Projekt okładki i stron tytułowych Lidia Michalak

Zdjęcie na okładce ustas7777777/Shutterstock

Wydawca Katarzyna Włodarczyk-Gil

Koordynator ds. redakcji Renata Ziółkowska

Redakcja i korekta Monika Gołaszewska

Produkcja Mariola Grzywacka

Skład wersji elektronicznej na zlecenie Wydawnictwo Naukowe PWN Michał Latusek

Recenzent prof. dr hab. inż. Waldemar Wardencki
Wydział Chemiczny, Politechnika Gdańska

Książka, którą nabyłeś, jest dziełem twórcy i wydawcy. Prosimy, abyś przestrzegał praw, jakie im przysługują. Jej zawartość możesz udostępnić nieodpłatnie osobom bliskim lub osobiście znanym. Ale nie publikuj jej w internecie. Jeśli cytujesz jej fragmenty, nie zmieniaj ich treści i koniecznie zaznacz, czyje to dzieło. A kopiując jej część, rób to jedynie na użytek osobisty.

Szanujmy cudzą własność i prawo.

Więcej na www.legalnakultura.pl

Polska Izba Książki

Copyright © by Wydawnictwo Naukowe PWN SA

Warszawa 2020

ISBN 978-83-01-21288-9

eBook został przygotowany na podstawie wydania papierowego z 2020r. (wyd. I)

Warszawa 2020

Wydawnictwo Naukowe PWN SA

02-460 Warszawa, ul. Gottlieba Daimlera 2

tel. 22 69 54 321, faks 22 69 54 288

infolinia 801 33 33 88

e-mail: pwn@pwn.com.pl; reklama@pwn.pl

www.pwn.pl

Przedmowa

Chemia wśród nauk ścisłych i przyrodniczych zajmuje centralne miejsce i ma swój niepodważalny udział w postępie cywilizacyjnym. Wynika to z jej wyjątkowego wkładu w interpretację przemian i procesów, jak też zjawisk zachodzących w otaczającym nas świecie, zwłaszcza rozpatrując układy biologiczne i naturalne. Jej interdyscyplinarność umożliwia wyjaśnienie przemian i zjawisk zachodzących na poziomie molekularnym i komórkowym. Odnosi się to również do oznaczeń szerokiej gamy analitów o zróżnicowanej budowie i właściwościach – substancji biologicznie aktywnych. Zakres ten jest przedmiotem bioanalityki, związanej zarówno z analizą medyczną, farmaceutyczną, produktów spożywczych, jak i środowiskową, nie różnicując matrycy.

Rosnące potrzeby wczesnej diagnostyki schorzeń oraz skuteczniejszych, spersonalizowanych metod terapii wymagają coraz czulszych i bardziej selektywnych metodologii w obrębie analityki. Zdefiniowanie problemu jest kluczowym zagadnieniem w wyborze i opracowaniu metody analitycznej do identyfikacji biomarkerów schorzeń, w diagnostyce multiparametralnej, w badaniach w obrębie proteomiki, metabolomiki i innych „-omic”, w monitorowaniu leków w płynach ustrojowych oraz w identyfikacji metabolitów, wpisanych w zmiany biochemiczne w trakcie choroby.

Zastosowanie procedur analitycznych w odniesieniu do próbek środowiska przyrodniczego to badania aktywności biologicznych substancji roślinnych, jak również wyzwania analityczne w biomonitoringu. Wymagane są w tym zakresie działania interdyscyplinarne: analityków-chemików, lekarzy-klinicystów, farmaceutów, specjalistów z obszaru ekologii, a także tych, którzy zajmują się analityką dla potrzeb przemysłu.

Umiejętność doboru odpowiednich metod i narzędzi, w zależności od rodzaju podejmowanego problemu, jest niezwykle ważne i często decyduje o powodzeniu zarówno kolejnych etapów, jak i całości badań. Należy podkreślić, że bioanalityka, w różnych obszarach swoich działań, jest ukierunkowana na oznaczanie śladowych ilości związków biologicznie aktywnych w próbkach o wyjątkowo skomplikowanej matrycy.

Duże zainteresowanie bioanalityką, w tym kształcenie na poziomie przedmiotów podstawowych i specjalnościowych, jak również funkcjonowanie specjalności „bioanalityka” na wielu uczelniach, potrzeby laboratoriów klinicznych czy medycyny sądowej, a także konieczność kontroli jakości produktów spożywczych i żywności skłoniły redaktorów naukowych do przygotowania niniejszej książki. Spodziewamy się również, że zagadnienia przedstawione w tym opracowaniu będą przydatne studentom i pracownikom naukowym, pracownikom laboratoriów badawczych z pokrewnych dziedzin.

Publikacja ta jest opracowaniem zbiorowym, w którym znakomici specjaliści z różnych ośrodków naukowych i badawczych w Polsce przedstawili potencjał, aplikacje kliniczne i środowiskowe oraz perspektywy dalszego rozwoju bioanalityki. Redaktorzy pragną gorąco im podziękować za wielki wkład pracy, który składa się na jakość tej książki.

Wyrażamy głęboką wdzięczność Panu Profesorowi Waldemarowi Wardenckiemu, recenzentowi tej pracy, którego cenne uwagi i sugestie pomogły w ostatecznym zredagowaniu książki. Dziękujemy także Pani Sylwii Bajkacz, prof. Politechniki Śląskiej, za pomoc techniczną przy komponowaniu całości tekstu.

Irena BARANOWSKA i Bogusław BUSZEWSKI

Autorzy

Aleksander ASTEL, dr hab. inż., prof. Akademii Pomorskiej w Słupsku, Instytut Biologii i Nauk o Ziemi, Zakład Chemii Środowiskowej

Karolina ASTEL, dr inż., Akademia Pomorska w Słupsku, Instytut Biologii i Nauk o Ziemi, Zakład Analiz Ekosystemowych

Sylwia BAJKACZ, dr hab. inż., prof. Politechniki Śląskiej, Wydział Chemiczny, Katedra Chemii Nieorganicznej, Analitycznej i Elektrochemii

Maria BALCERZAK, prof. dr hab. inż., Politechnika Warszawska, Wydział Chemiczny

Katarzyna BIGUS, dr, Akademia Pomorska w Słupsku, Instytut Biologii i Nauk o Ziemi, Zakład Chemii Środowiskowej

Mariola BRYCHT, dr, Uniwersytet Łódzki, Wydział Chemii, Katedra Chemii Nieorganicznej i Analitycznej

Zbigniew BRZÓZKA, prof. dr hab. inż., Politechnika Warszawska, Wydział Chemiczny, Katedra Biotechnologii Medycznej

Ewa BULSKA, prof. dr hab., Uniwersytet Warszawski, Wydział Chemii, Centrum Nauk Biologiczno-Chemicznych

Bogusław BUSZEWSKI, prof. dr hab., czł. koresp. PAN, dr h.c. mult., Uniwersytet Mikołaja Kopernika, Wydział Chemii, Katedra Chemii Środowiska i Bioanalityki; Interdyscyplinarne Centrum Nowoczesnych Technologii

Ewelina CHAJDUK, dr, Instytut Chemii i Techniki Jądrowej w Warszawie, Laboratorium Jądrowych Technik Analitycznych

Damian DRZYZGA, dr, Uniwersytet Opolski, Wydział Chemii, Katedra Chemii Analitycznej i Ekologicznej

Agnieszka FELICZAK-GUZIK, dr hab., prof. Uniwersytetu im. Adama Mickiewicza, Wydział Chemii, Zakład Chemii Stosowanej

Beata GODLEWSKA-ŻYŁKIEWICZ, prof. dr hab., Uniwersytet w Białymstoku, Wydział Chemii, Zakład Chemii Analitycznej

Ilona GRABOWSKA-JADACH, dr hab. inż., Politechnika Warszawska, Wydział Chemiczny, Katedra Biotechnologii Medycznej

Julia JACYNA, mgr, Gdański Uniwersytet Medyczny, Wydział Farmaceutyczny, Katedra Biofarmacji i Farmakodynamiki, Zakład Biofarmacji i Farmakokinetyki

Agata JAGIELSKA, mgr, Uniwersytet Warszawski, Wydział Chemii, Centrum Nauk Biologiczno-Chemicznych

Roman KALISZAN, prof. dr hab. n. farm., czł. rzecz. PAN, czł. czynny PAU, dr h.c., Gdański Uniwersytet Medyczny, Wydział Farmaceutyczny, Katedra Biofarmacji i Farmakodynamiki, Zakład Biofarmacji i Farmakokinetyki

Justyna KAPELEWSKA, dr, Uniwersytet w Białymstoku, Wydział Chemii

Joanna KARPIŃSKA, prof. dr hab., Uniwersytet w Białymstoku, Wydział Chemii

Jolanta KOCHANA, dr hab., prof. Uniwersytetu Jagiellońskiego, Wydział Chemii, Zakład Chemii Analitycznej, Zespół Analiz Środowiskowych i Biomedycznych

Klaudia KOKOSZKA, mgr inż., Politechnika Śląska, Wydział Chemiczny, Katedra Chemii Nieorganicznej, Analitycznej i Elektrochemii

Piotr KONIECZKA, prof. dr hab. inż., Politechnika Gdańska, Wydział Chemiczny, Katedra Chemii Analitycznej

Marta KORDALEWSKA, mgr, Gdański Uniwersytet Medyczny, Wydział Farmaceutyczny, Katedra Biofarmacji i Farmakodynamiki, Zakład Biofarmacji i Farmakokinetyki

Paweł KOŚCIELNIAK, prof. dr hab., Uniwersytet Jagielloński, Wydział Chemii, Zakład Chemii Analitycznej

Urszula KOTOWSKA, dr, Uniwersytet w Białymstoku, Wydział Chemii

Agnieszka KRÓL, mgr, Uniwersytet Mikołaja Kopernika, Wydział Chemii, Katedra Chemii Środowiska i Bioanalityki; Interdyscyplinarne Centrum Nowoczesnych Technologii

Paweł KRZYCZMONIK, dr, Uniwersytet Łódzki, Wydział Chemii, Katedra Chemii Nieorganicznej i Analitycznej

