이 가이드라인은 허가 신청 자료의 일부로 포함되는 분석법의 밸리데이션 시 고려하여야 할 요소를 제시한다. 분석법 밸리데이션은 ICH Q14 분석법 개발에 기술된 바와 같이 분석법 수명주기의 일부를 이룬다. ICH Q2(R2)는 분석법에 대한 여러 밸리데이션 시험의 선정과 평가에 관한 지침을 제공한다. 이 가이드라인에는 여러 약전과 ICH 회원 규제당국의 문서 사이에 흔히 존재하는 차이를 메우기 위한 용어와 그 정의가 포함되어 있다.

This guideline presents elements for consideration during the validation of analytical procedures included as part of registration applications. Analytical procedure validation forms a part of the analytical procedure lifecycle, as described within ICH Q14 Analytical Procedure Development. ICH Q2(R2) provides guidance on selection and evaluation of the various validation tests for analytical procedures. This guideline includes a collection of terms and their definitions, which are meant to bridge the differences that often exist between various compendia and documents of the ICH member regulatory authorities.

분석법 밸리데이션의 목적은 분석법이 의도한 목적에 적합함을 입증하는 것이다. 분석법 밸리데이션 시험에 관한 추가적인 일반 지침도 제공한다.

The objective of validation of an analytical procedure is to demonstrate that the analytical procedure is fit for the intended purpose. Further general guidance is provided on validation studies for analytical procedures.

이 가이드라인은 상업용 원료의약품 및 완제의약품(이하 "제품"이라 한다)의 출하 시험 및 안정성 시험에 사용하는 분석법에 적용한다. 이 가이드라인은 위험 기반 접근방식에 따라 관리전략(ICH Q10 의약품 품질시스템)의 일부로 사용하는 그 밖의 분석법에도 적용할 수 있다. 이 가이드라인에 기술된 과학적 원칙은 임상 개발 중에 사용하는 분석법에 개발 단계에 맞게 적용할 수 있다.

This guideline applies to analytical procedures used for release and stability testing of commercial drug substances and products, hereafter referred to as ‘products’. The guideline can also be applied to other analytical procedures used as part of the control strategy (ICH Q10 Pharmaceutical Quality System) following a risk-based approach. The scientific principles described in this guideline can be applied in a phase-appropriate manner to analytical procedures used during clinical development.

이 가이드라인은 함량, 역가, 순도, 불순물(정량 시험 또는 한도 시험), 확인 또는 그 밖의 정량적·정성적 측정 등 분석법의 일반적인 용도를 대상으로 한다.

The guideline is directed to common uses of analytical procedures, such as assay, potency, purity, impurity (quantitative or limit test), identity or other quantitative or qualitative measurements.

이 가이드라인은 규제 제출 자료에 제시하여야 할 데이터를 명시한다. 분석법 밸리데이션 데이터는 신청 자료의 해당 항목(ICH M4Q 의약품 국제공통기술문서)에 제출하여야 한다. 분석법이 의도한 목적에 적합함을 입증하기 위해 밸리데이션 중 수집한 관련 데이터(및 밸리데이션 결과 산출에 사용한 방법)를 제출하여야 한다. 개발 시험(ICH Q14 참조)에서 얻은 적절한 데이터는 밸리데이션 데이터의 일부로 사용할 수 있다. 확립된 플랫폼 분석법을 새로운 목적에 사용하는 경우, 과학적으로 타당하면 밸리데이션 시험을 축소할 수 있다.

This guideline indicates the data which should be presented in a regulatory submission. Analytical procedure validation data should be submitted in the corresponding sections of the application (ICH M4Q The Common Technical Document For The Registration Of Pharmaceuticals For Human Use). Relevant data collected during validation (and any methodology used for calculating validation results) should be submitted to demonstrate the suitability of the procedure for the intended purpose. Suitable data derived from development studies (see ICH Q14) can be used as part of validation data. When an established platform analytical procedure is used for a new purpose, validation testing can be abbreviated, if scientifically justified.

적절한 과학적 근거가 있으면 이 가이드라인에 제시된 것과 다른 접근방식도 적용 가능하고 수용될 수 있다. 신청자는 자사 제품에 가장 적합한 밸리데이션 시험과 계획서를 설계할 책임이 있다.

Approaches other than those set forth in this guideline may be applicable and acceptable with appropriate science-based justification. The applicant is responsible for designing the validation studies and protocol most suitable for their product.

밸리데이션 시험에는 확인, 순도 또는 필요한 그 밖의 특성이 문서화된 표준물질 또는 그 밖의 적절히 특성분석된 물질을 사용하여야 한다.

Reference materials, or other suitably characterised materials, with documented identity, purity, or any other characteristics as necessary, should be used in the validation study.

실제로는 적절한 성능 특성(예: 보고 가능 범위 전반에 걸친 특이성/선택성, 정확성 및 정밀성)을 동시에 고려하여 분석법 성능에 관한 건전하고 종합적인 지식을 얻을 수 있도록 실험을 설계할 수 있다.

In practice, the experimental work can be designed so that the appropriate performance characteristics are considered simultaneously to provide sound, overall knowledge of the performance of the analytical procedure, for instance: specificity/selectivity, accuracy, and precision over the reportable range.

ICH Q14에 기술된 바와 같이, 시스템 적합성 시험(SST)은 분석법의 필수 구성요소이며 일반적으로 성능의 정기 점검 수단으로서 개발 중에 설정된다. 완건성은 일반적으로 분석법 밸리데이션 시험 수행 전에 개발의 일부로 평가한다(ICH Q14). 끝으로, 분석법 밸리데이션 전략은 분석법에 관한 지식과 의도한 목적을 바탕으로 수립한다. 여기에는 측정 결과의 품질을 보장하는 데 요구되는 분석법 성능이 포함된다(ICH Q14). 분석법 밸리데이션 전략이 성공적으로 수행되면 분석법이 의도한 목적에 적합함이 입증된다.

As described in ICH Q14, the system suitability test (SST) is an integral part of analytical procedures and is generally established during development as a regular check of performance. Robustness is typically evaluated as part of development prior to the execution of the analytical procedure validation study (ICH Q14). Finally, the analytical procedure validation strategy is developed based on knowledge of the analytical procedure and the intended purpose. This includes the required analytical procedure performance to ensure the quality of the measured result (ICH Q14). If successfully executed, the analytical procedure validation strategy will demonstrate that the analytical procedure is fit for the intended purpose.

