Využití nedestruktivní Ramanovy spektroskopie a procesní analytické technologie (PAT) pro profilování stopových kontaminantů v rostlinných aktivních farmaceutických substancích v reálném čase
Abstrakt
Východiska
Rostlinné aktivní farmaceutické substance (APIs) a rostlinné léčivé látky vyžadují strategie kvality schopné kontrolovat variabilitu a řídit rizika kontaminace pomocí přístupu „totality of the evidence“ (komplexního posouzení důkazů), který zahrnuje kontrolu rostlinných surovin a chemické testování, jako jsou spektroskopické a/nebo chromatografické metody. [1] Regulační pokyny explicitně vyžadují testy na rezidua pesticidů a adventitivní toxiny (např. aflatoxiny), stejně jako kontroly zaměřené na cizí materiály a aditiva, což motivuje k využívání metod rychlého screeningu, které lze nasadit v rámci celého dodavatelského řetězce a výrobního životního cyklu. [1]
Cíl
Tato konceptuální proof-of-concept a datově-syntetická studie hodnotí, jak lze nedestruktivní Ramanovu spektroskopii (včetně variant s posílením SERS) integrovat do rámce procesní analytické technologie (PAT) pro profilování stopových kontaminantů v rostlinných APIs v reálném nebo téměř reálném čase, s důrazem na proveditelnost, analytický výkon a omezení při nasazení podložená publikovanými důkazy. [2, 3]
Metody
Syntetizovali jsme důkazy prokazující:
- Citlivost Ramanovy spektroskopie na chemickou strukturu a minimální potřebu přípravy vzorků; [2, 4]
- Zesílení SERS a reprezentativní demonstrace stopových pesticidů (včetně režimů od ppm po sub-ppb); [5–8]
- Chemometrické strategie pro autentizaci aditiv a kvantitativní predikci; [9–11]
- Příklady monitorování procesů v souladu s PAT a známé bariéry pro průmyslovou translaci. [3]
Výsledky
V rámci sestavených studií Ramanova spektroskopie a chemometrie odlišily falšované esenciální oleje v případech, kdy vizuální kontrola byla nedostatečná, přičemž PCA poskytla spektrální separaci mezi čistými a falšovanými vzorky. [9] Kvantitativní Ramanovo modelování (PLSR) dosáhlo vysoké úrovně přesnosti predikce v úlohách predikce koncentrace, což podporuje reálnost kvantifikace založené na kalibraci v komplexních formulacích. [10]
U stopových kontaminantů studie SERS uváděly detekci vybraných pesticidů na povrchu ovoce až na úrovni 1 ppm a v jiné práci naměřily hodnoty LOD v rozmezí 0.001–10 ppm u 21 pesticidů s použitím koloidních nanočástic zlata. [6, 7] Ruční SERS s extrakcí QuEChERS acetate detekovala u vybraných analytů více pesticidů pod hodnotou MRL stanovenou EU na 10 ppb v rýži basmati, přičemž extrakce byla dokončena za méně než 15 min, což ilustruje pragmatický pracovní postup typu „nejprve screening“. [8]
Pro využití v PAT podporují inline/online monitorování rychlá, nedestruktivní a neinvazivní měření Ramanovy spektroskopie a možnost jejího nasazení od laboratoří až po výrobní linky. Důkazy však také zdůrazňují, že většina výzkumu PAT zůstává v laboratorním měřítku a že procesní modely Ramanovy spektroskopie mohou mít relativně vysoké LOD, které v nastaveních monitorování extrakce nezachytí cíle s nízkou koncentrací. [2, 3]
Závěry
Důkazy podporují proveditelný koncept PAT využívající Raman/SERS pro řízení rizik kontaminantů v rostlinných APIs: nasazení přenosných Ramanových přístrojů pro autentizaci vstupních materiálů a screening aditiv; použití modulů SERS pro cílený screening pesticidů; a integraci vícerozměrných modelů založených na Ramanově spektroskopii do řídicích smyček PAT tam, kde procesní podmínky umožňují stabilní přenos kalibrace a adekvátní detekční schopnost. [3, 12]
Hlavními omezeními jsou citlivost u ultrastopových cílů v heterogenních rostlinných matricích, fluorescence a slabé Ramanovy signály a požadavky na validaci/přenos modelů potřebné pro regulační uznání přístupů se sníženým testováním nebo skip testing. [3, 4, 13]
