生物分析交叉验证实用框架：助力可靠数据整合与分析

为解决生物分析交叉验证的行业差异问题，研究人员开展相关研究，发现实验室间存在差异，该框架有重要意义。

　　生物分析交叉验证在确保检测生命周期中不同方法或实验室间数据的可交换性方面起着至关重要的作用。国际人用药品注册技术协调会（ICH）M10 指南弥补了以往指南在交叉验证研究的实施和数据分析方面的不足。虽然该指南提供了高层次的指导方向，但允许申办者自行实施统计分析和制定接受标准，这种灵活性可能导致整个行业在解读和实践上的差异。本文提出了一个在交叉验证研究中实施 ICH M10 指南的实用框架，重点强调严格的实验设计和稳健的统计分析。该方法整合了基质样本再分析（ISR）标准、布兰德 - 奥特曼分析（Bland–Altman analysis）和戴明回归（Deming regression）。一个案例研究展示了该框架在多个实验室间对药效学生物标志物检测进行交叉验证的应用。研究发现，给药后测量值存在显著的实验室间差异，这是由生物标志物的游离形式和结合形式之间的动态平衡驱动的。检测条件，如温度和孵育时间，对观察到的差异有显著影响，这表明实验室间给药后结果的比较不可靠。相反，未用药的治疗前基线样本在各实验室间具有高度一致性。该实验设计能够反映临床试验数据集的变异性，综合统计方法确保了对方法变异性的稳健评估。这个框架为药代动力学 / 药效学（PK/PD）建模和监管申报提供了可靠的生物分析数据整合支持。