Andrzej LENIART, dr, Uniwersytet Łódzki, Wydział Chemii, Katedra Chemii Nieorganicznej i Analitycznej

Jacek LIPOK, prof. dr hab., Uniwersytet Opolski, Wydział Chemii, Katedra Chemii Analitycznej i Ekologicznej

Hanna LIS, mgr, Uniwersytet Gdański, Wydział Chemii, Katedra Analizy Środowiska

Maria MADEJ, mgr, Uniwersytet Jagielloński, Wydział Chemii, Zakład Chemii Analitycznej, Zespół Analiz Środowiskowych i Biomedycznych

Julita MALEJKO, dr, Uniwersytet w Białymstoku, Wydział Chemii, Zakład Chemii Analitycznej

Kasper MARCHLEWICZ, mgr inż., Politechnika Warszawska, Wydział Chemiczny, Katedra Biotechnologii Medycznej

Michał J. MARKUSZEWSKI, prof. dr hab. n. farm., Gdański Uniwersytet Medyczny, Wydział Farmaceutyczny, Katedra Biofarmacji i Farmakodynamiki, Zakład Biofarmacji i Farmakokinetyki

Małgorzata MISZTAL-SZKUDLIŃSKA, dr, Gdański Uniwersytet Medyczny, Wydział Farmaceutyczny, Katedra i Zakład Bromatologii

Iwona NOWAK, dr, Uniwersytet im. Adama Mickiewicza, Wydział Chemii, Zakład Chemii Analitycznej

Izabela NOWAK, prof. dr hab., Uniwersytet im. Adama Mickiewicza, Wydział Chemii, Zakład Chemii Stosowanej

Paweł Mateusz NOWAK, dr, Uniwersytet Jagielloński, Wydział Chemii, Zakład Chemii Analitycznej

Magdalena PAZDA, mgr, Uniwersytet Gdański, Wydział Chemii, Katedra Analizy Środowiska

Anna POLIWODA, dr hab., prof. Uniwersytetu Opolskiego, Wydział Chemii

Halina POLKOWSKA-MOTRENKO, dr hab., Instytut Chemii i Techniki Jądrowej w Warszawie, Laboratorium Jądrowych Technik Analitycznych

Aleksandra POLLAP, dr, Uniwersytet Jagielloński, Wydział Chemii, Zakład Chemii Analitycznej, Zespół Analiz Środowiskowych i Biomedycznych

Paweł POMASTOWSKI, dr hab., Uniwersytet Mikołaja Kopernika; Interdyscyplinarne Centrum Nowoczesnych Technologii

Oleksandra PRYSHCHEPA, mgr, Uniwersytet Mikołaja Kopernika, Wydział Chemii, Katedra Chemii Środowiska i Bioanalityki; Interdyscyplinarne Centrum Nowoczesnych Technologii

Alan PUCKOWSKI, dr, Uniwersytet Gdański, Wydział Chemii, Katedra Analizy Środowiska

Hanna RADECKA, prof. dr hab., Polska Akademia Nauk, Instytut Rozrodu Zwierząt i Badań Żywności w Olsztynie

Jerzy RADECKI, prof. dr hab., Polska Akademia Nauk, Instytut Rozrodu Zwierząt i Badań Żywności w Olsztynie

Viorica RAILEAN-PLUGARU, dr, Uniwersytet Mikołaja Kopernika, Wydział Chemii, Katedra Chemii Środowiska i Bioanalityki; Interdyscyplinarne Centrum Nowoczesnych Technologii

Agnieszka RODZIK, mgr, Uniwersytet Mikołaja Kopernika, Wydział Chemii, Katedra Chemii Środowiska i Bioanalityki; Interdyscyplinarne Centrum Nowoczesnych Technologii

Agnieszka ROGOWSKA, mgr, Uniwersytet Mikołaja Kopernika, Wydział Chemii, Katedra Chemii Środowiska i Bioanalityki; Interdyscyplinarne Centrum Nowoczesnych Technologii

Anna RUSZCZYŃSKA, dr, Uniwersytet Warszawski, Wydział Chemii, Centrum Nauk Biologiczno-Chemicznych

Małgorzata RUTKOWSKA, dr inż., Politechnika Gdańska, Wydział Chemiczny, Katedra Chemii Analitycznej

Iwona RYKOWSKA, dr hab., prof. Uniwersytetu im. Adama Mickiewicza, Wydział Chemii, Zakład Chemii Analitycznej

Gulyaim SAGANDYKOVA, mgr, Uniwersytet Mikołaja Kopernika, Wydział Chemii, Katedra Chemii Środowiska i Bioanalityki; Interdyscyplinarne Centrum Nowoczesnych Technologii

Sławomira SKRZYPEK, prof. dr hab., Uniwersytet Łódzki, Wydział Chemii, Katedra Chemii Nieorganicznej i Analitycznej

Piotr STEPNOWSKI, prof. dr hab., Uniwersytet Gdański, Wydział Chemii, Katedra Analizy Środowiska, Zespół Chemicznych Zagrożeń Środowiska

Piotr SZEFER, prof. dr hab. n. farm., Gdański Uniwersytet Medyczny, Wydział Farmaceutyczny, Katedra i Zakład Bromatologii

Małgorzata SZULTKA-MŁYŃSKA, dr hab., prof. Uniwersytetu Mikołaja Kopernika, Wydział Chemii, Katedra Chemii Środowiska i Bioanalityki

Michał SZUMSKI, dr hab., prof. Uniwersytetu Mikołaja Kopernika; Interdyscyplinarne Centrum Nowoczesnych Technologii

Barbara WAGNER, dr hab., Uniwersytet Warszawski, Wydział Chemii, Centrum Nauk Biologiczno-Chemicznych

Wiesław WASIAK, prof. dr hab., Uniwersytet im. Adama Mickiewicza, Wydział Chemii, Zakład Chemii Analitycznej

Dorota WIECZOREK, dr, Uniwersytet Opolski, Wydział Chemii, Katedra Chemii Analitycznej i Ekologicznej

Piotr P. WIECZOREK, prof. dr hab. inż., Uniwersytet Opolski, Wydział Chemii

Michał WOŹNIAKIEWICZ, dr hab., prof. Uniwersytetu Jagiellońskiego, Wydział Chemii, Zakład Chemii Analitycznej

Robert ZIÓŁKOWSKI, dr inż., Politechnika Warszawska, Wydział Chemiczny, Katedra Biotechnologii Medycznej