밸리데이션 시험은 분석법이 그 목표를 충족한다는 충분한 증거를 제공하도록 설계한다. 이 목표는 적절한 성능 특성 및 관련 성능 기준의 조합으로 기술하며, 이는 분석법의 의도한 목적과 선택한 특정 기술에 따라 달라질 수 있다. 3항 "밸리데이션 시험, 방법론 및 평가"에 사용할 수 있는 대표적인 방법론과 밸리데이션 시험을 요약하였다(밸리데이션 시험 선정에 관한 부록 1의 그림 2도 참조). 일반적인 기법에 대한 구속력 없는 구체적 예시는 부록 2에 제시하였다. 표 1(아래)은 측정 품질특성, 대표적인 성능 특성 및 관련 밸리데이션 시험을 제시하며, 이는 부록 1에서 추가로 설명한다.

A validation study is designed to provide sufficient evidence that the analytical procedure meets its objectives. These objectives are described with a suitable set of performance characteristics and related performance criteria, which can vary depending on the intended purpose of the analytical procedure and the specific technology selected. Section 3 “VALIDATION TESTS, METHODOLOGY AND EVALUATION” summarises the typical methodologies and validation tests that can be used (see also Figure 2 in Annex 1 on selection of validation tests). Specific non-binding examples for common techniques are given in Annex 2. Table 1 (below) provides the measured quality attributes, typical performance characteristics and related validation tests, which are further illustrated in Annex 1.

밸리데이션 시험은 문서화하여야 한다. 밸리데이션 시험 전에 밸리데이션 계획서를 작성하여야 한다. 계획서에는 분석법의 의도한 목적, 밸리데이션할 성능 특성 및 관련 기준에 관한 정보를 포함하여야 한다. 사전 지식(예: 개발 또는 이전 시험에서 얻은 지식)을 사용하는 경우에는 적절한 근거를 제시하여야 한다. 밸리데이션 시험 결과는 밸리데이션 보고서에 요약하여야 한다.

The validation study should be documented. Prior to the validation study, a validation protocol should be generated. The protocol should contain information about the intended purpose of the analytical procedure, the performance characteristics to be validated and the associated criteria. In cases where prior knowledge is used (e.g., from development or from previous studies), appropriate justification should be provided. The results of the validation study should be summarised in a validation report.

밸리데이션 시험의 실험 설계는 일상 분석에서 보고 결과를 얻기 위해 사용하는 반복 횟수를 반영하여야 한다. 타당한 경우, 일부 밸리데이션 시험을 다른 반복 횟수로 수행하거나 밸리데이션 중 생성된 데이터를 근거로 분석법의 반복 횟수를 조정하는 것이 허용될 수 있다.

The experimental design of the validation study should reflect the number of replicates used in routine analysis to generate a reportable result. If justified, it may be acceptable to perform some validation tests using a different number of replicates or to adjust the number of replicates in the analytical procedure based on data generated during validation.

그림 1은 ICH Q2와 ICH Q14의 상호관계, 그리고 ICH Q14에 기술된 분석법 개발 중 생성된 지식이 밸리데이션 시험 설계에 어떻게 도움이 되는지를 보여준다.

Figure 1 shows the inter-relationship between ICH Q2 and ICH Q14, and how knowledge generated during analytical procedure development as described in ICH Q14 aids the design of a validation study.

밸리데이션된 분석법의 수명주기 동안 변경이 필요할 수 있다. 이 경우 부분 또는 전체 재밸리데이션이 필요할 수 있다. 특정 성능 특성의 재밸리데이션 필요 여부를 판단하는 근거로 과학 및 위험 기반 원칙을 사용할 수 있다. 재밸리데이션의 범위는 변경의 영향을 받는 성능 특성에 따라 달라진다.

Changes may be required during the lifecycle of a validated analytical procedure. In such cases, partial or full revalidation may be required. Science and risk-based principles can be used to justify whether or not a given performance characteristic needs revalidation. The extent of revalidation depends on the performance characteristics impacted by the change.

밸리데이션된 분석법의 이전은 ICH Q14에 따라 분석법 수명주기 변경의 맥락에서 고려하여야 한다. 분석법을 다른 시험실로 이전할 때에는 분석법 성능 특성의 부분 또는 전체 재밸리데이션 및/또는 대표 검체의 비교 분석을 수행하여야 한다. 해당되는 경우, 추가 이전 실험을 수행하지 않는 근거를 제시하여야 한다.

Transfer of a validated analytical procedure should be considered in the context of analytical lifecycle changes in line with ICH Q14. When transferring analytical procedures to a different laboratory, a partial or full revalidation of the analytical procedure performance characteristics and/or comparative analysis of representative samples should be performed. Justification for not performing additional transfer experiments should be provided if appropriate.

공동 밸리데이션(co-validation)은 여러 사이트에서 생성된 데이터를 사용하여 분석법이 사전에 정한 성능 기준을 충족함을 입증하는 데 사용할 수 있으며, 참여 사이트에서의 분석법 이전 요건도 충족할 수 있다.

Co-validation can be used to demonstrate that the analytical procedure meets predefined performance criteria by using data generated at multiple sites and could also satisfy the requirements of analytical procedure transfer at the participating sites.

요구되는 보고 가능 범위는 일반적으로 기준에서 도출되며 분석법의 의도한 용도에 따라 달라진다. 보고 가능 범위는 분석법이 허용 가능한 반응, 정확성 및 정밀성을 갖는 결과를 제공함을 입증하여 확인한다. 보고 가능 범위는 해당되는 경우 기준 상·하한 또는 보고 한계를 포함하여야 한다.

The required reportable range is typically derived from the specification and depends on the intended use of the procedure. The reportable range is confirmed by demonstrating that the analytical procedure provides results with acceptable response, accuracy and precision. The reportable range should be inclusive of the upper and lower specification or reporting limits, as applicable.

표 2는 분석법의 일반적인 용도별 권장 보고 가능 범위의 예시이며, 타당한 경우 다른 범위도 허용될 수 있다. 경우에 따라, 예컨대 양이 적을 때에는 상한 범위를 더 넓게 하는 것이 더 실용적일 수 있다.

Table 2 exemplifies recommended reportable ranges for common uses of analytical procedures; other ranges may be acceptable if justified. In some cases, e.g., at low amounts, wider upper ranges may be more practical.