Klíčová slova
- Ramanova spektroskopie
- SERS
- Procesní analytická technologie
- Rostlinná API
- Rezidua pesticidů
- Detekce aditiv
- Chemometrie
- Monitorování v reálném čase
Úvod
Rostlinné léčivé látky a rostlinné APIs jsou regulovány v rámci paradigmat kvality, která kladou důraz na terapeutickou konzistenci podpořenou přístupem „totality of the evidence“ (komplexního posouzení důkazů), včetně kontroly rostlinných surovin a chemické kontroly kvality, která může využívat spektroskopické a/nebo chromatografické metody. [1] V rámci tohoto paradigmatu jsou rizika kontaminace a falšování explicitně jmenována jako obavy o kvalitu vyžadující testovací strategie, včetně testů na rezidua pesticidů (včetně mateřských pesticidů a hlavních toxických metabolitů) a adventitivní toxiny, jako jsou aflatoxiny, a také kontroly zaměřené na cizí materiály a aditiva. [1]
Souběžně s tím evropské pokyny pro specifikace rostlinných látek a přípravků definují specifikace jako testy, postupy a akceptační kritéria používaná k zajištění kvality při propouštění a během doby použitelnosti a identifikují skupiny kontaminantů, které by měly být podle potřeby řešeny, včetně těžkých kovů / elementárních nečistot, reziduí pesticidů a fumigantů, mykotoxinů (aflatoxiny, ochratoxin A) a mikrobiální kontaminace. [13, 14] Pokyny EMA také uvádějí, že periodické testování / skip testing reziduí kontaminantů může být přijatelné, pokud je odůvodněno posouzením rizik a údaji o šaržích, což vytváří jasnou regulační motivaci pro nástroje rychlejšího screeningu a pochopení procesů, které mohou odůvodnit kontrolní strategie založené na rizicích bez ohrožení bezpečnosti. [13]
Ramanova spektroskopie je kandidátem pro tyto strategie, protože Ramanův rozptyl poskytuje chemicky specifická „otisková“ (fingerprint) spektra a Ramanovy metody jsou běžně rámovány jako rychlé, nedestruktivní a neinvazivní s jednoduchou přípravou vzorků, což jsou provozní vlastnosti v souladu s rozhodováním v reálném čase během výroby a kontroly dodavatelského řetězce. [2, 4]
Přehledy farmaceutických aplikací Ramanovy spektroskopie popisují rozsah nasazení, který sahá od laboratorního použití až po příjmové doky a výrobní linky, což naznačuje, že Ramanovu spektroskopii lze považovat nejen za off-line identifikační nástroj, ale také za potenciální analytický senzor v procesu v kontextu PAT. [2] PAT je explicitně definována jako využívání řady nástrojů a prostředků k realizaci analýzy v reálném čase a zpětnovazebního řízení během průmyslové výroby, aby se zajistil kontrolovatelný výrobní proces a optimální kvalita produktu, a techniky vibrační spektroskopie jsou popisovány jako umožňující online, real-time a rychlou detekci vnitřních atributů kvality bylin během zpracování. [3]
Profilování stopových kontaminantů v rostlinných materiálech je však analyticky náročné a literatura uvádí zásadní výzvy pro translaci: většina výzkumu PAT byla prováděna na laboratorním vybavení, kde lze experimentální podmínky snáze kontrolovat, a procesní modely založené na Ramanově spektroskopii mohou mít relativně vysoké LOD, které nedokážou detekovat cíle s nízkou koncentrací v úlohách simulovaného monitorování extrakce. [3] Tato omezení motivují k designově orientované otázce pro rostlinné APIs: jak lze Ramanovu spektroskopii (a Ramanovu spektroskopii s posílením SERS) nasadit v rámci PAT tak, aby poskytovala rychlý, nedestruktivní screening a tam, kde je to proveditelné, kvantitativní predikce robustní vůči variabilitě matrice a procesu, a přitom zůstala kompatibilní s regulačními očekáváními založenými na rizicích pro kontrolu kontaminantů a validaci metod? [2, 3, 13]
