데이터 무결성은 오랫동안 뜨거운 주제였습니다. 대부분의 GxP 크로마토그래피 실험실에서 핵심적인 문제를 해결하기 시작했고 큰 성과를 거두었습니다. 그러나 일부 분야에서 데이터 무결성 보장은 여전히 달성하기 어려운 목표입니다. 그중 하나가 크로마토그래피 적분과 데이터 해석입니다.
적분 파라미터 변경 또는 피크 재라벨링을 통해 적분하지 않고 불순물 계산에 포함되도록 하는 것과 같은 의도적 혹은 비의도적인 데이터 조작 위험을 실험실에서 피하고 적분을 제어할 수 있는 방법은 무엇입니까? 이러한 위험을 완화하기 위해 취할 수 있는 조치는 무엇이며, 어떤 SOP를 적용해야 합니까? 크로마토그래피 적분에서 데이터 무결성 문제를 해결하기 위한 팁을 읽어보세요.
1. 아래의 일반 가이드라인 준수
애질런트에서는 적분 제어 측면에서 SOP 생성을 위한 출발점으로 다음과 같은 원칙을 제안합니다.
- 피크 폭 및 임계값과 같은 핵심 파라미터가 크로마토그램 적분에 어떤 영향을 미치는 지를 확인하세요
- 기본 분석법은 사용하지 마세요. 항상 특정 분석 절차에 맞는 적분을 개발하세요
- 견고하고 신뢰성 있는 분석 절차를 마련하세요. 크로마토그래피 데이터 시스템(CDS)의 유일한 목적은 불량 크로마토그래피를 보완하는 것이 아닙니다. 양질의 적분에는 양질의 크로마토그래피가 필요합니다
- 첫 번째 인스턴스에서 모든 적분을 자동 수행해야 합니다
- 크로마토그래피는 비교 기법이기 때문에 표준물질 및 시료를 분석하는 내내 동일하게 취급해야 합니다
- 규제 관련 문제를 고려해 볼 때 귀사의 크로마토그래피 SOP 또는 분석 절차에서 허용된 조건에 따라 수동 적분만 수행하세요
2. 적분 자동화
(적분 파라미터 변경을 나타내는 수동 개입과 반대로 수동으로 베이스라인을 재배치하는 것을 의미하는) 수동 적분은 관련 위험 및 해당 위험과 상응하는 일련의 추가 검토를 뒷받침하는 조항을 프로세스에 포함하는 경우에 허용 가능합니다. 그러나 자동화가 훨씬 더 효율적이며 데이터 무결성 극대화에 유용합니다. 최근 테스트에 따르면 자동으로 적분한 크로마토그램마다 주입당 15~20분의 시간을 절약했습니다. OpenLab CDS용 Integration Optimizer를 사용해 최적의 적분 파라미터를 적용하여 최상의 결과를 얻으세요.
3. 적합한 분석법 찾기
크로마토그래피 적분에서 데이터 무결성을 보장하기 위한 모범 실천방법에서는 먼저 적합한 분석법을 찾는 것을 강조합니다. 때때로 분석법이 적분 방법이 아니라 문제가 됩니다. 그야말로 "처음부터 제대로 할 것"이라는 메트릭이 도움이 될 수 있습니다. 처음부터 얼마나 자주 분석을 설정하고, 분석을 수행 및 처리하고, 데이터를 릴리스할 수 있습니까? 메트릭은 이전 단계로 돌아가 무언가를 다시 주입하는 수고를 덜어줍니다. 다시 말해 처음부터 다시 재처리해야 하는 수고를 덜어줍니다. 허용 가능한 결과를 얻기 위해 처음부터 제대로 분석을 수행한 횟수를 재처리하거나 무언가를 다시 주입해야 하는 횟수를 비교하기 위해 메트릭을 추적할 수 있습니다. 메트릭을 추적해 실험실 내에서 데이터 무결성 문제가 어디에 있는지, 자원을 할애할 가치가 있는 분야가 어디인지를 빠르게 발견할 수 있습니다.
