根据美国药典（USP）<1220>和<1210>标准对活微生物平板分析方法的验证与比较

《Journal of Dietary Supplements》：Validation and Comparison of Live Microorganism Plating Analytical Procedures Following United States Pharmacopeia (USP) <1220> and <1210>

使用分析程序生命周期管理（APLM）验证了ISO 20128和USP <64>两种微生物平板计数方法，开发了配套的Excel工具（模板APLM和案例APLM），通过容忍区间（TI）比较发现ISO 20128的TI为11.14–11.76 log?? CFU/g，USP <64>为11.41–11.62 log?? CFU/g，表明两者性能接近但存在差异，APLM有效支持方法验证与比较。

　　### 解读：分析程序生命周期管理（APLM）在微生物分析中的应用

在现代分析科学中，确保分析过程的准确性与精确性是至关重要的。随着对数据质量要求的提高，传统的分析方法往往难以满足这些高标准，尤其是在处理复杂的微生物分析时。本文探讨了分析程序生命周期管理（Analytical Procedure Lifecycle Management, APLM）在微生物分析程序中的应用，旨在通过系统化的方法提升分析结果的可靠性，并为不同程序之间的比较提供科学依据。APLM不仅能够验证程序是否适合其预期用途，还能够通过统计方法对不同程序的性能进行评估，从而帮助实验室在选择和优化分析程序时做出更明智的决策。

#### APLM的核心理念

APLM是一种基于测量不确定性的统计方法，用于分析程序的验证和比较。它强调在分析程序的整个生命周期中持续收集信息，并通过这些信息来监控和改进程序的性能。与传统的分析程序验证不同，APLM不仅仅是对程序进行一次性的评估，而是将其作为一项持续的过程，从程序的设计、实施到最终的淘汰，每个阶段都进行数据的收集与分析。这种方法能够帮助实验室识别程序中可能影响结果的因素，并通过实验设计和数据分析，找到优化程序的途径。

APLM的核心在于明确“测量量”（measurand），即分析程序所测量的具体对象。同时，它还包括“决策规则”（Decision Rule, DR）和“分析目标轮廓”（Analytical Target Profile, ATP）的制定。这些步骤为分析程序的验证提供了清晰的框架，确保其在实际应用中能够满足既定的质量要求。通过这种方式，APLM不仅帮助验证程序是否符合预期用途，还能够为后续的程序优化和改进提供数据支持。

#### APLM在微生物分析中的具体应用

本文重点介绍了APLM在微生物分析中的具体应用，特别是在一种乳酸杆菌（Lactobacillus acidophilus）益生菌成分的检测中。研究使用了两个标准分析程序：ISO 20128和USP <64>。这两个程序都被用于检测乳酸杆菌细胞的培养形成单位（Colony Forming Units, CFU）含量，其报告结果以CFU/g为单位。通过对这两个程序进行分析，研究展示了APLM在微生物分析中的实际效果。

ISO 20128程序在分析过程中被进行了修改，例如，为了提高数据的代表性，所有稀释液的平板培养被设置为三次重复，而不是标准中的两次重复。这种修改使得实验数据更加全面，有助于更准确地评估程序的不确定性。而USP <64>程序则采用了一个更传统的重复方式，每个报告结果由三个平板的平均值计算得出。这两种程序在实验设计和数据处理上存在一定的差异，这些差异也影响了最终的测量不确定性（Measurement Uncertainty, MU）和容忍区间（Tolerance Interval, TI）的计算。

#### 通过容忍区间进行程序比较

在本文的研究中，通过容忍区间（TI）对ISO 20128和USP <64>程序进行了比较。TI是一种统计工具，用于描述未来报告结果可能落在的范围内。在APLM框架下，TI的计算基于程序的测量不确定性，并结合了特定的置信水平和覆盖范围。本文中使用的TI覆盖范围为99%的置信水平和95%的覆盖范围，这意味着有99%的概率，未来报告的CFU/g值会落在TI所定义的区间内。

对于ISO 20128程序，其TI范围为11.14–11.76 log₁₀ CFU/g；而USP <64>程序的TI范围为11.41–11.62 log₁₀ CFU/g。这两个程序的TI范围有部分重叠，但它们并不完全相同。这意味着两个程序虽然在某些方面表现相似，但它们的测量不确定性存在差异，因此不能被视为等效。这种差异可能是由于实验设计、操作条件或统计方法的不同所导致的。

TI的计算不仅帮助评估程序的性能，还为程序的改进提供了方向。如果一个程序的TI范围较大，说明其测量不确定性较高，可能需要对程序进行优化。反之，如果一个程序的TI范围较小，则说明其测量不确定性较低，更适用于高精度要求的分析场景。因此，TI为实验室提供了一个直观的工具，帮助他们在不同程序之间做出合理的比较和选择。

#### APLM的实际操作与工具支持

为了便于实验室实施APLM，本文开发了两个Microsoft Excel工作簿：**Template APLM** 和 **Case Study APLM**。其中，**Template APLM** 是一个通用模板，可以用于任何微生物分析程序的APLM实施。它包含了所有必要的统计公式和指导步骤，帮助用户理解如何进行数据收集、分析和不确定性评估。而 **Case Study APLM** 则是一个具体案例的工作簿，用于展示APLM在乳酸杆菌益生菌分析中的实际应用。

这两个工作簿的设计充分考虑了用户的需求。例如，**Template APLM** 提供了多种可选答案的下拉菜单，方便用户根据自己的分析流程进行自定义。而 **Case Study APLM** 则包含了完整的实验数据和统计分析结果，为用户提供了一个清晰的参考。通过使用这些工作簿，实验室可以更高效地完成APLM流程，同时确保数据的可追溯性和审计准备性。

