Aplikace nedestruktivní Raman spectroscopy a procesní analytické technologie (PAT) pro profilování stopových kontaminantů v botanických aktivních farmaceutických substancích v reálném čase
Abstrakt
Východiska
Botanické aktivní farmaceutické substance (APIs) a botanické léčivé látky vyžadují strategie kvality schopné kontrolovat variabilitu a řídit rizika kontaminace pomocí přístupu „totality of the evidence“ (souhrnu důkazů), který zahrnuje kontrolu botanických surovin a chemické testování, jako jsou spektroskopické a/nebo chromatografické metody. [1] Regulační pokyny výslovně očekávají testy na rezidua pesticidů a adventitní toxiny (např. aflatoxiny), stejně jako kontroly zaměřené na cizí materiály a adulteranty, což motivuje k využívání metod rychlého screeningu, které lze nasadit v celém dodavatelském řetězci a výrobním cyklu. [1]
Cíl
Tato konceptuální studie proof-of-concept a datová syntéza hodnotí, jak lze nedestruktivní Raman spectroscopy (včetně variant s posílením SERS) integrovat do rámce procesní analytické technologie (PAT) pro profilování stopových kontaminantů v botanických APIs v reálném nebo téměř reálném čase, s důrazem na proveditelnost, analytický výkon a omezení nasazení podložená publikovanými důkazy. [2, 3]
Metody
Syntetizovali jsme důkazy prokazující:
- Citlivost Raman spectroscopy na chemickou strukturu a minimální potřebu přípravy vzorků; [2, 4]
- Zesílení SERS a reprezentativní demonstrace stopových pesticidů (včetně režimů ppm až sub-ppb); [5–8]
- Chemometrické strategie pro autentizaci adulterantů a kvantitativní predikci; [9–11]
- Příklady monitorování procesů v souladu s PAT a známé bariéry průmyslové translace. [3]
Výsledky
V rámci kompilovaných studií Raman spectroscopy a chemometrie rozlišily falšované esenciální oleje v případech, kdy vizuální kontrola byla nedostatečná, přičemž PCA poskytla spektrální separaci mezi čistými a falšovanými vzorky. [9] Kvantitativní Raman modelování (PLSR) dosáhlo vysoké úrovně přesnosti predikce v úlohách predikce koncentrace, což potvrzuje věrohodnost kvantifikace založené na kalibraci v komplexních formulacích. [10]
U stopových kontaminantů studie SERS uváděly detekci vybraných pesticidů až na úrovni 1 ppm na povrchu ovoce a v jiných pracích naměřené LOD v rozmezí 0.001–10 ppm u 21 pesticidů za použití koloidních nanočástic zlata. [6, 7] Handheld SERS s extrakcí QuEChERS acetate detekoval u vybraných analytů více pesticidů pod hodnotou EU MRL 10 ppb v rýži basmati, přičemž extrakce byla dokončena za méně než 15 min, což ilustruje pragmatický workflow typu „screen-first“. [8]
Pro využití v PAT podporují inline/online monitorování rychlá, nedestruktivní a neinvazivní měření Raman spectroscopy a možnost nasazení z laboratoře přímo na výrobní linky. Důkazy však také zdůrazňují, že většina výzkumu PAT zůstává v laboratorním měřítku a že procesní modely Raman spectroscopy 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 botanických APIs: nasazení přenosné Raman spectroscopy pro autentizaci vstupních materiálů a screening adulterantů; využití SERS modulů pro cílený screening pesticidů; a integraci vícerozměrných modelů založených na Raman spectroscopy do řídicích smyček PAT tam, kde procesní podmínky umožňují stabilní přenos kalibrace a adekvátní detekční schopnost. [3, 12]
Hlavními omezeními jsou citlivost pro ultrastopové cíle v heterogenních botanických matricích, fluorescence a slabé Raman signály a požadavky na validaci/přenos modelů potřebné pro regulační přijetí přístupů s redukovaným nebo skip testing. [3, 4, 13]
Klíčová slova
- Raman spectroscopy
- SERS
- Process analytical technology
- Botanical API
- Pesticide residues
- Adulterant detection
- Chemometrics
- Real-time monitoring
Úvod