보관 중 제품의 관련 품질특성 변화를 검출할 수 있는 밸리데이션된 정량 분석법은 안정성 지시성이 있는 것으로 본다. 안정성 지시 시험의 특이성/선택성을 입증하려면 관련 분해산물을 포함하는 검체를 시험에 포함하여야 한다. 여기에는 대상 분석물질과 알려진 간섭물질을 첨가한 검체, 여러 물리적·화학적 가혹 조건에 노출된 검체, 그리고 경시 변화되었거나 가혹 조건에서 보관된 실제 제품 검체가 포함될 수 있다.

A validated quantitative analytical procedure that can detect changes in relevant quality attributes of a product during storage is considered to be stability-indicating. To demonstrate specificity/selectivity of a stability-indicating test, samples containing relevant degradation products should be included in the study. These can include: samples spiked with target analytes and known interferences; samples that have been exposed to various physical and chemical stress conditions; and actual product samples that are either aged or have been stored under stressed conditions.

다변량 분석법에서는 둘 이상의 입력 변수(예: 많은 파장 변수를 갖는 스펙트럼)를 이용하는 다변량 검량 모델로 결과를 산출한다. 다변량 검량 모델은 입력 데이터를 관심 특성의 값(즉, 모델 출력값)과 연관시킨다.

For multivariate analytical procedures, results are determined through a multivariate calibration model utilising more than one input variable (e.g., a spectrum with many wavelength variables). The multivariate calibration model relates the input data to a value for the property of interest (i.e., the model output).

다변량 분석법의 성공적인 밸리데이션은 검량, 내부 시험 및 밸리데이션을 고려하여야 한다.

Successful validation of a multivariate procedure should consider calibration, internal testing and validation.

일반적으로 개발과 밸리데이션은 두 단계로 수행한다.

Typically, development and validation are performed in two phases.

정량적 또는 정성적 다변량 분석법의 밸리데이션에 사용하는 검체에는 각 검체에 부여된 값 또는 범주가 필요하며, 이는 일반적으로 기준 분석법, 즉 밸리데이션된 방법 또는 약전 방법으로 얻는다.

Samples used for the validation of quantitative or qualitative multivariate procedures require values or categories assigned to each sample, typically obtained by a reference analytical procedure, i.e., a validated or pharmacopoeial procedure.

기준 분석법을 사용하는 경우, 그 성능은 다변량 분석법의 기대 성능과 같거나 그보다 우수하여야 한다. 검체 및 측정의 안정성을 보장하기 위해 기준 분석법에 의한 분석과 다변량 데이터 수집은 (가능한 한) 동일 검체에 대해 합리적인 기간 내에 수행하여야 한다. 경우에 따라 동일한 측정 단위를 얻기 위해 상관관계 또는 환산이 필요할 수 있다. 모든 가정 또는 계산은 기술하여야 한다.

When a reference analytical procedure is used, its performance should equal or exceed the expected performance of the multivariate analytical procedure. Analysis by the reference analytical procedure and multivariate data collection should be performed on the same samples (whenever possible) within a reasonable period of time to assure sample and measurement stability. In some cases, a correlation or conversion may be needed to provide the same unit of measure. Any assumptions or calculations should be described.

다음 장에서는 분석법의 성능을 평가하기 위한 실험 방법론을 기술한다. 이 방법론은 분석법 설계가 규정하는 주요 성능 특성에 따라 분류하였다. 동일한 데이터 세트에서 여러 성능 특성에 관한 정보를 얻을 수 있음을 인정한다. 타당한 경우, 분석법이 목표와 관련 성능 기준을 충족함을 입증하는 데 다른 접근방식을 사용할 수 있다.

In the following chapters, experimental methodologies to evaluate the performance of an analytical procedure are described. These methodologies are grouped according to main performance characteristics dictated by the analytical procedure design. It is acknowledged that information about multiple performance characteristics may be derived from the same dataset. Different approaches may be used to demonstrate that the analytical procedure meets the objectives and related performance criteria, if justified.

분석법의 특이성 또는 선택성은 간섭이 없음을 보이거나 직교 분석법과 결과를 비교하여 입증할 수 있다. 경우에 따라 특이성/선택성은 분석법의 기반이 되는 과학적 원리에 의해 본질적으로 주어질 수 있다. 일부 실험은 정확성 시험과 병행할 수 있다.

The specificity or selectivity of an analytical procedure can be demonstrated through absence of interference or comparison of results to an orthogonal procedure. In some cases, specificity/selectivity may be inherently given by the underlying scientific principles of the analytical procedure. Some experiments can be combined with accuracy studies.

분석법이 특이적이지 않은 경우 선택성을 입증할 수 있다. 다만, 잠재적 간섭이 존재하는 상태에서 분석물질을 확인하거나 정량하는 시험은 그 간섭을 최소화하고 분석법이 의도한 목적에 적합함을 입증하여야 한다.

Selectivity could be demonstrated when the analytical procedure is not specific. However, the test for an analyte to be identified or quantitated in the presence of potential interference should minimise that interference and demonstrate that the analytical procedure is fit for the intended purpose.

하나의 분석법으로 충분한 판별이 되지 않는 경우, 필요한 특이성/선택성을 확보하기 위해 둘 이상의 분석법을 조합하는 것이 권장된다.

Where one analytical procedure does not provide sufficient discrimination, a combination of two or more procedures is recommended to achieve the necessary specificity/selectivity.

특이성/선택성은 분석물질의 확인 및/또는 정량이 다른 물질(예: 불순물, 분해산물, 유연물질, 매트릭스 또는 존재할 가능성이 있는 그 밖의 성분)의 존재에 영향을 받지 않음을 입증하여 보일 수 있다.

Specificity/selectivity can be shown by demonstrating that the identification and/or quantitation of an analyte is not impacted by the presence of other substances (e.g., impurities, degradation products, related substances, matrices, or other components likely to be present).

특이성/선택성은 분석물질의 측정 결과가, 이상적으로는 다른 측정 원리를 적용하는, 잘 특성분석된 두 번째 분석법의 측정 결과와 비교 가능함을 입증하여 검증할 수 있다.

Specificity/selectivity can be verified by demonstrating that the measured result of an analyte is comparable to the measured result of a second, well characterised analytical procedure that ideally applies a different measurement principle.

분석 기술의 특이성이 기술적 매개변수(예: 질량분석에서의 동위원소 분리능, NMR 분광법에서의 화학적 이동)에 의해 보장되고 예측될 수 있는 일부 경우에는, 타당하면 추가 실험이 필요하지 않을 수 있다.

