Anvendelse av ikke-destruktiv Raman-spektroskopi og prosessanalytisk teknologi (PAT) for sanntids profilering av sporkontaminanter i botaniske aktive farmasøytiske ingredienser
Abstract
Bakgrunn
Botaniske aktive farmasøytiske ingredienser (API-er) og botaniske legemiddelsubstanser krever kvalitetsstrategier som er i stand til å kontrollere variabilitet og håndtere kontamineringsrisiko ved bruk av en «totality of the evidence»-tilnærming, som inkluderer kontroll av botanisk råmateriale og kjemisk testing som spektroskopiske og/eller kromatografiske metoder. [1] Regulatoriske retningslinjer forventer eksplisitt tester for rester av pesticider og utilsiktede toksiner (f.eks. aflatoksiner), samt kontroller som adresserer fremmedlegemer og adulteranter, noe som motiverer raske screeningtilnærminger som kan tas i bruk på tvers av forsyningskjeden og produksjonssyklusen. [1]
Mål
Denne konseptuelle proof-of-concept- og datasyntese-studien evaluerer hvordan ikke-destruktiv Raman-spektroskopi (inkludert SERS-forsterkede varianter) kan integreres i et rammeverk for prosessanalytisk teknologi (PAT) for sanntids eller nær-sanntids profilering av sporkontaminanter i botaniske API-er, med vekt på gjennomførbarhet, analytisk ytelse og implementeringsbegrensninger støttet av publiserte bevis. [2, 3]
Metoder
Vi har sammenstilt bevis som viser:
- Ramans sensitivitet for kjemisk struktur og minimale behov for prøvepreparering; [2, 4]
- SERS-forsterkning og representative demonstrasjoner av sporpesticider (inkludert ppm- til sub-ppb-regimer); [5–8]
- Kjemometriske strategier for autentisering av adulteranter og kvantitativ prediksjon; [9–11]
- PAT-innrettede eksempler på prosessovervåking og kjente barrierer for industriell overføring. [3]
Resultater
På tvers av de sammenstilte studiene diskriminerte Raman og kjemometri mellom adulterte eteriske oljer når visuell inspeksjon var utilstrekkelig, der PCA ga spektral separasjon mellom rene og adulterte prøver. [9] Kvantitativ Raman-modellering (PLSR) oppnådde høye nivåer av prediksjonsnøyaktighet i konsentrasjonsprediksjonsoppgaver, noe som støtter sannsynligheten for kalibreringsbasert kvantifisering i komplekse formuleringer. [10]
For sporkontaminanter rapporterte SERS-studier deteksjon ned til 1 ppm på fruktoverflater for utvalgte pesticider, og i annet arbeid ble LODs målt i området 0.001–10 ppm på tvers av 21 pesticider ved bruk av kolloidale gullnanopartikler. [6, 7] Håndholdt SERS med QuEChERS-acetat-ekstraksjon detekterte flere pesticider under en EU MRL på 10 ppb i basmatiris for utvalgte analytter, med ekstraksjon fullført på under 15 min, noe som illustrerer en pragmatisk «screen-first»-arbeidsflyt. [8]
For PAT-bruk støtter Ramans raske, ikke-destruktive, ikke-invasive målinger og evnen til å bli distribuert fra laboratorium til produksjonslinjer in-line/on-line overvåking. Bevisene understreker imidlertid også at det meste av PAT-forskning forblir på laboratorieskala, og at Raman-prosessmodeller kan ha relativt høye LODs som ikke fanger opp mål med lav konsentrasjon i innstillinger for ekstraksjonsovervåking. [2, 3]
Konklusjoner
Bevis støtter et gjennomførbart Raman/SERS-aktivert PAT-konsept for risikohåndtering av kontaminanter i botaniske API-er: bruk portabel Raman for autentisering av innkommende materiale og screening av adulteranter; bruk SERS-moduler for målrettet pesticidscreening; og integrer Raman-baserte multivariate modeller i PAT-kontrollsløyfer der prosessbetingelser tillater stabil kalibreringsoverføring og tilstrekkelig deteksjonsevne. [3, 12]
De primære begrensningene er sensitivitet for ultra-spormål i heterogene botaniske matriser, fluorescens og svake Raman-signaler, samt krav til validering og modelloverføring som er nødvendige for regulatorisk aksept av reduserte testregimer eller skip-testing. [3, 4, 13]