Michał ZŁOCH, dr, Interdyscyplinarne Centrum Nowoczesnych Technologii

BEZPŁATNY FRAGMENT

Przedmowa

Autorzy

Wykaz podstawowych skrótów

Część III. Nowe rozwiązania metodyczne i aparaturowe w bioanalityce

29. Koncepcja quality by design w bioanalityce

29.1. Wprowadzenie

29.2. Kontrola jakości

29.3. Zarządzanie jakością

29.4. Quality by design

29.4.1. Założenia koncepcji QbD

29.4.2. Metody planowania eksperymentów (DoE)

29.5. Planowanie jakości w praktyce laboratoryjnej

29.5.1. Przykładów kilka, czyli miniprzegląd literatury

29.6. Podsumowanie

Piśmiennictwo

30. Systemy lab-on-a-chip w analizie biomedycznej

30.1. Wprowadzenie

30.2. Materiały konstrukcyjne mikrosystemów

30.2.1. Krzem

30.2.2. Szkło

30.2.3. Materiały polimerowe

30.2.4. Papier

30.3. Wybrane technologie wykorzystywane do wytwarzania mikrosystemów

30.3.1. Fotolitografia

30.3.2. Metody replikacyjne

30.3.3. Metody mechaniczne

30.4. Elementy konstrukcyjne mikrosystemów

30.4.1. Mikropompy

30.4.2. Mikrozawory

30.4.3. Mikromieszalniki

30.4.4. Moduły do generowania kropel

30.4.5. Detektory

30.5. Przykłady zastosowań mikrosystemów

30.5.1. Analiza kwasów nukleinowych

30.5.2. ELISA

30.5.3. Hodowla komórek, badanie interakcji i migracji komórek

30.5.4. Systemy disease-, organ-, body-on-a-chip

30.5.5. Systemy point-of-care (POC)

30.6. Podsumowanie

Piśmiennictwo

31. Miniaturyzacja w metodach separacyjnych

31.1. Wprowadzenie

31.2. Zagadnienia aparaturowe

31.2.1. Kolumny monolityczne

31.3. Podsumowanie

Piśmiennictwo

32. Bioczujniki – zasada działania, receptory, detektory

32.1. Wprowadzenie

32.2. Zasada działania (bio)czujników chemicznych

32.3. Receptory biologiczne

32.3.1. Enzymy

32.3.2. Kwasy nukleinowe

32.3.3. Przeciwciała

32.3.4. Inne materiały biologicznego rozpoznania

32.4. Kompozyty immobilizujące

32.4.1. Wykorzystanie nanostruktur węglowych

32.4.2. Wykorzystanie polimerów przewodzących

32.4.3. Wykorzystanie nanocząstek metali i tlenków metali

32.4.4. Inne materiały wzbogacające matryce bioczujników

32.5. Techniki detekcji

32.5.1. Techniki optyczne

32.5.2. Techniki elektrochemiczne

32.5.3. Inne techniki detekcyjne

32.6. Podsumowanie

Piśmiennictwo

33. Woltamperometryczne bioczujniki w bioanalizie

33.1. Wprowadzenie

33.2. Definicja bioczujnika oraz schemat budowy

33.2.1. Mechanizmy generowania sygnałów analitycznych

33.3. Czujniki oparte na swobodnie dyfundujących znacznikach redoks-aktywnych

33.3.1. Genoczujniki

33.3.2. Czujnik od oznaczania jonów siarczanowych

33.3.3. Immunoczujniki

33.4. Genoczujniki z sondą DNA zawierającą redoks-aktywny znacznik (E-DNA)

33.5. Czujniki wykorzystujące warstwy redoks-aktywne

33.6. Perspektywy rozwoju i zastosowań elektrochemicznych bioczujników

33.7. Podsumowanie

Piśmiennictwo

34. Analiza woltamperometryczna leków przeciwnowotworowych

34.1. Wprowadzenie

34.2. Leki przeciwnowotworowe i ich podział

34.2.1. Leki alkilujące i ich pochodne

34.2.2. Antymetabolity

34.2.3. Inhibitory topoizomerazy

34.2.4. Antybiotyki cytostatyczne

34.2.5. Inhibitory mitozy

34.2.6. Inhibitory kinazy tyrozynowej

34.3. Techniki analityczne stosowane do oznaczania leków przeciwnowotworowych

34.4. Węglowe elektrody robocze stosowane przy oznaczaniu leków przeciwnowotworowych

34.4.1. Elektrody grafitowe

34.4.2. Elektrody z węgla szklistego

34.4.3. Elektrody diamentowe domieszkowane borem

34.4.4. Pastowe elektrody węglowe

34.4.5. Elektrody drukowane

34.5. Badane materiały biologiczne

34.5.1. Mocz

34.5.2. Krew (osocze, surowica)

34.6. Metody woltamperometryczne w oznaczaniu wybranych leków przeciwnowotworowych na elektrodach węglowych

34.7. Podsumowanie

Piśmiennictwo

35. Enzymatyczne biosensory na bazie przewodzących kompozytów i ich zastosowania w bioanalityce

35.1. Wprowadzenie

35.2. Budowa i działanie biosensora

35.2.1. Polimery przewodzące elektronowo

35.2.2. Materiały nanostrukturalne

35.2.3. Rodzaje detekcji

35.3. Zastosowania wybranych biosensorów

35.3.1. Biosensory glukozy

35.3.2. Biosensory cholesterolu

35.3.3. Biosensory z lakazą

35.3.4. Biosensory mocznika

35.4. Podsumowanie

Piśmiennictwo

36. Mikropróbkowanie laserowe w układzie LA-ICP-MS w wielopierwiastkowym obrazowaniu próbek klinicznych

36.1. Wprowadzenie

36.2. Cel badań nad wizualizacją rozmieszczenia pierwiastków

36.2.1. Rozmieszczenie pierwiastków pochodzenia endogennego

36.2.2. Rozmieszczenie pierwiastków pochodzenia jatrogennego

36.3. Charakterystyka LA-ICP-MS jako narzędzia analitycznego

36.4. Przygotowanie próbek klinicznych do analizy LA-ICP-MS

36.5. Kalibracja

36.6. Podsumowanie

Piśmiennictwo

37. Zastosowanie technik spektroskopowych w analizie biokoloidów

37.1. Wprowadzenie

37.2. Białka

37.3. Biokoloidy

37.3.1. Podwójna warstwa elektryczna

37.3.2. Potencjał zeta

37.3.3. Stabilność dyspersji

37.3.4. Teorie elektrokinetyczne

37.4. Oddziaływania metal–białko

37.5. Konsekwencje oddziaływań metal–białko

37.5.1. Metaloproteiny

37.5.2. Metalokompleksy

37.5.3. Nanocząstki

37.6. Natura procesu biosorpcji związków niskocząsteczkowych i jonów metali przez mikroorganizmy

37.7. Podsumowanie

Piśmiennictwo

38. Nowoczesne metody identyfikacji mikroorganizmów

38.1. Wprowadzenie

38.2. Identyfikacja mikroorganizmów

38.2.1. Metody mikroskopowe

38.2.2. Charakterystyka wzrostu kultur bakteryjnych

38.2.3. Badanie profili biochemicznych bakterii

38.2.4. Wewnątrzgatunkowe typowanie bakterii

38.2.5. Automatyczne, półautomatyczne i zminiaturyzowane systemy identyfikacji mikroorganizmów

38.2.6. Chromatograficzne metody identyfikacji mikroorganizmów

38.2.7. Molekularne metody genotypowania

38.2.8. Biologiczne mikromacierze w mikrobiologii

38.2.9. Techniki spektrometryczne

38.3. Biokoloidy

38.4. Techniki elektromigracyjne w mikrobiologii

38.5. Perspektywy rozwojowe

38.6. Podsumowanie

Piśmiennictwo

39. Kompleksowe porównanie elektroforezy kapilarnej i wysokosprawnej chromatografii cieczowej w kontekście wybranych zastosowań bioanalitycznych przy użyciu modelu kolorów RGB

39.1. Wprowadzenie

39.2. Podstawy modelu RGB

39.2.1. Kolor metody

39.2.2. Blask metody

39.2.3. Algorytm oceny (arkusz Excel)

39.3. Porównanie wybranych metod wykorzystujących techniki HPLC i CE

39.3.1. Informacje ogólne

39.3.2. Oznaczanie leków anty-HIV w moczu pacjentów z AIDS

39.3.3. Oznaczanie kotyniny jako markera narażenia na dym tytoniowy

39.4. Dyskusja

39.4.1. Porównanie HPLC i CE

39.4.2. Potencjał modelu RGB jako narzędzia oceny

39.5. Podsumowanie

Piśmiennictwo

Część IV. Metody analityczne w biomonitoringu

40. Wyzwania analityczne w ekotoksykologii nowo pojawiających się zanieczyszczeń środowiska

40.1. Wprowadzenie

40.2. Leki

40.2.1. Biomonitoring leków w środowisku

40.2.2. Wyzwania analityczne

40.3. Ciecze jonowe

40.3.1. Ciecze jonowe a środowisko

40.3.2. Wyzwania analityczne

40.4. Mikroplastiki

40.4.1. Mikroplastiki a środowisko

40.4.2. Wyzwania analityczne

40.5. Podsumowanie

Piśmiennictwo

41. Analiza niecelowana jako narzędzie do poszukiwania produktów przemian ksenobiotyków

41.1. Wprowadzenie

41.2. Porównanie analizy celowanej i niecelowanej – zalety, ograniczenia, potencjalne zastosowanie

41.3. Nowe techniki analityczne dla potrzeb analizy niecelowanej

41.3.1. Chromatografia gazowa sprzężona ze spektrometrią mas w NTA

41.3.2. Chromatografia cieczowa sprzężona ze spektrometrią mas w NTA

41.3.3. Interpretacja otrzymanych danych

41.4. Strategie analizy niecelowanej w wykrywaniu nieznanych związków w próbkach środowiskowych

41.5. Podsumowanie

Piśmiennictwo

42. Związki endokrynnie czynne w środowisku wodnym – analityka i wpływ na organizmy żywe

42.1. Wprowadzenie

42.2. Regulacje prawne

42.3. Źródła i drogi migracji EDCs w środowisku

42.4. Metody analizy chemicznej

42.4.1. Analityczne problemy oznaczania EDCs w próbkach środowiskowych

42.5. Związki endokrynnie czynne w ściekach komunalnych

42.5.1. Obecność EDCs w ściekach komunalnych

42.5.2. Losy EDCs w komunalnych oczyszczalniach ścieków

42.5.3. Zwiększanie efektywności usuwania EDCs ze ścieków

42.6. Związki endokrynnie czynne w odciekach składowiskowych i wodach gruntowych

42.6.1. Obecność EDCs w odciekach składowiskowych i wodach gruntowych

42.7. Wpływ na organizmy żywe

42.8. Ryzyko środowiskowe

42.9. Podsumowanie

Piśmiennictwo

43. Metody analityczne w badaniach procesów biotransformacji ksenobiotyków fosfonoorganicznych

43.1. Wprowadzenie

43.2. Pochodzenie ksenobiotyków fosfonoorganicznych obecnych w ekosystemach

43.3. Przemiany pochodnych fosfonowych w środowisku

43.4. Niekorzystne skutki obecności fosfonianów w środowisku

43.5. Metody analityczne użyteczne w oznaczaniu związków fosfonowych

43.6. Podsumowanie

Piśmiennictwo

44. Wybrane techniki mikroekstrakcyjne wykorzystujące ciecze jonowe w badaniu związków biologicznie aktywnych

44.1. Wprowadzenie

44.2. Ciecze jonowe – nowe medium ekstrakcyjne (rozpuszczalniki nowej generacji)

44.3. Techniki mikroekstrakcyjne wykorzystujące IL do izolacji i wzbogacania analitów z próbek biologicznie aktywnych

44.3.1. Mikroekstrakcja do pojedynczej kropli z wykorzystaniem cieczy jonowej

44.3.2. Mikroekstrakcja poprzez membranę do fazy ciekłej

44.3.3. Dyspersyjna mikroekstrakcja typu ciecz–ciecz z zastosowaniem cieczy jonowych

44.3.4. In situ dyspersyjna mikroekstrakcja typu ciecz–ciecz z zastosowaniem cieczy jonowych

44.3.5. Dyspersyjna mikroekstrakcja typu ciecz–ciecz z zastosowaniem cieczy jonowych oraz nanocząstek magnetycznych

44.3.6. Dyspersyjna mikroekstrakcja typu ciecz–ciecz z zastosowaniem magnetycznych cieczy jonowych

44.4. Podsumowanie

Piśmiennictwo

45. Analiza produktów kosmetycznych w matrycach biologicznych

45.1. Wprowadzenie

45.2. Nieinwazyjne techniki pobierania próbek w celu określenia biomarkerów ekspozycji

45.3. Bioanalityka in vivo tolerancji skóry na kosmetyki (testy dermatologiczne)

45.4. Testy aktywności kosmetycznej

45.5. Badania związków endogennych w skrawkach tkanek skóry

45.6. Badania egzogennych związków aktywnych

45.6.1. Rodzaje transportu przeznaskórkowego

45.6.2. Czynniki wpływające na transport substancji aktywnych

45.6.3. Metody badania substancji aktywnych

45.6.4. DESI-MSI – innowacyjne podejście do badań przenikalności składników aktywnych przez skórę

45.7. Ocena lipidomiczna

45.7.1. Badanie przesiewowe składu lipidów w sebum skóry, pocie, łoju włosów i włosach

45.7.2. Eikozanoidy/markery stanu zapalnego w biopsjach/lipidach powierzchniowych

45.7.3. Skład fosfolipidów/ceramidów w biopsjach/powierzchniowych warstwach skóry/komórkach hodowlanych

45.8. Ocena stresu oksydacyjnego w próbkach biologicznych

45.9. Jakościowa analiza cząsteczek zapachowych w próbkach biologicznych do oceny skuteczności antyperspirantów, dezodorantów i innych preparatów

