近日,华大基因团队成功建立基于血浆复合阳性质控品的NIPT室内质控规则的研究成果,发表于《中华检验医学杂志》。该质控品可稳定量产,均匀性和稳定性优良;联合Z值 (13s+23s规则) 可实现100%失控识别。在实际应用中,深圳华大医学检验实验室单月重测率由1.47%降至0.56%。
该研究为NIPT检测建立了一套科学、实用、可推广的室内质控规则,对于完善NIPT检测质控体系、提升检测稳定性具有里程碑意义。
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文章来源:中华检验医学杂志, 2026, 49(5): 592-599.
作者:吴平 吴亚 李翠翠 刘晶娟 纪婵媛 王岩琦 唐美芳 姜丹
目的
利用血浆复合阳性质控品建立无创产前筛查 (NIPT) 室内质控规则。
方法
本研究为实验性研究。在深圳华大医学检验实验室将T21、T18、T13染色体非整倍体阳性细胞系基因组DNA片段化后,与无背景DNA血浆按比例混合,制成终浓度为10%的血浆复合阳性质控品。经均匀性 (单因素方差分析) 和稳定性 (长期、短期及反复冻融稳定性) 评估合格后,将该质控品用于后续实验。首先,于2024年3月1日至12月28日在深圳华大医学检验实验室,将该质控品与临床样本同步检测,收集质控品的通用关键生信参数,包括有效数据量、GC含量、胎儿浓度及Z值等,依据实际检测中的异常事件发生情况进行质控指标的筛选,并参照Westgard规则,结合与质控品同板检测的临床样本检测质量数据 (重测率、灰区比例等),建立质控规则。在此基础上,于2024年5月2日至12月28日在武汉和天津两地独立的华大医学检验实验室,分别收集回顾性质控品检测数据,对所建立的质控规则进行验证,并计算各指标判断失控/在控的准确率。
结果
均匀性评估结果显示,Z值-Chr21、Z值-Chr18、Z值-Chr13的F值分别为1.55、1.76、1.47,均小于临界值F0.05 (9,20)=2.39,表明质控品均匀性良好。稳定性评估结果显示:在-20 ℃条件下保存12个月 (1、3、6、12个月),在4 ℃条件下保存90 d (7、14、30、90 d),以及经历6次反复冻融 (2、4、6次) 后,其Z值-Chr21、Z值-Chr18、Z值-Chr13的检测结果均为阳性,且与处理前的Z值相比差异均无统计学意义 (均P>0.05)。该质控品可在-20 ℃下保存1年,在4 ℃下保存90 d,并可耐受多达6次的反复冻融。深圳华大医学检验实验室共收集2,017个血浆复合阳性质控品有效测试数据以及181,530个同板检测的临床样本数据,其中质控品检出率100% (2,017/2,017),有效数据量、GC含量、胎儿浓度及Z值均呈正态分布 (均P>0.05)。依据上述数据,参照Westgard规则建立了质控规则:以Z值-Chr21、Z值-Chr18、Z值-Chr13作为核心质控指标,采用1 3s作为随机误差判断规则,2 3s (连续2次超出±2s)作为系统误差判断规则,将3个Z值联合判读时,总体识别准确率达100% (2,017/2,017)。验证阶段,在武汉 (753份) 和天津 (514份) 华大医学检验实验室的质控品及同板临床样本 (共计114,030份) 的回顾性数据中,该规则的总体识别准确率均达到100% (武汉:753/753,天津:514/514)。
结论
本研究利用血浆复合阳性质控品建立了NIPT室内质控规则,该规则可应用于NIPT检测的日常室内质量控制。
