Perché la terminologia è importante?
Nel mondo delle analisi di laboratorio, la precisione del linguaggio è importante quanto la precisione delle misure. Una comprensione errata dei concetti di base può portare a interpretare male i risultati, a problemi con l’accreditamento o a incomprensioni con i clienti del laboratorio.
Quando un laboratorio ottiene un risultato di prova con il valore «rilevato al di sotto del limite di quantificazione», ogni membro del team deve capire che cosa significa esattamente e in che cosa differisce da «non rilevato». Quando un auditor chiede la differenza tra ripetibilità e riproducibilità, la risposta deve essere univoca.
Le conseguenze delle incomprensioni
Più volte è capitato che un cliente che faceva analizzare lo stesso lotto di prodotto in laboratori diversi ottenesse risultati apparentemente diversi. Di solito la causa non sono errori tecnici, ma incomprensioni di fondo su che cosa e come misuriamo davvero e su come interpretiamo i risultati o i limiti del metodo.
Verifica e validazione: simili, ma non uguali
Questi due termini sono spesso usati come sinonimi, il che crea confusione. In realtà indicano due processi fondamentalmente diversi in laboratorio.
Verifica del metodo
La verifica risponde alla domanda: «Questo metodo noto funziona correttamente nel nostro laboratorio?»
Quando un laboratorio introduce un metodo normalizzato, ad esempio una norma ISO, non crea nulla di nuovo. Il metodo è già stato sviluppato e provato a fondo. La verifica consiste nel confermare che nelle condizioni specifiche del laboratorio — con la sua strumentazione, i suoi reagenti, il suo personale e le sue procedure — il metodo funziona come previsto.
Esempio di verifica
Un laboratorio introduce un metodo spettrofotometrico normalizzato per la determinazione del ferro nell’acqua, descritto in una norma. Esegue una serie di prove con materiali di riferimento certificati e controlla se i risultati rientrano nei limiti accettabili. Questa è la verifica: la conferma che un metodo noto funziona da noi come dovrebbe.
Validazione del metodo
La validazione è un processo molto più complesso, che risponde alla domanda: «Questo metodo nuovo o modificato è adatto allo scopo previsto?»
La validazione si esegue quando un laboratorio sviluppa un metodo proprio, modifica un metodo esistente, applica un metodo noto a un nuovo tipo di campione o usa un metodo privo di una validazione primaria completa. Il processo di validazione richiede di studiare a fondo tutti i parametri che caratterizzano il metodo e di dimostrare che soddisfa i requisiti. Basta eseguirla una volta, all’introduzione del metodo; i controlli successivi del suo funzionamento devono basarsi sulla verifica del metodo.
| Aspetto | Verifica | Validazione |
|---|---|---|
| Tipo di metodo | Metodo normalizzato con validazione primaria completa | Metodo nuovo o modificato |
| Obiettivo | Conferma del funzionamento | Caratterizzazione completa |
| Portata | Processo più breve | Processo completo |
| Parametri | Meno parametri | Tutti i parametri |
Precisione ed esattezza: il cuore della qualità della misura
Capire la differenza tra precisione ed esattezza è fondamentale per interpretare i risultati di laboratorio. Entrambi i concetti descrivono la qualità della misura, ma da prospettive completamente diverse.
Precisione: il raggruppamento dei risultati
La precisione indica quanto i risultati di misure ripetute dello stesso campione concordano tra loro. Un metodo preciso dà risultati raggruppati vicini l’uno all’altro, anche se sono tutti spostati rispetto al valore vero.
Immaginate di tirare a un bersaglio: la precisione è il raggruppamento di tutti i colpi in una piccola area. Possono finire accanto al centro, ma se sono vicini tra loro la precisione è alta.
Ripetibilità e riproducibilità
La ripetibilità è la concordanza dei risultati ottenuti in condizioni identiche: lo stesso analista, la stessa strumentazione, gli stessi reagenti, tempi di analisi il più possibile vicini.
La riproducibilità è la concordanza dei risultati ottenuti in condizioni modificate: analisti diversi, strumentazione diversa, momenti diversi. È un quadro più realistico di ciò che possiamo aspettarci nella pratica.
Esattezza: la vicinanza alla verità
L’esattezza indica quanto il risultato della misura è vicino al valore vero. Un metodo esatto dà risultati vicini al contenuto reale della sostanza nel campione.
Tornando al bersaglio: l’esattezza è centrare il centro. Possiamo avere un’esattezza alta (la media di molti colpi è al centro) anche se i singoli colpi sono piuttosto dispersi.