Botanické léčivé látky a botanické APIs jsou regulovány v rámci kvalitativních paradigmat, která kladou důraz na terapeutickou konzistenci podpořenou přístupem „totality of the evidence“, včetně kontroly botanických surovin a chemické kontroly kvality, která může využívat spektroskopické a/nebo chromatografické metody. [1] V rámci tohoto paradigmatu jsou rizika kontaminace a falšování výslovně označena jako obavy o kvalitu vyžadující testovací strategie, včetně testů na reziduální pesticidy (včetně mateřských pesticidů a hlavních toxických metabolitů) a adventitní toxiny, jako jsou aflatoxiny, a také kontroly zaměřené na cizí materiály a adulteranty. [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 řešeny podle potřeby, včetně těžkých kovů / elementárních nečistot, reziduí pesticidů a fumigantů, mykotoxinů (aflatoxiny, ochratoxin A) a mikrobiální kontaminace. [13, 14] Pokyny EMA také uvádějí, že periodické/skip testing reziduí kontaminantů může být přijatelné, pokud je odůvodněno posouzením rizik a údaji o šaržích, což vytváří jasný regulační stimul pro rychlejší screeningové nástroje a nástroje pro pochopení procesů, které mohou odůvodnit kontrolní strategie založené na riziku bez ohrožení bezpečnosti. [13]
Raman spectroscopy je kandidátem na takové strategie, protože Ramanův rozptyl poskytuje chemicky specifická „otisková“ (fingerprint) spektra a metody Raman spectroscopy jsou běžně koncipovány 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 Raman spectroscopy popisují rozsah nasazení, který sahá od laboratorního použití až po příjmové doky a výrobní linky, což naznačuje, že Raman spectroscopy lze považovat nejen za off-line identifikační nástroj, ale také za potenciální in-process analytický senzor v kontextu PAT. [2] PAT je výslovně definována jako využívání řady nástrojů a prostředků k realizaci analýzy v reálném čase a zpětnovazební kontroly během průmyslové výroby pro zajištění kontrolovatelného výrobního procesu a optimální kvality produktu, přičemž techniky vibrační spektroskopie jsou popisovány jako metody umožňující online, v reálném čase a rychlou detekci vnitřních atributů kvality bylin během zpracování. [3]
Profilování stopových kontaminantů v botanikách je však analyticky náročné a literatura poukazuje na zásadní výzvy při translaci: většina výzkumu PAT byla provedena na laboratorním vybavení, kde lze snadněji kontrolovat experimentální podmínky, a procesní modely založené na Raman spectroscopy 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 botanické APIs: jak lze Raman spectroscopy (a Raman spectroscopy 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 riziku pro kontrolu kontaminantů a validaci metod? [2, 3, 13]
V souladu s tím je řešená výzkumná otázka: Mohou publikované důkazy o výkonu Raman spectroscopy a SERS podpořit praktickou architekturu PAT pro profilování stopových kontaminantů v botanických APIs v téměř reálném čase, která doplňuje nebo třídí klasické potvrzující testy? [3, 6, 8] Pracovní hypotézou je, že nedestruktivní fingerprinting založený na Raman spectroscopy bude nejúčinnější jako stupňovitý systém PAT: (i) Raman spectroscopy + chemometrie pro rychlou autentizaci/screening falšování; (ii) cílené SERS moduly pro detekci stopových pesticidů v relevantních matricích; a (iii) procesní monitorování Raman spectroscopy pro vnitřní atributy kvality tam, kde je citlivost adekvátní, s odůvodněním risk-based skip-testing na základě dat a historie šarží, nikoli pouze samotným nasazením senzoru. [3, 6, 9, 13]
Kvantitativní predikce a inference založená na kalibraci
Pro kvantitativní predikci a inferenci založenou na kalibraci uvádí studie Raman spectroscopy u formulací methyl eugenol falšovaných xylene, že PCA byla užitečná pro diferenciaci spektrálních datových souborů Raman spectroscopy o různých koncentracích. Model PLSR byl navíc schopen spolehlivě předpovědět koncentraci neznámého vzorku, což prokazuje, že kombinace Raman spectroscopy a PLSR může dosáhnout vysokého predikčního výkonu. To podtrhuje její potenciální využitelnost při vývoji kvantitativních modelů pro známé rizikové adulteranty v botanických APIs, pokud jsou k dispozici referenční materiály [10].
