E＆L分析中的响应因子变化和不确定性因素

一种多探测器的策略，用于减少可萃取和浸润物分析（E＆L）分析中响应因子变化（E＆L）

提取物和浸润物（E＆L）commonly include antioxidants, slip agents, plasticizers, monomers, cross-linking and other agents. There are also a number of other kinds of common molecules that are very important, but these molecules pose distinct challenges because they are not intentionally added substances, and they are generally not commercially available as standards.

这些无意间添加的分子包括低聚物，聚合侧产品，过程杂质和降解产物。组织和研究人员需要能够量化和识别这些物种，上述缺乏市售标准实际上是响应因素变化问题的根源。

了解响应因素和检测的限制

The Response Factor is the signal per unit concentration for an individual compound. Most detectors do not provide an equal response for different compounds at the same concentration, so Response Factor Variation is the norm rather than the exception.

了解相对响应因子（RRF）值也很重要。相对响应因子可以定义为目标化合物的校准曲线的斜率，除以替代标准的校准曲线的斜率。实际上，RRF值为0.58意味着使用该替代标准进行的任何定量都将返回仅占真实值的58％的值。

RRF values are directly correlated to quantitative accuracy, and the LOD is also affected by Response Factor variation. A compound with a low RRF value will result in a poor LOD because its response is weak, so surrogate standards must be carefully chosen when establishing a LOD. Compounds should be at a range of RRF values, reflecting the potential diversity of any anticipated提取物和浸润物（E＆L）。

分析评估阈值

重要的是要考虑执行分析评估时要低多少E＆L, as well as establishing the correct LOD. The industry has defined the Analytical Evaluation Threshold (AET) to answer this question. This equation contains a Dose Based Threshold, as well as a series of parameters related to the device and the extraction process. It also contains an Uncertainty Factor (UF).

UF的目的是考虑响应因子的变化。通常，该方程定义为UF等于一个负RSD，其中RSD是该方法分析的所有分析物分布的响应因子的相对标准偏差。

Once an AET has been defined, the next step is to run a range of standards and determine the peak height or peak area associated with the AET concentration.

响应因子变化问题

响应因子的变化可能导致结果显示相同浓度的不同峰高，从而导致被认为高于或低于阈值的化合物，具体取决于使用标准来设置AET级别。

This problem is significant, and in 2018 a paper was published in The Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis, which showed how the number of compounds considered to be above the AET changes as a function of which standard was used. This change was quite dramatic, ranging from a very low number of compounds to a very significant number of compounds based solely on which standard was applied to set the AET threshold.

UF可用于通过调整AET线的位置来补偿此响应因子变化，从而可以捕获AET浓度处的所有化合物。这个RF问题可以描述为“报告中的AET”。

需要一种用于分析E＆L的通用方法，因为尚不清楚样品中将存在哪种化合物。换句话说，这是一个筛选分析：用户不是在寻找化合物的子集，而只是在寻找从设备中出现的任何东西。在此过程中，应注意的是，如果UF不够，则可能无法充分保护AET。

但是，如果应用大UF以补偿较大的响应因子的变化，则可能会超出MS系统的灵敏度，然后可能需要使用浓度因子，从而导致可提取物的损失或降解。

RF数据库在这里非常有用，因为它们允许计算特定于方法的不确定性因素 - 但是，它们不会降低不确定性因素，而只允许计算其值。这很重要，但这不是解决这个问题的解决方案。

相对定量和准确性

当化合物的RF小于标准的RF时，这不会提供浓度的最坏情况估计 - 它高估了化合物的LOQ。当该化合物的RF大于标准的RF时，这是最坏的情况估计，可能导致安全边缘小于一个，这可能导致结果被拒绝。

RF数据库在这里很有用，因为它们允许对数据库中化合物进行定量误差校正，但这当然只能适用于数据库中的化合物。除非数据库中存在所有必要的化合物，否则这本身不是解决方案。另外，UF因子不能补偿定量不准确性 - 仅在AET计算中使用。