45.9.1. Skuteczność antyperspirantów

45.9.2. Skuteczność dezodorantów

45.10. Podsumowanie

Piśmiennictwo

46. Bioanalityka związków fluoru

46.1. Wprowadzenie

46.2. Źródła ekspozycji organizmów żywych na związki fluoru

46.2.1. Nieorganiczne fluorki

46.2.2. Związki fluoroorganiczne

46.3. Biologiczne oddziaływania jonów fluorkowych i związków fluoroorganicznych

46.4. Badania biomarkerów związków fluoru

46.4.1. Krew

46.4.2. Mocz

46.4.3. Mleko ludzkie

46.4.4. Paznokcie

46.4.5. Włosy

46.4.6. Kości

46.5. Podsumowanie

Piśmiennictwo

47. Wykorzystanie procesu biosorpcji do wydzielania metali śladowych z próbek biologicznych i środowiskowych

47.1. Wprowadzenie

47.2. Charakterystyka procesu biosorpcji

47.2.1. Badanie procesu biosorpcji

47.2.2. Czynniki wpływające na proces biosorpcji

47.3. Zastosowanie mikroorganizmów w analizie chemicznej

47.4. Podsumowanie

Piśmiennictwo

48. Rtęć w organizmach żywych – źródła i formy występowania, bioakumulacja, metody oznaczania

48.1. Wprowadzenie

48.2. Właściwości rtęci

48.3. Źródła rtęci w organizmach morskich

48.4. Formy występowania rtęci w organizmach

48.5. Bioakumulacja rtęci w łańcuchu troficznym

48.6. Poziomy zawartości rtęci i jej związków

48.7. Metody analityczne wykorzystywane w oznaczaniu rtęci i jej związków

48.8. Podsumowanie

Piśmiennictwo

49. Zastosowanie materiałów sorpcyjnych z nadrukiem cząsteczkowym w bioanalizie

49.1. Wprowadzenie

49.2. Technika wdrukowania cząsteczkowego

49.2.1. Typy wdrukowania

49.2.2. Składniki mieszaniny polimeryzacyjnej determinujące tworzenie trójwymiarowej sieci polimerowej

49.2.3. Metody reakcji polimeryzacji

49.3. Techniki ekstrakcji wykorzystujące materiały sorpcyjne z nadrukiem cząsteczkowym

49.3.1. Ekstrakcja do fazy stałej z zastosowaniem polimerów z odciskiem cząsteczkowym

49.3.2. Mikroekstrakcja do fazy stacjonarnej z zastosowaniem polimerów z odciskiem cząsteczkowym

49.3.3. Mikroekstrakcja do upakowanego sorbentu w strzykawce z użyciem polimeru z nadrukiem cząsteczkowym

49.3.4. Ekstrakcja za pomocą ruchomego elementu sorpcyjnego modyfikowanego polimerem z odwzorowaniem cząsteczkowym

49.3.5. Ekstrakcja do zdyspergowanej fazy stałej

49.3.6. Inne techniki ekstrakcji

49.4. Zalety i ograniczenia stosowania polimerów z nadrukiem cząsteczkowym w etapie przygotowywania próbek w bioanalizie

49.5. Podsumowanie

Piśmiennictwo

50. Zastosowanie neutronowej analizy aktywacyjnej w bioanalityce

50.1. Wprowadzenie

50.2. Neutronowa analiza aktywacyjna (NAA) w badaniach specjacji metaloprotein

50.3. Podsumowanie

Piśmiennictwo

51. Biotesty w ocenie stanu środowiska

51.1. Wprowadzenie

51.2. Ranga bioindykacji w ocenie toksyczności

51.3. Pojęcie toksyczności i jej rodzajów

51.4. Rodzaje testów toksyczności

51.4.1. Testy z wykorzystaniem bakterii

51.4.2. Testy z wykorzystaniem roślin

51.4.3. Testy z wykorzystaniem zwierząt

51.5. Podsumowanie

Piśmiennictwo

Przypisy

Wykaz podstawowych skrótów

AAS

(ang. atomic absorption spectrometry) – atomowa spektrometria absorpcyjna

AFS

(ang. atomic fluorescence spectrometry) – atomowa spektrometria fluorescencyjna

APCI

(ang. atmospheric pressure chemical ionization) – jonizacja chemiczna pod ciśnieniem atmosferycznym

API

(ang. atmospheric pressure ionization) – jonizacja pod ciśnieniem atmosferycznym

ASE

(ang. accelerated solvent extraction) – przyspieszona ekstrakcja za pomocą rozpuszczalnika

CE

(ang. capillary electrophoresis) – elektroforeza kapilarna

CI

(ang. chemical ionization) – jonizacja chemiczna

CL

(ang. chemiluminescence detector) – detektor chemiluminescencyjny

CRM

(ang. certified reference materials) – certyfikowane materiały odniesienia

CZE

(ang. capillary zone electrophoresis) – elektroforeza stref kapilarnych

DAD

(ang. diode array detector) – detektor z matrycą diodową

DLLME

(ang. dispersive liquid-liquid microextraction) – dyspersyjna mikroekstrakcja ciecz–ciecz

dSPE

(ang. dispersive solid-phase extraction) – dyspersyjna ekstrakcja do fazy stałej

ECD

(ang. electrochemical detector/electron capture detector) – detektor elektrochemiczny/detektor wychwytu elektronów

EDCs

(ang. endocrine disrupting compounds) – związki endokrynnie czynne

EI

(ang. electron ionization) – jonizacja elektronami

ESI

(ang. electrospray ionization) – jonizacja typu elektrorozpylanie

FID

(ang. flame ionization detector) – detektor płomieniowo-jonizacyjny

FLD

(ang. fluorescence detector) – detektor fluorescencyjny

FT ICR

(ang. Fourier transform ion cyclotron resonance) – analizator rezonansu cyklotronowego z transformacją Fouriera

FTIR

(ang. Fourier transform infrared spectroscopy) – spektroskopia w podczerwieni z transformacją Fouriera

GC

(ang. gas chromatography) – chromatografia gazowa

HILIC

(ang. hydrophilic interaction liquid chromatography) – chromatografia cieczowa oddziaływań hydrofilowych

HPLC

(ang. high performance liquid chromatography) – wysokosprawna chromatografia cieczowa

IC

(ang. ion chromatography) – chromatografia jonowa

ICP

(ang. inductively coupled plasma) – plazma wzbudzona indukcyjnie

IEC

(ang. ion exchange chromatography) – chromatografia jonowymienna

IPC

(ang. ion pair chromatography) – chromatografia par jonowych

IT

(ang. ion trap) – pułapka jonowa

LA

(ang. laser ablation) – ablacja laserowa

LC

(ang. liquid chromatography) – chromatografia cieczowa

LIF

(ang. laser-induced fluorescence) – fluorescencja wzbudzona laserowo

LLE

(ang. liquid-liquid extraction) – ekstrakcja w układzie ciecz–ciecz

LOD

(ang. limit of detection) – granica wykrywalności

LOQ

(ang. limit of quantification) – granica oznaczalności

m/z 

stosunek masy do ładunku

MAE

(ang. microwave-assisted extraction) – ekstrakcja wspomagana mikrofalami

MALDI

(ang. matrix-assisted laser desorption/ionization) – jonizacja/desorpcja laserowa wspomagana matrycą

MIPs

(ang. molecularly imprinted polymers) – polimery z odciskiem molekularnym

MS

(ang. mass spectrometry) – spektrometria mas

NMR

(ang. nuclear magnetic resonance) – jądrowy rezonans magnetyczny

NP/RP

(ang. normal/reversed phase) – normalny/odwrócony układ faz

NPD

(ang. nitrogen phosphorus detector) – detektor azotowo-fosforowy

PCA

(ang. principal component analysis) – analiza głównych składowych

PCR

(ang. polymerase chain reaction) – łańcuchowa reakcja polimerazy

PDA

(ang. photodiode array detector) – detektor z matrycą fotodiodową

PP

(ang. protein precipitation) – wytrącanie białek

QuEChERs

(ang. quick, easy, cheap, effective, rugged, safe) – (metoda) szybka, prosta, tania, efektywna, elastyczna i bezpieczna

SFC

(ang. supercritical fluid chromatography) – chromatografia z fazą ruchomą w stanie nadkrytycznym

SFE

(ang. supercritical fluid extraction) – ekstrakcja płynem w stanie nadkrytycznym

SLE

(ang. solid-liquid extraction) – ekstrakcja w układzie ciecz–ciecz

SPE

(ang. solid-phase extraction) – ekstrakcja do fazy stałej

SPME

(ang. solid-phase microextraction) – mikroekstrakcja do fazy stałej

TLC

(ang. thin-layer chromatography) – chromatografia cienkowarstwowa

TOF

(ang. time of flight) – analizator czasu przelotu

UAE

(ang. ultrasound-assisted extraction) – ekstrakcja wspomagana ultradźwiękami

UHPLC

(ang. ultra-high performance liquid chromatography) – ultrawysokosprawna chromatografia cieczowa

UV-Vis

(ang. ultraviolet-visible) – zakres nadfioletu i światła widzialnego

Część III

Nowe rozwiązania metodyczne i aparaturowe w bioanalityce

Pozostałe rozdziały dostępne w pełnej wersji e-booka.

29

Koncepcja quality by design w bioanalityce

Julia JACYNA, Marta KORDALEWSKA, Roman KALISZAN, Michał J. MARKUSZEWSKI

29.1
Wprowadzenie

Pierwsze wzmianki dotyczące tematyki związanej z jakością pojawiły się już w czasach starożytnych. Termin „jakość” (gr. poiotes) po raz pierwszy został użyty przez Platona, definiującego ją jako „stopień doskonałości osiągnięty przez daną rzecz”. Łacińskie qualitas, jako odpowiednik greckiego słowa poiotes, zostało wprowadzone przez Cycerona i stanowi punkt wyjścia dla określeń w wielu innych językach nowożytnych, jak np. quality w języku angielskim czy dla francuskiego qualité.