Potvrzení identity v hotových produktech
Metoda Raman spectroscopy založená na čárových kódech se ukázala jako účinná pro potvrzení identity APIs v hotových produktech. Technika funguje na základě porovnání procenta nenulového překryvu mezi čárovými kódy očekávané API a hotového lékového produktu, kde jsou spektra transformována tak, aby se zdůraznily Ramanovy píky [11]. Pomocí tohoto přístupu bylo s 100% přesností identifikováno 18 schválených hotových lékových produktů a devět simulovaných padělků. To podporuje proveditelnost použití logiky „překryvu otisků“ založené na Raman spectroscopy pro robustní ověření identity ve formulovaných produktech za předpokladu, že jsou použita vhodná transformační a rozhodovací pravidla [11].
Raman analýza rizik záměny botanických materiálů
Přístupy využívající spektrální signatury Raman spectroscopy byly nasazeny k odlišení pravých vzorků od falšovaných v botanických kontextech. Například analýza vzorků Phansomba/Phellinus odhalila jasnou 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 drog [21].
Existují však určitá omezení. Při screeningu 50 bylinných doplňků stravy s deklarovaným účinkem na posílení sexuality detekovala Raman spectroscopy devět falšovaných vzorků (čtyři se sildenafil a pět s tadalafil). Ve dvou vzorcích však neposkytla průkazné výsledky ohledně falšování tadalafil, což naznačuje potřebu potvrzujících metod nebo vylepšených 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 úrovně pesticidů (ppm nebo ppb) v souladu se standardy kontroly botanických kontaminantů [1, 6, 19]. Jedna studie prokázala schopnost SERS detekovat pesticidy na povrchu ovoce na úrovních až 1 ppm, což dobře koreluje s regulačními limity reziduí pesticidů pro jablka [6].
Kvantitativní studie SERS vykázaly silnou kalibrační výkonnost. Například jedna studie uvádí koeficienty determinace (R²) 0.99 pro omethoate a 0.98 pro chlorpyrifos, s limity detekce (LODs) 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 píky Raman spectroscopy pro daný analyt (413 cm pro omethoate, 346 cm pro chlorpyrifos) [17].
SERS s koloidními nanočásticemi zlata dále zesílila Ramanův rozptyl u 21 různých pesticidů. Limity detekce se pohybovaly od 0.001 do 10 ppm, přičemž na slupce jablek bylo dosaženo simultánní identifikace phosmet a thiram pomocí PCA a SERS [7].
U matric listové zeleniny vykazovaly kalibrační křivky pro rezidua pesticidů phosmet, thiabendazole a acetamiprid silné lineární korelační koeficienty s dosažením výtěžnosti 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 představuje výrazné zlepšení oproti tradičním chromatografickým metodám [16].
V kontextu botanických matric prokázal SERS potenciál při detekci deltamethrin v Corydalis. Primární charakteristický pík byl identifikován na 999 cm, přičemž inkrementy v modelování přinesly detekční limit až 0.186 mg/L pro přímé pozorování na píku 999 cm. Použití PLS modelu také dosáhlo dobrých metrik predikčního výkonu [23].
