오류유형 및 영향분석과 그레이 관계분석을 통한 HLA 조직형 검사의 위험도 분석 = Risk Analysis in HLA Typing Based on Failure Mode and Effects Analysis and Grey Relational Analysis

국문 초록 (Abstract)

배경: 고해상도 HLA 조직형은 국내에서 주로 직접염기서열분석과 NGS 검사로 확인하고 있다. 검사 결과의 신뢰성과 정확성을 위해서 검사 과정에서 발생가능한 위험도를 예측하고 고찰할 필요가 있다.
방법: 위험도산정을 위해 리더 1명, 의사 2명, 병리사 3명, 통계 분 석 전문가 2명으로 팀을 구성하고 각각의 전문가들이 CLSI 가이드 라인(EP18)에서 제시하는 척도에 따라 중증도(severity), 빈도(oc- currence), 발견가능성(detectability)의 정도를 산출하고 각 요소의 곱으로 오류 유형 및 위험도 분석의 위험도 우선순위(risk priority number) 를 결정한다. 그레이 관계분석을 통해 그레이 관계등급 을 산출하여 객관적인 위험도 우선순위를 결정하고 고찰한다. 결과: 직접염기서열분석에서 위험도 우선순위값은 각 검사 단계에 대해 4-72까지의 분포를 보이고 그레이 관계분석에서 관계등급은 0.44-0.76을 보였다. NGS 검사에서는 위험도 우선순위값은 12-102 까지의 분포를 보이고 그레이 관계분석에서 관계등급은 0.51-0.90 까지의 분포를 보였다. 전체 위험도 우선순위값은 NGS 검사가 더 높은 위험도를 나타내고 있다 (465 vs. 1,103). 오류유형 및 영향분 석과 그레이 관계 분석을 통해 직접염기서열분석은 PCR 튜브에 DNA 첨가, 플레이트(plate)에 PCR 산물 첨가, 결과해석 및 결과 입 력 단계에서 높은 위험도를 보였다. NGS 검사에서는 반응 혼합액 (reaction mix)에 DNA 첨가 및 결과 해석 단계가 높은 위험도를 보 였다.
결론: 본 연구는 직접염기서열분석과 NGS 검사에 대한 위험도 평 가를 위해 오류유형 및 영향 분석과 그레이 관계 분석을 적용한 첫번째 연구이다. NGS 검사는 직접염기서열분석보다 높은 위험도 를 보였다. 고해상도 HLA 형별 검사는 튜브나 플레이트에 시약을 첨가하는 과정과 결과 해석 및 입력의 오류의 가능성이 높으므로 업무흐름 (workflow)의 개선이나 자동화 도입으로 업무의 위험도 개선의 필요성이 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Background: High-resolution HLA typing is predominantly performed using sequence-based typing (SBT) and next-generation sequencing (NGS). Risk analysis is necessary to predict and evaluate potential risks in the testing process to ensure the reliability and accuracy of test results. Methods: The risks were assessed by specialized experts, including a leader, doctors, technicians, and statistical analysts. Each expert calculat- ed the severity, occurrence, and detectability of potential failures according to the Clinical Laboratory & Standards Institutes (CLSI) guidelines (EP18). For failure mode and effects analysis (FMEA), the risk priority number (RPN) was calculated as the product of these factors. Grey relational analysis (GRA) was used to derive the grey relational grade (GRG).
Results: For SBT, RPN values ranged from 4–72, with GRG from 0.44–0.76, while for NGS, RPN values ranged from 12–102, with GRG from 0.51 – 0.90. The total RPN indicated a higher risk for NGS (465 vs. 1,103). For SBT, FMEA, and GRA identified high risks in adding DNA to PCR tubes or PCR products to plates, and in interpreting and inputting the results. For NGS, high risks were found in adding DNA to the reaction mix and result interpretation.
Conclusions: This is the first study to apply FMEA and GRA to risk assessment in SBT and NGS for high-resolution HLA typing. NGS presented higher risks compared to SBT. It is necessary to improve workflows or introduce automated processes to reduce risk when adding reagents or mixtures and interpreting and inputting results.