado para engañar al revisor

En resumen, antes de tomar decisiones sobre cómo se permite la integración y reintegración de picos cromatográficos en un laboratorio, hay que tener en cuenta los métodos que se están ejecutando. ¿Qué complejidad tienen los métodos o las matrices de las muestras? ¿Qué grado de solidez y repetibilidad tienen los métodos? ¿Cuál es la resolución real de los picos? Y a partir de estas evaluaciones, determinar si los métodos de separación pueden mejorarse para permitir la integración automatizada a la primera.

A partir de ahí, desarrolle procedimientos normalizados de trabajo apropiados para la integración y reintegración que guíen claramente a los analistas sobre cómo abordar la mala integración de los picos utilizando el método de integración prescrito, cómo optimizar la integración y cuándo se permite la integración manual. Esto también debería orientar al revisor sobre cómo evaluar la integración de los picos tanto en los resultados finales como en los sustituidos. Por último, si los picos mal separados no pueden resolverse mediante mejoras del método, cada método analítico debe orientar claramente tanto a los analistas como a los revisores sobre el "patrón de integración" esperado para los grupos de picos.

Una integración precisa debe preceder siempre a la generación de resultados para garantizar que los cálculos y los resultados comunicados sean imparciales.

 

En mi próximo blog sobre la integridad de los datos, hablaré del uso de los parámetros de integración para suprimir deliberadamente ciertos picos para que no se integren y, por tanto, se incluyan en los cálculos cromatográficos.


Lea más artículos en la serie de blogs de Heather Longden, Data Integrity Matters.