Handheld SERS zařízení v kombinaci s extrakcí QuEChERS acetate prokázala schopnost detekovat více reziduí pesticidů v rýži basmati během 15 minut. Pesticidy jako CBM, THI a TRI byly detekovány pod maximálním limitem reziduí EU (MRL) 10 ppb. Limit detekce pro ACE však zůstal omezen na 800 ppb, což zdůrazňuje potenciální variabilitu citlivosti analytů v rámci multi-reziduálního workflow [8].
Dynamické přístupy SERS zvýšily citlivost v kontextech „sessile-drop“, což umožnilo detekci paraquat, thiabendazole, tricyclazole a isocarbophos až na úrovně ppm a ppb. Tento přístup využívá metastabilní stav nanočástic během volatilizace k udržení diskriminability ve vzorcích zeleninových extraktů s přídavkem standardu. Lineární vztahy mezi intenzitami charakteristických píků a úrovněmi koncentrace dále tuto metodu validují [18].
4.3 Profilování mykotoxinů a mikrobiálních markerů
Regulační standardy vyžadují u rostlinných látek testování na mykotoxiny a mikrobiologickou kvalitu, se zaměřením zejména na aflatoxiny a ochratoxin A [13, 24]. Například monografie USP specifikují 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, které musí screeningové a potvrzující metody dosáhnout.
Vzhledem k primárnímu zaměření na detekci pesticidů a aplikace u 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, které doporučují, aby kontrola kvality byla podporována 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 tvoří regulační očekávání pro profilování stopových kontaminantů v botanických APIs [13, 24].
V současné základně důkazů Raman/SERS jsou tyto kontaminanty řešeny nepřímo prostřednictvím lepší kontroly identity surovin, rychlejšího screeningu falšování a prioritizace potvrzujícího testování u vysoce rizikových vzorků. Metody Raman spectroscopy 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 botanické zpracování
Rámec procesní analytické technologie (PAT) využívá analýzu v reálném čase k optimalizaci kvality produktů a řízení procesů. Raman spectroscopy je popisována jako velmi vhodná pro tento účel, protože nabízí rychlou, neinvazivní analýzu kompatibilní s výrobními podmínkami během 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 (scale-up) a ostrou implementaci je třeba vyřešit robustnost a kontrolu variability [3].
4.6 Srovnání analytické výkonnosti
Konvenční Raman spectroscopy poskytuje rychlé, nedestruktivní chemické otisky bez nutnosti předúpravy vzorku. Naproti tomu SERS zvyšuje citlivost pro detekci stopových kontaminantů, přičemž u určitých pesticidů dosahuje limitů detekce od 1 ppm až po 0.001 ppm v závislosti na metodě a matrici [4, 5, 6, 7]. Například SERS ve spojení s kalibrací prokázal detekci pesticidů v listové zelenině s korelačními koeficienty až 0.98291 a dokončením celého workflow za pouhých pět minut [16].
Pro autentizační aplikace byla PCA užitečná při rozlišování jemných spektrálních variací v esenciálních olejích a techniky Raman spectroscopy založené na čárových kódech vykázaly 100% přesnost při identifikaci padělaných a autentických hotových produktů [9–11].
4.7 Přenosná a handheld instrumentace pro screening surovin
Přenosné Ramanovy přístroje jsou prezentovány jako časově efektivní, nedestruktivní nástroje schopné rychle analyzovat bylinné materiály bez nutnosti složité přípravy. Jsou také použitelné pro monitorování shody s požadavky na ochranu zdraví a bezpečnost u bylinných produktů, čímž nabízejí cenný nástroj pro screening v továrně i po uvedení na trh [12].
