Validación y verificación de métodos analíticos: guía práctica para laboratorios

En resumen: la validación de un método analítico demuestra con evidencia que el método es adecuado para su uso previsto; la verificación confirma que el laboratorio puede ejecutar correctamente un método normalizado. Según la ISO/IEC 17025, se valida cuando el método es propio, no normalizado o se usa fuera de su alcance, y se verifica cuando es normalizado. Los parámetros típicos son selectividad, límites de detección y cuantificación, linealidad, veracidad, precisión, robustez e incertidumbre.

Un método analítico puede estar perfectamente descrito en una norma y aun así entregar resultados poco confiables en un laboratorio específico. Cambian los equipos, las matrices, los reactivos y las personas. Por eso, antes de informar resultados, el laboratorio debe demostrar que el método funciona en sus propias condiciones y para el uso previsto.

Ahí aparecen dos conceptos que suelen confundirse: validación y verificación.

Validación y verificación: ¿cuál es la diferencia?

La norma NCh-ISO/IEC 17025:2017 distingue ambos casos:

• Verificación: se aplica a métodos normalizados (por ejemplo, una norma ISO, ASTM o un método oficial) que el laboratorio usa tal como están escritos. El objetivo es confirmar que el laboratorio es capaz de ejecutarlos correctamente y alcanzar el desempeño esperado.
• Validación: se exige para métodos no normalizados, métodos desarrollados por el propio laboratorio y métodos normalizados usados fuera de su alcance o modificados. Aquí hay que demostrar, con evidencia, que el método es adecuado para el propósito.

En la práctica, muchos laboratorios adaptan métodos a matrices propias (minerales, aguas de proceso, alimentos, suelos) sin darse cuenta de que esa adaptación ya los obliga a validar.

Los parámetros de desempeño que conviene evaluar

La guía de Eurachem The Fitness for Purpose of Analytical Methods, una de las referencias más usadas en laboratorios químicos, propone evaluar los siguientes parámetros según el tipo de método:

1. Selectividad

Capacidad del método para medir el analito sin interferencias de otros componentes de la muestra. En técnicas instrumentales, implica revisar interferencias espectrales, químicas o de matriz.

2. Límite de detección y límite de cuantificación

El límite de detección es la menor concentración que el método puede distinguir del blanco; el de cuantificación, la menor que puede medir con precisión y veracidad aceptables. Son clave cuando se trabaja cerca de límites normativos.

3. Intervalo de trabajo y linealidad

Rango de concentraciones en que la respuesta del instrumento es proporcional a la concentración. No basta con un coeficiente de correlación alto: conviene revisar los residuos de la curva.

4. Veracidad (sesgo y recuperación)

Qué tan cerca está el promedio de los resultados del valor de referencia. Se evalúa con materiales de referencia certificados, muestras fortificadas o comparación con otro método.

5. Precisión

Dispersión de resultados repetidos. Se estudia como repetibilidad (mismo analista, mismo día, mismo equipo) y precisión intermedia (distintos días, analistas o equipos dentro del laboratorio).

6. Robustez

Sensibilidad del método frente a pequeñas variaciones deliberadas: temperatura, tiempo de digestión, pH, flujo. Ayuda a definir qué condiciones deben controlarse estrictamente.

7. Incertidumbre de medición

Los datos de validación son la base para estimar la incertidumbre, que acompaña a cada resultado informado.

Cómo organizar una validación sin perderse

1. Definir el propósito: qué se mide, en qué matrices, en qué rango y con qué exigencia (por ejemplo, el límite normativo o la especificación del cliente).
2. Elegir los parámetros relevantes: no todos los métodos requieren evaluar todo con la misma profundidad.
3. Fijar criterios de aceptación antes de medir: evita ajustar las conclusiones a los datos.
4. Diseñar los experimentos: número de réplicas, niveles de concentración, materiales de referencia.
5. Analizar los datos y concluir: el método es o no es adecuado para el uso previsto.
6. Documentar en un informe de validación: es la evidencia que revisará cualquier auditor.

Errores frecuentes

• Validar solo en soluciones patrón y no en la matriz real.
• Usar el coeficiente de correlación como única prueba de linealidad.
• Calcular precisión con réplicas hechas el mismo día por la misma persona y llamarla “precisión intermedia”.
• No revalidar después de cambiar un equipo, una columna o una etapa de preparación de muestra.

Una validación bien hecha no es un trámite: es la forma de saber, con evidencia, que los resultados del laboratorio resisten una auditoría y la decisión de un cliente.

Preguntas frecuentes

¿Cuándo hay que validar un método analítico?

Cuando el método fue desarrollado por el laboratorio, no está normalizado, o es un método normalizado que se modificó o se usa fuera de su alcance original, por ejemplo en otra matriz.

¿Qué parámetros se evalúan en una validación?

Habitualmente selectividad, límite de detección, límite de cuantificación, intervalo de trabajo y linealidad, veracidad, precisión (repetibilidad y precisión intermedia), robustez e incertidumbre de medición.

¿Qué diferencia hay entre repetibilidad y precisión intermedia?

La repetibilidad se mide en las mismas condiciones (mismo analista, equipo y día). La precisión intermedia incorpora variaciones dentro del laboratorio, como distintos días, analistas o equipos.

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