临床前性能验证中校准品赋值准确性对验证结果的影响

临床前性能验证是体外诊断试剂等医疗器械上市前确认性能指标的核心环节，其结果直接决定产品是否符合设计要求与临床应用标准。而校准品作为检测系统的“量值基准”，其赋值准确性是验证结果可靠的前提——若校准品赋值存在偏差，即使验证流程再规范，也会导致性能指标评估失准，甚至误导产品上市决策。本文从校准品赋值的逻辑、与验证指标的关联、偏差来源及实际影响等角度，系统分析其对临床前性能验证结果的关键作用。

校准品赋值的本质——量值溯源的“起点”

校准品的核心功能是为检测系统提供“标准参照物”：通过参考方法或参考物质对其分析物浓度定值，检测系统基于校准品的信号响应建立“浓度-信号”校准曲线，后续所有待测样本的结果均通过该曲线计算得出。因此，校准品赋值并非“标注数值”，而是需遵循ISO 17511要求的“溯源性定值”——从国际单位制（SI）或公认参考方法出发，形成清晰的量值传递链，确保赋值的准确性与可靠性。

例如，血糖检测校准品的葡萄糖浓度若未采用己糖激酶参考方法定值，而用葡萄糖氧化酶法（易受维生素C干扰），会导致赋值偏高，最终让所有血糖检测结果系统性偏高。这种“起点”的偏差，会让后续验证失去基准。

简言之，校准品的赋值是量值溯源的“第一环”，环环相扣的验证流程均建立在这一环的准确性之上。

临床前性能验证指标——全依赖校准品的“基准”

临床前性能验证的核心指标（准确度、精密度、线性、灵敏度等），本质上都是“以校准品赋值为基准”的评估：

准确度验证需用参考物质检测，结果与参考物质标称值的偏差，实际是“检测系统对校准品赋值的响应偏差”——若校准品赋值偏高，参考物质的检测结果会同步偏高，导致偏差超标的误判；线性验证需用校准品配制梯度样本，若赋值偏差，梯度样本的理论浓度与实际浓度不符，会让线性曲线偏离，R²值不达标；分析灵敏度验证中，校准品赋值偏低会让最低检测限虚高，误以为产品灵敏度不足。

以肌钙蛋白I（cTnI）校准品为例：若赋值偏低10%，用1.0ng/mL的参考物质检测时，结果会显示为0.9ng/mL，偏差-10%——即使产品本身准确度符合要求，也会因校准品偏差被判定为“准确度不合格”。

赋值误差的“连锁反应”——从指标到结论的全面失准

校准品赋值误差分为系统性偏差与随机误差，两者均会引发“连锁反应”：

系统性偏差的影响直接：某肿瘤标志物CA125校准品赋值偏高20%，会同时导致准确度偏差20%、线性R²不达标、灵敏度虚低——多个指标同时失准，让验证结论直接判定“产品性能不合格”；随机误差（如不确定度±15%）的影响隐蔽：会放大精密度验证的CV值（检测系统自身CV3%+赋值不确定度15%，最终CV18%），误判为“精密度不合格”。

更关键的是，这种误差会“掩盖”产品真实性能：本应符合要求的产品因校准品偏差被拒，或本不符合要求的产品因校准品偏差“蒙混过关”——比如校准品赋值偏低导致灵敏度虚高，临床应用中会出现“假阴性”，危害患者安全。

常见赋值偏差来源——从溯源到定值的“漏洞”

赋值偏差并非偶然，而是多环节“漏洞”的累积：

1、参考方法不当：用实验室自建ELISA法（非公认参考方法）定值激素校准品，因抗体交叉反应导致赋值偏高；2、基质不匹配：用牛血清替代人血清作校准品基质，因脂蛋白组成差异引发基质效应，导致赋值偏差；3、定值不规范：仅做1次检测就确定赋值，未评估不确定度；4、溯源链断裂：用厂家内部参考物质定值，未溯源到国际CRM（有证参考物质）。

例如，某血脂校准品用牛血清基质，与人人血清的胆固醇检测结果偏差8%——这种基质效应导致的赋值偏差，会让所有血脂检测结果偏低8%，直接影响准确度验证。

如何控制赋值准确性——从源头规避验证失准

控制赋值准确性需从“源头”抓起：

1、确认溯源链：要求供应商提供ISO 17511溯源报告，明确校准品赋值的参考方法与参考物质；2、匹配基质：校准品基质需与待测样本一致，无法匹配时需评估基质效应（偏差≤5%）；3、规范定值：遵循《校准品定值技术指导原则》，至少3次独立实验，每次3次重复，评估不确定度（≤5%）；4、验证赋值：用独立CRM检测校准品，偏差≤3%方可使用。

例如，某血糖校准品用牛血清基质，需检测其与人人血清的葡萄糖偏差——若偏差≤3%，则可接受；若偏差5%，需更换为人血清基质的校准品。

实际案例——赋值偏差如何导致验证失败

某公司的cTnT试剂验证中，线性R²=0.97（要求≥0.99）、准确度偏差12%（要求≤5%）。排查发现：校准品用“内部ELISA方法”定值（未溯源到电化学发光参考方法），因抗体交叉反应导致赋值偏高10%——线性样本的高浓度（10ng/mL）检测结果为11ng/mL，线性曲线斜率变大；CRM（1.0ng/mL）检测结果为1.12ng/mL，偏差12%。

更换溯源到电化学发光参考方法的校准品后，线性R²升至0.995，准确度偏差降至2%——验证失败的根源是校准品赋值偏差，而非产品本身。

常见误区——“差不多就行”的赋值思维害了谁

很多厂家对校准品赋值重视不足，存在以下误区：

误区一：“赋值接近就行”——某校准品赋值5.0mmol/L，CRM检测5.2mmol/L，厂家认为“差0.2mmol/L没关系”，但0.2mmol/L的偏差会让准确度验证的偏差达4%（接近5%的临界值），增加验证失败风险；误区二：“能校准曲线就行”——用“随意数值”赋值，即使校准曲线R²=0.999，也因赋值不准确让所有结果失准；误区三：“不确定度不重要”——某校准品不确定度±10%，会放大精密度CV值，误判为“精密度不合格”。

这些误区的本质是“重流程、轻基准”——校准品赋值不准确，再规范的验证都是“空中楼阁”，最终误导产品决策，甚至危害临床应用安全。