Regulační pokyny FDA zdůrazňují nové metody, jako je morfologicky řízená Raman spectroscopy (MDRS), jako užitečné pro úkoly, jako je charakterizace distribuce velikosti částic, pokud jsou podloženy přísnou validací. Ačkoliv nejsou specifické pro botanické APIs, tyto metody demonstrují schopnost Raman spectroscopy doplňovat tradiční analytické techniky [25, 26].
Diskuse
Syntetizované důkazy podporují Raman spectroscopy a SERS jako cenné nástroje pro nedestruktivní, rychlý screening a monitorování v reálném čase v prostředích PAT. Tyto technologie lze efektivně integrovat do procesů kontroly kontaminantů a zajištění kvality pro botanické APIs [2, 3, 5].
5.1 Přednosti Raman spectroscopy a PAT oproti klasickým destruktivním metodám
Raman spectroscopy je výhodná díky své rychlosti, nedestruktivním vlastnostem a minimálním požadavkům na přípravu vzorků. SERS tuto využitelnost rozšiřuje a umožňuje stopovou detekci prostřednictvím mechanismů zesílení, u nichž bylo prokázáno, že detekují pesticidy až na úrovně ppb s rychlým celkovým časem workflow, což je ideální pro počáteční screening a třídění vzorků pro potvrzující testování [2, 4, 5, 16].
5.2 Omezení
Mezi klíčová omezení patří výzvy v citlivosti u základních metod Raman spectroscopy, zejména pro analyt s nízkou koncentrací bez posílení SERS. Průmyslové využití PAT založené na Raman spectroscopy vyžaduje také překonání výzev spojených s variabilitou a robustním navýšením měřítka. Určitá závislost na chemometrických modelech, jako jsou PCA a PLS, navíc vnáší složitost a potenciální nejistotu v závislosti na variabilitě matrice a trénování modelu [3, 9, 22, 23].
Regulační pokyny a nástroje screeningu založené na Raman spectroscopy
Regulační pokyny podporují přístup ke kvalitě botanických materiálů založený na souhrnu důkazů (totality of evidence), včetně kontroly botanických surovin a chemických testů kontroly kvality s využitím spektroskopických a/nebo chromatografických metod. To poskytuje konceptuální cestu pro integraci screeningových nástrojů založených na Raman spectroscopy do celkových strategií kontroly, spíše než jejich vnímání jako samostatné náhrady všech klasických analýz. [1]
Pokyny FDA výslovně vyžadují testy na reziduální pesticidy a adventitní toxiny, jako jsou aflatoxiny, stejně jako na cizí materiály a adulteranty. To je v souladu se schopnostmi Raman/SERS v oblasti screeningu pesticidů a detekce adulterantů, což posiluje potřebu pokrytí tříd kontaminantů v komplexním kontrolním programu. [1]
FDA rovněž uvádí, že žadatelé by měli vyhodnotit současné a vznikající technologie a vyvinout ortogonální analytické metody, aby zajistili adekvátní identifikaci a kvantifikaci. To lze interpretovat jako podporu nasazení Raman/SERS jako součásti sady ortogonálních metod spárovaných s potvrzujícími metodami, jako je LC–MS nebo jiné testy pro definitivní kvantifikaci, zejména tam, kde výkon SERS závisí na kontrole předúpravy vzorku pro přesnou kvantifikovatelnost vzhledem k LC–MS. [1, 27] Na podporu tohoto názoru studie porovnávající SERS a LC–MS u neočekávaného herbicidu v komplikované matrici uvedla, že SERS vykazoval vysokou citlivost a vyšší detekční účinnost pro detekci ultrastopových cílů, zatímco LC–MS poskytoval přesnější kvantifikovatelnost usnadněnou dobře kontrolovanou předúpravou vzorku. To motivuje k stupňovité architektuře: SERS pro rychlou citlivou detekci a LC–MS pro potvrzující kvantifikaci. [27]
