Anwendung der zerstörungsfreien Raman-Spektroskopie und Prozessanalysentechnologie (PAT) zur Echtzeit-Profilierung von Spurenschadstoffen in botanischen pharmazeutischen Wirkstoffen
Abstract
Hintergrund
Botanische pharmazeutische Wirkstoffe (APIs) und botanische Drogenzubereitungen erfordern Qualitätsstrategien, die in der Lage sind, Variabilität zu kontrollieren und Kontaminationsrisiken unter Verwendung eines „Totality of the Evidence“-Ansatzes zu verwalten. Dieser umfasst die Kontrolle botanischer Rohstoffe sowie chemische Prüfungen wie spektroskopische und/oder chromatographische Methoden. [1] Regulatorische Leitlinien erwarten explizit Prüfungen auf Pestizidrückstände und adventive Toxine (z. B. Aflatoxine) sowie Kontrollen in Bezug auf Fremdstoffe und Verfälschungsmittel, was den Einsatz schneller Screening-Verfahren motiviert, die über die gesamte Lieferkette und den Herstellungslebenszyklus hinweg eingesetzt werden können. [1]
Zielsetzung
Diese konzeptionelle Proof-of-Concept- und Datensynthese-Studie evaluiert, wie die zerstörungsfreie Raman-Spektroskopie (einschließlich SERS-verstärkter Varianten) in ein Framework der Prozessanalysentechnologie (PAT) zur Echtzeit- oder Beinahe-Echtzeit-Profilierung von Spurenschadstoffen in botanischen APIs integriert werden kann, wobei der Schwerpunkt auf Machbarkeit, analytischer Leistung und durch veröffentlichte Belege gestützten Einsatzbeschränkungen liegt. [2, 3]
Methoden
Wir haben Belege synthetisiert, die Folgendes zeigen:
- Ramans Empfindlichkeit gegenüber der chemischen Struktur und der minimale Bedarf an Probenvorbereitung; [2, 4]
- SERS-Verstärkung und repräsentative Demonstrationen von Spurenpestiziden (einschließlich ppm- bis Sub-ppb-Bereichen); [5–8]
- Chemometrische Strategien zur Authentifizierung von Verfälschungsmitteln und zur quantitativen Vorhersage; [9–11]
- PAT-konforme Prozessüberwachungsbeispiele und bekannte Barrieren für die industrielle Umsetzung. [3]
Ergebnisse
Über die zusammengestellten Studien hinweg unterschieden Raman und Chemometrie verfälschte ätherische Öle, wenn eine visuelle Inspektion nicht ausreichte, wobei PCA eine spektrale Trennung zwischen reinen und verfälschten Proben ermöglichte. [9] Die quantitative Raman-Modellierung (PLSR) erreichte eine hohe Vorhersagegenauigkeit bei Konzentrationsvorhersageaufgaben, was die Plausibilität einer kalibrierungsbasierten Quantifizierung in komplexen Formulierungen stützt. [10]
Für Spurenschadstoffe berichteten SERS-Studien über Detektionen bis hinunter zu 1 ppm auf Fruchtoberflächen für ausgewählte Pestizide; in anderen Arbeiten wurden LODs im Bereich von 0.001–10 ppm über 21 Pestizide hinweg unter Verwendung von kolloidalen Gold-Nanopartikeln gemessen. [6, 7] Handgehaltenes SERS mit QuEChERS-Acetat-Extraktion detektierte mehrere Pestizide unterhalb eines EU-MRL von 10 ppb in Basmati-Reis für ausgewählte Analyten, wobei die Extraktion in weniger als 15 min abgeschlossen war, was einen pragmatischen „Screen-First“-Workflow illustriert. [8]
Für den PAT-Einsatz unterstützen Ramans schnelle, zerstörungsfreie, nicht-invasive Messungen und die Möglichkeit des Einsatzes vom Labor bis zur Produktionslinie das Inline/Online-Monitoring. Die Belege unterstreichen jedoch auch, dass der Großteil der PAT-Forschung auf Laborebene verbleibt und dass Raman-Prozessmodelle relativ hohe LODs aufweisen können, die Ziele in niedrigen Konzentrationen in Szenarien der Extraktionsüberwachung verfehlen. [2, 3]
Schlussfolgerungen
Die Belege stützen ein machbares Raman/SERS-gestütztes PAT-Konzept für das Risikomanagement von Kontaminanten in botanischen APIs: Einsatz von portablem Raman zur Authentifizierung eingehender Materialien und zum Screening auf Verfälschungsmittel; Nutzung von SERS-Modulen für gezieltes Pestizid-Screening; und Integration von Raman-basierten multivariaten Modellen in PAT-Kontrollschleifen, sofern die Prozessbedingungen einen stabilen Kalibriertransfer und eine ausreichende Detektionsfähigkeit zulassen. [3, 12]