In some cases where the specificity of the analytical technology can be ensured and predicted by technical parameters (e.g., resolution of isotopes in mass spectrometry, chemical shifts in NMR spectroscopy), additional experimental studies may not be required, if justified.

확인 시험에서 핵심은 분자 구조의 고유한 측면 및/또는 그 밖의 특이적 특성을 바탕으로 대상 분석물질을 확인하는 능력을 입증하는 것이다. 분석법의 분석물질 확인 능력은 분석물질을 함유한 검체에서 표준물질과 비교 가능한 양성 결과를 얻고, 분석물질을 함유하지 않은 검체에서 음성 결과를 얻어 확인할 수 있다. 또한, 양성 결과가 나오지 않음을 확인하기 위해 분석물질과 구조적으로 유사하거나 밀접하게 관련된 물질에 확인 시험을 적용하여야 한다. 이러한 잠재적 간섭물질은 발생할 수 있는 간섭을 고려한 과학적 판단에 근거하여 선정하여야 한다.

For identification tests, a critical aspect is to demonstrate the capability to identify the analyte of interest based on unique aspects of its molecular structure and/or other specific properties. The capability of an analytical procedure to identify an analyte can be confirmed by obtaining positive results comparable to a reference material using samples containing the analyte, along with negative results from samples which do not contain the analyte. In addition, the identification test should be applied to materials structurally similar to or closely related to the analyte to confirm that a positive result is not obtained. The choice of such potentially interfering materials should be based on scientific judgement with a consideration of interferences that could occur.

분석법의 특이성/선택성은 검체 중 분석물질의 함량 또는 역가에 대한 정확성 요건을 충족하도록 입증하여야 한다.

The specificity/selectivity of an analytical procedure should be demonstrated to fulfil the accuracy requirements for the content or potency of an analyte in the sample.

특이성을 입증하는 데에는 대표 데이터(예: 크로마토그램, 전기영동도, 스펙트럼, 생물학적 반응)를 사용하여야 하며, 적절한 경우 관련 성분을 표시하여야 한다.

Representative data (e.g., chromatograms, electropherograms, spectra, biological response) should be used to demonstrate specificity and relevant components should be labelled, if appropriate.

분리 기법의 경우, 적절한 수준에서 적절한 판별을 조사하여야 한다(예: 크로마토그래피의 핵심 분리에서는 서로 가장 가깝게 용출되는 두 성분의 분리도로 특이성을 입증할 수 있다). 대안으로, 간섭 가능성을 평가하기 위해 여러 성분의 스펙트럼을 비교할 수 있다.

For separation techniques, suitable discrimination should be investigated at an appropriate level (e.g., for critical separations in chromatography, specificity can be demonstrated by the resolution of the two components which elute closest to each other). Alternatively, spectra of different components could be compared to assess the possibility of interference.

비분리 기법(예: 생물학적 시험법, ELISA, qPCR)의 경우, 표준물질 또는 그 밖의 적절히 특성분석된 물질을 사용하여 분석물질에 대한 간섭이 없음을 확인함으로써 특이성을 입증할 수 있다. 분석물질이 공정 유래 불순물인 경우, 제품에 대한 특이성(비간섭)도 반드시 확인하여야 한다.

For non-separation techniques (e.g., bioassay, ELISA, qPCR), specificity can be demonstrated through the use of reference materials or other suitably characterised materials to confirm the absence of interference in relation to the analyte. In cases where the analyte is a process-related impurity, specificity (non-interference) must also be confirmed against the product.

단일 분석법이 특이적이거나 충분히 선택적이라고 보기 어려운 경우, 적절한 판별을 보장하기 위해 추가 분석법을 사용하여야 한다. 예를 들어, 출하 시 원료의약품의 함량 시험에 적정법을 사용하는 경우, 함량 시험과 적절한 불순물 시험을 조합하여 사용할 수 있다.

In case a single procedure is not considered specific or sufficiently selective, an additional procedure should be used to ensure adequate discrimination. For example, where a titration is used to assay a drug substance for release, the combination of the assay and a suitable test for impurities may be used.

불순물 또는 유연물질을 입수할 수 있거나 의도적으로 만들 수 있는 경우:

Impurities or related substances are available or can be intentionally created:

함량 또는 역가 시험의 경우, 불순물 및/또는 첨가제가 존재하는 상태에서 분석물질의 판별을 입증하여야 한다. 실제로는 제품에 적절한 양의 불순물을 첨가한 다음 함량 결과가 이 물질의 존재에 영향을 받지 않음을 입증하여(예: 처리하지 않은 검체에서 얻은 함량 결과와 비교) 수행할 수 있다. 대안으로, 제품 물질에 의도적으로 가혹 조건을 가하여 적절한 양의 불순물을 함유한 검체를 만들 수 있다.

For assay or potency, discrimination of the analyte in the presence of impurities and/or excipients should be demonstrated. Practically, this can be performed by spiking product with appropriate amounts of impurities and consequently demonstrating that the assay result is unaffected by the presence of these materials (e.g., by comparison with the assay result obtained on unmanipulated samples). Alternatively, samples containing appropriate amounts of impurities could be generated through deliberate stressing of product materials.

순도 또는 불순물 시험의 경우, 제품에 가혹 조건을 가하거나 물질을 첨가하여 불순물 또는 유연물질을 적절한 수준으로 만들고 간섭이 없음을 입증하여 판별을 확립할 수 있다.

For a purity or impurity test, discrimination can be established by stressing or spiking product to achieve appropriate levels of impurities or related substances and demonstrating the absence of interference.

불순물 또는 유연물질을 입수할 수 없는 경우:

Impurities or related substances are not available:

불순물, 유연물질 또는 분해산물을 조제하거나 분리할 수 없는 경우, 대표적인 불순물, 유연물질 또는 분해산물을 함유한 검체의 시험 결과를 직교 분석법의 결과와 비교하여 특이성을 입증할 수 있다. 채택한 접근방식은 타당성을 입증하여야 한다.

If impurities, related substances or degradation products cannot be prepared or isolated, specificity can be demonstrated by comparing the test results of samples containing typical impurities, related substances or degradation products with an orthogonal procedure. The approach taken should be justified.