Quattro scenari della qualità della misura
- Precisione alta ed esattezza alta: la situazione ideale — risultati raggruppati e vicini al valore vero
- Precisione alta, esattezza bassa: risultati vicini tra loro ma spostati in modo sistematico (errore sistematico)
- Precisione bassa, esattezza alta: risultati dispersi ma vicini al valore vero
- Precisione bassa ed esattezza bassa: risultati caotici e scorretti — il metodo richiede un intervento
Limite di rilevabilità e di quantificazione: dove finisce la nostra vista
Ogni metodo analitico ha i suoi limiti. Al di sotto di un certo livello di concentrazione non siamo in grado di rilevare né di misurare nulla con la certezza adeguata. È qui che entrano in gioco due concetti chiave.
Limite di rilevabilità (LOD)
Il limite di rilevabilità è la concentrazione più bassa di una sostanza che possiamo ancora rilevare con una probabilità stabilita (ad es. 95%) — distinguendola dal rumore di fondo —, ma che non possiamo misurare con esattezza.
È come guardare le stelle di notte: si vede un punto di luce debolissimo e si può dire «sì, lì c’è qualcosa», ma non si riesce a stabilire con quale intensità brilli né quanto sia grande quella stella.
Limite di quantificazione (LOQ)
Il limite di quantificazione è la concentrazione più bassa di una sostanza che non solo possiamo rilevare, ma anche misurare quantitativamente con precisione ed esattezza adeguate.
Proseguendo l’analogia: è il livello di luminosità a partire dal quale non solo si può confermare la presenza di una stella, ma anche stimarne la luminosità e la grandezza con una certezza ragionevole.
Scenario pratico
Un metodo per la determinazione dei pesticidi nell’acqua potabile ha un LOD di 0,01 µg/l e un LOQ di 0,03 µg/l. Il limite di legge è 0,1 µg/l.
Un risultato di 0,02 µg/l significa che il pesticida è stato rilevato, ma non può essere considerato un valore quantitativo affidabile. Il rapporto deve riportare l’informazione «rilevato al di sotto del limite di quantificazione», e non un numero preciso.
Linearità e campo di misura: la zona di comfort del metodo
Linearità del metodo
La linearità è la capacità del metodo di fornire risultati direttamente proporzionali alla concentrazione dell’analita nel campione. In parole semplici: se si raddoppia la concentrazione, anche il segnale deve raddoppiare.
La linearità perfetta è l’ideale a cui tendiamo. In pratica ci sono sempre scostamenti dalla retta ideale. La domanda chiave è: questi scostamenti sono abbastanza piccoli da poterli accettare?
Campo di lavoro del metodo
Il campo di lavoro del metodo definisce l’intervallo di concentrazioni della sostanza in cui il metodo funziona con linearità, precisione ed esattezza adeguate. È la «zona di comfort» del metodo: l’ambito in cui possiamo fidarci di lui.
Il pericolo dell’estrapolazione
L’errore più frequente nella pratica di laboratorio è l’estrapolazione oltre il campo stabilito del metodo. Il risultato può sembrare sensato, ma la sua affidabilità è discutibile. È sempre meglio diluire o concentrare il campione per farlo rientrare nel campo di lavoro del metodo che rischiare calcoli incerti.
Selettività e specificità: misuriamo ciò che crediamo di misurare?
Questi due termini sono spesso usati come sinonimi, anche se tecnicamente descrivono aspetti un po’ diversi della stessa caratteristica del metodo.
Specificità
La specificità è la situazione ideale in cui soltanto ed esclusivamente il nostro analita genera un segnale. Nessun’altra sostanza presente nel campione influisce sul risultato o dà risultati falsi. È il livello più alto di selettività.
Selettività
La selettività è un approccio più pragmatico: il metodo è in grado di determinare l’analita o il gruppo di analiti che ci interessano in presenza di altre sostanze che possono trovarsi nel campione.
Come si verifica la selettività?
Il laboratorio verifica la selettività analizzando campioni che contengono l’analita (prova positiva) e campioni senza l’analita ma con possibili sostanze interferenti (prova negativa). Se il metodo è selettivo, la prova negativa non deve dare un falso positivo.
Recupero: otteniamo tutto ciò che abbiamo aggiunto?
Il recupero è uno degli indicatori di qualità di un metodo più semplici e intuitivi. Mostra quale percentuale di una quantità nota di analita aggiunto siamo in grado di misurare.
Che cosa influisce sul recupero?