Die primären Einschränkungen sind die Empfindlichkeit für Ultra-Spuren-Ziele in heterogenen botanischen Matrizen, Fluoreszenz und schwache Raman-Signale sowie Validierungs- und Modelltransfer-Anforderungen, die für die regulatorische Akzeptanz von Ansätzen mit reduzierten Tests oder Skip-Testing erforderlich sind. [3, 4, 13]
Schlüsselwörter
- Raman-Spektroskopie
- SERS
- Prozessanalysentechnologie
- Botanischer API
- Pestizidrückstände
- Detektion von Verfälschungsmitteln
- Chemometrie
- Echtzeit-Monitoring
Einleitung
Botanische Drogenzubereitungen und botanische APIs werden unter Qualitätsparadigmen reguliert, die die therapeutische Konsistenz betonen, gestützt durch einen „Totality of the Evidence“-Ansatz, einschließlich der Kontrolle botanischer Rohstoffe und chemischer Qualitätskontrollprüfungen, die spektroskopische und/oder chromatographische Methoden nutzen können. [1] Innerhalb dieses Paradigmas werden Kontaminations- und Verfälschungsrisiken explizit als Qualitätsbedenken genannt, die Teststrategien erfordern, einschließlich Prüfungen auf Pestizidrückstände (einschließlich der Ausgangspestizide und wichtiger toxischer Metaboliten) und adventive Toxine wie Aflatoxine sowie Kontrollen in Bezug auf Fremdstoffe und Verfälschungsmittel. [1]
Parallel dazu definieren die europäischen Spezifikationsleitlinien für pflanzliche Stoffe und Zubereitungen Spezifikationen als die Tests, Verfahren und Akzeptanzkriterien, die zur Sicherstellung der Qualität bei der Freigabe und während der Haltbarkeit verwendet werden, und identifizieren Gruppen von Kontaminanten, die angemessen adressiert werden sollten, einschließlich Schwermetallen/elementaren Verunreinigungen, Rückständen von Pestiziden und Begasungsmitteln, Mykotoxinen (Aflatoxine, Ochratoxin A) und mikrobieller Kontamination. [13, 14] Die EMA-Leitlinien weisen zudem darauf hin, dass periodische Prüfungen/Skip-Testing von Kontaminantenrückständen akzeptabel sein können, wenn dies durch Risikobewertung und Chargendaten gerechtfertigt ist, was einen klaren regulatorischen Anreiz für schnellere Screening- und Prozessverständnis-Tools schafft, die risikobasierte Kontrollstrategien ohne Kompromisse bei der Sicherheit rechtfertigen können. [13]
Die Raman-Spektroskopie ist ein Kandidat für solche Strategien, da die Raman-Streuung chemisch spezifische „Fingerabdruck“-Spektren liefert und Raman-Methoden gemeinhin als schnell, zerstörungsfrei und nicht-invasiv mit einfacher Probenvorbereitung eingestuft werden – operative Eigenschaften, die auf eine Entscheidungsfindung in Echtzeit während der Herstellung und Lieferkettenkontrolle ausgerichtet sind. [2, 4]
Übersichten über pharmazeutische Raman-Anwendungen beschreiben ein Einsatzspektrum, das sich von der Labornutzung bis hin zu Laderampen und Produktionslinien erstreckt, was impliziert, dass Raman nicht nur als Off-line-Identifizierungs-Tool, sondern auch als potenzieller In-Prozess-Analysesensor in einem PAT-Kontext betrachtet werden kann. [2] PAT ist explizit definiert als die Verwendung einer Reihe von Werkzeugen und Mitteln zur Realisierung von Echtzeit-Analysen und Feedback-Kontrollen während der industriellen Produktion, um einen kontrollierbaren Produktionsprozess und eine optimale Produktqualität zu gewährleisten. Schwingungsspektroskopische Techniken werden dabei als Werkzeuge beschrieben, die eine Online-, Echtzeit- und schnelle Detektion interner Qualitätsattribute von Kräutern während der Verarbeitung ermöglichen. [3]
Die Profilierung von Spurenschadstoffen in Botanicals ist jedoch analytisch anspruchsvoll, und die Literatur weist auf erhebliche Herausforderungen bei der Umsetzung hin: Der Großteil der PAT-Forschung wurde an Geräten im Labormaßstab durchgeführt, wo die experimentellen Bedingungen leichter zu kontrollieren sind, und Raman-basierte Prozessmodelle können relativ hohe LODs aufweisen, die es versäumen, Ziele in niedrigen Konzentrationen in simulierten Extraktionsüberwachungsaufgaben zu detektieren. [3] Diese Einschränkungen motivieren eine designorientierte Frage für botanische APIs: Wie kann Raman (und SERS-verstärktes Raman) innerhalb eines PAT-Frameworks so eingesetzt werden, dass es ein schnelles, zerstörungsfreies Screening und, wo machbar, quantitative Vorhersagen ermöglicht, die robust gegenüber Matrix- und Prozessvariabilität sind und gleichzeitig mit den risikobasierten regulatorischen Erwartungen an die Schadstoffkontrolle und Methodenvalidierung kompatibel bleiben? [2, 3, 13]