분석법의 범위는 분석법이 적절한 수준의 반응, 정확성 및 정밀성을 갖는 최저 결과와 최고 결과 사이의 구간이다. 범위는 적절한 검량 모델(즉, 선형, 비선형, 다변량)을 사용하여 보고 결과를 직접 평가함으로써(보고 가능 범위를 산출하여) 밸리데이션할 수 있다. 경우에 따라 보고 가능 범위는 검체 조제(예: 희석)와 선택한 분석법에 따라 하나 이상의 적절한 작업 범위를 사용하여 정할 수 있다.

The range of an analytical procedure is the interval between the lowest and the highest results in which the analytical procedure has a suitable level of response, accuracy and precision. The range can be validated through the direct assessment of reportable results (to generate a reportable range) using an appropriate calibration model (i.e., linear, non-linear, multivariate). In some cases, the reportable range can be determined using one or more appropriate working ranges, depending on the sample preparation (e.g., dilutions) and the analytical procedure selected.

일반적으로 작업 범위는 분석법이 신뢰할 수 있는 결과를 제공하는, 분석 기기에 주입되는 최저 및 최고 검체 농도 또는 순도 수준에 해당한다. 보고 결과를 산출하려면 일반적으로 수학적 계산이 필요하다. 보고 가능 범위와 작업 범위는 동일할 수 있다.

Typically, a working range corresponds to the lowest and the highest sample concentrations or purity levels presented to the analytical instrument for which the analytical procedure provides reliable results. Mathematical calculations are typically required to generate reportable results. Reportable range and working range could be identical.

전체 범위(예: 순도 100%)를 밸리데이션할 만큼 충분한 순도의(또는 충분한 양의 불순물을 함유한) 물질을 만들 수 없는 경우, 보고 가능 범위의 외삽이 적절할 수 있으며 그 타당성을 입증하여야 한다.

In cases where materials of sufficient purity (or containing sufficient amounts of impurities) to validate the full range (e.g., 100% purity) cannot be generated, extrapolation of the reportable range may be appropriate and should be justified.

분석법이 의도한 목적에 적합함을 확인하기 위해 분석법의 범위 전반에 걸쳐 분석물질 농도와 반응 사이의 선형 관계를 평가하여야 한다. 반응은 제안된 분석법을 사용하여 제품 또는 적절한 표준물질, 분석물질의 개별 칭량물, 또는 사전에 정한 성분 혼합물(예: 농도를 아는 용액의 희석)에 대해 직접 입증할 수 있다.

A linear relationship between analyte concentration and response should be evaluated across the range of the analytical procedure to confirm the suitability of the procedure for the intended purpose. The response can be demonstrated directly on the product or suitable reference materials, separate weighings of analyte, or predefined mixtures of the components (e.g., by dilution of a solution of known content), using the proposed procedure.

직선성은 분석물질 농도 또는 함량에 대한 신호의 그래프로 평가할 수 있으며, 주어진 범위 전반에 걸쳐 참(알려진 값 또는 이론값) 검체 값에 비례하는 값을 얻는 분석법의 능력을 입증하여야 한다. 시험 결과는 적절한 통계적 방법(예: 최소제곱법에 의한 회귀선 산출)으로 평가하여야 한다.

Linearity can be evaluated with a plot of signals as a function of analyte concentration or content, and should demonstrate the analytical procedure capability across a given range to obtain values that are proportional to the true (known or theoretical) sample values. Test results should be evaluated by an appropriate statistical method (e.g., by calculation of a regression line by the method of least squares).

회귀선에서 도출한 데이터는 직선성의 수학적 추정치를 제공하는 데 도움이 될 수 있다. 데이터 그래프, 상관계수 또는 결정계수, 회귀선의 y 절편 및 기울기를 제시하여야 한다. 회귀선으로부터 실제 데이터 점의 편차를 분석하는 것은 직선성 평가에 도움이 된다(예: 선형 반응의 경우, 회귀분석 잔차 그래프에 나타나는 비무작위 패턴의 영향을 평가하여야 한다).

Data derived from the regression line may help to provide mathematical estimates of the linearity. A plot of the data, the correlation coefficient or coefficient of determination, y-intercept and slope of the regression line should be provided. An analysis of the deviation of the actual data points from the regression line is helpful for evaluating linearity (e.g., for a linear response, the impact of any non-random pattern in the residuals plot from the regression analysis should be assessed).

밸리데이션 중 직선성을 평가하려면 범위 전반에 적절히 분포된 최소 5개 농도가 권장된다.

To assess linearity during validation, a minimum of five concentrations appropriately distributed across the range is recommended.

필요한 경우 측정 데이터를 수학적으로 변환할 수 있다(예: 로그 함수 사용).

The measured data can be mathematically transformed if necessary (e.g., through the use of a log function).

직선성 평가에 다른 접근방식을 사용하는 경우 그 타당성을 입증하여야 한다.

Other approaches to the assessment of linearity should be justified.

일부 분석법은 비선형 반응을 보일 수 있다. 이 경우 존재하는 활성/농도와 분석법 반응 사이의 관계를 기술할 수 있는 모델 또는 함수가 필요하다. 모델의 적합성은 비선형 회귀분석(예: 결정계수)으로 평가하여야 한다.

Some analytical procedures may show non-linear responses. In these cases, a model or function which can describe the relationship between the activity/concentration present and the response of the analytical procedure is necessary. The suitability of the model should be assessed by means of non-linear regression analysis (e.g., coefficient of determination).

예를 들어, 면역분석법 또는 세포 기반 시험법은 S자형 반응을 보일 수 있다. S자형 시험 곡선은 농도 범위가 충분히 넓어 반응이 상·하한 점근선에 의해 제한될 때 나타난다. 이 경우 흔히 사용하는 모델은 4-모수 또는 5-모수 로지스틱 함수이나, 그 밖의 허용 가능한 모델도 있다.

For example, immunoassays or cell-based assays may show an S-shaped response. S-shaped test curves occur when the range of concentrations is wide enough that responses are constrained by upper and lower asymptotes. Common models used in this case are four- or five-parameter logistic functions, though other acceptable models exist.

이러한 분석법에서는 직선성 평가가 농도-반응 곡선의 형태에 대한 고려와 별개이다. 따라서 농도-반응 관계의 직선성은 요구되지 않는다. 대신, 참(알려진 값 또는 이론값) 검체 값에 비례하는 값을 얻도록 주어진 범위 전반에 걸쳐 분석법 성능을 평가하여야 한다.

For these analytical procedures, the evaluation of linearity is separate from consideration of the shape of the concentration-response curve. Thus, linearity of the concentration-response relationship is not required. Instead, analytical procedure performance should be evaluated across a given range to obtain values that are proportional to the true (known or theoretical) sample values.