V souladu s tím je výzkumná otázka řešená v této práci: Mohou publikované důkazy o výkonu Ramanovy spektroskopie a SERS podpořit praktickou architekturu PAT pro profilování stopových kontaminantů v rostlinných APIs v téměř reálném čase, která doplňuje nebo třídí klasické konfirmační stanovení? [3, 6, 8] Pracovní hypotézou je, že nedestruktivní fingerprinting založený na Ramanově spektroskopii bude nejúčinnější jako stupňovitý systém PAT: (i) Ramanova spektroskopie + chemometrie pro rychlou autentizaci/screening falšování; (ii) cílené moduly SERS pro detekci stopových pesticidů v relevantních matricích; a (iii) procesní monitorování pomocí Ramanovy spektroskopie pro vnitřní atributy kvality tam, kde je citlivost adekvátní, s odůvodněním skip-testingu založeném na datech a historii šarží spíše než na samotném nasazení senzorů. [3, 6, 9, 13]
Kvantitativní predikce a inference založená na kalibraci
Pro kvantitativní predikci a inferenci založenou na kalibraci Ramanova studie formulací methyl eugenol falšovaných xylenem uvádí, že PCA byla užitečná pro odlišení spektrálních datových souborů Ramanovy spektroskopie různých koncentrací. Model PLSR byl navíc schopen spolehlivě predikovat koncentraci neznámého vzorku, což dokazuje, že kombinace Ramanovy spektroskopie a PLSR může dosáhnout vysokého predikčního výkonu. To podtrhuje její potenciální využitelnost při vývoji kvantitativních modelů pro aditiva se známým rizikem v rostlinných APIs, pokud jsou k dispozici referenční materiály [10].
Potvrzení identity v hotových produktech
Ramanova metoda založená na čárových kódech se ukázala jako účinná pro potvrzení identity APIs v hotových produktech. Technika funguje tak, že porovnává procento nenulového překryvu mezi očekávanými čárovými kódy API a hotového léčivého přípravku, kde jsou spektra transformována tak, aby se zdůraznily Ramanovy píky [11]. Pomocí tohoto přístupu bylo s 100% přesností identifikováno 18 schválených hotových léčivých přípravků a devět simulovaných padělků. To podporuje proveditelnost použití logiky „překryvu fingerprintů“ založené na Ramanově spektroskopii pro robustní ověřování identity ve formulovaných produktech, za předpokladu použití vhodných transformačních a rozhodovacích pravidel [11].
Ramanova analýza pro rizika „look-alike“ rostlin
Přístupy využívající spektrální signatury Ramanovy spektroskopie byly nasazeny k odlišení pravých vzorků od falšovaných v rostlinných kontextech. Například analýza vzorků Phansomba/Phellinus odhalila zřetelnou separaci mezi pravými a falšovanými exempláři. Byly identifikovány klíčové Ramanovy pásy (487, 528, 786, 892, 915 a 1436 cm) charakteristické pro Phellinus (zejména Ph. merrillii), což naznačuje potenciál pro budování databází rozsahů signatur pro kontrolní postupy u jiných rostlinných léčiv [21].
Existují však určitá omezení. Při screeningu 50 rostlinných doplňků stravy s deklarovaným účinkem na posílení sexuality detekovala Ramanova spektroskopie devět falšovaných vzorků (čtyři se sildenafil a pět s tadalafil). Nepodařilo se však poskytnout průkazné výsledky ohledně falšování tadalafil u dvou vzorků, což naznačuje potřebu konfirmačních metod nebo pokročilejších strategií spektrální interpretace pro určité případy [22].
4.2 Rezidua pesticidů pomocí SERS
Publikované důkazy zdůrazňují, že SERS je rychlá, nedestruktivní technika schopná detekovat stopové hladiny pesticidů (ppm nebo ppb) v souladu s normami pro kontrolu rostlinných kontaminantů [1, 6, 19]. Jedna studie prokázala schopnost SERS detekovat pesticidy na povrchu ovoce na úrovni pouhých 1 ppm, což dobře koreluje s regulačními limity reziduí pesticidů pro jablka [6].