Nøkkelord
- Raman-spektroskopi
- SERS
- Prosessanalytisk teknologi
- Botanisk API
- Pesticidrester
- Deteksjon av adulteranter
- Kjemometri
- Sanntidsovervåking
Introduksjon
Botaniske legemiddelsubstanser og botaniske API-er er regulert under kvalitetsparadigmer som vektlegger terapeutisk konsistens støttet av en «totality of the evidence»-tilnærming, inkludert kontroll av botanisk råmateriale og kjemisk kvalitetskontrolltesting som kan bruke spektroskopiske og/eller kromatografiske metoder. [1] Innenfor dette paradigmet er risiko for kontaminering og adulterasjon eksplisitt nevnt som kvalitetshensyn som krever teststrategier, inkludert tester for rester av pesticider (inkludert modersubstanser og viktige toksiske metabolitter) og utilsiktede toksiner som aflatoksiner, samt kontroller som adresserer fremmedlegemer og adulteranter. [1]
Parallelt definerer europeiske retningslinjer for spesifikasjoner for urtesubstanser og preparater spesifikasjoner som de testene, prosedyrene og akseptkriteriene som brukes for å sikre kvalitet ved frigjøring og i løpet av holdbarhetstiden, og identifiserer grupper av kontaminanter som bør adresseres etter behov, inkludert tungmetaller/elementære urenheter, rester av pesticider og fumiganter, mykotoksiner (aflatoksiner, ochratoksin A) og mikrobiell kontaminering. [13, 14] EMA-veiledning indikerer også at periodisk testing/skip-testing av kontaminantrester kan være akseptabelt når det er rettferdiggjort gjennom risikovurdering og batchdata, noe som etablerer et tydelig regulatorisk insentiv for raskere screening- og prosessforståelsesverktøy som kan rettferdiggjøre risikobaserte kontrollstrategier uten å gå på bekostning av sikkerheten. [13]
Raman-spektroskopi er en kandidat for slike strategier fordi Raman-spredning gir kjemisk spesifikke «fingeravtrykksspektre», og Raman-metoder blir vanligvis beskrevet som raske, ikke-destruktive og ikke-invasive med enkel prøvepreparering, noe som er operasjonelle egenskaper i tråd med sanntids beslutningstaking under produksjon og kontroll av forsyningskjeden. [2, 4]
Oversikter over farmasøytiske Raman-applikasjoner beskriver et implementeringsområde som strekker seg fra laboratoriebruk til varemottak og produksjonslinjer, noe som innebærer at Raman kan betraktes ikke bare som et off-line identifikasjonsverktøy, men også som en potensiell analytisk sensor i prosess i en PAT-kontekst. [2] PAT er eksplisitt definert som bruk av en serie verktøy og midler for å realisere sanntidsanalyse og feedback-kontroll under industriell produksjon for å sikre en kontrollerbar produksjonsprosess og optimal produktkvalitet, og vibrasjonsspektroskopiske teknikker beskrives som verktøy som muliggjør online, sanntids og rask deteksjon av interne kvalitetsattributter i urter under prosessering. [3]
Imidlertid er profilering av sporkontaminanter i botaniske stoffer analytisk krevende, og litteraturen indikerer store utfordringer ved overføring til industriell skala: det meste av PAT-forskning er utført på utstyr i laboratorieskala der eksperimentelle forhold er lettere å kontrollere, og Raman-baserte prosessmodeller kan ha relativt høye LODs som ikke klarer å detektere mål i lave konsentrasjoner i simulerte oppgaver for ekstraksjonsovervåking. [3] Disse begrensningene motiverer et designorientert spørsmål for botaniske API-er: hvordan kan Raman (og SERS-forsterket Raman) distribueres innenfor et PAT-rammeverk slik at det gir rask, ikke-destruktiv screening og, der det er mulig, kvantitative prediksjoner som er robuste overfor matrise- og prosessvariabilitet, samtidig som det forblir kompatibelt med risikobaserte regulatoriske forventninger til kontaminantkontroll og metodevalidering? [2, 3, 13]