Dementsprechend lautet die hier behandelte Forschungsfrage: Können veröffentlichte Raman- und SERS-Leistungsdaten eine praktische PAT-Architektur für die Beinahe-Echtzeit-Profilierung von Spurenschadstoffen in botanischen APIs unterstützen, die klassische Bestätigungsanalysen ergänzt oder eine Vorauswahl (Triage) trifft? [3, 6, 8] Die Arbeitshypothese ist, dass das Raman-basierte zerstörungsfreie Fingerprinting als gestuftes PAT-System am effektivsten sein wird: (i) Raman + Chemometrie für schnelle Authentifizierung/Verfälschungs-Screening; (ii) gezielte SERS-Module für die Detektion von Spurenpestiziden in relevanten Matrizen; und (iii) Prozess-Raman-Monitoring für interne Qualitätsattribute bei ausreichender Sensitivität, wobei risikobasiertes Skip-Testing durch Daten und Chargenhistorie gerechtfertigt wird und nicht durch den Sensoreinsatz allein. [3, 6, 9, 13]
Quantitative Vorhersage und kalibrierungsbasierte Inferenz
Für die quantitative Vorhersage und kalibrierungsbasierte Inferenz berichtete eine Raman-Studie zu mit Xylol verfälschten Methyleugenol-Formulierungen, dass PCA nützlich war, um Raman-Spektraldatensätze unterschiedlicher Konzentrationen zu differenzieren. Zusätzlich war ein PLSR-Modell in der Lage, die Konzentration einer unbekannten Probe zuverlässig vorherzusagen, was demonstriert, dass die Kombination aus Raman-Spektroskopie und PLSR eine hohe Vorhersageleistung erzielen kann. Dies unterstreicht den potenziellen Nutzen bei der Entwicklung quantitativer Modelle für bekannte Verfälschungsmittel in botanischen APIs, sofern Referenzmaterialien verfügbar sind [10].
Identitätsbestätigung in Fertigprodukten
Eine Barcode-basierte Raman-Methode hat sich zur Bestätigung der Identität von APIs in Fertigprodukten als wirksam erwiesen. Die Technik funktioniert durch den Vergleich des Prozentsatzes der Nicht-Null-Überlappung zwischen erwarteten API-Barcodes und Barcodes des fertigen Arzneimittels, wobei Spektren transformiert werden, um Raman-Peaks hervorzuheben [11]. Unter Verwendung dieses Ansatzes wurden 18 zugelassene Fertigarzneimittel und neun simulierte Fälschungen mit 100% Genauigkeit identifiziert. Dies stützt die Machbarkeit der Verwendung einer Raman-basierten „Fingerprint Overlap“-Logik für eine robuste Identitätsprüfung in formulierten Produkten, sofern entsprechende Transformations- und Entscheidungsregeln angewendet werden [11].
Raman-Analyse für botanische „Look-Alike“-Risiken
Raman-Spektralsignatur-Ansätze wurden eingesetzt, um in botanischen Kontexten echte Proben von verfälschten zu unterscheiden. Beispielsweise zeigte die Analyse von Phansomba/Phellinus-Proben eine deutliche Trennung zwischen echten und verfälschten Exemplaren. Wichtige Raman-Banden (487, 528, 786, 892, 915 und 1436 cm), die charakteristisch für Phellinus (insbesondere Ph. merrillii) sind, wurden identifiziert, was das Potenzial für den Aufbau von Datenbanken mit Signaturbereichen für Inspektions-Workflows bei anderen pflanzlichen Arzneimitteln nahelegt [21].
Es existieren jedoch Einschränkungen. In einem Screening von 50 pflanzlichen Nahrungsergänzungsmitteln mit Angaben zur sexuellen Leistungssteigerung detektierte die Raman-Spektroskopie neun verfälschte Proben (vier mit Sildenafil und fünf mit Tadalafil). Dennoch lieferte sie bei zwei Proben keine schlüssigen Ergebnisse hinsichtlich einer Tadalafil-Verfälschung, was auf die Notwendigkeit von Bestätigungsmethoden oder verbesserten spektralen Interpretationsstrategien für bestimmte Fälle hindeutet [22].
4.2 Pestizidrückstände mittels SERS
Veröffentlichte Belege unterstreichen, dass SERS eine schnelle, zerstörungsfreie Technik ist, die in der Lage ist, Pestizide im Spurenbereich (ppm oder ppb) in Übereinstimmung mit botanischen Kontaminantenkontrollstandards zu detektieren [1, 6, 19]. Eine Studie demonstrierte die Fähigkeit von SERS, Pestizide auf Fruchtoberflächen in Konzentrationen von nur 1 ppm zu detektieren, was gut mit regulatorischen Pestizidrückstandsgrenzwerten für Äpfel korreliert [6].