Employing a Multi-Detector Approach to AET Evaluation and Quantitation

使用多探测器方法进行AET评估和定量可以帮助解决这些问题。本文介绍了两个不同的色谱系统，通常用于此目的。

第一个系统是LC system其中包含紫外线检测器，带电的气溶胶检测器和QTOF LCMS检测器。该系统以正模式和负模式运行。LC系统中实际上使用了四个检测器，而GC系统使用两个检测器：MS和火焰电离检测器（FID）。使用此系统将为GC中的每种化合物提供两个信号，并为LC中的每种化合物提供四个信号；使用这些信号的组合将有助于减轻这些问题。

每个检测器上的信号是正交的，这意味着它们彼此不相关。同一化合物的一个检测器上可能存在较弱的反应，并且对不同检测器的不同检测器有强烈的反应，因为检测原理对于各种检测器都是不同的。非常重要的是要了解这种方法并非以任何方式结合这些探测器。它们单独评估，然后在AET评估时使用所有结果的总和。

例如，如果任何一个检测器的响应较弱，只要对其他检测器之一有强烈的响应，就可以补偿这一点。研究中包括化合物的唯一要求是该化合物至少由一个检测器捕获。

在实践中进行多检测

一个示例应用程序旨在测试大型数据集上此策略的有效性，分析由217种与医疗设备相关的独特化合物组成的数据库。这些化合物具有非常广泛的生理化学特性，包括从93到1177 AMU的广泛分子量，众多的log P值和从102到600范围内的沸点范围的挥发性范围。DBE来自0到20，这意味着它具有双键等效值，从没有双键到广泛的双键范围，并且数据库包括酸性和碱性物种。

这些化合物在所有六个不同的探测器上进行了分析：

LCMS检测器处于正模式

使用电喷雾电离，QTOF LCMS系统。该系统具有一些出色的识别属性，包括高质量精度和出色的灵敏度，直到皮克图范围。该系统具有多项式响应，而不是线性响应，这意味着响应因素将随浓度的函数而变化。该系统还受到矩阵效应的影响。

The RRF value was found to be in the range of 0 to 0.2, meaning that nearly 40 compounds in the database showed a response in this range. When comparing this to an average responding standard, the second most abundant outcome is to obtain a very strong response greater than 1.8. This has significant implications in terms of the AET and quantitative accuracy when using LCMS positive mode. The percent RSD is actually greater than 100%, meaning it is not possible to calculate a suitable UF factor protective of this distribution.

LCMS检测器处于负模式

LCMS负模式返回了非常相似的分布，RSD百分比也超过100％。但是，为了捕获每种化合物，有必要在AET上方的至少一个检测器上成功检测到每种化合物。在这项研究中，GCM还可以看到54％的LCM所见化合物，这意味着有可能通过GCM以及正交探测器捕获这些化合物 - LC中的UV和CAD。

紫外探测器

在这里，检测是基于紫外光的吸收。它是一个高度线性检测器，不受基质效应的影响，并且广泛适用于具有发色团的任何东西，具有纳米图水平的敏感性。发现在230纳米处的紫外线检测器的分布比LCM的分布更高，并且该分布的RSD仅为60％，这意味着可以在2.5处计算保护性UF-比原来更合理得多LCMS探测器所需。

带电的气溶胶检测器

带电的气溶胶检测器是完全正交检测器，是测量任何非易失性物种的理想选择。它是曲线的，这意味着它具有相当线性的响应。该检测器高度精确且广泛适用于纳米图水平敏感性，但受流动相组成的影响。

该检测器的分布在0到0.2之间的响应最丰富。这看起来似乎很差，但是在这里可以很容易地预测何时发生这种结果，因为通常，CAD无法成功分析挥发性物种。此分布的RSD值为65％，UF值计算为2.9-同样，一个合理的UF值。

GC Detectors

电子电离检测器是鉴定和定量的极好检测器。它是广泛适用的，线性的，并且通常具有纳米图水平灵敏度。它的RSD百分比为52％，这意味着UF仅为2.1。从响应因子变化的角度来看，这是一个可靠的检测器。

在少数情况下，GC检测器的反应确实很差，至少一个LC检测器也可以看到71％的GC检测到的化合物。通常，当化合物不是很挥发时，就会发生这种情况，因此LC更好地检测了那些非易失性物种 - 当GC检测器最弱时，LC检测器最强，使用户可以补偿不良反应化合物。

