Über Automatisierung, Kits und Datenanalyse

Analytik im klinischen Labor

Die klinische Analytik stellt das Fundament der Diagnostik und Therapieüberwachung dar. Es gibt eine Vielzahl an Themen in der klinischen Analytik, dazu gehören u. a. die quantitative und qualitative Kontrolle von physiologischen Parametern, die Bestimmung von Biomarkern in Körperflüssigkeiten und Geweben sowie das Therapeutische Drug Monitoring (TDM).

Die einzelnen Schritte der Analysen gliedern sich typischerweise in die Probennahme, Präanalytik (Transport, Lagerung, Probenvorbereitung), Analytik (Laboruntersuchungen/Analysen) und Postanalytik (Dateninterpretation und Auswertung, Datenspeicherung). Dabei finden sich in all diesen Phasen mögliche Fehlerquellen, insbesondere die Präanalytik gilt als fehleranfällig. Das stetige Ziel ist die Vermeidung von Fehlerquellen, um Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu maximieren. Unterstützen können hierbei Lösungen für eine Automatisierung (Hardware sowie Software) und standardisierte Kits, die komplexe Laborarbeiten vereinfachen können. Zusätzlich gibt es einige Regularien im klinischen Bereich wie die DIN EN ISO 15189 und die IVD-Zertifizierung für Analysegeräte.

Bild 1: Beispiel einer Datenanalyse: Datenbankabgleich innerhalb der Softwarelösung „LabSolutions Insight Explore“ am Beispiel Heroin. © Shimadzu

Auch Flüssigchromatographie gekoppelte Massenspektrometrie (Liquid Chromatography-Mass Spectrometry, kurz LC-MS) findet für Analysen in klinischen Laboren Verwendung. In den letzten Jahrzehnten wurden für diese Art der Analytik große Fortschritte im Bereich der Automatisierung und Kits und auch bezüglich spezieller Software-Lösungen erzielt.

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Automatisierung in der klinischen Analytik

Eine Automatisierung erzielt große Vorteile bei zentralen Anforderungen innerhalb klinischer Untersuchungen: Durchsatzsteigerung, Reduktion manueller Fehler, Standardisierung von Prozessen und bessere Rückverfolgbarkeit.

Mittlerweile gehören Module wie ein selbstständiger Probengeber bzw. Autosampler der HPLC (High Perfomance Liquid Chromatography) zur Standardausstattung in zahlreichen modernen Laboren. Speziell für den Einsatz bei Hochdurchsatz ist es auch möglich, die Probengeber oft mit einem zusätzlichen Modul erweitern, welches Platz für mehr Proben schafft und automatisiert die Proben in den Sampler zur Injektion transferiert. Mittels solcher Sampler werden die Proben automatisiert für den Messlauf in der HPLC bzw. für die LC-MS-Analyse injiziert. Das spart vor allem Zeit.

Darüber hinaus ist auch die Automatisierung von Probenvorbereitungsschritten von Bedeutung im Hinblick auf Zeitersparnis und Standardisierung von Abläufen. Mithilfe solcher Systeme wie zum Beispiel dem System CLAM-2040 von Shimadzu können Schritte wie z. B. Extraktionen und Verdünnungen selbstständig durchgeführt werden. Vorteile sind eine höhere Probenkapazität und eine gesteigerten Reproduzierbarkeit. Außerdem sorgt die Verwendung eines Barcodes in der Prozesssteuerung für eine bessere Rückverfolgbarkeit. Nicht zuletzt werden RNA/DNA-Kreuzkontaminationen dank des geschlossenen Workflows reduziert, was aufgrund des geringeren Kontakts zu den biologischen Proben ebenfalls zur Sicherheit des Personals beiträgt. Durch die Anbindung solch eines Moduls an das LC-MS-System können die Messungen dann unmittelbar erfolgen. Zusätzlich unterstützt die Verwendung von Kits im Zusammenspiel mit der Automatisierung die Standardisierung in der Analytik.