Quantitative SERS-Studien haben eine starke Kalibrierungsleistung gezeigt. Beispielsweise berichtete eine Studie über Bestimmtheitsmaße (R²) von 0.99 für Omethoat und 0.98 für Chlorpyrifos, mit Nachweisgrenzen (LODs) von 1.63 mg·cm bzw. 2.64 mg·cm. Dies unterstreicht die Machbarkeit von Kalibrierungsmodellen unter Verwendung charakteristischer SERS-Peakintensitäten für die Rückstandsquantifizierung [17]. In dieser Studie wurden analytenspezifische Raman-Peaks (413 cm für Omethoat, 346 cm für Chlorpyrifos) für das Konzentrations-Mapping durch Kalibrierungsmodelle verwendet [17].
Kolloidale Gold-Nanopartikel-SERS hat die Raman-Streuung von 21 verschiedenen Pestiziden weiter verstärkt. Die Nachweisgrenzen reichten von 0.001 bis 10 ppm, wobei die gleichzeitige Identifizierung von Phosmet und Thiram auf Apfelschale mittels PCA und SERS erreicht wurde [7].
Für Blattgemüse-Matrizen wiesen Kalibrierungskurven für Pestizidrückstände von Phosmet, Thiabendazol und Acetamiprid starke lineare Korrelationskoeffizienten auf und erreichten Wiederfindungsraten zwischen 94.67% und 112.89%. Auf Wiederfindung basierende Validierungen berichteten über relative Standardabweichungen zwischen 3.87% und 8.56%. Der gesamte Testprozess, einschließlich Probenahme, Spektrenanalyse und quantitativer Vorhersage, wurde in unter fünf Minuten abgeschlossen, eine deutliche Verbesserung gegenüber traditionellen chromatographischen Methoden [16].
Im Kontext einer botanischen Matrix demonstrierte SERS Potenzial beim Nachweis von Deltamethrin in Corydalis. Der primäre charakteristische Peak wurde bei 999 cm identifiziert, wobei Inkremente in der Modellierung eine Nachweisgrenze von nur 0.186 mg/L für die direkte Beobachtung am 999 cm-Peak ergaben. Die Verwendung eines PLS-Modells erreichte ebenfalls gute Metriken für die Vorhersageleistung [23].
Handgehaltene SERS-Geräte, kombiniert mit QuEChERS-Acetat-Extraktion, demonstrierten die Fähigkeit, multiple Pestizidrückstände in Basmati-Reis innerhalb von 15 Minuten zu detektieren. Pestizide wie CBM, THI und TRI wurden unterhalb des EU-Höchstgehalts (MRL) von 10 ppb nachgewiesen. Die Nachweisgrenze für ACE blieb jedoch auf 800 ppb begrenzt, was die potenzielle Variabilität der Analyt-Sensitivität innerhalb eines Multi-Rückstands-Workflows verdeutlicht [8].
Dynamische SERS-Ansätze haben die Empfindlichkeit im Kontext sitzender Tropfen erhöht, was den Nachweis von Paraquat, Thiabendazol, Tricyclazol und Isocarbophos bis in den ppm- und ppb-Bereich ermöglichte. Dieser Ansatz nutzt einen metastabilen Nanopartikel-Zustand während der Verflüchtigung aus, um die Unterscheidbarkeit in gespikten Gemüseextrakten aufrechtzuerhalten. Lineare Beziehungen zwischen charakteristischen Peakintensitäten und Konzentrationsniveaus validieren diese Methode weiter [18].
4.3 Mykotoxin- und mikrobielle Marker-Profilierung
Regulatorische Standards schreiben Mykotoxin- und mikrobiologische Qualitätsprüfungen für pflanzliche Stoffe vor, wobei der Schwerpunkt insbesondere auf Aflatoxinen und Ochratoxin A liegt [13, 24]. Beispielsweise legen USP-Monographien eine Höchstgrenze von NMT 5 ppb für Aflatoxin B1 und NMT 20 ppb für die Summe der Aflatoxine B1, B2, G1 und G2 fest [19]. Diese Grenzwerte definieren die Sensitivität, die Screening- und Bestätigungsmethoden erreichen müssen.
Aufgrund des primären Schwerpunkts auf Raman/SERS-Pestiziddetektion und Verfälschungsanwendungen ist diese Technologie am besten als ergänzendes Screening-Tool innerhalb einer umfassenderen Kontaminantenkontrollstrategie positioniert. Dies steht im Einklang mit regulatorischen Leitlinien, die vorschlagen, die Qualitätskontrolle durch chemische Tests wie Spektroskopie oder Chromatographie zu unterstützen und gleichzeitig neue Technologien einzubeziehen [1, 13].