Zgodnie z teorią Platona jakość, oprócz mierzalnych cech, posiada także pewną wartość subiektywną, dlatego można się spotkać z wieloma odmiennymi, aczkolwiek równoważnymi i niewykluczającymi się, definicjami tego terminu. Dla przykładu, Arystoteles twierdził, iż jakość opisuje rzeczywistość w taki sam sposób jak np. ilość i stanowi zespół pewnych cech, które pozwalają odróżnić rzecz spośród jej podobnych. Z kolei dla Lao Tzu określenie to oznaczało nieosiągalną perfekcję wykonania, do której należy – mimo wszystko – nieustannie dążyć.

Nieco bardziej sprecyzowaną definicję podają natomiast William Edwards Deming oraz Philip Bayard Crosby – uważani za jednych z najlepszych współczesnych specjalistów w dziedzinie zarządzania jakością. Crosby określił jakość jako „zgodność z wymaganiami”, a Deming uważał, że jest to „przewidywalny stopień jednorodności i niezawodności przy możliwie niskich kosztach i dopasowaniu do wymagań rynku”. Międzynarodowa Organizacja Normalizacyjna (ISO, ang. International Organization for Standardization) precyzuje tę terminologię jeszcze bardziej i tłumaczy jakość jako „stopień, w jakim zbiór inherentnych właściwości spełnia wymagania” [1, 2].

29.2
Kontrola jakości

Podwaliny współczesnych metod zarządzania jakością stanowią znane już z czasów średniowiecza praktyki kontroli jakości. Początkowo przejawiała się ona jedynie poprzez weryfikację jakości wytworzonych dóbr przez samych wytwórców, jednak wraz ze stopniowo wzrastającą złożonością systemów produkcyjnych rosła także specjalizacja pracy i w konsekwencji – liczba osób potrzebnych do wytworzenia danego produktu, produkowanego już na skalę masową [2]. Kolejnym etapem było stworzenie pewnego rodzaju zhierarchizowanego systemu produkcji, w którym pieczę nad wytwarzaną rzeczą sprawowali kierownicy. Oprócz nadzoru decydowali oni też o standardach, jakie muszą spełniać produkty podczas kontroli jakości. Z czasem funkcje te zaczęto rozdzielać, przez co powstało odrębne stanowisko – kontrolera jakości.

Przełomem w dziedzinie kontroli jakości było zatrudnienie kontrolerów jakości (inspektorów) zupełnie niezwiązanych z procesem wytwarzania. Działający na początku XX wieku inspektorzy mieli za zadanie sprawdzać, czy produkowany towar nie odstaje od pozostałych wyrobów i spełnia założone wcześniej wymagania. W przypadku ich niespełnienia decydowano, o ile to możliwe, o podjęciu działań naprawczych lub sprzedaży produktu niepełnowartościowego (w obniżonej cenie), a w ostateczności o jego wycofaniu. Zauważono jednak, iż proces kontroli jakości wcale nie zmniejsza liczby wytworzonych niepełnowartościowych produktów, a co za tym idzie – nie zmniejsza kosztów ponoszonych przez przedsiębiorstwo. Poszukiwano zatem działań mających na celu obniżenie liczby defektów powstających podczas produkcji.

Lata 20. ubiegłego wieku przyniosły pierwszy krok milowy w rozwoju działań projakościowych, mianowicie statystyczną kontrolę jakości (SQC, ang. statistical quality control). Była ona niezwykle przydatna, przede wszystkim dlatego, że standardowa kontrola jakości była bardzo drogim i czasochłonnym procesem, a ponadto usunięcie wady wykrytej na etapie końcowym bardzo często było już niemożliwe [2]. Inicjatorem SQC był Walter Andrew Shewhart, który w roku 1924 wprowadził do użytku tzw. karty kontrolne. Pozwalały one na rezygnację ze żmudnego procesu kontroli jakości wszystkich wytworzonych produktów, na rzecz ciągłego monitorowania procesu wytwórczego, czyli ewaluacji jakości wykonania na każdym kolejnym etapie powstawania produktu. Niewątpliwą zaletą takiego rozwiązania było to, iż kontroli poddawana była jedynie niewielka część serii, co i tak pozwalało na wykrycie wad na wczesnym etapie.

Dalsze etapy rozwoju działań projakościowych to pewnego rodzaju odejście od znanej dotychczas kontroli jakości na rzecz sterowania jakością, a następnie zarządzania jakością (QM, ang. quality management).

29.3
Zarządzanie jakością

Konsekwencją sukcesu kart kontrolnych był dalszy rozwój metod statystycznych w zarządzaniu procesami. Powstałe w kolejnych latach metody planowania eksperymentów (DoE, ang. design of experiments) czy też cykl Shewharta (będący poniekąd kontynuacją kart kontrolnych) służyły już nie tylko rozwojowi etapów produkcyjnych, lecz także aspektom biznesowym, takim jak chociażby redukcja kosztów.

Momentem przełomowym w dziejach zarządzania jakością było wprowadzenie w latach pięćdziesiątych cyklu Deminga, znanego także jako koło Deminga lub cykl PDSA (ang. plan-do-study-act, czyli w wolnym tłumaczeniu cykl 4Z: zaplanuj, zrób, zbadaj, zastosuj). Cykl ten zakładał, że każda, nawet najmniejsza zmiana w procesie produkcyjnym powinna być gruntownie przemyślana, a plan jej wdrożenia szczegółowo opracowany. Ważnym etapem cyklu PDSA jest również wykonanie próbnego wdrożenia zmiany i ocena jego skutków, co pozwoli w końcowym etapie na zastosowanie takich zmian, które przyniosą najwięcej korzyści [2]. Bardzo często zatem w implementacji koła Deminga przydają się wspomniane metody planowania eksperymentów.

Kilka lat później swoje podejście do idei jakości przedstawił Joseph Moses Juran. Jego „trylogia jakości” zakładała, że działania przedsiębiorstwa związane z jakością powinny zawierać trzy podstawowe etapy, tj. planowanie jakości, kontrolę jakości oraz poprawę jakości. Juran twierdził także, iż dążenie do najwyższej jakości oferowanych dóbr powinno być domeną całej firmy, a nie jedynie pionów produkcyjnych, oraz podkreślał istotę szkoleń pracowników, co stanowiło jeden z jego 10 kroków dążenia do zarządzania poprzez jakość (TQM, ang. total quality management) [2]. Dopełnieniem tej idei był dalszy rozwój metod planowania eksperymentów oraz powstanie diagramu przyczyn i skutków.

W latach 60. XX wieku Philip Bayard Crosby ogłosił nieco odmienne podejście do działań projakościowych. Jego spojrzenie na jakość różniło się przede wszystkim tym, że nie chciał skupiać się na wydarzeniach, które miały miejsce, lecz na zapobieganiu niespełnieniu wymagań jakościowych. W swoich czterech zasadach (nazywanych często absolutami Crosby’ego)[1] utrzymywał m.in., iż jakość bierze się głównie z zastosowanych działań zapobiegawczych, a nie kontrolnych, zaś proces doskonalenia nigdy się nie kończy [3]. Podkreślił on zatem jeszcze bardziej dobitnie to, co postulował Juran – jakość produktu należy zaplanować. To właśnie przeciwdziałanie uchybieniom jakościowym rozpoczęło etap zapewnienia jakości [2].

29.4
Quality by design

29.4.1
Założenia koncepcji QbD

Trylogia jakości Jurana dała początek koncepcji, która w dzisiejszych czasach znana jest pod hasłem quality by design (QbD)[2]. Jak już wspomniano, Juran twierdził, iż jakość produktu nie powinna być kontrolowana po ukończeniu produkcji, tylko zaplanowana jeszcze przed jej rozpoczęciem [4, 5].

QbD, zgodnie z definicją, polega zatem na systematycznym podejściu do rozwoju lub opracowania produktu, który rozpoczyna się od zdefiniowania celów, a także kładzie szczególny nacisk na zrozumienie produktu i procesu jego powstawania oraz jego kontroli opartej na nauce i zarządzaniu ryzykiem [4, 5].

Koncepcja ta zakłada, że gruntowne poznanie procesu wytwarzania pozwoli na identyfikację krytycznych atrybutów jakości (CQA, ang. critical quality attributes), czyli takich cech produktu, które w największym stopniu odpowiadają za jego jakość (są z nią najbardziej skorelowane). Ponadto możliwe jest wytypowanie krytycznych parametrów produkcyjnych (CPP, ang. critical process parameters), tj. czynników, dla których nawet niewielkie odstępstwa od ustawień optymalnych spowodują duże różnice w efekcie końcowym i w konsekwencji – w jakości produktu.

Najważniejszym celem implementacji metodologii QbD jest więc jak najlepsza optymalizacja procesu, zapewniająca otrzymanie produktu o najwyższej jakości, przy jak najniższych nakładach czasu i finansów, a także wyznaczenie krytycznych etapów produkcji, aby móc je skutecznie kontrolować.

29.4.2
Metody planowania eksperymentów (DoE)

Optymalizacja procesów opierających się na jednym lub dwóch parametrach może być z powodzeniem przeprowadzona z wykorzystaniem podejścia jednoczynnikowego (OVAT, ang. one-variable-at-a-time). Metodologia ta polega na obserwacji wpływu różnych czynników na badany proces, zmieniając wartość tylko jednego z nich, a pozostałe utrzymując na niezmienionym poziomie. Podejście takie nie dostarcza jednak informacji na temat ewentualnych interakcji między badanymi parametrami, a w przypadku wieloczynnikowych, skomplikowanych procesów może skutkować pominięciem istotnych parametrów oraz koniecznością przeprowadzenia nieskończenie dużej liczby eksperymentów.