Kvantitativní studie SERS vykázaly silný kalibrační výkon. Například jedna studie uvádí koeficienty determinace (R²) 0.99 pro omethoate a 0.98 pro chlorpyrifos s limity detekce (LOD) 1.63 mg·cm a 2.64 mg·cm. To podtrhuje proveditelnost kalibračních modelů využívajících charakteristické intenzity píků SERS pro kvantifikaci reziduí [17]. V této studii byly pro mapování koncentrací prostřednictvím kalibračních modelů použity specifické Ramanovy píky analytů (413 cm pro omethoate, 346 cm pro chlorpyrifos) [17].
SERS s koloidními nanočásticemi zlata dále posílila Ramanův rozptyl u 21 různých pesticidů. Limity detekce se pohybovaly od 0.001 do 10 ppm, přičemž na slupce jablek bylo pomocí PCA a SERS dosaženo současné identifikace phosmet a thiram [7].
U matric listové zeleniny vykazovaly kalibrační křivky pro rezidua pesticidů phosmet, thiabendazole a acetamiprid silné lineární korelační koeficienty s dosaženou výtěžností mezi 94.67 % a 112.89 %. Validace založené na výtěžnosti uváděly relativní směrodatné odchylky mezi 3.87 % a 8.56 %. Celý proces testování, včetně odběru vzorků, analýzy spektra a kvantitativní predikce, byl dokončen za méně než pět minut, což je výrazné zlepšení oproti tradičním chromatografickým metodám [16].
V kontextu rostlinné matrice prokázala SERS potenciál při detekci deltamethrin v Corydalis. Hlavní charakteristický pík byl identifikován při 999 cm, přičemž přírůstky v modelování přinesly detekční limit až 0.186 mg/L pro přímé pozorování na píku 999 cm. Použití modelu PLS také dosáhlo dobrých metrik predikčního výkonu [23].
Ruční zařízení SERS ve spojení s extrakcí QuEChERS acetate prokázala schopnost detekovat rezidua více pesticidů v rýži basmati během 15 minut. Pesticidy jako CBM, THI a TRI byly detekovány pod maximálním limitem reziduí (MRL) EU 10 ppb. Detekční limit pro ACE však zůstal omezen na 800 ppb, což zdůrazňuje potenciální variabilitu v citlivosti analytů v rámci pracovního postupu pro více reziduí [8].
Dynamické přístupy SERS zvýšily citlivost v kontextech přisedlé kapky (sessile-drop), což umožnilo detekci paraquat, thiabendazole, tricyclazole a isocarbophos až na úroveň ppm a ppb. Tento přístup využívá metastabilní stav nanočástic během těkání k udržení rozlišitelnosti v obohacených rostlinných extraktech. Lineární vztahy mezi intenzitami charakteristických píků a hladinami koncentrace tuto metodu dále validují [18].
4.3 Profilování mykotoxinů a mikrobiálních markerů
Regulační normy vyžadují testování na mykotoxiny a mikrobiologickou kvalitu rostlinných látek, se zaměřením zejména na aflatoxiny a ochratoxin A [13, 24]. Například monografie USP stanovují maximální limit NMT 5 ppb pro aflatoxin B1 a NMT 20 ppb pro součet aflatoxinů B1, B2, G1 a G2 [19]. Tyto limity definují citlivost, kterou musí screeningové a konfirmační metody dosáhnout.
Vzhledem k primárnímu důrazu na detekci pesticidů a aplikaci falšování pomocí Raman/SERS je tato technologie nejlépe situována jako doplňkový screeningový nástroj v rámci širší strategie kontroly kontaminantů. To je v souladu s regulačními pokyny naznačujícími, že kontrola kvality by měla být podpořena chemickými testy, jako je spektroskopie nebo chromatografie, při současném začlenění nových technologií [1, 13].