4.4 Inferenz von Schwermetallen und anorganischen Kontaminanten
Die EMA verlangt Tests auf Schwermetalle und andere elementare Verunreinigungen in pflanzlichen Arzneimitteln, sofern nicht anders gerechtfertigt, was eine regulatorische Erwartung für die Profilierung von Spurenschadstoffen in botanischen APIs darstellt [13, 24].
In der aktuellen Raman/SERS-Evidenzbasis werden diese Kontaminanten indirekt durch eine verbesserte Kontrolle der Rohstoffidentität, ein schnelleres Verfälschungs-Screening und die Priorisierung von Bestätigungsprüfungen für Hochrisikoproben adressiert. Raman-Methoden sind jedoch derzeit nicht als Standalone-Methoden für die Quantifizierung elementarer Verunreinigungen ohne zusätzliche Validierung oder ergänzende Technologien positioniert [1, 13, 21].
4.5 In-Line und On-Line Raman PAT für die botanische Verarbeitung
Das Framework der Prozessanalysentechnologie (PAT) nutzt Echtzeit-Analysen zur Optimierung der Produktqualität und Prozesskontrolle. Die Raman-Spektroskopie wird als gut geeignet für diesen Zweck beschrieben, da sie schnelle, nicht-invasive Analysen bietet, die mit In-Prozess-Herstellungsbedingungen kompatibel sind [3].
Ein Beispiel für Raman-PAT ist die Verwendung eines RS-CARS-PLS-Modells zur Überwachung von Extraktionsprozessen in der Herstellung von Wenxin-Granulaten. Während das Modell eine effektive Prozessüberwachung demonstrierte, war seine Empfindlichkeit für Analyten in niedriger Konzentration, wie Saccharide, begrenzt – was die Notwendigkeit von SERS oder ergänzenden Techniken zum Nachweis von Spurenschadstoffen unterstreicht [3].
Der industrielle Einsatz bringt zusätzliche Herausforderungen mit sich, da der Großteil der PAT-Forschung in labor-kontrollierten Umgebungen stattfindet. Robustheit und die Kontrolle der Variabilität müssen für eine erfolgreiche Skalierung und Live-Implementierung adressiert werden [3].
4.6 Vergleichende analytische Leistung
Die konventionelle Raman-Spektroskopie liefert schnelle, zerstörungsfreie chemische Fingerabdrücke, ohne dass eine Probenvorbehandlung erforderlich ist. Im Gegensatz dazu erhöht SERS die Empfindlichkeit für den Nachweis von Spurenschadstoffen und erreicht Nachweisgrenzen von 1 ppm bis hinunter zu 0.001 ppm für bestimmte Pestizide, abhängig von Methode und Matrix [4, 5, 6, 7]. Beispielsweise demonstrierte SERS gekoppelt mit Kalibrierung den Pestizidnachweis in Blattgemüse mit Korrelationskoeffizienten von bis zu 0.98291 und einem Abschluss des gesamten Workflows in nur fünf Minuten [16].
Für Authentifizierungsanwendungen war PCA nützlich bei der Differenzierung subtiler spektraler Variationen in ätherischen Ölen, und Barcode-basierte Raman-Techniken zeigten eine 100%ige Genauigkeit bei der Identifizierung gefälschter und authentischer Fertigprodukte [9–11].
4.7 Portable und handgehaltene Instrumentierung für das Rohstoff-Screening
Portable Raman-Instrumente werden als zeiteffiziente, zerstörungsfreie Werkzeuge positioniert, die in der Lage sind, pflanzliche Materialien schnell und ohne komplexe Vorbereitung zu analysieren. Sie sind auch für die Überwachung der Einhaltung von Gesundheits- und Sicherheitsvorschriften bei pflanzlichen Produkten anwendbar und bieten ein wertvolles Werkzeug sowohl für das Screening im Werk als auch nach dem Inverkehrbringen [12].
Regulatorische Leitlinien der FDA heben aufkommende Methoden wie die morphologiegesteuerte Raman-Spektroskopie (MDRS) als nützlich für Aufgaben wie die Charakterisierung der Partikelgrößenverteilung hervor, sofern sie durch eine strenge Validierung unterstützt werden. Obwohl nicht spezifisch für botanische APIs, demonstrieren diese Methoden die Fähigkeit von Raman, traditionelle analytische Techniken zu ergänzen [25, 26].
Diskussion
Die synthetisierte Evidenz stützt Raman und SERS als wertvolle Werkzeuge für zerstörungsfreies, schnelles Screening und Echtzeit-Monitoring innerhalb von PAT-Umgebungen. Diese Technologien können effektiv in Workflows zur Schadstoffkontrolle und Qualitätssicherung für botanische APIs integriert werden [2, 3, 5].
