包装系统密封性之微生物挑战结果解读：阳性瓶几多？

Biotium

紧跟CDE发布的《化学药品注射剂包装系统密封性研究技术指南(征求意见稿)》，越来越多的方案实施细节大家开始积极讨论起来了。曌鑫科技团队早在2019年初针对包装系统密封性(CCIT)开始能力建设，至今已完成真空衰减法、色水法、微生物挑战法方案的制定完善，并拥有多个项目实施的经验。在此，曌鑫科技愿与广大客户分享我们的研究成果，共同完善和推进包装系统密封性实验的科学实施。

一个有趣的问题：

多少个阳性瓶可以满足统计意义?

在回答上述问题之前，我们举两个例子作为开篇，开展我们的讨论：

案例一：(列举文献路径)案例是一个PE袋的微生物挑战实验结果统计，在常压条件下，在PE袋得到了如下的检测结果：

表1 常压PE袋细菌侵入试验结果

阳性孔径（μm）	细菌侵入/总样品量
2	0/18
10	0/30
15	0/30
20	1/30
25	0/30
30	0/30
40	0/30
50	6/30
80	15/30
100	22/30
总计	44/288

由以上结果得知，该次检测阳性结果出现的最小孔径是20μm，30个PE袋中有一个长菌。但是它的检出率是否是3.33%(1/30)?

案例二：同样是PE带的微生物挑战实验，通过加压的方式，重复细菌挑战实验，结果如下：

表2 加压PE袋细菌侵入试验结果

阳性孔径（μm）	细菌侵入/总样品量
1	0/30
2	2/30
3	2/30
5	10/30
10	22/30
总计	36/150

加压后，阳性结果出现的最小孔径是2μm，但是检出率是否表示为6.66%(2/30)?

检出率是否等于几率?，相信大家都知道两者并不等同，细菌侵入是一个概率事件，那么是否有一套统计学方法，能基于批量的检测数据，从而形成有统计意义的结果，用于预测事件发生的概率，从而科学合理的制定CCIT的最大泄露限度，并与微生物测试之间建立关联性。

如何做结果分析?

对于多自变量(孔径，包材厚度，压力)参与，而因变量是二分类结果【0或者1，命中(hit, 即细菌阳性)和错过(miss，即细菌阴性)】的案例，我们可采用逻辑回归中的二元回归进行POD曲线(probability of detection)拟合。商业化的软件例如SPSS，或者E2862中推荐的Rprojects工具mh1823 POD进行拟合(http://www.r-project.org/)。

对于Hit/Miss的POD分析，是可以参考ASTM的E2862-18的总框架，这个框架是要求样品检查应是无损探伤(注释1：1)的样品。

图一：上述表1的数据拟合出来的POD曲线

从图一的结果可以表明，案例一中的PE袋的微生物挑战实验结果统计，在常压条件下，PE袋得到的统计结果是：20μm的检出率应为1.3%，95%置信区间为0.5%~3.4%。

图二：上述表2的数据拟合出来的POD曲线

从图二的结果可以表明，案例二中的PE袋的微生物挑战实验结果统计，在加压条件下，PE袋得到的统计结果是，2μm的检出率为6.5%，95%置信区间为3.3%~12.4%。

加压/不加压的模式设计旨在模拟产品在不同条件下的储存环境，从而预测正常存储及运输转移中的CCIT的最大泄露限度。