Étalonnage et validation de méthode

L'étalonnage établit une relation entre la réponse d'un instrument et la concentration de l'analyte, tandis que la validation de méthode démontre qu'une procédure analytique est adaptée à son objectif prévu.

Definition

L'étalonnage et la validation de méthode sont les procédures analytiques qui établissent la relation quantitative entre le signal et la concentration et qui démontrent, par des caractéristiques de performance définies, qu'une méthode fournit des résultats fiables pour l'usage auquel elle est destinée.

Scope

Ce sujet aborde les stratégies qui rendent les mesures traçables et fiables : les courbes d'étalonnage par étalon externe, les méthodes d'ajout standard et d'étalon interne, ainsi que la régression utilisée pour les ajuster, de même que les figures de mérite — exactitude, fidélité (précision), sensibilité, sélectivité, limites de détection et de quantification, gamme linéaire et robustesse — évaluées lors de la validation de méthode. Il traite également des effets de matrice et du rôle des matériaux de référence.

Core questions

• Comment une courbe d'étalonnage est-elle construite et utilisée pour convertir un signal en concentration ?
• Quand les méthodes d'ajout standard ou d'étalon interne sont-elles nécessaires pour surmonter les effets de matrice ?
• Comment les limites de détection et de quantification sont-elles définies et estimées ?
• Quelles caractéristiques de performance une méthode validée doit-elle démontrer ?

Key theories

Étalonnage et régression

Un étalonnage relie la réponse mesurée à des concentrations connues, généralement par régression linéaire dont la pente donne la sensibilité et dont la dispersion détermine la limite de détection ; les variantes par ajout standard et par étalon interne corrigent les effets de matrice et la dérive instrumentale.

Mechanisms

Lors de l'étalonnage, des étalons de concentration connue sont mesurés et un modèle — généralement une droite de régression — est ajusté, puis utilisé pour déterminer les concentrations inconnues à partir de leurs réponses. Lorsque la matrice de l'échantillon modifie la réponse, l'ajout standard consiste à doper l'échantillon avec l'analyte afin que la matrice soit commune à tous les points, et un étalon interne corrige la récupération ou le signal variable. La validation teste ensuite la méthode par rapport aux figures de mérite, en utilisant des réplicats, des matériaux de référence et des études de récupération pour démontrer l'exactitude, la fidélité, la sélectivité et la gamme de travail.

Clinical relevance

L'étalonnage et la validation constituent l'épine dorsale de la qualité en laboratoire : les dosages pharmaceutiques et cliniques réglementés doivent être validés avant utilisation, les laboratoires environnementaux et alimentaires valident leurs méthodes pour l'accréditation, et la traçabilité aux matériaux de référence permet de comparer les résultats entre laboratoires.

History

L'étalonnage quantitatif et l'évaluation statistique de la qualité se sont développés au cours du XXe siècle parallèlement à l'analyse instrumentale. Youden a fait progresser les tests de robustesse (ruggedness testing) et la conception d'études interlaboratoires, et les travaux de Lloyd Currie ont formalisé les limites de détection et de quantification, tandis que des lignes directrices de validation harmonisées ont ensuite codifié les caractéristiques de performance qu'une méthode doit présenter.

Key figures

• Walter J. Youden
• Lloyd Currie

Seminal works

• miller2018
• skoog2014fac
• harris2020

Frequently asked questions

Qu'est-ce que la méthode d'ajout standard ?

C'est une approche d'étalonnage dans laquelle des quantités connues d'analyte sont ajoutées directement à des portions de l'échantillon ; comme chaque mesure partage la même matrice, elle corrige les effets de matrice qui biaiseraient un étalonnage externe ordinaire.

Qu'est-ce que la limite de détection d'une méthode ?

C'est la plus petite concentration d'analyte qui peut être distinguée de manière fiable d'un blanc, estimée à partir de la variabilité du blanc et de la sensibilité de l'étalonnage ; c'est une figure de mérite clé rapportée lors de la validation de méthode.