5.1 Stärken von Raman und PAT gegenüber klassischen zerstörenden Methoden
Die Raman-Spektroskopie ist vorteilhaft aufgrund ihrer Geschwindigkeit, ihrer zerstörungsfreien Eigenschaften und des minimalen Bedarfs an Probenvorbereitung. SERS erweitert diesen Nutzen und ermöglicht den Nachweis im Spurenbereich durch Verstärkungsmechanismen, was nachweislich Pestizide bis in den ppb-Bereich mit schnellen Gesamtarbeitszeiten detektieren kann. Dies macht es ideal für das anfängliche Screening und die Triage von Proben für Bestätigungsprüfungen [2, 4, 5, 16].
5.2 Einschränkungen
Zu den wichtigsten Einschränkungen gehören Herausforderungen bei der Sensitivität von Basis-Raman-Methoden, insbesondere für Analyten in niedriger Konzentration ohne SERS-Verstärkung. Der industrielle Einsatz von Raman-basiertem PAT erfordert zudem die Überwindung von Herausforderungen hinsichtlich der Variabilität und des robusten Scale-up. Darüber hinaus führt eine gewisse Abhängigkeit von chemometrischen Modellen wie PCA und PLS Komplexität und potenzielle Unsicherheit ein, abhängig von der Matrixvariabilität und dem Modelltraining [3, 9, 22, 23].
Regulatorische Leitlinien und Raman-basierte Screening-Tools
Regulatorische Leitlinien unterstützen einen Qualitätsansatz für Botanicals, der auf der Gesamtheit der Belege (Totality of Evidence) basiert, einschließlich der Kontrolle botanischer Rohstoffe und chemischer Qualitätskontrollprüfungen unter Verwendung spektroskopischer und/oder chromatographischer Methoden. Dies bietet einen konzeptionellen Weg für Raman-basierte Screening-Tools, um in Gesamt-Kontrollstrategien integriert zu werden, anstatt sie als alleinigen Ersatz für alle klassischen Assays zu behandeln. [1]
Die FDA-Leitlinien fordern explizit Prüfungen auf Pestizidrückstände und adventive Toxine wie Aflatoxine sowie auf Fremdstoffe und Verfälschungsmittel. Dies deckt sich mit den Raman/SERS-Fähigkeiten im Pestizid-Screening und der Detektion von Verfälschungsmitteln und unterstreicht die Notwendigkeit einer Abdeckung von Schadstoffklassen in einem umfassenden Kontrollprogramm. [1]
Die FDA erklärt außerdem, dass Antragsteller aktuelle und aufkommende Technologien evaluieren und orthogonale analytische Methoden entwickeln sollten, um eine angemessene Identifizierung und Quantifizierung zu gewährleisten. Dies kann als Unterstützung für den Raman/SERS-Einsatz als Teil eines orthogonalen Methodensatzes interpretiert werden, gepaart mit Bestätigungsmethoden wie LC–MS oder anderen Assays zur definitiven Quantifizierung, insbesondere dort, wo die SERS-Leistung von der Kontrolle der Probenvorbehandlung für eine genaue Quantifizierbarkeit relativ zu LC–MS abhängt. [1, 27] Diese Ansicht stützend, berichtete eine Studie, die SERS und LC–MS für ein unerwartetes Herbizid in einer komplizierten Matrix verglich, dass SERS eine hohe Sensitivität und höhere Detektionseffizienz für den Nachweis von Ultra-Spuren-Zielen aufwies, während LC–MS eine genauere Quantifizierbarkeit lieferte, die durch eine gut kontrollierte Probenvorbehandlung erleichtert wurde. Dies motiviert eine gestufte Architektur: SERS für den schnellen, sensitiven Nachweis und LC–MS für die Bestätigungsquantifizierung. [27]
In der EU definiert die EMA-Spezifikationsleitlinie Spezifikationen und identifiziert Kontaminantengruppen, die adressiert werden sollten (einschließlich Schwermetalle, Pestizidrückstände, Mykotoxine, mikrobielle Kontamination). Sie gestattet periodische Prüfungen/Skip-Testing, sofern dies durch Risikobewertung und Chargendaten gerechtfertigt ist, was impliziert, dass Raman/PAT-Datenströme unterstützende Belege für risikobasierte Teststrategien liefern könnten, wenn sie validiert sind und zeigen, dass sie relevante Abweichungen rechtzeitig erkennen können. [13, 14]
5.4 Risikobasierte Einsatzstrategie und Lifecycle-Management
