Es la capacidad del método analítico para obtener resultados directamente proporcionales a la concentración o cantidad del analito en un rango definido. 

La linealidad puede demostrarse directamente en la sustancia farmacológica (mediante dilución de una solución madre estándar) y/o pesadas separadas de mezclas sintéticas de los componentes del producto farmacéutico, utilizando el procedimiento propuesto. Este último aspecto puede estudiarse durante la investigación en el rango definido. La linealidad debe evaluarse mediante la inspección visual de un gráfico de señales en función de la concentración o el contenido del analito. Si existe una relación lineal, los resultados del ensayo deben evaluarse mediante métodos estadísticos apropiados, por ejemplo, mediante el cálculo de una línea de regresión por el método de los mínimos cuadrados. En algunos casos, para obtener la linealidad entre los ensayos y las concentraciones de la muestra, puede ser necesario someter los datos del ensayo a una transformación matemática antes del análisis de regresión. Los datos de la línea de regresión pueden ser útiles para proporcionar estimaciones matemáticas del grado de linealidad.

Deben presentarse valores tales como:

Coeficiente de correlación (r). Muchos autores planteanque para que el método se considere lineal, el coeficiente de correlación debe ser mayor que 0,999. Sin embargo, la mejor forma de indicar la linealidad del método estudiado será realizar una prueba estadística de t (t de Student), en la cual se calculará la correlación lineal significativa (t_r) a partir de la hipótesis nula de no correlación entre las magnitudes estudiadas («x» y «y«).

Pendiente (conocida también como coeficiente de regresión). Indica la sensibilidad de calibración o del método y se expresa en unidades de respuesta sobre unidades de concentración o cantidad del analito. La sensibilidad analítica relaciona la aleatoriedad de la respuesta con la aleatoriedad debida a la variación de la concentración, es inversamente proporcional a la capacidad de detectar pequeñas diferencias en la concentración del analito, y se obtiene dividiendo la pendiente de la curva de calibración por la desviación estándar de las respuestas en cada punto o concentración. Se considera que, a mayor pendiente, mayor sensibilidad y que mientras más pequeño sea el coeficiente de variación de la pendiente mayor será la linealidad (coeficientes de variación de la pendiente mayores que el 5,0 % indican falta de linealidad).

Intercepto. Es el estimador que se relaciona con la presencia de interferencias o errores sistemáticos. El intervalo de confianza del intercepto debe incluir al cero para cumplir con el requisito de proporcionalidad (como se exige para el cumplimiento de la ley de Lambert-Beer en los métodos espectrofotométricos). Se determinará la prueba de proporcionalidad mediante una prueba t considerando como hipótesis nula que el intercepto tiene que ser cero.

La intersección y la pendiente de la línea de regresión, así como la suma residual de los cuadrados. Debe incluirse un gráfico de los datos (reporte). Además, deberá presentarse un análisis de la desviación de los puntos de datos reales con respecto a la línea de regresión puede ser útil para evaluar la linealidad.

Algunos procedimientos analíticos, como los inmunoensayos, no demuestran linealidad

después de cualquier transformación. En este caso, la respuesta analítica debe describirse mediante una función apropiada de la concentración (cantidad) de un analito en una muestra. Para establecer la linealidad, se recomienda un mínimo de 5 concentraciones. Deberán justificarse otros enfoques.

Proceso de linealidad del sistema controlado y gestionado con eADMxL.

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Referencias

• Rampazoo P. Standardisation and validation of analytical methods in the pharmaceutical industry. Il Farmaco 1990; 45:807-15.
• Comellas L. Desarrollo de métodos en HPLC. Barcelona: Instituto Químico de Sarria, 1994:68.
• VALIDATION OF ANALYTICAL PROCEDURES: TEXT AND METHODOLOGY Q2(R1)

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