ブランド・アルトマンアプローチの質量分析ベースの評価：レビュー、議論、提案

内因性の低分子および高分子物質、薬物およびその代謝産物の生物学的系の信頼できる定量化は、診断と治療、および基本および臨床研究において特に重要です。分析的アプローチの分析特性には、精度、精度、特異性、検出の限界（LOD）や定量（LOQ）などのコア機能など、多くの違いがあります。いくつかの異なる数学的アプローチが開発され、同じ生物学的サンプルで同じ化合物に適用された2つの分析方法の比較に使用されました。一般に、2つの分析方法によって得られた結果の比較により、異なる定量的結果が得られます。しかし、どの数学的アプローチが最も信頼できる結果をもたらしますか？どの数学的アプローチが、方法間の一致、または分析方法A上の分析方法bの優位性を示すのに最適なものですか？最も単純で頻繁に使用される比較方法は、方法A（y）で観察されたデータの線形回帰分析と、方法b（x）：y =α +βxで観察されたデータです。1986年、BlandとAltmanは、線形回帰分析、特に相関係数の使用がメソッド比較には不適切であることを示しました。代わりに、ブランドとアルトマンは、一般的にブランド・アルトマンのアプローチとして知られている代替アプローチを提案しています。もともと、この比較方法は、たとえば2つのデバイスで血圧を測定するために医学に適用されました。Bland-Altmanアプローチは、分析化学と臨床化学に急速に適応されました。これまで、Bland-Altmanアプローチによって提案されたアプローチは、メソッド比較のために最も広く使用されている数学的アプローチの1つです。約37,000件の引用により、1986年にLancet誌に掲載された元の論文は、この分野で最も頻繁に引用されている科学論文の1つです。それにもかかわらず、ブランド・アルトマンのアプローチは、定量的に設定されていません。これまでのところ基準は提案されていません。これにより、ブランドアルトマンのアプローチは、分析的合意またはより良い分析方法を実証できる基礎を形成できます。この記事では、Bland-Altmanアプローチは定量的な生体分析的観点から再検証され、受け入れ基準を提案する試みがなされます。この目的のために、質量分析（MS）およびタンデム質量分析（MS/MS）、つまりGC-MS、GC-MS/MS、LC-MS、LC-MSに基づくゴールドスタンダード分析方法と異なる分析方法を比較しました。/MS。他のクロマトグラフィーおよび非クロマトグラフィー法も考慮されました。ヒト血漿中の硝酸塩、アナンダミド、ホモニン、クレアチニン、マロンジアルデヒドを含むいくつかの異なる内因性物質の結果、血清、尿が議論されています。Bland-Altmanアプローチに加えて、線形回帰分析とOldham-Eksborgメソッド比較アプローチを使用して比較しました。ブランド・アルトマンのアプローチにおける違いと平均の関係に特に重点が置かれました。メソッド検証のために現在利用可能なガイドラインも考慮されました。線形回帰における勾配と相関係数、およびブランド・アルトマンとオールダム・エクスボリグのアプローチの差の割合の変動係数を含む、メソッド一致の受け入れ基準が提案されました。

Reliable quantification in biological systems of endogenous low- and high-molecular substances, drugs and their metabolites, is of particular importance in diagnosis and therapy, and in basic and clinical research. The analytical characteristics of analytical approaches have many differences, including in core features such as accuracy, precision, specificity, and limits of detection (LOD) and quantitation (LOQ). Several different mathematic approaches were developed and used for the comparison of two analytical methods applied to the same chemical compound in the same biological sample. Generally, comparisons of results obtained by two analytical methods yields different quantitative results. Yet, which mathematical approach gives the most reliable results? Which mathematical approach is best suited to demonstrate agreement between the methods, or the superiority of an analytical method A over analytical method B? The simplest and most frequently used method of comparison is the linear regression analysis of data observed by method A (y) and the data observed by method B (x): y = α + βx. In 1986, Bland and Altman indicated that linear regression analysis, notably the use of the correlation coefficient, is inappropriate for method-comparison. Instead, Bland and Altman have suggested an alternative approach, which is generally known as the Bland-Altman approach. Originally, this method of comparison was applied in medicine, for instance, to measure blood pressure by two devices. The Bland-Altman approach was rapidly adapted in analytical chemistry and in clinical chemistry. To date, the approach suggested by Bland-Altman approach is one of the most widely used mathematical approaches for method-comparison. With about 37,000 citations, the original paper published in the journal The Lancet in 1986 is among the most frequently cited scientific papers in this area to date. Nevertheless, the Bland-Altman approach has not been really set on a quantitative basis. No criteria have been proposed thus far, in which the Bland-Altman approach can form the basis on which analytical agreement or the better analytical method can be demonstrated. In this article, the Bland-Altman approach is re-valuated from a quantitative bioanalytical perspective, and an attempt is made to propose acceptance criteria. For this purpose, different analytical methods were compared with Gold Standard analytical methods based on mass spectrometry (MS) and tandem mass spectrometry (MS/MS), i.e., GC-MS, GC-MS/MS, LC-MS and LC-MS/MS. Other chromatographic and non-chromatographic methods were also considered. The results for several different endogenous substances, including nitrate, anandamide, homoarginine, creatinine and malondialdehyde in human plasma, serum and urine are discussed. In addition to the Bland-Altman approach, linear regression analysis and the Oldham-Eksborg method-comparison approaches were used and compared. Special emphasis was given to the relation of difference and mean in the Bland-Altman approach. Currently available guidelines for method validation were also considered. Acceptance criteria for method agreement were proposed, including the slope and correlation coefficient in linear regression, and the coefficient of variation for the percentage difference in the Bland-Altman and Oldham-Eksborg approaches.