Współczesny świat poszukuje odpowiedzi na inne pytanie, mianowicie: Jak zaplanować doświadczenie, aby przy możliwie najmniejszych kosztach uzyskać jak najwięcej użytecznych informacji? Jednym ze sposobów, żeby na nie odpowiedzieć, jest zastosowanie metod planowania eksperymentów. DoE, w przeciwieństwie do podejścia jednoczynnikowego, zakłada jednoczesną ocenę wpływu każdego badanego czynnika. Dzięki temu możliwe jest zaobserwowanie interakcji występujących między badanymi parametrami oraz wyselekcjonowanie ich optymalnych wartości. Metodologia ta opiera się zatem na systematycznej ewaluacji wpływu wszystkich parametrów (czynników) wejściowych na badany proces poprzez ocenę ich oddziaływania na czynniki wyjściowe (odpowiedzi). Przestrzeń projektowa (ang. design space) jest określana przez badane parametry, a jej granice wyznaczają ich skrajne wartości. Jest ona także reprezentowana bardziej precyzyjnie i równomiernie w porównaniu z podejściem OVAT, a dzięki zastosowaniu analizy statystycznej i metod modelowania dane pomiarowe dostarczają większej liczby informacji.

Aby podsumować krótko wspólny dla metodologii DoE schemat postępowania, należy wspomnieć o pięciu etapach.

Pierwszym z nich jest wybór parametrów, które mogą wpływać na badany proces, a co za tym idzie – na uzyskanie pożądanych wartości odpowiedzi. Ważną kwestią podczas wyboru czynników jest możliwość łatwej i dokładnej kontroli ich wartości oraz określenie zakresów, w jakich dane parametry będą badane. Często spotykanym postępowaniem jest przeprowadzenie serii badań przesiewowych pozwalających na wybór parametrów istotnych (bądź najistotniejszych) i modyfikację badanych zakresów.

Kolejnym krokiem jest wybór odpowiedzi, które dostarczą użytecznych informacji na temat badanego zjawiska. Przykładem może być np. pole powierzchni pod pikiem jako odzwierciedlenie stężenia związku w badanej próbce. Kluczową kwestią w doborze czynników wyjściowych jest ich dostępność oraz precyzja pomiarów. W przypadku gdy wytypowanych odpowiedzi jest więcej, możliwe jest ich uszeregowanie (np. wybierając te dostarczające największej ilości informacji o zjawisku lub najważniejsze z punktu widzenia jakości optymalizowanego procesu).

Następnym etapem jest wybór planu eksperymentalnego – jest on uzależniony zarówno od ilości informacji, jakie pożądane są do uzyskania, nakładu czasu, a także zasobu środków finansowych oraz dostępności odczynników i aparatury. Istnieje wiele typów planów eksperymentalnych, wśród których można wymienić m.in. plany frakcyjne (ang. fractional plans), analizę wariancji (ang. variance analysis), plany czynnikowe (ang. factor plans), plany eliminacyjne (ang. elimination plans), metodologię powierzchni odpowiedzi (RSM, ang. response surface methodology) i plany optymalne (ang. optimal plans). Plany te można też modyfikować, dostosowując do zakładanych oczekiwań i uwzględniając dodatkowe zastosowanie randomizacji[3], która ma na celu zniwelowanie wpływu czynników zakłócających, oraz replikacji[4], pozwalającej oszacować występowanie błędu przypadkowego [6, 7].

Po zastosowaniu wybranego planu eksperymentalnego następują analiza statystyczna uzyskanych danych pomiarowych oraz interpretacja wyników.

Metody planowania eksperymentów można podzielić na metody przesiewowe (ang. screening designs) i metody optymalizacyjne (ang. optimization designs). Pierwsza grupa obejmuje plany, które pozwalają na identyfikację czynników wpływających na badany proces oraz poszukiwanie interakcji między parametrami. Do najbardziej popularnych metod przesiewowych należą plany czynnikowe (ang. factorial designs). W przypadku całościowego planu czynnikowego (FFD, ang. full factorial design) pod uwagę są brane wszystkie kombinacje zmian czynników (ryc. 29.1). Takie postępowanie pozwala nie tylko na szczegółowe zbadanie wpływu tych zmiennych, ale i na obserwację interakcji między nimi. W przypadku gdy nie ma konieczności sprawdzania wszystkich zależności między czynnikami lub liczba eksperymentów koniecznych do przeprowadzenia jest zbyt duża, możliwe jest zastosowane planu frakcyjnego (ang. fractional factorial design). W tym wypadku bada się wyłącznie część wszystkich możliwych kombinacji ustawień czynników, a informacje na temat ich interakcji są ograniczone. Innymi przykładami planu przesiewowego są plan Placketta-Burmana oraz test Youdena. W tym przypadku nie ma możliwości uzyskania informacji dotyczących interakcji między zmiennymi niezależnymi. Plany te mogą być skutecznie wykorzystane do badania elastyczności (odporności) metod analitycznych, a ich niski koszt, wynikający z małej liczby przeprowadzanych eksperymentów, stanowi główną zaletę. Jeśli przestrzeń eksperymentalna nie jest do końca poznana lub istnieją ograniczenia dotyczące możliwości przeprowadzenia eksperymentów, zasadnym jest wykorzystanie planów optymalnych. Liczba badań jest wyznaczana na podstawie wieloczynnikowego FFD (ang. multi-level FFD), a następnie minimalizowana z wykorzystaniem określonych kryteriów, np. kryterium D (ang. D-criterion) w przypadku planu D-optymalnego (ang. D-optimal design). Podstawowym założeniem tego typu planów jest wybór czynników na podstawie testowania minimalnej liczby kombinacji ustawień parametrów. Koniecznym jest jednak zastosowanie do analizy wyników skomplikowanych metod obliczeniowych [6, 7].

Ryc. 29.1. Graficzne przedstawienie przykładowych planów eksperymentalnych dla procesów trójczynnikowych: (A) plan czynnikowy: niebieskie kwadraty (1,1,1; –1,1,1; 1,–1,1; –1,–1,1; 1,1,–1; –1,1,–1; 1,–1,–1; –1,–1,–1) i czarny trójkąt (punkt centralny; 0,0,0); (B) plan Boxa-Behnkena: szare koła (0,–1,1; 0,1,1; –1,0,1; 1,0,1; –1,–1,0; –1,1,0; 1,–1,0; 1,1,0; 0,–1,–1; 0,1,–1; –1,0,–1; 1,0,–1) i czarny trójkąt (punkt centralny; 0,0,0); (C) plan centralny kompozycyjny: niebieskie kwadraty (1,1,1; –1,1,1; 1,–1,1; –1,–1,1; 1,1,–1; –1,1,–1; 1,–1,–1; –1,–1,–1), czerwone gwiazdki (ang. axial points; –α,0,0; α,0,0; 0,–α,0; 0,α,0; 0,0,–α; 0,0,α) i czarny trójkąt (punkt centralny; 0,0,0)

[Źródło: na podstawie 8]

Druga grupa metod DoE wykorzystywana jest do optymalizacji procesów. Służą one wybraniu optymalnych wartości parametrów, które zostały wyselekcjonowane na podstawie zastosowanych uprzednio planów przesiewowych. W ich skład wchodzi m.in. metodologia powierzchni odpowiedzi (RSM), a jej założenia spełnia często stosowany plan Boxa-Behnkena (BBD, ryc. 29.1). W tym przypadku jeden czynnik utrzymywany jest w każdym eksperymencie na poziomie „zero” (np. wartość centralna lub średnia) oraz dodatkowo przeprowadzane jest badanie, w którym wszystkie parametry przyjmują swoje „zerowe” wartości. Kolejnym, często wykorzystywanym przykładem planu optymalizacyjnego opartego na RSM jest centralny plan kompozycyjny (CCD, ang. central composite design) (ryc. 29.1). Nieznacznie rzadziej stosowane są plany Taguchiego, pozwalające na ograniczenie wpływu czynników zakłócających z wykorzystaniem tzw. funkcji strat jakości. Plany te skupiają się na uzyskaniu produktu lub procesu o najwyższej jakości, przy jak najmniejszym nakładzie kosztów i ograniczając do minimum konieczne do przeprowadzenia eksperymenty [6, 7].

29.5
Planowanie jakości w praktyce laboratoryjnej

Liczba eksperymentów koniecznych do prawidłowej optymalizacji procesu jest niezwykle ważna nie tylko w perspektywie produkcji przemysłowej. Limity środków finansowych oraz zasoby specjalistycznego sprzętu pomiarowego także nakładają na badaczy pewne ograniczenia co do zakresu prac udoskonalających daną metodę analityczną. Niemniej jednak, nie sposób się też nie zgodzić z hasłem bardzo powszechnym w wielu gałęziach przemysłu: „niska jakość kosztuje”. W przypadku praktyki laboratoryjnej można tu mówić przede wszystkim o uzyskiwaniu nierzetelnych rezultatów oraz straconym czasie i zasobach finansowych. Biorąc to pod uwagę, obserwuje się trend dążenia do minimalizacji nakładu prac badawczych przy jednoczesnym maksymalizowaniu informacji o badanym procesie. Dodatkowo, usprawnienia idące wraz z optymalizacją procesów najczęściej pociągają za sobą m.in. redukcję czasu trwania metod analitycznych, zmniejszenie ilości stosowanych odczynników i całkowitą eliminację niektórych etapów, co wpisuje się w nurt tzw. zielonej chemii analitycznej.

Chęć osiągnięcia jak najwyższej jakości w odniesieniu do metody analitycznej oraz wyniku jej zastosowania dotyczy również takiej dziedziny nauki jak bioanalityka. Ogromny zakres czynników podlegających optymalizacji spowodował, iż koncepcja QbD wraz z podejściem DoE zyskują coraz większą popularność w tego typu badaniach. Pierwszym etapem opracowania planu takiego badania powinien być wybór podstawowych parametrów, uwzględniając posiadaną wiedzę ekspercką. W przypadku technik chromatograficznych może to być dobór kolumny chromatograficznej oraz fazy ruchomej, a następnie także pH oraz składu procentowego eluentu i czasu trwania analizy. Ważnym etapem jest też ustalenie kryteriów jakości, które powinna spełniać opracowywana metoda. Może to być ustalenie zadowalającej odległości między końcem jednego sygnału analitycznego a początkiem kolejnego, mówiącej o rozdzielczości danej metody. Wybór wartości badanych czynników i optymalizacja procesu są przeprowadzane z wykorzystaniem odpowiedniego planu eksperymentalnego. Istotnym elementem jest także ciągłe kontrolowanie jakości przeprowadzanego procesu oraz uwzględnienie czynników ryzyka mogących wpływać na badany proces [9].