Følgelig er forskningsspørsmålet som adresseres her: Kan publiserte bevis for Raman- og SERS-ytelse støtte en praktisk PAT-arkitektur for nær-sanntids profilering av sporkontaminanter i botaniske API-er som utfyller eller prioriterer klassiske bekreftende analyser? [3, 6, 8] Arbeidshypotesen er at Raman-basert ikke-destruktiv fingeravtrykkstaking vil være mest effektiv som et lagdelt PAT-system: (i) Raman + kjemometri for rask autentisering/screening av adulterasjon; (ii) målrettede SERS-moduler for deteksjon av sporpesticider i relevante matriser; og (iii) prosess-Raman-overvåking for interne kvalitetsattributter der sensitiviteten er tilstrekkelig, med risikobasert skip-testing rettferdiggjort av data og batchhistorikk snarere enn av sensorimplementering alene. [3, 6, 9, 13]
Kvantitativ prediksjon og kalibreringsbasert slutning
For kvantitativ prediksjon og kalibreringsbasert slutning rapporterte en Raman-studie av methyleugenol-formuleringer adultert med xylen at PCA var nyttig for å differensiere Raman-spektrale datasett med forskjellige konsentrasjoner. I tillegg var en PLSR-modell i stand til å forutsi konsentrasjonen av en ukjent prøve med pålitelighet, noe som demonstrerer at kombinasjonen av Raman-spektroskopi og PLSR kunne oppnå høy prediktiv ytelse. Dette understreker dens potensielle nytte i utvikling av kvantitative modeller for adulteranter med kjent risiko i botaniske API-er når referansematerialer er tilgjengelige [10].
Identitetsbekreftelse i ferdige produkter
En strekkodebasert Raman-metode har vist seg effektiv for å bekrefte identiteten til API-er i ferdige produkter. Teknikken fungerer ved å sammenligne prosentandelen av ikke-null overlapp mellom forventede API-strekkoder og strekkoder for det ferdige legemiddelproduktet, der spektre transformeres for å fremheve Raman-topper [11]. Ved å bruke denne tilnærmingen ble 18 godkjente ferdige legemiddelprodukter og ni simulerte forfalskninger identifisert med 100% nøyaktighet. Dette støtter muligheten for å bruke Raman-basert «fingerprint overlap»-logikk for robust identitetsverifisering i formulerte produkter, forutsatt at hensiktsmessige transformasjons- og beslutningsregler anvendes [11].
Raman-analyse for risiko knyttet til botaniske 'look-alikes'
Tilnærminger med Raman-spektrale signaturer har blitt brukt for å skille ekte prøver fra adulterte prøver i botaniske kontekster. For eksempel avslørte analyse av Phansomba/Phellinus-prøver en tydelig separasjon mellom ekte og adulterte eksemplarer. Viktige Raman-bånd (487, 528, 786, 892, 915 og 1436 cm) karakteristiske for Phellinus (spesielt Ph. merrillii) ble identifisert, noe som antyder potensialet for å bygge databaser over signaturområder for inspeksjonsarbeidsflyter i andre urtemedisiner [21].
Det finnes imidlertid begrensninger. I en screening av 50 urtebaserte kosttilskudd med påstander om seksuell forbedring, detekterte Raman-spektroskopi ni adulterte prøver (fire med sildenafil og fem med tadalafil). Den klarte imidlertid ikke å gi avgjørende resultater angående tadalafil-adulterasjon i to prøver, noe som indikerer behovet for bekreftende metoder eller forbedrede strategier for spektral tolkning i visse tilfeller [22].
4.2 Pesticidrester ved SERS
Publiserte bevis fremhever at SERS er en rask, ikke-destruktiv teknikk som er i stand til å detektere pesticider på spornivå (ppm eller ppb) i samsvar med standarder for botanisk kontaminantkontroll [1, 6, 19]. En studie demonstrerte SERS sin evne til å detektere pesticider på fruktoverflater ved nivåer så lave som 1 ppm, noe som korrelerte godt med regulatoriske grenseverdier for pesticidrester for epler [6].