4. 계산 자동화
결과 계산에서 데이터 무결성을 보장하는 데 자동화는 큰 장점이 아닐 수 없습니다. 실험실은 가능한 한 데이터 출처와 비슷하게, 자동화된 형식으로 계산을 수행해야 합니다. 때때로 힘든 작업일 수 있습니다. 예를 들어, 실험실 직원이 플레이트 리더기에서 데이터를 추출해 PC에 입력하는 경우가 있습니다. PC에서 소프트웨어를 사용해 몇 가지를 계산한 다음, 데이터 집합을 다른 영역으로 이동해 임상 실험 등을 위한 처리를 합니다. OpenLab CDS용 Custom Calculator 도구는 스프레드시트 대신 사용할 수 있는 완벽한 도구입니다.
5. 워크플로의 안전성 보장
한 곳에서 다른 곳으로의 데이터 이동은 데이터 무결성 측면에서 아주 끔찍한 일입니다. 데이터를 신뢰할 수 있어야 하고 보호해야 하는 오늘날과 같은 세계에서는 데이터에 많은 작업을 수행할 수 없습니다. 더욱 엄격하게 워크플로를 배포해야 합니다. 예를 들어, 가능한 경우 계산을 데이터 집합으로 가져와야 합니다. 데이터가 위치한 장소에 도구를 가져오고 그러한 방식으로 데이터를 보호해야 합니다. 사람들이 도구의 기능에 현혹되어 정말 중요한 본질이 데이터라는 사실을 잊는 경우가 있습니다. 데이터의 진실성을 보호하고 방어하는 것이 수행하는 모든 작업의 초점이 되어야 합니다.
데이터 무결성 극대화를 위한 실용적인 솔루션
그림 1. OpenLab CDS용 Integration Optimizer.
최신 Agilent OpenLab CDS 소프트웨어 릴리스에는 크로마토그래피 적분에서 데이터 무결성 문제를 해결할 수 있는 혁신적인 특징과 기능이 포함되어 있습니다. 예시:
Integration Optimizer는 분석에 가장 적합한 설정으로 안내하고 이러한 설정을 실험실에 손쉽게 배포하여 더욱 일관된 결과를 보다 빠르게 획득할 수 있도록 지원합니다. 이러한 새 기능은 경험이 부족한 분석가들이 올바르게 분석하고 분석 전문가들이 빠르게 분석할 수 있도록 대표 데이터를 통한 최적화를 제공합니다. 이를 통해 분석가는 최적화된 적분 설정을 저장하고 구현할 수 있어 모든 사람이 동일한 최적화된 설정을 사용하여 분석할 수 있습니다. 이 기능은 데이터 무결성 보장에 중요한 역할 기반으로 설정할 수 있습니다.
그림 2. OpenLab CDS용 Custom Calculator 도구.
OpenLab CDS의 Custom Calculator 도구는 스프레드시트로 내보내지 않고 소프트웨어 내에서 바로 고유한 값을 자동으로 계산합니다. 이를 통해 오류가 발생하기 쉬운 계산 단계를 제거하기 때문에 보다 적은 노력으로 GxP 규제의 데이터 무결성 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 또한 소프트웨어 또는 보고서에 값을 표시할 수 있으므로 실험실 프로세스에 맞추어 늦지 않게 해당 값을 검토할 수 있습니다.
안전한 OpenLab CDS 환경에서 Integration Optimizer 및 Custom Calculator 도구 모두를 활용하면 GxP 크로마토그래피 실험실에서 기존의 스프레드시트를 사용할 때와 비교해 데이터 무결성 위험을 최소화할 수 있습니다. 또한 이러한 기능은 데이터 분석 프로세스에서 위험성이 큰 단계를 제거하고 시기적절하게 결과를 제공합니다.
데이터 무결성에 대한 하향식/상향식(Top-Down/Bottom-Up)을 결합한 접근 방식
크로마토그래피 적분, 샘플링, 시료 전처리, 중단된 크로마토그래피 분석, 하이브리드 모델 등과 관련해 발생하는 데이터 무결성 문제 처리에 대한 추가 정보는 아래 관련 내용을 확인해 주세요.