出生缺陷是指胚胎或胎儿在发育过程中出现的结构或功能代谢异常,涵盖先天畸形、染色体异常、遗传代谢性疾病及功能异常等情况[1,2]。产前筛查与产前诊断是出生缺陷二级预防的关键,通过早期发现与诊断胎儿的严重先天缺陷,降低严重出生缺陷患儿的出生率。传统产前筛查方法,如绒毛活检、羊膜穿刺、脐血穿刺等,均为有创操作,存在一定流产与感染风险[3]。无创产前筛查 (noninvasive prenatal testing,NIPT) 的临床应用,革新了产前筛查模式,为胎儿个性化医疗带来新机遇[4,5]。NIPT基于检测孕妇外周血中胎儿DNA,预测胎儿染色体异常风险,具有无创、准确率高、适用范围广等优点[6,7,8,9]。
尽管NIPT检测具有诸多优势,但在实际应用中,仍然存在一定比例的灰区和重测样本。已有研究显示,NIPT首次检测失败率为2.76%,其中胎儿游离DNA浓度过低和Z值 (Z值反映待测样本中目标染色体的DNA含量与正常人群参考均值的偏离程度) 处于灰区是失败的主要原因[10,11]。灰区结果无法明确胎儿是否患病,增加了孕妇的心理负担和潜在风险,同时也增加了检测费用,降低了检测效率[11,12,13,14]。这些事件的发生主要源于NIPT检测流程的复杂性,该流程包括孕妇外周血采集、DNA提取、测序文库制备、文库混合、定量、上机测序、数据分析及Z值计算等步骤,每一步的偏差都可能在复杂流程中被放大,影响最终结果的准确性[15]。为此,多家实验室已探索制备质控品用于NIPT的室内质量控制[15,16,17]。因此,建立合理有效的室内质控规则,规范检测全流程,确保检测结果的可靠性,是当前临床实践中的迫切需求[18,19]。
本研究制备了一种可稳定大规模量产的染色体非整倍体 (T21、T18、T13)检测血浆复合阳性质控品,拟通过收集该质控品在NIPT检测中的关键参数数据,筛选适宜的质控指标,并参照Westgard规则建立适用于NIPT检测的室内质控规则,旨在实现对检测全流程的实时监控。
1. 质控数据来源:
本研究建立质控规则所用质控数据来源于深圳华大医学检验实验室2024年3月1日至12月28日期间日常NIPT检测中同步检测的复合阳性质控品。共收集有效质控品测试数据2,017个以及同板检测的临床样本数据181,530个,质控品与临床样本在相同条件下检测,收集的关键生信参数包括有效数据量、GC含量、原始数据量、对比率、重复率、胎儿浓度和Z值等。
2. 验证数据来源:
验证阶段数据来源于武汉华大医学检验所有限公司和天津华大医学检验实验室,收集时间为2024年5月2日至12月28日,分别收集回顾性质控品Z值数据 (武汉753个,天津514个) 以及与质控品同板检测的回顾性临床样本数据114,030个。
3. 伦理说明:
本研究所用质控品为实验室自制的模拟样本,不涉及人体样本的直接采集,不涉及个人身份识别信息。根据《涉及人的生物医学研究伦理审查办法》第32条和39条规定,本研究豁免伦理审查,免除签署知情同意书。
1. 质控品原料:
(1)原料1:购买3种染色体非整倍体阳性T21、T18、T13基因组DNA,按照质量比1∶1∶1比例混合 (细胞系GM01921、GM01359、GM00526,美国Coriell细胞库)。
(2)原料2:非孕期健康女性的基因组DNA (细胞系GM12878,美国Coriell细胞库)。DNA浓度均在30~100 ng/μl;吸光度 A 260/280值为1.8~2.2,且 A 260/230>2;DNA凝胶电泳主带清晰,无明显降解。
2. 主要仪器与试剂:
超声破碎仪 (美国Covaris公司,E220)、生物分析仪 (美国Agilent公司,2100)、荧光计 (美国Thermofisher Scientific公司,Qubit™ 4)、无背景DNA血浆 (美国Anchor Molecular公司,60601001)(批号:220445)、基因测序仪 (国械注准20183220257)(深圳华大智造MGISEQ-2000)、胎儿染色体非整倍体基因检测软件(粤械注准20172700433,深圳华大基因)、胎儿染色体非整倍体 (T21、T18、T13) 检测试剂盒 (联合探针锚定聚合测序法)(国械注准20173400059)(深圳华大基因,3003202305001)、测序反应通用试剂盒 (联合探针锚定聚合测序法)(鄂汉械备:20190039)(深圳华大基因,3003202304001)、Nuclease-Free Water (美国PROMEGA公司,0000509256)。