Die USP-Leitlinien weisen darauf hin, dass der Umfang der Prüfungen unter Verwendung eines risikobasierten Ansatzes bestimmt werden kann, der die Wahrscheinlichkeit einer Kontamination berücksichtigt. Dies stützt eine Strategie, bei der die Intensität des Raman/SERS-Screenings und die Bestätigungsprüfungen basierend auf Risikofaktoren wie Quelle, Geografie, Chargenhistorie und vorherigen Screening-Daten zugewiesen werden. [19] Die EMA gibt ebenfalls an, dass periodisches Testen/Skip-Testing akzeptabel sein kann, wenn es gerechtfertigt ist, und dass die Rechtfertigung Pflanzenmaterial, Anbau-/Produktionsbedingungen, Kontaminationen durch benachbarte Farmen sowie die geografische Herkunft berücksichtigen und durch Risikobewertung und Chargendaten gestützt werden sollte, was die Notwendigkeit datenreicher Überwachungssysteme anstelle von Ad-hoc-Testreduzierungen unterstreicht. [13]
Innerhalb dieses risikobasierten Kontexts kann Raman-basiertes PAT als Generator schneller, wiederholbarer Fingerabdrücke und Screening-Ergebnisse positioniert werden, die das Trendmonitoring und die schnelle Identifizierung abnormaler Chargen unterstützen, während Bestätigungsanalysen für Chargen reserviert bleiben, die durch das Screening markiert wurden, oder für die periodische Verifizierung der Leistung des Screening-Systems und der Kalibrierstabilität. [2, 13] Die Barcode-basierte API-Identitätsmethode und die handgehaltene Detektion von Verfälschungen in ätherischen Ölen illustrieren, wie robuste Entscheidungsregeln (Barcode-Überlappung, intensive diagnostische Banden) Screening-Entscheidungen in einigen Kontexten vereinfachen können, während die PCA-basierte Diskriminierung zeigt, wo multivariate Modelle erforderlich sind, um die Sensitivität gegenüber subtilen Verfälschungsmustern aufrechtzuerhalten. [9, 11, 20]
Das Lifecycle-Management für Raman-Methoden wird auch durch FDA-Beobachtungen zu MDRS-Einreichungen impliziert: Fehlende Validierungsdaten zur Reproduzierbarkeit und Genauigkeit stellen einen Mangel dar, was betont, dass Raman-basierte PAT-Methoden mit der Validierung und Leistungsdokumentation als zentrale Ergebnisse für regulatorische Interaktionen entwickelt werden müssen. [25]
5.5 Ausblick
Die Belege deuten auf mehrere technische Richtungen hin, um die Machbarkeit von Raman-basiertem PAT für Spurenschadstoffe zu erhöhen. Erstens wird eine erhöhte Technikvielfalt (Fourier-Transform-Raman, Resonanz-Raman, konfokales Raman und SERS) als machbar beschrieben, um Raman-Signale zu verstärken und Instrumente sowie die Probenverarbeitung weiterzuentwickeln. Dies stützt eine Strategie der Auswahl von Technikvarianten entsprechend der Matrix- und Sensitivitätsanforderungen, anstatt sich auf eine einzige Raman-Konfiguration über alle botanischen Prozesse hinweg zu verlassen. [4]
Zweitens kann die SERS-Selektivität durch die Funktionalisierung von Nanostrukturen mit Rezeptormolekülen wie Aptameren erhöht werden, was einen Weg zu gezielten Spurenschadstoff-Assays aufzeigt, die in PAT-Module eingebettet sind, in denen Interferenzen ein dominantes Risiko darstellen. [5]
Drittens werden bildgebende SERS-Ansätze beschrieben, die ein Echtzeit-Monitoring und den Nachweis der Kontaminationslokalisierung auf oder in Pflanzengewebeoberflächen ermöglichen. Dies deutet darauf hin, dass künftige Workflows für botanische APIs räumlich aufgelöstes Kontaminations-Mapping für Hochrisikomaterialien oder für Untersuchungen von Kontaminationspfaden beinhalten könnten. [5] Schließlich wird das praktische Einsatzpotenzial durch Schlussfolgerungen gestützt, wonach SERS weiter in schnellen Vor-Ort-Detektionswerkzeugen für die Lebensmittelsicherheit und Umweltüberwachung implementiert werden könnte, sowie durch Belege, dass tragbare Raman-Instrumente zur Überwachung der Einhaltung von Gesundheits- und Sicherheitsvorschriften bei pflanzlichen Produkten auf dem Verbrauchermarkt eingesetzt werden können – was ein Kontinuum vom Feld-Screening bis hin zu Fertigungs-PAT-Systemen unterstreicht. [12, 27]
6. Schlussfolgerungen
Diese konzeptionelle Evidenzsynthese zeigt, dass die Raman-Spektroskopie gut auf PAT-Ziele abgestimmt ist, da sie schnell, zerstörungsfrei, nicht-invasiv und einfach in der Probenvorbereitung ist. Raman-Anwendungen werden als vom Labor bis zur Produktionslinie reichend beschrieben, was eine Lebenszyklus-Betrachtung der Raman-basierten Messung vom Eingangsscreening der Rohstoffe bis zur In-Prozess-Überwachung unterstützt. [2]