다변량 검량 모델 구축에 사용하는 알고리즘은 모델이 신호와 관심 품질특성 사이의 관계를 설정하는 데 적절하기만 하면 선형이든 비선형이든 무방하다. 다변량 분석법의 정확성은 검량 범위 전반에 걸친 검량 검체의 분포, 기준 분석법의 오차 등 여러 요인에 좌우된다.

Algorithms used for construction of multivariate calibration models can be linear or non-linear, as long as the model is appropriate for establishing the relationship between the signal and the quality attribute of interest. The accuracy of a multivariate procedure is dependent on multiple factors, such as the distribution of calibration samples across the calibration range and the reference analytical procedure error.

다변량 분석에서 측정 데이터는 흔히 미분 또는 정규화로 전처리한다.

In multivariate analysis, the measured data are commonly pre-treated through derivatives or normalisation.

직선성 평가에는 기준 결과와 예측 결과의 비교 외에, 분석법 오차(잔차)가 검량 범위 전반에 걸쳐 어떻게 변하는지에 관한 정보를 포함하여야 한다. 작업 범위 전반에 걸친 모델 예측의 잔차를 평가하는 데 그래프를 사용할 수 있다.

Linearity assessment, apart from comparison of reference and predicted results, should include information on how the analytical procedure error (residuals) changes across the calibration range. Graphical plots can be used to assess the residuals of the model prediction across the working range.

측정할 품질특성상 분석법의 범위가 분석법의 범위 하한에 가까워야 하는 경우, 검출한계(DL)와 정량한계(QL)는 다음 접근방식을 사용하여 추정할 수 있다.

If the quality attribute to be measured requires the range of an analytical procedure to be close to the lower range limits of the procedure, detection limit (DL) and quantitation limit (QL), can be estimated using the following approaches.

육안 평가는 기기를 사용하지 않는 분석법과 기기를 사용하는 분석법 모두에 사용할 수 있다. 한계는 농도를 알고 있는 시료를 분석하고, 분석대상물질을 신뢰성 있게 분리하여 검출하거나 정량할 수 있는 최소 수준을 설정하여 결정한다.

Visual evaluation can be used for both non-instrumental and instrumental procedures. The limit is determined by the analysis of samples with known concentrations and by establishing the minimum level at which the analyte can be reliably resolved and detected or quantitated.

이 방법은 기준선 잡음을 나타내는 분석법에 적용된다. 신호 대 잡음비는 분석대상물질 농도가 낮은 것으로 알려진 시료에서 측정한 신호를 공시료(blank)의 신호와 비교하여 구한다. 또는 공시료 대신 적절한 기준선 구간의 신호를 사용할 수 있다. 검출한계(DL)와 정량한계(QL)는 각각 분석대상물질을 신뢰성 있게 검출하거나 정량할 수 있는 최소 농도이다. DL을 추정할 때에는 일반적으로 신호 대 잡음비 3:1이 허용되는 것으로 간주한다. QL의 경우에는 최소 10:1의 비가 허용되는 것으로 간주한다.

This approach is relevant for analytical procedures which exhibit baseline noise. Determination of the signal-to-noise ratio is performed by comparing measured signals from samples with known low concentrations of analyte with those of blank samples. Alternatively, signals in an appropriate baseline region can be used instead of blank samples. The DL or QL are the minimum concentrations at which the analyte can be reliably detected or quantitated, respectively. A signal-to-noise ratio of 3:1 is generally considered acceptable for estimating the DL. For QL, a ratio of at least 10:1 is considered acceptable.

신호 대 잡음비는 정해진 구간 안에서 구하여야 하며, 가능하면 해당 피크가 나타날 위치를 중심으로 양쪽에 같은 폭으로 구간을 잡아야 한다.

The signal-to-noise ratio should be determined within a defined region and, if possible, situated equally around the place where the peak of interest would be found.

검출한계(DL)는 다음과 같이 나타낼 수 있다.

The detection limit (DL) can be expressed as:

한편 정량한계(QL)는 다음과 같이 나타낼 수 있다.

while the quantitation limit (QL) can be expressed as:

여기서 σ = 반응의 표준편차 S = 검량선의 기울기

where σ = the standard deviation of the response S = the slope of the calibration curve

기울기 S는 분석대상물질의 회귀직선으로부터 추정할 수 있다. σ는 여러 가지 방법으로 추정할 수 있으며, 예를 들면 다음과 같다.

The slope S can be estimated from the regression line of the analyte. The estimate of σ can be carried out in a variety of ways, for example:

배경 반응의 크기는 적절한 수의 공시료를 분석하고 그 반응의 표준편차를 계산하여 측정한다.

Measurement of the magnitude of background response is performed by analysing an appropriate number of blank samples and calculating the standard deviation of the responses.

DL 및 QL 범위의 분석대상물질을 함유한 시료를 사용하여 특정 검량선을 평가하여야 한다. 회귀직선의 잔차 표준편차(즉, 평균제곱근 오차/편차) 또는 회귀직선 y절편의 표준편차를 표준편차로 사용할 수 있다.

A specific calibration curve should be evaluated using samples containing an analyte in the range of the DL and QL. The residual standard deviation of a regression line (i.e., root mean square error/deviation) or the standard deviation of y-intercepts of the regression lines can be used as the standard deviation.

앞의 방법들에서 설명한 추정값을 사용하는 대신, 정확성과 정밀성 측정을 통해 QL을 직접 밸리데이션할 수 있다.

Instead of using estimated values as described in the previous approaches, the QL can be directly validated by accuracy and precision measurements.

DL과 그 결정에 사용한 방법을 제시하여야 한다. DL을 육안 평가 또는 신호 대 잡음비에 근거하여 결정한 경우, 관련 자료를 제시하면 타당한 근거로 인정된다.

The DL and the approach used for its determination should be presented. If the DL is determined based on visual evaluation or based on signal-to-noise ratio, the presentation of the relevant data is considered an acceptable justification.

DL 추정값을 계산 또는 외삽으로 구한 경우, DL 부근인 것으로 알려지거나 DL 수준으로 조제한 적절한 수의 시료를 독립적으로 분석하여 이 추정값을 이후에 밸리데이션할 수 있다.

In cases where an estimated value for the DL is obtained by calculation or extrapolation, this estimate can subsequently be validated by the independent analysis of a suitable number of samples known to be near or prepared at the DL.

QL과 그 결정에 사용한 방법도 제시하여야 한다.