3. DNA片段化:
使用Covaris E220超声破碎仪对原料1和原料2进行DNA片段化操作,打断操作参照Zhang等[15]的研究方法,打断程序设置如下:峰值功率500W,占空比21%,循环数500次,处理时间20s,起始处理时间40s。打断后产物,使用Agilent 2100检测片段的DNA:峰图类似正态分布,主峰应在140~200 bp之间;产物浓度应大于20 ng/μl。
4. 质控品母液制备:
使用QubitTM HS分别测定2种片段化DNA的浓度。将片段化的原料1和原料2按质量比3∶7混合再投入Nuclease-Free Water中,使得最终的总片段化DNA浓度为10 ng/μl。
5. 质控品的稀释与分装:
使用无背景DNA血浆将充分混匀的质控品母液稀释400倍,作为质控品工作液。根据实际使用场景,取700 μl的稀释液分装至保存管,保证每管装量可进行至少3次从提取环节开始的全流程质控。制备完成后,将质控品置于-20 ℃条件下保存备用。
6. 均匀性评估:
候选质量控制样品分装成最小包装单元后,需确认各单元间特性量值是否存在差异。随机抽取同批次的10个最小包装单元的质控品并随机编号1~10,在检测系统上每个包装单元分别检测3次且3次测量采用不同顺序,评估均匀性结果[17,18,19]。
7. 稳定性评估:
对于质控品的长期稳定性 (-20 ℃保存1年)、短期稳定性 (4 ℃保存3个月)、反复冻融稳定性 (6次) 分别设置多个监控点,对下机数据Z值进行统计处理,计算相对偏差,判断趋势显著性,评估稳定性[17,18,19]。
8. 质控指标的筛选:
以深圳华大医学检验实验室收集到的质控数据为基础,对收集到通用关键生信参数:有效数据量、GC含量、原始数据量、对比率、重复率、胎儿浓度和Z值等指标进行正态分布分析。对呈正态分布的参数,利用前20次测定数据计算均值x̅、标准差s及x̅±s ,x̅±2s ,x̅±3s ,绘制质控图[20, 21, 22, 23]。结合实际检验中的失控事件,对比失控事件与质控图离群点的一致性,评估上述生信参数的质控性能,筛选出临床质控效果最佳的指标或指标组合。
9. 质控规则的建立:
根据Westgard规则[20,21,22],结合深圳华大医学检验实验室的质控品检测数据以及与质控品同板检测的临床样本检测情况,逐条评估各规则的适用性,保留符合实际的规则,并明确规则判断流程。
10. 质控规则的验证:
利用武汉和天津两地独立运营的华大医学检验实验室的本质控品检测回顾性数据,对所建立的质控规则进行验证。从两地实验室分别收集以下数据:
(1)Z值-Chr21、Z值-Chr18、Z值-Chr13;
(2)NIPT检测项目在两地运行过程中的实际失控/在控情况。基于收集到的Z值绘制质控图,并根据所建规则判定的失控/在控情况,与实际检验结果进行一致性评价。
使用SPSS 26.0进行统计分析。定量资料中,经Shapiro-Wilk检验呈正态分布的指标包括有效数据量 (useful record,UR)、GC含量、胎儿浓度、Z值-Chr21、Z值-Chr18、Z值-Chr13,采用x̅±s表示。组间比较采用单因素方差分析 (one-way ANOVA),均匀性评估亦采用单因素方差分析。定性资料采用频数 (n) 和百分比 (%) 表示。失控/在控判断准确率的组间比较采用χ2检验或Fisher精确概率法。计算各质控指标判断失控/在控的准确率,并采用Clopper-Pearson法计算95%置信区间 (95% CI)。双侧检验, P<0.05为差异有统计学意义。