Kvantitative SERS-studier har vist sterk kalibreringsytelse. For eksempel rapporterte en studie bestemmelseskoeffisienter (R²) på 0.99 for omethoate og 0.98 for chlorpyrifos, med deteksjonsgrenser (LODs) på henholdsvis 1.63 mg·cm og 2.64 mg·cm. Dette understreker gjennomførbarheten av kalibreringsmodeller som utnytter karakteristiske SERS-toppintensiteter for kvantifisering av rester [17]. I denne studien ble analyt-spesifikke Raman-topper (413 cm for omethoate, 346 cm for chlorpyrifos) brukt for konsentrasjonskartlegging gjennom kalibreringsmodeller [17].
SERS med kolloidale gullnanopartikler har ytterligere forsterket Raman-spredning fra 21 forskjellige pesticider. Deteksjonsgrensene varierte fra 0.001 til 10 ppm, og samtidig identifikasjon av phosmet og thiram ble oppnådd på epleskall ved bruk av PCA og SERS [7].
For bladgrønnsaksmatriser viste kalibreringskurver for pesticidrester av phosmet, thiabendazole og acetamiprid sterke lineære korrelasjonskoeffisienter, og oppnådde gjenvinning mellom 94.67% og 112.89%. Gjenvinningsbaserte valideringer rapporterte relative standardavvik mellom 3.87% og 8.56%. Hele testprosessen, inkludert prøvetaking, spektrumanalyse og kvantitativ prediksjon, ble fullført på under fem minutter, en betydelig forbedring sammenlignet med tradisjonelle kromatografiske metoder [16].
I en botanisk matrisekontekst demonstrerte SERS potensial for å detektere deltamethrin i Corydalis. Den primære karakteristiske toppen ble identifisert ved 999 cm, og økninger i modellering ga en deteksjonsgrense så lav som 0.186 mg/L ved direkte observasjon av 999 cm-toppen. Bruken av en PLS-modell oppnådde også gode metrikker for prediktiv ytelse [23].
Håndholdte SERS-enheter, kombinert med QuEChERS-acetat-ekstraksjon, demonstrerte evnen til å detektere flere pesticidrester i basmatiris i løpet av 15 minutter. Pesticider som CBM, THI og TRI ble detektert under EUs maksimale restkonsentrasjon (MRL) på 10 ppb. Deteksjonsgrensen for ACE forble imidlertid begrenset til 800 ppb, noe som belyser potensiell variabilitet i analyt-sensitivitet i en arbeidsflyt for flere rester [8].
Dynamiske SERS-tilnærminger har forbedret sensitiviteten i sessile-drop-kontekster, noe som tillater deteksjon av paraquat, thiabendazole, tricyclazole og isocarbophos ned til ppm- og ppb-nivåer. Denne tilnærmingen utnytter en metastabil nanopartikkel-tilstand under volatilisering for å opprettholde diskriminerbarhet i tilsatte (spiked) vegetabilske ekstrakter. Lineære sammenhenger mellom karakteristiske toppintensiteter og konsentrasjonsnivåer validerer denne metoden ytterligere [18].
4.3 Profilering av mykotoksiner og mikrobielle markører
Regulatoriske standarder krever testing av mykotoksiner og mikrobiologisk kvalitet for urtesubstanser, med særlig fokus på aflatoksiner og ochratoksin A [13, 24]. For eksempel spesifiserer USP-monografier en maksimal grense på NMT 5 ppb for aflatoksin B1 og NMT 20 ppb for summen av aflatoksinene B1, B2, G1 og G2 [19]. Disse grensene definerer sensitiviteten som screening- og bekreftelsesmetoder må oppnå.
På grunn av det primære fokuset på Raman/SERS-pesticiddeteksjon og adulterasjonsapplikasjoner, er denne teknologien best posisjonert som et komplementært screeningverktøy innenfor en bredere strategi for kontaminantkontroll. Dette er i samsvar med regulatoriske retningslinjer som foreslår at kvalitetskontroll støttes av kjemiske tester som spektroskopi eller kromatografi, samtidig som man inkluderer nye teknologier [1, 13].
