摘要
医疗器械材料的提取会导致可提取物的释放，可提取物可能包括杂质、加工添加剂和材料分解产物。这些可提取物可能会在使用器械期间对生物反应产生潜在影响。化学特性研究随后进行毒理学风险评估，评估暴露于可提取物可能造成的潜在危害。最近发布的标准ISO 10993-18:2020描述了化学表征方法，定义了分析评估阈值(AET)，并推荐将其用于器械可提取物的分析。AET方程中包含的因素之一是不确定因子(UF)，其目的是降低报告限值，以包含低于AET所基于的信号水平的可提取物。本研究探讨了用于计算UF值的响应因子数据库的策划考虑。使用各种仪器分析了一组潜在的医疗器械可提取化合物（主要是常见聚合物添加剂，其中一部分是毒理学关注的）。使用直接进样或顶空进样模式，配备内部分流器的GC/FID/MS (7890B/5977B Agilent)可同时获取FID和MS信号。此外，UHPLC/UV/CAD/MS系统(Dionex Ultimate 3000, Dionex Corona Ultra RS, Agilent 6540B UHD QTOF-MS)生成UV、CAD和MS信号。通过分析已知量获得化合物的响应因子。计算了包含所有化合物和定量限(LOQ)所必需的UFs。初步数据表明，HS-GC/FID和HS-GC/MS的UF为6到10。同样，使用UV和CAD检测器的UHPLC检测的UF小于3。由于分析物之间信号的高度变化，MS的UF产生了未定义的值。这些发现以及额外的工作强调，应该考虑定义UF的替代方法。这项持续的工作继续扩大，涉及更多化合物，以生成关于证明UFs所需的最小数量和最小结构多样性的信息。
引言
医疗器械的安全性评估是医疗设备研发过程中的重要环节，其中包括对设备材料的化学特性和潜在毒性的深入研究。ISO 10993-18:2020标准为此提供了指导，推荐在分析设备可提取物时使用分析评估阈值（AET）。AET的确定涉及多个因素，其中之一是不确定因子（UF），它在降低报告限值以包含低响应可提取物方面发挥重要作用。然而，UF的确定具有一定的复杂性和不确定性，因此本研究旨在探讨在医疗器械可提取物分析中确定UF的考量因素。
材料与方法
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材料 本研究选取了一组具有代表性的潜在医疗器械可提取化合物进行分析，主要包括常见的聚合物添加剂以及部分具有毒理学关注的化合物。
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方法 采用GC/FID/MS和UHPLC/UV/CAD/MS等多种分析仪器对选定的化合物进行测定。通过直接进样或顶空进样模式获取数据。对于GC/FID/MS分析，使用内部分流器实现FID和MS信号的同步采集；对于UHPLC/UV/CAD/MS分析，系统同时生成UV、CAD和MS信号。通过分析已知量的化合物，获得各化合物的响应因子，并据此计算包含所有化合物及定量限（LOQ）所需的UFs。 三、结果与讨论 1. GC/FID/MS分析结果 初步数据表明，在HS-GC/FID和HS-GC/MS分析中，UF的范围为6至10。这表明在这些分析方法中，为了包含所有潜在的可提取物，需要将报告限值降低至原始信号水平的1/6至1/10。这一结果强调了在实际应用中使用AET时需要考虑UF的重要性。
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UHPLC/UV/CAD/MS分析结果
在使用UV和CAD检测器的UHPLC分析中，发现UF小于3。这意味着在这些分析方法中，报告限值的降低程度相对较低。这可能是由于UHPLC分析方法具有较高的分离度和灵敏度，能够更好地识别和定量低浓度的可提取物。 -
MS分析结果 对于MS分析，由于不同分析物之间信号的高度变化，导致UF产生未定义的值。这表明在MS分析中确定UF时存在较大的不确定性和挑战。因此，在实际应用中需要更加谨慎地评估和使用MS分析结果，同时寻求其他方法来确定相关化合物的UF值。
结论与建议
本研究探讨了医疗器械可提取物分析中不确定因子（UF）确定的考量因素。初步结果表明，GC/FID/MS和UHPLC/UV/CAD/MS等分析方法在确定UF时存在一定的差异和挑战。为了更准确地评估医疗器械的安全性，建议采取以下措施：
- 建立完善的响应因子数据库：通过收集和整理大量实验数据，建立针对不同分析方法的响应因子数据库，为UF的确定提供可靠依据。
- 优化分析方法：进一步提高分析方法的灵敏度、特异性和准确性，以降低UF的不确定性。例如，通过改进样品前处理方法、优化仪器参数等方式提高分析性能。
- 探索新的评估方法：针对现有方法在确定UF时存在的局限性，积极探索新的评估方法和技术手段，如基于大数据和人工智能的数据挖掘和分析方法等。
- 加强国际合作与交流：通过加强与国际同行之间的合作与交流，共享经验和技术资源，共同推动医疗器械安全性评估领域的进步与发展。