V EU definují pokyny EMA pro specifikace specifikace a identifikují skupiny kontaminantů, které by měly být řešeny (včetně těžkých kovů, reziduí pesticidů, mykotoxinů, mikrobiální kontaminace). Umožňují periodické/skip testing tam, kde je to odůvodněno posouzením rizik a údaji o šaržích, což naznačuje, že datové toky Raman/PAT by mohly přispět podpůrnými důkazy pro strategie testování založené na riziku, pokud budou validovány a prokážou schopnost včas detekovat relevantní odchylky. [13, 14]
5.4 Strategie nasazení založená na riziku a management životního cyklu
Pokyny USP uvádějí, že rozsah testování může být určen pomocí přístupu založeného na riziku, který zohledňuje pravděpodobnost kontaminace. To podporuje strategii, v níž jsou intenzita screeningu Raman/SERS a potvrzující testování alokovány na základě rizikových faktorů, jako jsou zdroj, geografie, historie šarží a předchozí data ze screeningu. [19] EMA podobně uvádí, že periodické/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 snižování počtu testů. [13]
V tomto kontextu založeném na riziku lze Raman-based PAT umístit jako generátor rychlých, opakovatelných otisků a výsledků screeningu, které podporují monitorování trendů a rychlou identifikaci abnormálních šarží, zatímco potvrzující testy jsou vyhrazeny pro šarže označené screeningem nebo pro periodické ověřování výkonu screeningového systému a stability kalibrace. [2, 13] Metoda identity APIs založená na čárových kódech a handheld detekce falšování esenciálních olejů ilustrují, jak robustní rozhodovací pravidla (překryv čárových kódů, intenzivní diagnostické pásy) mohou v některých kontextech zjednodušit rozhodování o screeningu, zatímco diskriminace založená na PCA ukazuje, kde jsou vyžadovány vícerozměrné modely pro udržení citlivosti vůči jemným vzorcům falšování. [9, 11, 20]
Management životního cyklu pro Raman metody je také naznačen v připomínkách FDA k podáním MDRS: chybějící validační data o reprodukovatelnosti a přesnosti jsou nedostatkem, což zdůrazňuje, že Raman-based PAT metody 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-based PAT pro stopové kontaminanty. Za prvé, zvýšená rozmanitost technik (Fourier transform Raman, resonance Raman, confocal Raman a SERS) je popsána jako proveditelná pro posílení Ramanových signálů a vývoj přístrojů a zpracování vzorků, což podporuje strategii výběru variant techniky podle potřeby matrice a citlivosti namísto spoléhání se na jedinou konfiguraci Ramanova systému ve všech botanických procesech. [4]
Za druhé, selektivitu SERS lze zvýšit funkcionalizací nanostruktur pomocí receptorových molekul, jako jsou aptamery, což ukazuje cestu k cíleným analýzám stopových kontaminantů zabudovaným do modulů PAT tam, kde je interference dominantním rizikem. [5]
Za třetí, zobrazovací přístupy SERS jsou popisovány jako metody umožňující monitorování v reálném čase a detekci lokalizace kontaminace na povrchu rostlinných tkání nebo uvnitř nich, což naznačuje, že budoucí pracovní postupy pro botanické APIs by mohly zahrnovat prostorově rozlišené mapování kontaminace u vysoce rizikových materiálů nebo pro vyšetřování cest kontaminace. [5] Konečně, potenciál praktického nasazení je podpořen závěry, že SERS by mohl být dále implementován v nástrojích pro rychlou detekci na místě pro bezpečnost potravin a monitorování životního prostředí, a důkazy, že přenosné Ramanovy přístroje lze použít k monitorování shody bylinných produktů na spotřebitelském trhu s předpisy o ochraně zdraví a bezpečnosti, což podtrhuje kontinuum od terénního screeningu až po výrobní systémy PAT. [12, 27]
6. Závěry