火焰电离检测器

火焰电离检测器也完全正交。它测量任何含碳的物种，具有线性响应，高度精确，通常不受基质效应的影响。它也广泛适用于皮克图水平的灵敏度和非常宽的线性动态范围 - 总体上是出色的定量检测器。FID的响应因子分布返回54％的RSD百分比，导致UF相对较低2.2。

如上所述，没有通用检测器。每个检测器都有优势，每个检测器都有弱点，一些检测器将比另一种检测器更好地探测一种化合物。理想的方法是为每种化合物使用最佳检测器。应该再次强调的是，这些检测器在任何含义上都不合并于数据解释，而不仅仅是应用所有检测器。

评估AET

最好使用所有检测器的组合强度来评估AET并准确量化化合物。如果RRF值大于一个，则意味着该化合物对该检测器的响应将大于替代标准的响应。如果是这种情况，那么成功地注册该化合物的AET阈值所需的全部是1的UF。

即使在用户可能没有上面列出的全部探测器的情况下，这种方法仍然很有用。返回上面提供的示例，绘制了在不同UF值下进行不同检测器配置的提取物数据库。这表明，在应用1的UF时，可获得的最高覆盖率仅为75％。

这似乎还不够，但是除了LCMS和GCM之外，通过将2个UF施加至少一个正交检测器，无论采用哪个正交检测器，都可以达到数据库的90％的覆盖率大于90％的覆盖率。。另一方面，使用3个正交检测器，使用完整的多探测器解决方案时，可以使用3个UF的UF使用3。

提高定量准确性

多探测器解决方案也可用于提高定量准确性，这是通过选择适当的替代标准来实现的。

例如，一个共同的应用使用两种潜在的替代标准，双苯酚A和Irganox 245和两种靶化合物，双苯酚A二甘油甲苯和irgnox1010。当对双酚A二甲醇定量A时，最相关的标准是Bisphenol A。使用紫外线检测，将返回一个占真实价值的83％的值 - 可观的定量准确性水平，与大多数指导文档一致。

另一方面，定量Irganox 1010可能涉及使用Irganox 245（这是更相似的化学物质），在这种情况下，将返回一个值，即实际定量值的92％。例如，将其替换为双酚A，将返回仅是真实值的32％的结果。这是一个很好的例子，说明为什么适当的替代标准选择很重要。

In the example presented earlier, applying the appropriate surrogate standard led to 85% of the database compounds being identified within 20% of the true value and 91% were within 40% of the true value. Most importantly, none of the compounds were significantly underestimated.

概括

根据定量准确性和方法的特异性，有针对性的分析具有明确的优势。但是，重要的是要记住，可提取的筛选和可浸出的筛选分析只是筛选分析 - 因此，这些分析应广泛适用，并能够捕获意外的化合物。

If a weak response is returned in any one detector, the best way to capture that compound is not through the use of UF, but rather to apply a better responding detector. This is because as long as every compound returns a sufficient response on at least one detector, that compound will be included in the study and captured.

As can be seen in the examples presented here, using a UF of 2 with the broadly constituted database of extractables, it was possible to attain 94% coverage using the full multi-detector solution. This was equivalent to applying a UF of 10 forLCMS和GCMS；因此，减轻对大型不确定性因素的需求，同时避免了不必要的和大量的浓度。需要RRF数据库进行适当的标准选择并确定适当的UF。

与设备相关的化学标准可以在单个分析和单个设备上鉴定该方法。多个检测器的使用能够选择用于定量的检测器，该检测器的变化较小，从而提高了定量精度。适当的替代标准选择的重要性不能被夸大。

When this approach was applied to the database of extractables in the examples here, 85% of the compounds were found to be within 20% of the true value and no compound was less than 60% of the accurate value. RF databases are important in this instance, but they are limited in that they are only useful for compounds contained in the database. Finally, it should be noted that UF values do not correct for quantitative inaccuracy.

此信息已从Jordi Labs提供的材料中采购，审查和改编。亚博网站下载

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