4.4 Utledning av tungmetaller og uorganiske kontaminanter
EMA krever testing for tungmetaller og andre elementære urenheter i urtebaserte legemidler med mindre annet er rettferdiggjort, noe som danner en regulatorisk forventning om profilering av sporkontaminanter i botaniske API-er [13, 24].
I det nåværende Raman/SERS-evidensgrunnlaget adresseres disse kontaminantene indirekte gjennom forbedret kontroll av råmaterialidentitet, raskere screening for adulterasjon og prioritering av bekreftende testing for høyrisikoprøver. Raman-metoder er imidlertid foreløpig ikke posisjonert som frittstående metoder for kvantifisering av elementære urenheter uten ytterligere validering eller komplementære teknologier [1, 13, 21].
4.5 In-Line og On-Line Raman-PAT for botanisk prosessering
Rammeverket for prosessanalytisk teknologi (PAT) utnytter sanntidsanalyse for å optimalisere produktkvalitet og prosesskontroll. Raman-spektroskopi beskrives som godt egnet for dette formålet, og tilbyr rask, ikke-invasiv analyse kompatibel med produksjonsforhold i prosess [3].
Ett eksempel på Raman-PAT er bruken av en RS-CARS-PLS-modell for overvåking av ekstraksjonsprosesser i produksjon av Wenxin-granulater. Selv om modellen demonstrerte effektiv prosessovervåking, var sensitiviteten for analytter med lav konsentrasjon, slik som sakkarider, begrenset – noe som understreker behovet for SERS eller komplementære teknikker for å detektere kontaminanter på spornivå [3].
Industriell implementering byr på ytterligere utfordringer, ettersom det meste av PAT-forskning foregår i laboratoriekontrollerte omgivelser. Robusthet og kontroll av variabilitet må adresseres for vellykket oppskalering og sanntidsimplementering [3].
4.6 Komparativ analytisk ytelse
Konvensjonell Raman-spektroskopi gir raske, ikke-destruktive kjemiske fingeravtrykk uten krav om forbehandling av prøven. I motsetning til dette forsterker SERS sensitiviteten for å detektere kontaminanter på spornivå, og oppnår deteksjonsgrenser fra 1 ppm til så lavt som 0.001 ppm for visse pesticider avhengig av metode og matrise [4, 5, 6, 7]. For eksempel demonstrerte SERS koblet med kalibrering pesticiddeteksjon i bladgrønnsaker med korrelasjonskoeffisienter opp til 0.98291 og fullføring av hele arbeidsflyten på bare fem minutter [16].
For autentiseringsapplikasjoner har PCA vært nyttig for å differensiere subtile spektrale variasjoner i eteriske oljer, og strekkodebaserte Raman-teknikker viste 100% nøyaktighet i å identifisere forfalskede og autentiske ferdige produkter [9–11].
4.7 Portabelt og håndholdt instrumentarium for screening av råmaterialer
Portable Raman-instrumenter er posisjonert som tidseffektive, ikke-destruktive verktøy som er i stand til å raskt analysere urtematerialer uten behov for kompleks preparering. De er også anvendelige for overvåking av etterlevelse av helse- og sikkerhetskrav i urteprodukter, og tilbyr et verdifullt verktøy for både screening på fabrikken og etter markedsføring [12].
Regulatoriske retningslinjer fra FDA fremhever fremvoksende metoder som morfologidirektet Raman-spektroskopi (MDRS) som nyttige for oppgaver som karakterisering av partikkelstørrelsesdistribusjon når de støttes av streng validering. Selv om de ikke er spesifikke for botaniske API-er, demonstrerer disse metodene evnen til Raman for å supplere tradisjonelle analytiske teknikker [25, 26].
Diskusjon
De sammenstilte bevisene støtter Raman og SERS som verdifulle verktøy for ikke-destruktiv, rask screening og sanntidsovervåking innenfor PAT-miljøer. Disse teknologiene kan integreres effektivt i arbeidsflyter for kontaminantkontroll og kvalitetssikring for botaniske API-er [2, 3, 5].