此外，工作簿中的统计公式和计算步骤也体现了APLM的核心理念。例如，**Template APLM** 中的“TMU计算器”工作表帮助用户计算目标测量不确定性（Target Measurement Uncertainty, TMU），并根据设定的可接受错误概率（Acceptable Probability of Being Wrong, APBW）调整TMU的值。这种灵活性使得APLM能够适应不同实验室的风险管理策略。

#### 不确定性分析的重要性

在微生物分析中，测量不确定性（MU）是一个关键指标。它反映了分析程序在实际操作中可能产生的误差范围。本文的研究显示，ISO 20128程序的测量不确定性为0.062 log₁₀ CFU/g，而设定的TMU为0.097 log₁₀ CFU/g。由于ISO 20128的MU低于TMU，这表明该程序在实际应用中是符合预期用途的。

测量不确定性还可以进一步分解为各个步骤的不确定性。例如，样本制备（S_PREP）、平板计数（S_p1）和重复性（S_r）等。通过分析这些不确定性来源，实验室可以更好地理解哪些步骤对结果的影响最大，并据此优化程序。例如，如果某个步骤的不确定性较高，可以通过改进操作流程、增加样本数量或提高设备精度来减少误差。

#### 为什么APLM对微生物分析尤为重要

微生物分析程序通常涉及复杂的操作步骤，例如稀释、平板制备、培养条件控制等。这些步骤的微小变化都可能对最终的CFU计数产生显著影响。因此，传统的验证方法往往难以全面评估程序的性能。APLM通过系统化的数据收集和统计分析，能够更全面地识别这些影响因素，并提供科学依据来改进程序。

此外，微生物分析程序通常面临较高的操作不确定性。例如，不同操作人员的技术差异、环境条件的变化、设备的精度波动等，都可能对结果产生影响。APLM通过引入风险评估（Risk Assessment, RA）和分析控制策略（Analytical Control Strategy, ACS），帮助实验室识别和管理这些风险。RA的目的是评估不同变量对结果的影响，而ACS则是针对这些风险制定的控制措施。

在本文的案例研究中，通过RA识别出了一些关键变量，如样本重量、稀释液的用量、培养时间等。这些变量被纳入到ANOVA实验设计中，以评估它们对结果的影响。通过ANOVA分析，实验室能够确定哪些变量对程序的不确定性影响较大，并据此优化实验条件。

#### APLM对质量控制和风险管理的贡献

APLM不仅有助于程序的验证，还对质量控制和风险管理具有重要意义。通过APLM，实验室能够系统地评估程序的性能，并根据评估结果制定相应的控制策略。例如，在乳酸杆菌益生菌的分析中，通过APLM发现，ISO 20128程序的测量不确定性低于设定的TMU，说明该程序在实际应用中是可靠的。同时，TI的计算结果也表明，虽然两个程序的TI范围有部分重叠，但它们并不完全等效，因此需要在实际操作中进行仔细的比较和选择。

APLM还能够帮助实验室在不同程序之间做出决策。例如，如果一个程序的TI范围较大，可能意味着其测量不确定性较高，需要更多的数据支持。而如果一个程序的TI范围较小，则可能更适合用于高精度要求的分析。因此，APLM不仅提供了一个验证程序的工具，还为程序的选择和优化提供了科学依据。

#### APLM在实际应用中的优势

APLM的优势在于其系统性和可操作性。它提供了一套完整的步骤，从程序的定义到验证，再到比较和优化。通过使用APLM，实验室能够更有效地管理分析程序的生命周期，并确保其在整个过程中保持一致性和可靠性。此外，APLM还能够帮助实验室在数据质量控制方面做出更科学的决策，例如通过分析不确定性来源，确定哪些步骤需要改进。

另一个重要优势是APLM的灵活性。它可以根据不同实验室的需求进行调整，无论是样本制备、实验条件还是统计方法，都可以根据实际情况进行优化。例如，在本文的案例中，实验室选择使用APBW = 10%作为可接受错误概率，而其他实验室可能根据自身的风险偏好选择不同的APBW值。这种灵活性使得APLM能够适应不同行业和不同应用场景的需求。

#### 未来展望与应用建议

随着对数据质量要求的不断提高，APLM的应用前景十分广阔。它不仅适用于微生物分析，还可以扩展到其他类型的分析程序。例如，在食品、药品、化妆品等领域，APLM可以帮助实验室评估不同分析方法的性能，并选择最适合的方法。

此外，APLM的推广还需要更多的教育和培训。许多实验室可能对APLM的理论和实践缺乏了解，因此需要通过培训和指导，帮助他们掌握这一工具。同时，APLM的实施也需要实验室具备一定的统计分析能力，这可能是一个挑战。然而，随着工具的不断发展和完善，如本文中提到的Excel工作簿，APLM的实施将变得更加简单和高效。

最后，APLM的实施还能够促进跨部门的沟通和协作。通过APLM，实验室可以更好地与质量控制、生产、法规等部门进行交流，确保所有环节都符合既定的标准。这种透明度和沟通能力是确保产品质量和消费者安全的重要因素。

综上所述，APLM作为一种系统化的分析程序管理方法，为微生物分析提供了新的思路和工具。它不仅能够验证程序是否适合其预期用途，还能够帮助实验室优化程序、减少误差，并提高数据的准确性和可靠性。通过APLM，实验室可以更好地应对分析过程中可能出现的不确定性，并确保其在实际应用中保持一致性。