The QL and the approach used for its determination should also be presented.

QL을 추정한 경우, QL 부근 또는 QL 수준인 것으로 알려진 적절한 수의 시료를 분석하여 이후에 그 한계를 밸리데이션하여야 한다. QL이 보고 한계보다 충분히 낮은 경우(예: 약 10배 낮은 경우), 타당한 근거를 들어 이 확인 밸리데이션을 생략할 수 있다.

If the QL was estimated, the limit should be subsequently validated by the analysis of a suitable number of samples known to be near or at the QL. In cases where the QL is well below (e.g., approximately 10 times lower than) the reporting limit, this confirmatory validation can be omitted with justification.

불순물 시험의 경우, 분석법의 QL은 보고 역치와 같거나 그보다 낮아야 한다.

For impurity tests, the QL for the analytical procedure should be equal to or below the reporting threshold.

정확성과 정밀성은 각각 미리 정한 허용기준을 두고 따로 평가할 수 있다. 또는 정확성과 정밀성을 함께 평가할 수 있다.

Accuracy and precision can be evaluated independently, each with a predefined acceptance criterion. Alternatively, accuracy and precision can be evaluated in combination.

정확성은 분석법의 보고 범위 전체에 걸쳐 확립하여야 하며, 일반적으로 측정 결과를 기대값과 비교하여 입증한다. 정확성은 분석법의 통상적인 시험 조건(예: 시료 매트릭스가 있는 상태에서 기술된 시료 전처리 단계를 거쳐)에서 입증하여야 한다.

Accuracy should be established across the reportable range of an analytical procedure and is typically demonstrated through comparison of the measured results with expected values. Accuracy should be demonstrated under regular test conditions of the analytical procedure (e.g., in the presence of sample matrix and using described sample preparation steps).

정확성은 일반적으로 아래에 기술한 시험 중 하나로 확인한다. 경우에 따라 정밀성, 범위 내 반응 및 특이성이 확립되면 정확성을 추론할 수 있다.

Accuracy is typically verified through one of the studies described below. In certain cases, accuracy can be inferred once precision, response within the range and specificity have been established.

순도를 알고 있는 분석대상물질(예: 표준물질, 특성이 잘 분석된 불순물 또는 유연물질)에 분석법을 적용하고, 측정 결과와 이론적 기대 결과를 비교하여 평가한다.

The analytical procedure is applied to an analyte of known purity (e.g., a reference material, a well characterised impurity or a related substance) and the measured versus theoretically expected results are evaluated.

분석대상물질을 제외한 모든 구성성분으로 이루어진 매트릭스에 해당 분석대상물질을 알고 있는 양만큼 첨가하고 분석법을 적용한다. 예상되는 구성성분을 모두 재현할 수 없는 경우에는 분석대상물질을 검체에 첨가하거나 농축할 수 있다. 스파이킹하지 않은 시료와 스파이킹(첨가)/농축한 시료의 측정 결과를 평가한다.

The analytical procedure is applied to a matrix of all components except the analyte where a known amount of the analyte of interest has been added. In cases where all the expected components are impossible to reproduce, the analyte can be added to or enriched in the test sample. The results from measurements on unspiked and spiked/enriched samples are evaluated.

제안된 분석법의 결과를 직교 분석법의 결과와 비교한다. 직교 분석법의 정확성을 보고하여야 한다. 스파이킹 시험에서 매트릭스를 모사하는 데 필요한 관련 구성성분의 시료를 모두 확보할 수 없는 경우, 정량적 불순물 측정에 직교 분석법을 사용하여 1차 측정값을 확인할 수 있다.

The results of the proposed analytical procedure are compared with those of an orthogonal procedure. The accuracy of the orthogonal procedure should be reported. Orthogonal procedures can be used with quantitative impurity measurements to verify primary measurement values in cases where obtaining samples of all relevant components needed to mimic the matrix for spiking studies is not possible.

정확성은 보고 범위를 포괄하는 적절한 수의 측정과 농도 수준(예: 전체 분석법을 3개 농도에서 각 3회 반복)을 사용하여 평가하여야 한다.

Accuracy should be assessed using an appropriate number of determinations and concentration levels covering the reportable range (e.g., 3 concentrations/3 replicates each of the full analytical procedure).

정확성은 시료에 알고 있는 양만큼 첨가한 분석대상물질의 평균 회수율(%) 또는 평균값과 인정된 참값의 차이로 보고하여야 하며, 적절한 100(1-α) % 신뢰구간(또는 타당한 근거가 있는 다른 통계 구간)을 함께 제시하여야 한다. 달리 타당한 근거가 없으면, 관찰된 구간은 해당 정확성 허용기준에 부합하여야 한다.

Accuracy should be reported as the mean percent recovery of a known added amount of analyte in the sample or as the difference between the mean and the accepted true value, together with an appropriate 100(1-α) % confidence interval (or justified alternative statistical interval). The observed interval should be compatible with the corresponding accuracy acceptance criteria, unless otherwise justified.

불순물 시험의 경우, 개별 불순물 또는 총 불순물을 구하는 방법(예: 주성분 대비 중량/중량 또는 면적 백분율)을 기술하여야 한다.

For impurity tests, the approach for the determination of individual or total impurities should be described (e.g., weight/weight or area percent with respect to the major analyte).

다변량 분석법을 정량에 적용하는 경우, 예측 평균제곱근 오차(RMSEP) 등 적절한 지표를 사용하여야 한다. RMSEP가 허용 가능한 검량 평균제곱근 오차(RMSEC)와 비슷하다면, 이는 독립 시험 세트로 시험하였을 때 모델이 충분히 정확함을 나타낸다. 분류와 같은 정성적 적용의 경우, 오분류율 또는 양성 예측률을 사용하여 정확성을 나타낼 수 있다.

For quantitative applications of multivariate analytical procedures, appropriate metrics, e.g., root mean-squared error of prediction (RMSEP), should be used. If RMSEP is found to be comparable to acceptable root mean-squared error of calibration (RMSEC) then this indicates that the model is sufficiently accurate when tested with an independent test set. Qualitative applications such as classification, misclassification rate or positive prediction rate can be used to characterise accuracy.

함량시험과 불순물(순도) 정량시험의 밸리데이션에는 정밀성 조사가 포함된다.

Validation of tests for assay and for quantitative determination of impurity (purity) includes an investigation of precision.