5.1 Styrker ved Raman og PAT vs. klassiske destruktive metoder
Raman-spektroskopi er fordelaktig på grunn av hastigheten, de ikke-destruktive egenskapene og minimale krav til prøvepreparering. SERS utvider denne nytten og muliggjør deteksjon på spornivå gjennom forsterkningsmekanismer, noe som er demonstrert ved deteksjon av pesticider ned til ppb-nivåer med raske totale arbeidsflyttider, noe som gjør det ideelt for innledende screening og sortering (triage) av prøver for bekreftende testing [2, 4, 5, 16].
5.2 Begrensninger
Viktige begrensninger inkluderer utfordringer med sensitivitet i grunnleggende Raman-metoder, spesielt for analytter med lav konsentrasjon uten SERS-forsterkning. Industriell bruk av Raman-basert PAT krever også å overvinne utfordringer med variabilitet og robust oppskalering. I tillegg introduserer noe avhengighet av kjemometriske modeller, slik som PCA og PLS, kompleksitet og potensiell usikkerhet avhengig av matrisevariabilitet og modelltrening [3, 9, 22, 23].
Regulatoriske retningslinjer og Raman-baserte screeningverktøy
Regulatoriske retningslinjer støtter en kvalitetstilnærming for botaniske stoffer basert på «totality of evidence», inkludert kontroll av botanisk råmateriale og kjemiske kvalitetskontrolltester ved bruk av spektroskopiske og/eller kromatografiske metoder. Dette gir en konseptuell vei for Raman-baserte screeningverktøy til å bli integrert i overordnede kontrollstrategier i stedet for å bli behandlet som frittstående erstatninger for alle klassiske analyser. [1]
FDA-veiledning krever eksplisitt tester for rester av pesticider og utilsiktede toksiner som aflatoksiner, samt fremmedlegemer og adulteranter. Dette samsvarer med Raman/SERS-kapasiteter innen pesticidscreening og deteksjon av adulteranter, noe som forsterker behovet for dekning av kontaminantklasser i et omfattende kontrollprogram. [1]
FDA uttaler også at søkere bør evaluere nåværende og fremvoksende teknologier og utvikle ortogonale analytiske metoder for å gi tilstrekkelig identifikasjon og kvantifisering. Dette kan tolkes som støtte for implementering av Raman/SERS som en del av et ortogonalt metodesett sammen med bekreftende metoder som LC–MS eller andre analyser for definitiv kvantifisering, spesielt der SERS-ytelse avhenger av kontroll over prøveforbehandling for nøyaktig kvantifiserbarhet i forhold til LC–MS. [1, 27] Som støtte for dette synet rapporterte en studie som sammenlignet SERS og LC–MS for et uventet herbicid i en komplisert matrise, at SERS utviste høy sensitivitet og høyere deteksjonseffektivitet for ultra-spordeteksjon, mens LC–MS ga mer nøyaktig kvantifiserbarhet tilrettelagt av godt kontrollert prøveforbehandling. Dette motiverer en lagdelt arkitektur: SERS for rask sensitiv deteksjon og LC–MS for bekreftende kvantifisering. [27]
I EU definerer EMAs veiledning for spesifikasjoner nettopp spesifikasjoner og identifiserer kontaminantgrupper som bør adresseres (inkludert tungmetaller, pesticidrester, mykotoksiner, mikrobiell kontaminering). Den tillater periodisk testing/skip-testing der det er rettferdiggjort av risikovurdering og batchdata, noe som innebærer at Raman/PAT-datastømmer kan bidra med støttedokumentasjon for risikobaserte teststrategier dersom de valideres og viser seg å detektere relevante avvik i tide. [13, 14]
5.4 Risikobasert implementeringsstrategi og livssyklushåndtering