4.4 Inference těžkých kovů a anorganických kontaminantů
EMA vyžaduje testování na těžké kovy a další elementární nečistoty v rostlinných léčivých přípravcích, pokud není odůvodněno jinak, což vytváří regulační očekávání pro profilování stopových kontaminantů v rostlinných APIs [13, 24].
V současné bázi důkazů Raman/SERS jsou tyto kontaminanty řešeny nepřímo prostřednictvím lepší kontroly identity surovin, rychlejšího screeningu falšování a prioritizace konfirmačního testování u vysoce rizikových vzorků. Ramanovy metody však v současné době nejsou koncipovány jako samostatné metody pro kvantifikaci elementárních nečistot bez další validace nebo doplňkových technologií [1, 13, 21].
4.5 In-line a on-line Raman PAT pro zpracování rostlin
Rámec procesní analytické technologie (PAT) využívá analýzu v reálném čase k optimalizaci kvality produktu a kontroly procesu. Ramanova spektroskopie je popisována jako velmi vhodná pro tento účel, protože nabízí rychlou, neinvazivní analýzu kompatibilní s výrobními podmínkami v procesu [3].
Jedním z příkladů Raman-PAT je použití modelu RS-CARS-PLS pro monitorování extrakčních procesů při výrobě granulí Wenxin. Zatímco model prokázal efektivní monitorování procesu, jeho citlivost pro analytů s nízkou koncentrací, jako jsou sacharidy, byla omezená – což zdůrazňuje potřebu SERS nebo doplňkových technik pro detekci stopových kontaminantů [3].
Průmyslové nasazení přináší další výzvy, protože většina výzkumu PAT probíhá v laboratorně kontrolovaných prostředích. Pro úspěšné navýšení měřítka a živou implementaci je třeba vyřešit robustnost a kontrolu variability [3].
4.6 Porovnání analytického výkonu
Konvenční Ramanova spektroskopie poskytuje rychlé, nedestruktivní chemické fingerprinty bez nutnosti předúpravy vzorku. Naproti tomu SERS zvyšuje citlivost pro detekci stopových kontaminantů a dosahuje limitů detekce od 1 ppm až po 0.001 ppm u určitých pesticidů v závislosti na metodě a matrici [4, 5, 6, 7]. Například SERS ve spojení s kalibrací prokázala detekci pesticidů v listové zelenině s korelačními koeficienty až 0.98291 a dokončením celého pracovního postupu za pouhých pět minut [16].
Pro aplikace autentizace byla PCA užitečná při rozlišování jemných spektrálních variací v esenciálních olejích a Ramanovy techniky založené na čárových kódech vykázaly 100% přesnost při identifikaci padělaných a autentických hotových produktů [9–11].
4.7 Přenosná a ruční instrumentace pro screening surovin
Přenosné Ramanovy přístroje jsou koncipovány jako časově efektivní, nedestruktivní nástroje schopné rychle analyzovat rostlinné materiály bez nutnosti složité přípravy. Jsou také použitelné pro monitorování souladu s předpisy v oblasti bezpečnosti a ochrany zdraví u rostlinných produktů a nabízejí cenný nástroj pro screening v továrně i po uvedení na trh [12].
Regulační pokyny FDA zdůrazňují rozvíjející se metody, jako je morfologicky řízená Ramanova spektroskopie (MDRS), jako užitečné pro úkoly, jako je charakterizace distribuce velikosti částic, pokud jsou podloženy přísnou validací. Ačkoliv nejsou specifické pro rostlinné APIs, tyto metody demonstrují schopnost Ramanovy spektroskopie doplňovat tradiční analytické techniky [25, 26].
Diskuse
Syntetizované důkazy podporují Ramanovu spektroskopii a SERS jako cenné nástroje pro nedestruktivní, rychlý screening a monitorování v reálném čase v prostředích PAT. Tyto technologie lze efektivně integrovat do pracovních postupů kontroly kontaminantů a zajištění kvality pro rostlinné APIs [2, 3, 5].