按照上述步骤,共制备NIPT血浆复合阳性质控品4,000支,每支为0.7ml,浓度为25 ng/ml。使用既定检测系统进行20次重复检测,结果均为阳性 (Z值>3)。其中,Z值-Chr21为11.88±0.66,Z值-Chr18为11.39±0.61,Z值-Chr13为11.26±0.40,胎儿浓度为31.03%±0.63%。在质控指标方面,所有检测结果均符合临床样本质控标准:有效数据量≥3.5×106条DNA序列,GC含量38%~42%,原始数据量≥5.2×106条DNA序列,对比率70%~100%,重复率≤40%,胎儿浓度3.5%~55%。表明该血浆复合阳性质控品能够有效模拟临床样本,适用于全流程质控。
随机抽取同批次的10个最小包装单元的质控品并随机编号1~10,分别检测3次且3次测量采用不同顺序,按照单因素方差分析检验均匀性,如表1所示,均匀性结果符合CNAS-GL003要求。 F0.05。因此,可认为2,017份质控品在UR、GC含量、胎儿浓度和Z值等关键指标上均呈良好的正态分布,满足后续质量控制模型构建的前提条件。
基于上述数据,进一步评估各质控指标对实际失控事件的识别能力。在实际检测过程中,共报告5起失控事件,各质控指标的识别能力差异有统计学意义 (表2)。总体识别准确率= (在控识别+失控识别) /总检测次数×100%。其中,有效数据量、GC含量、胎儿浓度的总体识别准确率分别为90.68% (1,829/2,017)、97.12% (1,959/2,017)、99.85% (2,014/2,017);3个Z值 (Z值-Chr21、Z值-Chr18、Z值-Chr13) 单独判读时总体识别准确率分别为99.70% (2,011/2,017)、99.80% (2,013/2,017) 和99.75% (2,012/2,017),但仍会存在一定比例的假失控,而将3个Z值联合判读时 (同时同方向超出3s即判为失控),则无假失控误判,总体识别准确率达100% (2,017/2,017)。
基于质控指标判断准确率的评估结果 (表2),确定以复合阳性质控品的3个Z值 (Z值-Chr21、Z值-Chr18、Z值-Chr13) 联合判读作为质控规则的基础。参照Westgard规则并结合NIPT检测特点,建立由1 3s规则和22s规则组成的联合质控规则 (图2)。
图2 无创产前筛查质控规则判定流程
(1)1 3s规则:
当质控品Z值超出±3s范围时,若同检验批次的其他阳性靶点Z值均超出该范围,则判定该检验批次失控;若其他靶点Z值未失控,则判定为随机波动,不作失控处理,但需保持密切监控,若连续两次出现超限则进行彻底排查。
(2)2 2s规则:
当同一质控品Z值连续2次同方向超出±2s范围时,提示可能存在系统误差,需对检测系统 (仪器、试剂等) 进行排查。
在天津和武汉独立的华大医检所分别收集514份和753份质控品检测的回顾性数据及与质控品同板的114 030份临床样本的回顾性数据:其中天津华大医学检验实验室514个质控品Z值数据点均稳定分布在控制限内,未违反质控规则;武汉华大医学检验实验室753个数据中,成功识别出因测序仪故障导致的连续2次Z值超出-2s的失控事件。该规则在两地验证中的失控识别准确率均达100%。
无创产前基因检测是一种安全、准确、可靠的产前筛查技术,对于促进优生优育、降低出生缺陷具有重要意义[24,25]。虽然NIPT检测已广泛开展,也有不同研究报道了相关的质控品制备手段[26],但在实际开展过程中,重测与灰区事件仍时有发生,严重影响了报告效率与临床决策。究其原因为高通量测序类项目检测流程复杂,涵盖样本采集、DNA提取、测序文库制备、数据分析等多个环节,各环节的微小偏差都可能影响最终结果准确性[27,28,29]。而现行的质控手段无法全面覆盖整个检测流程,也难以有效识别与纠正潜在的偏差,从而导致重测与灰区事件,给临床决策带来挑战[5]。因此,建立一套能有效监控全流程的室内质控规则,是保障检测质量、提升检测效率的关键。