정밀성은 실제 균질한 시료를 사용하여 조사하여야 하며, 이를 확보할 수 없는 경우 인위적으로 조제한 시료(예: 스파이킹한 매트릭스 혼합물 또는 해당 분석대상물질을 적절한 양만큼 농축한 시료)를 사용하여 조사하여야 한다.

Precision should be investigated using authentic homogeneous samples or, if unavailable, artificially prepared samples (e.g., spiked matrix mixtures or samples enriched with relevant amounts of the analyte in question).

반복성은 다음 중 하나를 사용하여 평가하여야 한다.

Repeatability should be assessed using:

실험실내 정밀성을 어느 정도까지 확립하여야 하는지는 분석법을 사용하려는 상황에 따라 달라진다. 신청자는 무작위 사건이 분석법의 정밀성에 미치는 영향을 확립하여야 한다. 검토할 대표적인 변동 요인에는 해당되는 경우 시험일, 환경 조건, 시험자, 장비의 차이가 포함된다. 이상적으로는 개발 과정에서 얻은 분석법 이해와 위해성 평가(ICH Q14)를 바탕으로 시험할 변동 요인을 정하고 그 타당성을 입증하여야 한다. 이러한 영향을 개별적으로 조사할 필요는 없다. 실험계획법(DoE)을 활용한 시험이 권장된다.

The extent to which intermediate precision should be established depends on the circumstances under which the procedure is intended to be used. The applicant should establish the effects of random events on the precision of the analytical procedure. Typical variations to be studied include different days, environmental conditions, analysts and equipment, as relevant. Ideally, the variations tested should be based on and justified by using analytical procedure understanding from development and risk assessment (ICH Q14). Studying these effects individually is not necessary. The use of design of experiments studies is encouraged.

실험실간 재현성은 실험실간 시험으로 평가한다. 실험실간 재현성 조사는 일반적으로 허가 신청에 요구되지 않지만, 분석법을 표준화하는 경우(예: 분석법을 약전에 수재하는 경우)와 분석법을 여러 장소에서 수행하는 경우에는 고려하여야 한다.

Reproducibility is assessed by means of an inter-laboratory trial. Investigation of reproducibility is usually not required for regulatory submission but should be considered in cases of standardisation of an analytical procedure, for instance, for inclusion of procedures in pharmacopoeias and in cases where analytical procedures are conducted at multiple sites.

표준편차, 상대표준편차(변동계수) 및 적절한 100(1-α) % 신뢰구간(또는 타당한 근거가 있는 다른 통계 구간)을 보고하여야 한다. 달리 타당한 근거가 없으면, 관찰된 구간은 해당 정밀성 허용기준에 부합하여야 한다.

The standard deviation, relative standard deviation (coefficient of variation), and an appropriate 100(1-α) % confidence interval (or justified alternative statistical interval) should be reported. The observed interval should be compatible with the corresponding precision acceptance criteria, unless otherwise justified.

아울러 다변량 분석법의 경우, 통상 사용하는 RMSEP 지표에 정확성과 정밀성이 모두 반영된다.

Additionally, for multivariate analytical procedures, the routine metrics of RMSEP encompass accuracy and precision.

정확성과 정밀성을 따로 평가하는 대신, 통합 성능 기준에 대비하여 평가함으로써 두 특성의 전체 영향을 고려할 수 있다.

An alternative to separate evaluation of accuracy and precision is to consider their total impact by assessing against a combined performance criterion.

개발 과정에서 얻은 자료는 최적의 방법을 정하고, 통합된 정확성과 정밀성을 비교할 적절한 성능 기준을 다듬는 데 도움이 될 수 있다.

Data generated during development may help determine the best approach and refine appropriate performance criteria to which combined accuracy and precision are compared.

통합된 정확성과 정밀성은 예측구간, 허용구간 또는 신뢰구간을 사용하여 평가할 수 있다. 타당한 근거가 있으면 다른 방법도 허용될 수 있다.

Combined accuracy and precision can be evaluated by use of a prediction interval, a tolerance interval or a confidence interval. Other approaches may be acceptable if justified.

통합 성능 기준을 선택한 경우, 분석법의 적합성에 관한 전반적인 정보를 적절히 제공하기 위해 결과를 통합값으로 보고하여야 한다. 분석법의 적합성을 입증하는 데 필요하면, 정확성과 정밀성의 개별 결과를 보충 정보로 제출하여야 한다. 사용한 방법을 기술하여야 한다.

If a combined performance criterion is chosen, results should be reported as a combined value to provide appropriate overall knowledge of the suitability of the analytical procedure. If relevant to justify the suitability of the analytical procedure, the individual results for accuracy and precision should be provided as supplemental information. The approach used should be described.

의도한 운영 환경에서 분석법이 적합한지에 대한 평가는 개발 단계에서 고려하여야 하며, 검토 대상 분석법의 유형에 따라 달라진다. 완건성 시험은 분석법 변수를 의도적으로 변화시켰을 때 분석법의 신뢰성을 보여 주어야 하며, 해당되는 경우 분석법 수행 기간 동안 조제한 시료와 시약의 안정성도 보여 주어야 한다. 완건성 평가 자료는 사안별로 분석법 개발 자료의 일부로 제출할 수 있으며, 그렇지 않으면 요청 시 제공할 수 있어야 한다.

The evaluation of the analytical procedure’s suitability within the intended operational environment should be considered during the development phase and depends on the type of procedure under study. Robustness testing should show the reliability of an analytical procedure in response to deliberate variations in analytical procedure parameters, as well as the stability of the sample preparations and reagents for the duration of the procedure, if appropriate. The robustness evaluation can be submitted as part of development data for an analytical procedure on a case-by-case basis or should be made available upon request.

자세한 내용은 ICH Q14를 참조한다.

For further details, see ICH Q14.

이 부록에 제시한 표는 일부 기법에 대한 분석법 밸리데이션 방법의 예이다. 여기에 제시한 기법과 방법은 이 가이드라인에 담긴 원칙의 적용 가능성을 예시하기 위해 구성한 것으로, 모든 경우를 망라한 것은 아니다. 이 예시는 의무 사항이 아니며, (가이드라인의 취지를 충족하는) 다른 방법도 허용될 수 있다.

The tables presented in this annex are examples of approaches to analytical procedure validation for a selection of technologies. The technologies and approaches presented have been constructed to illustrate potential applications of the principles contained within this guideline and are not exhaustive. The examples are not intended to be mandatory, and alternative approaches (fulfilling the intent of the guideline) may also be acceptable.