PAT ist explizit als Ermöglichung von Echtzeit-Analysen und Feedback-Kontrollen definiert, um kontrollierbare Produktionsprozesse und optimale Qualität zu gewährleisten. Die Schwingungsspektroskopie wird als Werkzeug für die schnelle Online-Echtzeit-Detektion der internen Qualität von Kräutern während der Verarbeitung beschrieben, was eine konzeptionelle Basis für die Platzierung von Raman-Sensoren in der botanischen Herstellung bietet. [3]
Für Spurenschadstoffe bietet SERS die stärkste Evidenzbasis für Sensitivität, wobei die Verstärkung potenziell Ultra-Spuren-Nachweisgrenzen auf Edelmetallen erreichen kann. Mehrere Pestizidstudien demonstrierten ppm- bis ppb- und sogar niedrige nanomolare Detektionsbereiche mit Quantifizierungsmetriken und schnellen Workflows (z. B. 5 min Gesamttestzeit; <15 min Extraktion). [5, 8, 16, 18] Chemometrie ist für viele Authentizitäts- und Quantifizierungsaufgaben unerlässlich, da die visuelle Inspektion für die Detektion von Verfälschungen unzureichend sein kann, während PCA und PLSR eine diskriminierende und quantitative Vorhersageleistung gezeigt haben. [9, 10]
Die primären Einschränkungen für die Echtzeit-Profilierung von Spurenschadstoffen in botanischen APIs sind Sensitivitätsbeschränkungen in nicht-verstärkten Raman-PAT-Prozessmodellen (illustriert durch relativ hohe LODs in der Extraktionsüberwachung) und Robustheits-/Validierungs-Herausforderungen für die Skalierung von PAT vom Labor in die Produktion, zusammen mit matrixbedingter Unsicherheit in einigen Fällen des Screenings auf Verfälschungsmittel. [3, 22] Infolgedessen ist die am besten vertretbare operative Empfehlung, die durch die Belege gestützt wird, eine gestufte PAT-Architektur:
- Portables Raman + Chemometrie für schnelle Authentifizierung/Verfälschungs-Screening.
- Gezielte SERS-Assays für Hochrisiko-Pestizidrückstände.
- Bestätigende orthogonale Methoden, wenn Quantifizierbarkeit und regulatorische Entscheidungsfindung eine höhere Sicherheit erfordern, im Einklang mit regulatorischen Erwartungen an orthogonale Methoden und der risikobasierten Rechtfertigung für Skip-Testing. [1, 5, 12, 13, 27]
Finanzierung
Keine externe Finanzierung. [1]
Interessenkonflikte
Die Autoren erklären, dass keine Interessenkonflikte bestehen. [1]
Erklärung zur Datenverfügbarkeit
Alle in dieser konzeptionellen Studie verwendeten Daten stammen aus den zitierten veröffentlichten Quellen und regulatorischen Dokumenten, die hierin synthetisiert wurden. [1, 14]
Abbildung 1
Abbildung 1. Konzeptioneller PAT-Workflow für das Schadstoffrisikomanagement botanischer APIs unter Integration von zerstörungsfreiem Raman und SERS: Screening eingehender botanischer Rohstoffe mittels schnellem, zerstörungsfreiem Raman-Fingerprinting an Wareneingangs-/Dockpunkten; chemometrische Authentifizierungs-/Verfälschungsprüfungen (z. B. PCA-basierte Diskriminierung; Barcode-Überlappungs-Identitätsbestätigung) zur Identitätssicherung; gezielte SERS-Module für das Pestizid-Spuren-Screening und schnelle quantitative Vorhersage (ppm-bis-ppb-Sensitivität mit kurzen Messzeiten); In-Prozess-Raman-Überwachung bei Herstellungseinheiten, gerahmt unter PAT als Echtzeit-Analyse und Feedback-Kontrolle; und risikobasierte Entscheidungen über periodische Verifizierung/Skip-Testing, gestützt durch Chargenhistorie und formale Risikobewertungen in Übereinstimmung mit EMA/USP-Leitfäden. [2, 3, 6, 9, 11, 13, 16, 19]
Tabelle 2
| Kontaminations-/Verfälschungsklasse | Raman/SERS-Konfiguration | PAT-Integrationspunkte |
|---|---|---|
| Schwermetalle | Zerstörungsfreies Raman-Screening | Rohstoff-Screening |
| Pestizidrückstände | Gezielte SERS-Module | Spuren-Screening |
| Mykotoxine | Chemometrische Diskriminierung | Authentifizierungsprüfungen |
Tabelle 3
| Regulatorischer/Kompendialer Anker | Raman-basierte PAT-Ausrichtung |
|---|---|
| USP Guidance | Validiertes Screening, risikobasierte Teststrategien |
| EMA Specifications | Einhaltung von Kontaminantengruppen, Rechtfertigung für periodische Tests |
| FDA Recommendations | Unterstützt orthogonale Methoden, Lifecycle-Management |