USP-veiledning indikerer at omfanget av testing kan bestemmes ved hjelp av en risikobasert tilnærming som vurderer sannsynligheten for kontaminering. Dette støtter en strategi der intensiteten av Raman/SERS-screening og bekreftende testing tildeles basert på risikofaktorer som kilde, geografi, batchhistorikk og tidligere screeningdata. [19] EMA indikerer på samme måte at periodisk testing/skip-testing kan være akseptabelt der det er rettferdiggjort, og at rettferdiggjørelsen bør vurdere plantemateriale, dyrkings-/produksjonsforhold, kontaminering fra nabogårder, geografisk opprinnelse, og støttes av risikovurdering og batchdata, noe som forsterker behovet for datarike overvåkingssystemer snarere enn tilfeldige reduksjoner i testing. [13]
Innenfor denne risikobaserte konteksten kan Raman-basert PAT posisjoneres som en generator av raske, repeterbare fingeravtrykk og screeningresultater som støtter trendovervåking og rask identifikasjon av unormale batcher, mens bekreftende analyser reserveres for batcher som flagges av screening eller for periodisk verifisering av screeningsystemets ytelse og kalibreringsstabilitet. [2, 13] Den strekkodebaserte API-identitetsmetoden og håndholdt deteksjon av adulterasjon i eteriske oljer illustrerer hvordan robuste beslutningsregler (strekkodeoverlapp, intense diagnostiske bånd) kan forenkle beslutninger om screening i noen kontekster, mens PCA-basert diskriminering indikerer hvor multivariate modeller kreves for å opprettholde sensitivitet for subtile adulterasjonsmønstre. [9, 11, 20]
Livssyklushåndtering for Raman-metoder er også implisert av FDA-observasjoner av MDRS-innsendinger: manglende valideringsdata for reproduserbarhet og nøyaktighet er en mangel, noe som understreker at Raman-baserte PAT-metoder må utvikles med validering og ytelsesdokumentasjon som sentrale leveranser for regulatorisk interaksjon. [25]
5.5 Utsikter
Bevisene antyder flere tekniske retninger for å øke gjennomførbarheten av Raman-basert PAT for sporkontaminanter. For det første beskrives økt mangfold i teknikker (Fourier-transform Raman, resonans-Raman, konfokal Raman og SERS) som gjennomførbart for å forsterke Raman-signaler og utvikle instrumenter og prøvebehandling, noe som støtter en strategi om å velge teknikvarianter i henhold til matrise- og sensitivitetsbehov i stedet for å stole på en enkelt Raman-konfigurasjon på tvers av alle botaniske prosesser. [4]
For det andre kan SERS-selektivitet forbedres ved å funksjonalisere nanostrukturer med reseptormolekyler som aptamerer, noe som indikerer en vei mot målrettede analyser av sporkontaminanter innebygd i PAT-moduler der interferens er en dominerende risiko. [5]
For det tredje beskrives bildebaserte SERS-tilnærminger som verktøy som tillater sanntidsovervåking og deteksjon av lokalisering av kontaminering på plantevevsoverflater eller inni, noe som antyder at fremtidige arbeidsflyter for botaniske API-er kan inkludere romlig oppløst kontamineringskartlegging for høyrisikomaterialer eller for undersøkelser av kontamineringsveier. [5] Endelig støttes det praktiske implementeringspotensialet av konklusjoner om at SERS kan implementeres ytterligere i verktøy for rask deteksjon på stedet for mattrygghet og miljøovervåking, og av bevis for at portable Raman-instrumenter kan brukes til å overvåke helse- og sikkerhetsetterlevelse for urteprodukter i forbrukermarkedet, noe som understreker et kontinuum fra feltscreening til PAT-systemer i produksjon. [12, 27]
6. Konklusjoner
Denne konseptuelle studien og evidenssyntesen indikerer at Raman-spektroskopi er godt i samsvar med PAT-mål fordi den er rask, ikke-destruktiv, ikke-invasiv og enkel i prøvepreparering. Raman-applikasjoner beskrives som å spenne fra laboratorium til produksjonslinjer, noe som støtter et livssyklusperspektiv på Raman-basert måling fra screening av innkommende råmateriale til overvåking i prosess. [2]