- Perdite durante la preparazione del campione: estrazione, evaporazione, filtrazione — ogni passaggio può causare perdite
- Effetto matrice: i componenti del campione possono influire sull’efficienza della determinazione
- Degradazione dell’analita: alcune sostanze si decompongono durante la preparazione o l’analisi
- Errori sistematici: taratura errata o interferenze
Valori di recupero accettabili
Per i componenti principali ci si aspetta di solito un recupero del 95-105%. Per gli analiti in tracce si accetta un intervallo più ampio, dell’80-120%. Questi limiti tengono conto delle maggiori difficoltà tecniche a concentrazioni molto basse.
Robustezza del metodo: potrò fidarmi domani?
La robustezza di un metodo (detta a volte stabilità o flessibilità) indica quanto è sensibile a piccole modifiche intenzionali delle condizioni di misura.
Perché studiare la robustezza?
Lo studio della robustezza permette di rispondere a domande chiave:
- Quali parametri del metodo richiedono un controllo rigoroso?
- Con quale precisione devo controllare temperatura, pH e tempo di reazione?
- Posso introdurre piccole modifiche senza perdere qualità nei risultati?
- Che cosa succederà se qualcosa non andrà come previsto?
Esempio di studio della robustezza
Il metodo richiede un pH di 7,0. Il laboratorio verifica che cosa succede con un pH diverso di qualche decimo. Se i risultati restano accettabili, il metodo è robusto rispetto a piccole variazioni di pH. Se i risultati cambiano in modo significativo già con un pH diverso di qualche decimo, il pH richiede un controllo molto rigoroso e deve essere descritto con precisione nella procedura.
Incertezza di misura
L’incertezza di misura è una stima dell’intervallo di valori entro cui si trova, con una probabilità stabilita, il valore vero della grandezza misurata.
Le fonti di incertezza
L’incertezza di misura deriva da molte fonti:
- La precisione del metodo (dispersione dei risultati di misure ripetute)
- Le operazioni eseguite sul campione (campionamento, pesata, ecc.)
- L’esattezza degli standard e dei materiali di riferimento
- I parametri della strumentazione (pipette, bilance, matracci tarati)
- Le condizioni ambientali (temperatura, umidità)
- Le competenze del personale
- Gli effetti della matrice del campione
Perché l’incertezza è importante?
Quando un laboratorio riporta un risultato come «10 mg/l ± 2 mg/l», il cliente sa che il valore vero si trova con ogni probabilità tra 8 e 12. Questo gli permette di prendere decisioni consapevoli, soprattutto quando il risultato è vicino a un limite di legge o a uno standard di qualità.
Assicurare la validità dei risultati: garantire la qualità delle prove
Va ricordato che i metodi introdotti, validati e verificati, devono essere coperti da un programma di monitoraggio della validità dei risultati. Tutti i suoi elementi devono essere considerati e soddisfatti in conformità al punto 7.7 della norma PN-EN ISO/IEC 17025:2018-02.
Il laboratorio deve valutare regolarmente l’efficacia dei metodi di monitoraggio della validità dei risultati che applica e documentare gli esiti di queste valutazioni. Se si constata che le procedure applicate non garantiscono un controllo della qualità sufficiente, vanno modificate o integrate in modo adeguato.
Riepilogo: una nomenclatura corretta
La terminologia sulle caratteristiche dei metodi non è una raccolta di definizioni aride da imparare a memoria per un esame. È un linguaggio comune tra laboratori, auditor, clienti e autorità di regolamentazione. Usare questi concetti con precisione è segno di professionalità e garanzia di qualità del lavoro del laboratorio.
Capire questi termini permette di:
- Progettare e introdurre correttamente i metodi analitici
- Comunicare i limiti e le possibilità dei metodi
- Interpretare i risultati nel contesto della loro incertezza
- Soddisfare i requisiti delle norme e dell’accreditamento
- Conquistare la fiducia dei clienti grazie alla trasparenza
Conclusione chiave
In un laboratorio analitico non basta misurare bene: bisogna anche capire e comunicare bene che cosa si misura, con quale qualità e quali sono i limiti del metodo. È questo che distingue un laboratorio professionale da un approccio dilettantistico all’analisi.
L’articolo è stato preparato sulla base dei requisiti della norma PN-EN ISO/IEC 17025:2018-02 «Requisiti generali per la competenza dei laboratori di prova e taratura» e delle raccomandazioni attuali presentate al XXVIII Simposio POLLAB 2023 su validazione, verifica e assicurazione della validità dei risultati. I contenuti sono stati controllati per correttezza tecnica e linguistica, per aiutare i laboratori ad applicare nella pratica i principi della metrologia e della qualità delle misure.