Kluczowe dla niektórych metod może okazać się również określenie domeny eksperymentalnej, dla której uzyskiwane odpowiedzi mieszczą się w akceptowalnych zakresach. Jest to szczególnie ważne, gdy opracowywana metoda wcale nie musi charakteryzować się jak najlepszymi odpowiedziami (czynnikami wyjściowymi), a jedynie największym zakresem elastyczności. Rozwiązaniem w takiej sytuacji jest znalezienie przestrzeni projektowej spełniającej wszystkie wymagania i ustawienie parametrów wejściowych tak, aby odpowiadały one jej punktowi centralnemu. Taka strategia pozwoli na zapewnienie optymalnej wydajności metody przy jednoczesnym ograniczeniu konieczności kontroli parametrów wejściowych do minimum.

29.5.1
Przykładów kilka, czyli miniprzegląd literatury

Nowoczesne, oparte na QbD, podejście do bioanalityki widoczne jest w coraz liczniejszych publikacjach naukowych. W pracy badawczej i zarządzaniu laboratoriami bioanalitycznymi z pewnością można wyszczególnić wiele elementów zarządzania jakością, jak np. szkolenia pracowników, przydzielanie zadań projektowych zgodnie z posiadanymi kompetencjami, a także ustalenie celów i odnotowywanie sukcesów, jednak to zarządzanie jakością podczas realizacji zadań naukowych jest najczęściej spotykanym. Dlatego poniższy przegląd wybranych manuskryptów opublikowanych na przestrzeni ostatnich lat będzie traktował o pracach, w których zastosowano QbD w bioanalityce, a w szczególności metodologię DoE do opracowania, optymalizacji i oceny metod analitycznych.

Najczęściej spotykanym przykładem podejścia projakościowego jest przede wszystkim badanie elastyczności metod analitycznych przeprowadzane jeszcze przed weryfikacją aplikacyjności oraz właściwą analizą próbek biologicznych. Elastyczność metody (ang. robustness[5]) to zdolność do pozostania stabilną mimo zmian jej parametrów. Test elastyczności wymaga zatem oceny wpływu wszystkich parametrów metody, a zwłaszcza tych, które najsilniej oddziałują na uzyskiwane wyniki, zwanymi parametrami krytycznymi.

QbD może być skutecznie wykorzystane do optymalizacji procesu oznaczania ilościowego substancji leczniczych w matrycach biologicznych. Za przykład może posłużyć opracowanie metody ekstrakcji wilazodonu z surowicy szczura [10]. W badaniu tym oznaczenia analityczne zostały przeprowadzone z zastosowaniem ultraszybkiej chromatografii cieczowej (UFLC, ang. ultra fast liquid chromatography) z detektorem z matrycą fotodiodową (DAD, ang. diode array detector). Na podstawie danych literaturowych oraz dostępnej wiedzy jako metodę przygotowania próbek wybrano ekstrakcję ciecz–ciecz. Z tego też względu jako najistotniejszą wartość odpowiedzi analitycznej (CAA, ang. critical analytical attribute) wybrano procent odzysku oznaczanego leku. Wykres rybiej ości Ishikawy posłużył do określenia zależności przyczyna–efekt między kolejnymi parametrami opracowywanej procedury, a tym samym na identyfikację potencjalnych źródeł odchyleń od oczekiwanej odpowiedzi. Kolejnym etapem było oszacowanie zmiennych obarczonych największym ryzykiem oddziaływania na CAA. W tym celu zastosowano podejście control-noise-experimental (CNX). Wyselekcjonowane krytyczne zmienne dla metody (CMV, ang. critical method variable), w tym przypadku czas ekstrakcji, szybkość wirowania i czas wytrząsania, zostały poddane optymalizacji z wykorzystaniem metodologii powierzchni odpowiedzi. Wybór planu BBD skutkował przeprowadzeniem jedynie 15 eksperymentów (z trzema powtórzeniami punktu centralnego), służących wybraniu optymalnych ustawień wspomnianych parametrów. Uzyskane dane zostały poddane analizie z wykorzystaniem metody wielokrotnej regresji liniowej (MLR, ang. multiple linear regression). Istotność statystyczną zbudowanego modelu oparto na wyznaczonej na podstawie analizy wariancji (ANOVA) wartości p, a dopasowanie modelu do danych – na podstawie współczynnika determinacji R². Dane zostały także poddane wizualizacji w postaci modelu 2D oraz trójwymiarowego modelu powierzchni odpowiedzi. Na ich podstawie stwierdzono występowanie interakcji między badanymi czynnikami, co w końcowym etapie pozwoliło na wybór ich optymalnych wartości. Opracowana w ten sposób metoda ekstrakcji ciecz–ciecz zapewniła odzysk wilazodonu na zadowalającym poziomie.

Według danych literaturowych wykorzystanie podejścia DoE może zapewnić także skuteczną optymalizację procesu ekstrakcji substancji leczniczej z materiału tkankowego. W tym celu zastosowano plan frakcyjny [11]. Podczas badań wstępnych zweryfikowano wpływ czterech czynników (ilość metanolu wykorzystanego do homogenizacji tkanki, temperatura i czas ekstrakcji oraz czas wytrząsania) na proces ekstrakcji lewofloksacyny z tkanki gruczołu krokowego. Jako badaną odpowiedź wybrano stosunek pól powierzchni pod pikiem uzyskanych dla badanego leku i standardu wewnętrznego (cyprofloksacyny). Po przeprowadzeniu etapu przesiewowego i wybraniu parametrów wykazujących istotny statystycznie wpływ na wyniki procesu, została przeprowadzona optymalizacja ich wartości z wykorzystaniem planu CCD. Na tej podstawie przeprowadzono 16 eksperymentów. Powtarzalność badanego procesu została zweryfikowana poprzez wykonanie trzech powtórzeń (replikacji) punktu środkowego. Badania przeprowadzono z zachowaniem zasady randomizacji, dzięki czemu wyeliminowano ryzyko wpływu zmiennych zakłócających. Oznaczenia analityczne prowadzono z wykorzystaniem ultrawysokosprawnej chromatografii cieczowej z detektorem z matrycą fotodiodową (UHPLC-DAD). Optymalizacja metody chromatograficznej również została skutecznie przeprowadzona z wykorzystaniem podejścia DoE. Minimalną, konieczną do przeprowadzenia liczbę eksperymentów oszacowano poprzez zastosowanie planu BBD. Wyboru odpowiedzi (rozdzielenie sygnałów lewofloksacyny i cyprofloksacyny, symetria piku i czas retencji lewofloksacyny) do optymalizacji dokonano na podstawie wcześniejszych doświadczeń i posiadanej wiedzy. Zależność między czynnikami a odpowiedziami została zbadana z wykorzystaniem modelu regresji kwadratowej. Optymalne (najbardziej korzystne) wartości badanych parametrów dobrano, wykorzystując wykresy powierzchni odpowiedzi, modele predykcyjne oraz funkcję maksymalnego dopasowania (DF, ang. desirability function). Istotność statystyczną wszystkich zbudowanych modeli zbadano z wykorzystaniem analizy wariancji, a współczynnik determinacji posłużył sprawdzeniu dopasowania zbudowanych modeli do danych eksperymentalnych. Dodatkowo, z wykorzystaniem planu Placketta-Burmana, zbadano elastyczność opracowanej metody. Przeprowadzenie 17 eksperymentów, uwzględniających pięć powtórzeń punktu centralnego (czyli wyselekcjonowanych uprzednio ustawień optymalnych), pozwoliło na sprawdzenie wpływu niewielkich zmian w ustawieniach pięciu czynników: zmiany procentowej zawartości metanolu w fazie ruchomej, temperatury termostatowania kolumny, stężenia buforu w fazie ruchomej oraz wartości pH, a także szybkości jej przepływu. Takie postępowanie pozwoliło na potwierdzenie użyteczności opracowanej metody oznaczania lewofloksacyny oraz wiarygodności uzyskiwanych wyników [11].

Ciekawym przykładem wykorzystania QbD w procesie walidacji metody analitycznej jest oznaczanie glukozaminy i galaktozaminy w osoczu [12]. Ze względu na charakter związków zastosowano chromatografię oddziaływań hydrofilowych (HILIC, ang. hydrophilic interaction liquid chromatography). Wstępna część badań posłużyła określeniu krytycznych parametrów badanej metody. Na tej podstawie wybrano kolumnę chromatograficzną, skład i pH fazy ruchomej oraz temperaturę termostatowania kolumny. Oznaczenia przeprowadzano z wykorzystaniem ultrawysokosprawnej chromatografii cieczowej sprzężonej ze spektrometrem mas z analizatorem typu potrójny kwadrupol (UHPLC-QQQ-MS). Zastosowanie planu CCD skutkowało przeprowadzeniem jedynie 13 eksperymentów, z trzema powtórzeniami punktu centralnego. Badaniom poddano zarówno próbki osocza z dodatkiem standardów testowanych związków oraz standardu wewnętrznego, jak i osocze bez dodanych substancji. Przestrzeń projektową zbudowano z zastosowaniem symulacji Monte Carlo na podstawie błędów oszacowania najistotniejszych parametrów jakości (CQA), tj. rozdzielenia sygnałów badanych związków oraz czasu trwania analizy. Dla tych parametrów zostały także określone limity akceptacji (λ). W następnym kroku dla badanych parametrów stworzono trójwymiarowe modele predykcyjne, na postawie których określono ich optymalne wartości, sprawdzając również występowanie między nimi interakcji. Ponadto wyznaczono przestrzeń (zakres wartości parametrów), dla których zostanie przeprowadzona walidacja metody. Takie podejście miało na celu zapewnienie możliwości walidacji metody analitycznej nawet przy ewentualnej konieczności zmiany wartości badanych parametrów. Oznaczenia ilościowe przeprowadzono dla trzech poziomów stężeń badanych związków. Stosując podejście DoE, zaplanowano trzy serie eksperymentów – dla każdej testowano przynajmniej dwa powtórzenia próby kalibracyjnej (na każdym poziomie stężeń) oraz minimum pięć powtórzeń próby walidującej. Dodatkowo, za każdym razem powtarzano trzykrotnie badania próby walidującej dla punktów referencyjnych. Dla każdego badanego poziomu stężeń zostały zbudowane modele predykcyjne, na podstawie których określono zakresy parametrów (pH oraz skład fazy ruchomej; na bazie wcześniejszych eksperymentów temperaturę kolumny ustalono na poziomie 50°C) pozwalające na uzyskanie odpowiedzi z odchyleniem od wartości rzeczywistej rzędu ± 15%. Stwierdzono, iż wysokie stężenie acetonitrylu w fazie ruchomej w połączeniu ze wzrostem pH zapewnia większe prawdopodobieństwo powodzenia procesu walidacji metody oznaczania glukozaminy i galaktozaminy. Zaproponowane podejście porównano ze standardowym procesem walidacji metody analitycznej. Jako główną zaletę wskazano możliwość określenia zakresu wartości parametrów, w którym proces walidacji przebiegnie prawidłowo [12].