本研究基于一种染色体非整倍体 (T21、T18和T13) 检测血浆复合阳性质控品,结合Westgard质控规则和NIPT检测的实际特点,建立了基于Z值的失控/在控判定规则。该质控规则能够及时发现潜在实验问题,实时监测检测过程,具有较高的敏感度与特异度,为持续推进NIPT检测稳定性、减少重测样本、减少检测成本的支出提供了有力支持。
Z值为NIPT检测结果判读的关键指标,衡量了样本与参考集之间的差异程度,是基于样本高通量测序所得有效数据量计算得出的,受多种因素影响 [30,31,32]。理论上,通过监测质控品Z值的波动来监控NIPT检测过程也是可行的[13,33,34]。Westgard多规则质控方法兼顾假失控率和误差检出能力,已被成熟应用于临床检验领域[35,36,37,38,39,40],一般来说,根据检测系统的检测精密度及准确度要求等实际情况,可从1 3s、2 2s、R 4s、4 1s、10 X中选择一些规则[20,21,22]。本研究选择13s和22s两条Westgard质控规则,基于对随机误差和系统误差的综合考虑:1 3s规则能够有效检测随机误差[41,42],而2 2s规则对系统误差更为敏感[43]。这种组合既不会过于宽松导致误差漏检,也不会过于严格而增加假失控的概率,对于检测频率较高但质量水平相对稳定的项目来说,是一种经济实用的选择,能够在不增加过多成本的情况下,有效监控检测过程的质量,确保结果的可靠性[44,45]。在实际临床应用中,已有研究证实1 3s、2 2s规则为有效质控手段,如:李伟等[46]在凝血项目的质量控制中,对平均红细胞体积项目采用的质控规则为1 3s和2 2s,取得了良好的质控效果;Cristelli等[47]对IgA的检测中联合使用了1 3s和2 2s规则。这种组合策略已在临床检验领域被证实为经济、高效的质量控制方案。本研究的验证数据进一步支持了其在NIPT领域应用的可行性:在天津实验室的长期监控中,规则未产生假失控信号,证明了其良好的稳定性;在武汉实验室,该规则成功识别了由测序仪故障引发的系统性偏差 (连续两次Z值超出-2s),验证了其对系统误差的敏感性。
本研究的应用实践也初步展示了该规则的临床价值。截至2025年5月,深圳华大医学检验实验室NIPT检测项目单月重测率已由使用质控品前的1.47%下降至0.56%,Z值处于灰区需重新建库检测的样本占比已由使用质控品前的1.47%下降至0.35%,间接印证了该规则在提升检测流程稳定性、降低资源浪费方面的潜在效用。
此外,我们也观察到在本研究中偶尔出现单靶标Z值超过各自±3s边界的情况,但该检验批次的其他靶标Z值未超出±3s边界,而回顾实际记录也未有失控质量事件曝出,因此该种情况可判定为随机的数据波动,不需作失控处理。鉴于NIPT检测流程的复杂性以及结果受多种因素影响,设置复合阳性质控品以实现全流程质量控制显得尤为必要:一方面,可提高失控事件的检出概率,一方面又提高了质控体系的容错性,通过联合3个阳性靶Z值来进行判断可有效避免随机数据波动导致的“假失控”的出现。因此,本质控规则也包含对于同一质控品的3个Z值 (Z值-Chr21、Z值-Chr18、Z值-Chr13) 同时发生1 3s或2 2s失控时才判定为失控的规定。
综上,本研究基于一种NIPT血浆复合阳性质控品联合Westgard规则建立的NIPT检测的室内质控规则具有显著优势与临床价值。其通过精准监控复合阳性质控品Z值波动,结合随机误差与系统误差的特性,合理筛选质控指标并制定判定标准,有效解决了现行质控手段的不足。在实际应用中,该规则能及时发现潜在实验问题,实时监测检测流程,提高检测稳定性与可靠性,减少重测样本与成本支出,对促进NIPT技术规范化应用有着十分重要的意义。
参考文献:略(详情请见原文)
*本文转载自:“中国检验医学杂志”公众号