Si trabajas en Control de Calidad o Desarrollo Analítico, seguro que te has encontrado con estos conceptos.

Pero ¿sabes realmente qué significa cada uno y qué información nos aporta?

La validación de un método analítico no consiste simplemente en obtener buenos resultados. Se trata de demostrar que el procedimiento es adecuado para el uso previsto.

Vamos con 15 conceptos imprescindibles, tomando como referencia las guías ICH Q2(R2) e ICH Q14.

1. Exactitud (Accuracy) 🎯

¿Qué tan cerca está el resultado obtenido del valor real o de referencia?

Por ejemplo, si añadimos 100 mg de principio activo a una muestra y el método determina 98 mg, la recuperación es del 98 %.

2. Precisión (Precision) 🔫

¿Qué tan dispersos están los resultados entre sí?

Un método preciso proporciona resultados muy similares cuando analizamos repetidamente una misma muestra. Se suele expresar mediante la desviación estándar o el %RSD.

Ojo: un método puede ser muy preciso y, sin embargo, no ser exacto.

Para que lo tengas claro, te dejo una imagen, extraída de nuestro curso de Validación de métodos analíticos según la ICH Q2(R2)

3. Repetibilidad (Repeatability) 👯

¿Cómo se comporta el método cuando repetimos el análisis en las mismas condiciones?

Para eso haces pruebas con mismo analista, mismo equipo, mismo laboratorio y un intervalo de tiempo corto.

4. Precisión intermedia (Intermediate Precision) 🤼

¿Qué ocurre si cambiamos algunas condiciones dentro del mismo laboratorio?

Por ejemplo, si analizamos la misma muestra con diferentes analistas, equipos o días de trabajo.

5. Reproducibilidad (Reproducibility) 🏥

¿Y si el análisis lo realiza otro laboratorio?

Evalúa la precisión cuando el método se aplica en diferentes laboratorios, normalmente con distintos analistas y equipos.

6. Especificidad / Selectividad (Specificity) 🕵️

¿El método mide realmente el analito que nos interesa sin interferencias?

Debemos comprobar que otros componentes de la muestra, como excipientes o impurezas, no afectan de forma inaceptable a su determinación.

7. Linealidad (Linearity) ↗️

¿La respuesta analítica es proporcional a la concentración del analito?

Por ejemplo, al aumentar la concentración de principio activo, esperamos un aumento proporcional de la respuesta instrumental dentro del intervalo estudiado.

8. No linealidad (Non-linearity) 🔃

¿Y si la respuesta no sigue una línea recta?

Pues sí, porque el mundo no es ideal ni tampoco lineal 🤷🏻‍♂️. 

No todos los métodos presentan una relación lineal entre concentración y respuesta. En algunos casos puede ser necesario utilizar modelos matemáticos diferentes, siempre que se demuestre que son adecuados para el uso previsto.

9. Rango (Range) ↔️

¿Entre qué concentraciones funciona correctamente el método?

Es el intervalo en el que el procedimiento demuestra un rendimiento adecuado en términos de exactitud y precisión.

Por ejemplo, un método puede validarse para determinar el contenido de un principio activo entre el 80 % y el 120 % de su concentración nominal. Mas allá de ese rango…territorio no explorado (ni validado)

10. Límite de detección (LOD o DL) 🔎

¿Cuál es la cantidad mínima de analito que podemos detectar?

Permite identificar la presencia del analito. Vamos, sabemos que está en la muestra, pero no podemos cuantificarlo.

11. Límite de cuantificación (LOQ o QL) ⚖️

¿Cuál es la cantidad mínima de analito que podemos cuantificar con una exactitud y precisión adecuadas?

Es especialmente importante en métodos destinados a determinar impurezas y productos de degradación.

12. Relación señal/ruido (Signal-to-Noise Ratio) 📡

¿Somos capaces de distinguir la señal del analito del ruido de fondo?

Es especialmente útil en técnicas instrumentales como la cromatografía. Como referencia, suelen utilizarse relaciones aproximadas de 3:1 para estimar el LOD y 10:1 para el LOQ, aunque deben justificarse según el método.

¿Qué significa esto? Que el pico para poder detectar “algo” debe ser 3 veces mayor que el ruido. Y si lo quieres cuantificar, pues aún más: 10 veces superior al ruido.

13. SST (System Suitability Test) ✅

¿Está el sistema analítico preparado para empezar a trabajar?

Son pruebas que permiten comprobar que el sistema funciona correctamente antes de analizar las muestras. Ya sabes lo que dicen, más vale prevenir, que curar.

Importante: el SST es un control del sistema analítico, no una característica de validación propiamente dicha.

14. Robustez (Robustness) 💪

¿Aguanta el método pequeños cambios sin que se vea comprometido el resultado?

Se estudia introduciendo variaciones deliberadas en determinados parámetros, como el pH de la fase móvil, el caudal o la temperatura de la columna en un método HPLC.

Nos permite identificar qué factores pueden afectar al rendimiento del método y cuáles debemos controlar especialmente.

15. Ciclo de vida del método analítico (Analytical Procedure Lifecycle) 🌀

La nueva versión de la guía lo deja claro, un método está vivo y no termina cuando acaba la validación.

El enfoque de ICH Q14 contempla todo su ciclo de vida: desde el desarrollo y la validación hasta su seguimiento y gestión durante el uso rutinario.

Un método debe mantenerse bajo control y cualquier cambio que pueda afectar a su rendimiento debe evaluarse.

¿Conocías estos 15 conceptos? Ahora toca saber aplicarlos.

Entender las definiciones es importante, pero en el trabajo diario hay que saber diseñar estudios, establecer criterios de aceptación, interpretar resultados y tomar decisiones.

Precisamente, ese es el enfoque de nuestro Curso de Validación de Métodos Analíticos, basado en ICH Q2(R2) e incorporando conceptos relevantes de ICH Q14.

Porque una cosa es conocer la teoría y otra muy distinta es saber validar un método en el laboratorio. Ya sabes, si quieres aprender a fondo como validar métodos analíticos y que las autoridades no los cuestionen, inscríbete a nuestro curso de validación de métodos analíticos.

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