Koncepcja QbD znalazła swoje zastosowanie także w badaniach metabolomicznych. Niecelowana analiza metabolomiczna wymaga ekstrakcji jak największej liczby związków małocząsteczkowych z badanej matrycy biologicznej, a następnie ich jednoczesnego oznaczenia jakościowego z wykorzystaniem zaawansowanych technik analitycznych. Odpowiednie zaplanowanie eksperymentu oraz ustalenie kryteriów jakości są niezbędne do uzyskania rzetelnych wyników, a następnie wyciągnięcia prawidłowych wniosków. W omawianym badaniu udowodniono, iż plan D-optymalny może zostać skutecznie zastosowany do sprawdzenia wpływu wybranych czynników na wydajność ekstrakcji metabolitów z próbek moczu poddawanych analizie z wykorzystaniem chromatografii gazowej sprzężonej ze spektrometrem mas z analizatorem czasu przelotu (GC-TOF-MS, ang. gas chromatography-time of flight-mass spectrometry) [13]. Sprawdzono wpływ pięciu rozpuszczalników organicznych (metanol, etanol, acetonitryl, izopropanol, aceton) oraz ich mieszanin z wodą na rozpuszczenie osadu moczu i tym samym na wyodrębnienie badanych związków. Powyższy plan zakładał analizę 15 różnych mieszanin badanych rozpuszczalników w 18 eksperymentach (uwzględniając powtórzenia dla punktów centralnych). Uzyskane dane pomiarowe zawierające 156 sygnałów analitycznych (z czego 80 zostało zidentyfikowanych) poddano analizie głównych składowych (PCA, ang. principal component analysis) oraz cząstkowych najmniejszych kwadratów (PLS, ang. partial least squares), na podstawie których wybrano mieszaninę metanolu i wody jako najlepszą pod względem liczby metabolitów wyekstrahowanych z próbki moczu [13].

Opisane przykłady pokazują mnogość zastosowań QbD w pracach naukowych o charakterze analitycznym i bioanalitycznym. Aby bardziej szczegółowo zapoznać się z możliwościami wykorzystania metodologii DoE godnym polecenia są opracowania: „An overview of experimental designs in HPLC method development and validation” [14] oraz „Design of Experiments in metabolomics-related studies: An overview” [8].

29.6
Podsumowanie

Działania projakościowe są coraz bardziej popularne w wielu dziedzinach nauki i przemysłu. Świadczy o tym m.in. stale rosnąca liczba publikacji dotyczących koncepcji quality by design, jak i metod planowania eksperymentów przedstawiona na rycinie 29.2 [15]. Jest to spowodowane nie tylko dynamicznym postępem technologicznym i coraz bardziej rygorystycznymi standardami stawianymi metodom analitycznym, ale i wzrastającą świadomością naukowców. Regularne korzystanie z technik planowania i zarządzania jakością w znaczny sposób przyczynia się nie tylko do oszczędności, tak w aspekcie finansowym, jak i czasowym, lecz także idealnie wpisuje się w wymagania tzw. zielonej chemii analitycznej. Dodatkowo, ograniczenie liczby eksperymentów wcale nie wiąże się ze zmniejszeniem liczby informacji o badanym procesie – wręcz przeciwnie, stosując się do zasad QbD oraz DoE, bardzo często można uzyskać znacznie więcej danych i informacji.

Warto jednak pamiętać, że propagowanie idei QbD bez zbudowania odpowiedniego zaplecza, m.in. przez edukację na poziomie studiów pierwszego i drugiego stopnia, nie przyniesie oczekiwanych rezultatów. Pożądanym trendem byłoby więc wprowadzenie właściwych programów nauczania we wszystkich dziedzinach nauk ścisłych [16]. Aby zatem zagwarantować skuteczność we wdrażaniu filozofii jakości, konieczne jest odpowiednie kształcenie oraz zmiana postrzegania planowania projektu, przeprowadzania eksperymentów oraz analizy uzyskanych danych. Można oczekiwać, iż nim się spostrzeżemy, działania projakościowe wejdą nam w nawyk i staną się naszym złotym standardem (laboratoryjnym)[6].

Ryc. 29.2. Liczba artykułów dotyczących koncepcji quality by design (•) oraz metod planowania eksperymentów (•) opublikowanych na przestrzeni ostatnich 50 lat – na podstawie wyszukiwania haseł „quality by design” lub „QbD” (•), „design of experiments” lub „experimental design” (•) w bazie Scopus – tytuł artykułu, streszczenie, słowa kluczowe

[Źródło: na podstawie 15]

Piśmiennictwo

1. Zymonik Z., Wkład starożytności do problematyki jakości i jej kosztów. Problemy Jakości, 36(8): 36–38, 2004

2. Mazur A., Gołaś H., Zasady, metody i techniki wykorzystywane w zarządzaniu jakością. Wyd. I., Politechnika Poznańska, Poznań 2010

3. GoLeanSixSigma.com (https://goleansixsigma.com/fourabsolutes-quality/) (data dostępu 28.02.2019 r.)

4. Woyna-Orlewicz K., Harańczyk G., Realizacja Koncepcji Quality by Design. StatSoft Polska, Kraków 2009

5. Junker B., Kosinski M., Geer D. i wsp., Design-for-Six-Sigma for Development of a Bioprocess Quality-by-Design Framework. PDA J Pharm Sci Technol, 65(3): 254–286, 2011

6. Montgomery D.C., Design and Analysis of Experiments, 7th ed. John Wiley & Sons, New York 2009

7. Barrentine L.B.: An Introduction to Design of Experiments: A Simplified Approach. ASQ Quality Press, Milwaukee 1999

8. Jacyna J., Kordalewska M., Markuszewski M.J.: Design of Experiments in metabolomics-related studies: An overview. J Pharm Biomed Anal, 164: 598–606, 2019

9. Dispas A., Avohou H.T., Lebrun P. i wsp., ‘Quality by Design’ approach for the analysis of impurities in pharmaceutical drug products and drug substances. TrAC Trends Anal Chem, 101: 24–33, 2018

10. Panda S.S., Sharma K., Mohanty B. i wsp., Quality by Design enabled enhanced bioanalytical extraction and UFLC determination of vilazodone from rat serum. J Liq Chromatogr Relat Technol, 40: 775–782, 2017

11. Szerkus O., Jacyna J., Wiczling P. i wsp., Ultra-high performance liquid chromatography determination of levofloxacin in human plasma and prostate tissue with the use of experimental design optimization procedures. J Chromatogr B Analyt Technol Biomed Life Sci, 1029–1030: 48–59, 2016

12. Hubert C., Houari S., Rozet E. i wsp., Towards a full integration of optimization and validation phases: An analytical-quality-by-design approach. J Chromatogr A, 1395: 88–98, 2015

13. Jiya A., Huang Q., Wang G. i wsp., Global analysis of metabolites in rat and human urine based on gas chromatography/time-of-flight mass spectrometry. Anal Biochem, 379: 20–26, 2008

14. Sahu P.K., Ramisetti N.R., Cecchi T. i wsp., An overview of experimental designs in HPLC method development and validation. J Pharm Biomed Anal, 147: 590–611, 2018

15. Scopus (https://www.scopus.com) (data dostępu 28.02.2019 r.)

16. Quality by Design for Analytical Laboratories by Zenaida Otero Gephardt (interview by Rachel Muenz). Lab Manager, June 12, 2018

Przypisy

[1] 1. Quality is defined as conformance to requirements. 2. The system for causing quality is prevention, not appraisal. 3. The performance standard must be Zero Defects. 4. The measurement of quality is the Price of Nonconformance [3].

[2] Warto podkreślić, iż w języku polskim istnieją odpowiedniki angielskiej nazwy QbD, takie jak „planowanie jakości” czy „jakość poprzez projektowanie”, jednak wciąż bardzo często stosuje się oryginalną nazwę oraz akronim. Należy też pamiętać, że metody planowania eksperymentów (DoE) nie są tożsame z QbD, a jedynie służą do osiągnięcia założeń QbD i jako jej element będą rozpatrywane w późniejszych akapitach.

[3] Randomizacja (ang. randomisation, od słowa random – przypadkowy, losowy) – losowy dobór kolejności wykonywania eksperymentów objętych planem badawczym.

[4] Replikacja (ang. replication, od słowa replicate – kopiować, powtarzać) – powtórzenie eksperymentu w celu weryfikacji wiarygodności i powtarzalności uzyskiwanych wyników.

[5] Robustness – the quality of being strong, and healthy or unlikely to break or fail, czyli „odporność” metody analitycznej.

[6] „Quality is not an act, it is a habit.” – Arystoteles.