Standardisierung mit Hilfe von Kits

Die Auswahl an Kits ist sehr umfangreich. Nicht nur für Untersuchungen mit LC-MS. So gibt es beispielsweise Kits für Immunoassays, enzymatische Tests oder PCR. Sie liefern fertige Reagenzien, Kalibratoren, Kontrollen und oft standardisierte Protokolle. Mit Hilfe solcher Kits werden Implementierungen in automatisierten Plattformen vereinfacht, Vergleichbarkeit erreicht und die Validierung erleichtert. Bei der Verwendung gibt es allerdings Punkte, die nicht außer Acht gelassen werden sollten. So kann es zu Lot-zu-Lot-Schwankungen kommen. Ein weiterer Aspekt betrifft Matrixeffekte. Unterschiedliche Probentypen, z. B. ob es sich um Serum oder Plasma handelt oder ob Heparin oder EDTA zugesetzt wurde, beeinflussen die Messergebnisse. Hier müssen unbedingt die Angaben der KIT-Hersteller beachtet werden.

Die Rolle von Datenbanken und Softwarelösungen

Die Interpretation von Laborergebnissen erfordert nicht nur präzise Messwerte, sondern auch eine kontextbezogene Einordnung sowie eine geeignete Datenspeicherung. Hier kommen Datenbanken, Referenzdaten und spezialisierte Software-Tools zum Einsatz. Um qualitative Aussagen zu treffen, also ob eine bestimmte Substanz oder Komponente in der Probe zu finden ist, kommen häufig Datenbanken ins Spiel. Ein typisches Beispiel in der klinischen Analytik ist die Untersuchung von Drogen oder anderen toxischen Substanzen. Für einen zuverlässigen Abgleich mit einer Datenbank oder Bibliothek werden meist hochauflösende Massenspektrometer mit hoher Massengenauigkeit eingesetzt. In Kombination mit eigenen Datenbanklösungen können schnell und einfach toxische Substanzen nachgewiesen und identifiziert werden (s. auch Bild 1).

Quantitative Aussagen basieren auf numerischen Messwerten. Wichtige Aspekte sind Kalibrierung, Kontrollen, Vergleichbarkeit und methodenbezogene Referenzbereiche. Für solche Untersuchungen kommen oft Quadrupol-Flugzeitmassenspektrometer (Q-TOF) zum Einsatz. Diese zeichnen sich durch Analysen mit hoher Sensitivität und Geschwindigkeit aus. Diese beiden Parameter sind gerade in Bezug auf toxikologische Substanzen von hoher Wichtigkeit, wo Patienten und Patientinnen mit einer Vergiftung schnell behandelt werden müssen.

Neben der Hardware unterstützen verschiedene Software-Tools die klinische Analytik. Zum einen spielt eine einfache und übersichtliche Datenanalyse eine wichtige Rolle, zum anderen die Datenverwaltung innerhalb eines Laborinformationssystems (LIS). LIS werden für die Probenverwaltung, das Befundmanagement sowie für Schnittstellen zu Geräten und Klinikinformationssystemen eingesetzt.

Ausblick

Automatisierung in Kombination mit standardisierten Kits und leistungsfähigen Datenbank- und Softwarelösungen hat die Leistungsfähigkeit medizinischer Labore deutlich gesteigert. Es ist davon auszugehen, dass in Zukunft auch künstliche Intelligenz (KI) verstärkt zum Einsatz kommt. Die KI kann Muster in Multimarker-Profilen, Zeitreihenanalysen oder in der Fehlererkennung feststellen und so zur Verbesserung der diagnostischen Genauigkeit beitragen. Allerdings gibt es für die KI hohe Anforderungen wie kuratierte Trainingsdaten, die Transparenz der eingesetzten Modelle und natürlich regulatorische Konformität.

AUTOR
Julian Elm
Shimadzu Deutschland GmbH, Duisburg
Tel.: 0203/7687-0
[email protected]
www.shimadzu.de

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