5.1 Přednosti Ramanovy spektroskopie a PAT oproti klasickým destruktivním metodám
Ramanova spektroskopie je výhodná pro svou rychlost, nedestruktivní vlastnosti a minimální požadavky na přípravu vzorků. SERS rozšiřuje tuto využitelnost a umožňuje detekci na stopové úrovni prostřednictvím mechanismů zesílení, u nichž bylo prokázáno, že detekují pesticidy až na úrovni ppb s rychlými celkovými časy pracovního postupu, což je ideální pro počáteční screening a třídění vzorků pro konfirmační testování [2, 4, 5, 16].
5.2 Omezení
Klíčová omezení zahrnují výzvy v citlivosti u základních metod Ramanovy spektroskopie, zejména u analytů s nízkou koncentrací bez zesílení SERS. Průmyslové využití Raman-PAT také vyžaduje překonání výzev spojených s variabilitou a robustním navýšením měřítka. Některá závislost na chemometrických modelech, jako jsou PCA a PLS, navíc přináší složitost a potenciální nejistotu v závislosti na variabilitě matrice a trénování modelu [3, 9, 22, 23].
Regulační pokyny a screeningové nástroje založené na Ramanově spektroskopii
Regulační pokyny podporují přístup ke kvalitě rostlinných produktů založený na komplexním posouzení důkazů (totality of evidence), včetně kontroly rostlinných surovin a chemické kontroly kvality pomocí spektroskopických a/nebo chromatografických metod. To poskytuje koncepční cestu pro integraci screeningových nástrojů založených na Ramanově spektroskopii do celkových kontrolních strategií namísto toho, aby s nimi bylo zacházeno jako se samostatnými náhradami za všechna klasická stanovení. [1]
Pokyny FDA explicitně vyžadují testy na rezidua pesticidů a adventitivní toxiny, jako jsou aflatoxiny, stejně jako na cizí materiály a aditiva. To je v souladu se schopnostmi Raman/SERS v oblasti screeningu pesticidů a detekce aditiv, což posiluje potřebu pokrytí tříd kontaminantů v komplexním kontrolním programu. [1]
FDA také uvádí, že žadatelé by měli vyhodnotit současné a vznikající technologie a vyvinout ortogonální analytické metody k zajištění adekvátní identifikace a kvantifikace. To lze interpretovat jako podporu pro nasazení Raman/SERS jako součásti sady ortogonálních metod spárovaných s konfirmačními metodami, jako je LC–MS nebo jiná stanovení pro definitivní kvantifikaci, zejména tam, kde výkon SERS závisí na kontrole předúpravy vzorku pro přesnou kvantifikovatelnost ve srovnání s LC–MS. [1, 27] Na podporu tohoto názoru studie porovnávající SERS a LC–MS u neočekávaného herbicidu v komplikované matrici uvedla, že SERS vykazovala vysokou citlivost a vyšší účinnost detekce pro ultrastopovou detekci cíle, zatímco LC–MS poskytovala přesnější kvantifikovatelnost usnadněnou dobře kontrolovanou předúpravou vzorku. To motivuje k víceúrovňové architektuře: SERS pro rychlou citlivou detekci a LC–MS pro konfirmační kvantifikaci. [27]
V EU pokyny EMA pro specifikace definují specifikace a identifikují skupiny kontaminantů, které by měly být řešeny (včetně těžkých kovů, reziduí pesticidů, mykotoxinů, mikrobiální kontaminace). Umožňují periodické testování / skip testing tam, kde je to odůvodněno posouzením rizik a údaji o šaržích, což naznačuje, že datové toky Raman/PAT by mohly přispět k podpůrným důkazům pro testovací strategie založené na rizicích, pokud budou validovány a prokáže se, že včas detekují relevantní odchylky. [13, 14]
5.4 Strategie nasazení založená na rizicích a řízení životního cyklu