Tato konceptuální studie syntézy důkazů naznačuje, že Raman spectroscopy je dobře sladěna s cíli PAT, protože je rychlá, nedestruktivní, neinvazivní a jednoduchá na přípravu vzorků. Aplikace Raman spectroscopy jsou popisovány jako sahající od laboratoře až po výrobní linky, což podporuje pohled na měření založené na Raman spectroscopy v rámci celého životního cyklu, od screeningu vstupních surovin až po monitorování v procesu. [2]
PAT je výslovně definována jako technologie umožňující analýzu v reálném čase a zpětnovazební kontrolu pro zajištění kontrolovatelných výrobních procesů a optimální kvality. Vibrační spektroskopie je popisována jako metoda umožňující online rychlou detekci vnitřní kvality bylin v reálném čase během zpracování, což poskytuje konceptuální základ pro umístění Ramanových senzorů v botanické výrobě. [3]
Pro stopové kontaminanty poskytuje SERS nejsilnější základnu důkazů pro citlivost, přičemž zesílení může potenciálně dosáhnout ultrastopových detekčních limitů na ušlechtilých kovech a řada studií pesticidů prokazuje detekční režimy v ppm až ppb a dokonce i v nízkých nanomolárních hodnotách s kvantitativními metrikami a rychlými pracovními postupy (např. 5 min celková doba testu; <15 min extrakce). [5, 8, 16, 18] Chemometrie je nezbytná pro mnoho úloh autentizace a kvantifikace, protože vizuální kontrola může být pro detekci falšování nedostatečná, zatímco PCA a PLSR prokázaly výkonnost v diskriminaci a kvantitativní predikci. [9, 10]
Hlavními omezeními pro profilování stopových kontaminantů v botanických APIs v reálném čase jsou limity citlivosti u nezesílených procesních modelů Raman PAT (ilustrované 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 adulterantů. [3, 22] V důsledku toho je nejvíce obhajitelným provozním doporučením podpořeným důkazy stupňovitá architektura PAT:
- Přenosná Raman spectroscopy + chemometrie pro rychlou autentizaci / screening falšování.
- Cílené SERS analýzy pro vysoce riziková rezidua pesticidů.
- Potvrzující ortogonální metody tam, kde kvantifikovatelnost a regulační rozhodování vyžadují vyšší míru jistoty, v souladu s regulačními očekáváními pro ortogonální metody a rizikově podloženým zdůvodněním pro skip testing. [1, 5, 12, 13, 27]
Financování
Žádné externí financování. [1]
Střet zájmů
Autoři prohlašují, že nejsou v žádném 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 workflow PAT pro řízení rizik kontaminantů v botanických APIs integrující nedestruktivní Raman spectroscopy a SERS: screening vstupních botanických surovin pomocí rychlého, nedestruktivního fingerprintingu Raman spectroscopy v místech příjmu/doku; chemometrické kontroly autentizace/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); in-process monitorování Raman spectroscopy u výrobních jednotkových operací koncipované v rámci PAT jako analýza v reálném čase a zpětnovazební kontrola; a rozhodnutí o periodickém ověřování / skip-testing založená na riziku podpořená historií šarží a formálními posouzeními rizik v souladu s pokyny EMA/USP. [2, 3, 6, 9, 11, 13, 16, 19]
Tabulka 2
| Třída kontaminantu/falšování | Konfigurace Raman/SERS | Body integrace PAT |
|---|---|---|
| Těžké kovy | Nedestruktivní screening Raman spectroscopy | Screening surovin |
| Rezidua pesticidů | Cílené moduly SERS | Stopový screening |
| Mykotoxiny | Chemometrická diskriminace | Kontroly autentizace |
Tabulka 3
| Regulační/kompendiální ukotvení | Soulad s Raman-based PAT |
|---|---|
| Pokyny USP | Validovaný screening, strategie testování založené na riziku |
| Specifikace EMA | Soulad se skupinami kontaminantů, odůvodnění periodického testování |
| Doporučení FDA | Podpora ortogonálních metod, management životního cyklu |