PAT er eksplisitt definert som en teknologi som muliggjør sanntidsanalyse og feedback-kontroll for å sikre kontrollerbare produksjonsprosesser og optimal kvalitet. Vibrasjonsspektroskopi beskrives som verktøy som muliggjør online sanntids rask deteksjon av urters interne kvalitet under prosessering, noe som gir et konseptuelt grunnlag for plassering av Raman-sensorer i botanisk produksjon. [3]
For sporkontaminanter gir SERS det sterkeste evidensgrunnlaget for sensitivitet, med forsterkning som potensielt kan nå ultra-spordeteksjonsgrenser på edelmetaller, og med flere pesticidstudier som demonstrerer ppm- til ppb- og til og med lave nanomolare deteksjonsregimer med kvantifiseringsmetrikker og raske arbeidsflyter (f.eks. 5 min total testtid; <15 min ekstraksjon). [5, 8, 16, 18] Kjemometri er avgjørende for mange autentisitets- og kvantifiseringsoppgaver, ettersom visuell inspeksjon kan være utilstrekkelig for deteksjon av adulterasjon, mens PCA og PLSR har demonstrert diskriminering og kvantitativ prediksjonsytelse. [9, 10]
De primære begrensningene for sanntidsprofilering av sporkontaminanter i botaniske API-er er sensitivitetsbegrensninger i ikke-forsterkede Raman-PAT-prosessmodeller (illustrert av relativt høye LODs i ekstraksjonsovervåking) og utfordringer knyttet til robusthet/validering for skalering av PAT fra laboratorium til produksjon, sammen med matrise-drevet usikkerhet i enkelte screeningtilfeller av adulteranter. [3, 22] Følgelig er den mest forsvarlige operasjonelle anbefalingen støttet av bevisene en lagdelt PAT-arkitektur:
- Portabel Raman + kjemometri for rask autentisering/screening av adulterasjon.
- Målrettede SERS-analyser for høyrisiko pesticidrester.
- Bekreftende ortogonale metoder der kvantifiserbarhet og regulatorisk beslutningstaking krever høyere sikkerhet, i samsvar med regulatoriske forventninger til ortogonale metoder og risikobasert rettferdiggjøring for skip-testing. [1, 5, 12, 13, 27]
Finansiering
Ingen ekstern finansiering. [1]
Interessekonflikter
Forfatterne erklærer ingen interessekonflikter. [1]
Erklæring om datatilgjengelighet
Alle data brukt i denne konseptuelle studien er hentet fra de siterte publiserte kildene og regulatoriske dokumentene som er sammenstilt her. [1, 14]
Figur 1
Figur 1. Konseptuell PAT-arbeidsflyt for risikohåndtering av kontaminanter i botaniske API-er som integrerer ikke-destruktiv Raman og SERS: screening av innkommende botanisk råmateriale ved bruk av rask, ikke-destruktiv Raman-fingeravtrykkstaking ved mottakspunkter; kjemometrisk autentisering/kontroll av adulterasjon (f.eks. PCA-basert diskriminering; identitetsbekreftelse ved strekkodeoverlapp) for identitetssikring; målrettede SERS-moduler for screening av sporpesticider og rask kvantitativ prediksjon (ppm- til ppb-sensitivitet med korte måletider); Raman-overvåking i prosess ved produksjonsenhetsoperasjoner rammet inn under PAT som sanntidsanalyse og feedback-kontroll; og risikobaserte beslutninger om periodisk verifisering/skip-testing støttet av batchhistorikk og formelle risikovurderinger i samsvar med EMA/USP-veiledning. [2, 3, 6, 9, 11, 13, 16, 19]
Tabell 2
| Kontaminant-/adulterantklasse | Raman/SERS-konfigurasjon | PAT-integrasjonspunkter |
|---|---|---|
| Tungmetaller | Ikke-destruktiv Raman-screening | Screening av råmaterialer |
| Pesticidrester | Målrettede SERS-moduler | Sporscreening |
| Mykotoksiner | Kjemometrisk diskriminering | Autentiseringskontroller |
Tabell 3
| Regulatorisk/kompendial forankring | Raman-basert PAT-innretting |
|---|---|
| USP-veiledning | Validert screening, risikobaserte teststrategier |
| EMA-spesifikasjoner | Samsvar med kontaminantgrupper, rettferdiggjøring av periodisk testing |
| FDA-anbefalinger | Støtter ortogonale metoder, livssyklushåndtering |