Pokyny USP uvádějí, že rozsah testování může být určen pomocí přístupu založeného na rizicích, který zohledňuje pravděpodobnost kontaminace. To podporuje strategii, v níž je intenzita screeningu Raman/SERS a konfirmační testování přidělováno na základě rizikových faktorů, jako je zdroj, geografie, historie šarží a předchozí data ze screeningu. [19] EMA podobně uvádí, že periodické testování / skip testing může být přijatelné tam, kde je to odůvodněné, a že odůvodnění by mělo zohledňovat rostlinný materiál, podmínky pěstování/výroby, kontaminaci ze sousedních farem, geografický původ a mělo by být podloženo posouzením rizik a údaji o šaržích, což posiluje potřebu monitorovacích systémů bohatých na data namísto ad hoc omezování testování. [13]
V tomto kontextu založeném na rizicích lze Raman-PAT umístit jako generátor rychlých, opakovatelných fingerprintů a výsledků screeningu, které podporují monitorování trendů a rychlou identifikaci abnormálních šarží, zatímco konfirmační stanovení jsou vyhrazena pro šarže označené screeningem nebo pro periodické ověřování výkonu screeningového systému a stability kalibrace. [2, 13] Metoda identity API založená na čárových kódech a ruční detekce falšování esenciálních olejů ilustrují, jak mohou robustní rozhodovací pravidla (překryv čárových kódů, intenzivní diagnostické pásy) v některých kontextech zjednodušit rozhodování o screeningu, zatímco diskriminace založená na PCA ukazuje, kde jsou vyžadovány vícerozměrné modely k udržení citlivosti vůči jemným vzorcům falšování. [9, 11, 20]
Řízení životního cyklu Ramanových metod je také naznačeno pozorováními FDA u podání MDRS: chybějící validační data o reprodukovatelnosti a přesnosti jsou nedostatkem, což zdůrazňuje, že metody Raman-PAT musí být vyvíjeny s validací a dokumentací výkonu jako ústředními výstupy pro regulační interakce. [25]
5.5 Výhled
Důkazy naznačují několik technických směrů ke zvýšení proveditelnosti Raman-PAT pro stopové kontaminanty. Zaprvé, zvýšená rozmanitost technik (Fourierova transformace Ramanovy spektroskopie, rezonanční Ramanova spektroskopie, konfokální Ramanova spektroskopie a SERS) je popisována jako proveditelná pro posílení Ramanových signálů a vývoj přístrojů a zpracování vzorků, což podporuje strategii výběru variant techniky podle potřeb matrice a citlivosti spíše než spoléhání se na jedinou konfiguraci Ramanovy spektroskopie ve všech rostlinných procesech. [4]
Zadruhé, selektivitu SERS lze zvýšit funkcionalizací nanostruktur receptovými molekulami, jako jsou aptamery, což naznačuje cestu k cíleným stanovením stopových kontaminantů zabudovaným do modulů PAT tam, kde je dominance interference hlavním rizikem. [5]
Zatřetí, přístupy SERS založené na zobrazování (imaging) jsou popisovány jako umožňující monitorování v reálném čase a detekci lokalizace kontaminace na površích rostlinných tkání nebo uvnitř nich, což naznačuje, že budoucí pracovní postupy rostlinných APIs by mohly zahrnovat prostorově rozlišené mapování kontaminace pro vysoce rizikové materiály nebo pro vyšetřování cest kontaminace. [5] Konečně, potenciál praktického nasazení je podpořen závěry, že SERS by mohla být dále implementována v nástrojích pro rychlou detekci na místě pro bezpečnost potravin a monitorování životního prostředí, a důkazy, že přenosné Ramanovy přístroje lze použít k monitorování souladu rostlinných produktů na spotřebitelském trhu s předpisy o bezpečnosti a ochraně zdraví, což podtrhuje kontinuum od screeningu v terénu až po výrobní systémy PAT. [12, 27]
6. Závěry
Tato konceptuální studie syntetizující důkazy naznačuje, že Ramanova spektroskopie je v dobrém souladu s cíli PAT, protože je rychlá, nedestruktivní, neinvazivní a jednoduchá na přípravu vzorků. Ramanovy aplikace jsou popisovány v rozsahu od laboratoří po výrobní linky, což podporuje pohled na životní cyklus měření založeného na Ramanově spektroskopii od screeningu vstupních surovin až po monitorování v procesu. [2]
PAT je explicitně definována jako umožňující analýzu v reálném čase a zpětnovazební řízení pro zajištění kontrolovatelných výrobních procesů a optimální kvality. Vibrační spektroskopie je popisována jako umožňující online rychlou detekci vnitřní kvality bylin v reálném čase během zpracování, což poskytuje koncepční základ pro umístění Ramanových senzorů v rostlinné výrobě. [3]
Pro stopové kontaminanty poskytuje SERS nejsilnější bázi důkazů pro citlivost, přičemž zesílení může potenciálně dosáhnout ultrastopových limitů detekce na ušlechtilých kovech, a četné studie pesticidů prokazují režimy detekce v ppm až ppb a dokonce i nízkých nanomolárních hodnotách s kvantifikačními metrikami a rychlými pracovními postupy (např. 5 min celkový čas testu; <15 min extrakce). [5, 8, 16, 18] Chemometrie je nezbytná pro mnoho úkolů autentizace a kvantifikace, protože vizuální kontrola může být pro detekci falšování nedostatečná, zatímco PCA a PLSR prokázaly diskriminační schopnost a výkon kvantitativní predikce. [9, 10]
Hlavními omezeními pro profilování stopových kontaminantů v rostlinných APIs v reálném čase jsou omezení citlivosti u nezesílených procesních modelů Raman-PAT (ilustrovaná relativně vysokými LOD při monitorování extrakce) a výzvy v oblasti robustnosti/validace pro škálování PAT z laboratoře do výroby, spolu s nejistotou vyvolanou matricí v některých případech screeningu aditiv. [3, 22] V důsledku toho je nejvíce obhajitelným provozním doporučením podpořeným důkazy stupňovitá architektura PAT:
- Přenosná Ramanova spektroskopie + chemometrie pro rychlou autentizaci / screening falšování.
- Cílená stanovení SERS pro vysoce riziková rezidua pesticidů.
- Konfirmační ortogonální metody tam, kde kvantifikovatelnost a regulační rozhodování vyžadují vyšší jistotu, v souladu s regulačními očekáváními pro ortogonální metody a odůvodněním založeným na rizicích pro skip testing. [1, 5, 12, 13, 27]
Financování
Bez externího financování. [1]
Střet zájmů
Autoři prohlašují, že nejsou ve střetu zájmů. [1]
Prohlášení o dostupnosti dat
Všechna data použitá v této konceptuální studii jsou odvozena z citovaných publikovaných zdrojů a regulačních dokumentů zde syntetizovaných. [1, 14]
Obrázek 1
Obrázek 1. Konceptuální pracovní postup PAT pro řízení rizik kontaminantů v rostlinných APIs integrující nedestruktivní Ramanovu spektroskopii a SERS: screening vstupních rostlinných surovin pomocí rychlého, nedestruktivního Ramanova fingerprintingu na místech příjmu/doků; chemometrická autentizace / kontroly falšování (např. diskriminace na bázi PCA; potvrzení identity překryvem čárových kódů) pro zajištění identity; cílené moduly SERS pro screening stopových pesticidů a rychlou kvantitativní predikci (citlivost ppm až ppb s krátkými časy měření); monitorování Ramanovou spektroskopií v procesu u výrobních jednotkových operací v rámci PAT jako analýza v reálném čase a zpětnovazební řízení; a rozhodnutí o periodickém ověřování / skip-testingu založená na rizicích, podpořená historií šarží a formálním posouzením rizik v souladu s pokyny EMA/USP. [2, 3, 6, 9, 11, 13, 16, 19]
Tabulka 2
| Třída kontaminantů/falšování | Konfigurace Raman/SERS | Integrační body PAT |
|---|---|---|
| Těžké kovy | Nedestruktivní Ramanův screening | Screening surovin |
| Rezidua pesticidů | Cílené moduly SERS | Stopový screening |
| Mykotoxiny | Chemometrická diskriminace | Kontroly autentizace |
Tabulka 3
| Regulační/kompendiální základ | Soulad s Raman-PAT |
|---|---|
| Pokyny USP | Validovaný screening, strategie testování založené na rizicích |
| Specifikace EMA | Soulad se skupinami kontaminantů, odůvodnění periodického testování |
| Doporučení FDA | Podpora ortogonálních metod, řízení životního cyklu |
