Ikke-destruktiv ramanspektroskopi for PAT-basert deteksjon av botaniske kontaminanter

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 «samlet dokumentasjon»-tilnærming (totality of the evidence). Dette inkluderer kontroll av botanisk råmateriale og kjemisk testing som spektroskopiske og/eller kromatografiske metoder. [1] Regulatorisk veiledning forventer eksplisitt tester for rester av plantevernmidler og utilsiktede toksiner (f.eks. aflatoksiner), samt kontroller som adresserer fremmedlegemer og adulteranter, noe som motiverer raske screeningmetoder som kan distribueres på tvers av forsyningskjeden og produksjonslivssyklusen. [1]

Mål

Denne konseptuelle proof-of-concept- og datasyntesestudien 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 distribusjonsbegrensninger støttet av publiserte bevis. [2, 3]

Metoder

Vi syntetiserte dokumentasjon som viser:

• Ramans sensitivitet for kjemisk struktur og minimale behov for prøvepreparering; [2, 4]
• SERS-forsterkning og representative demonstrasjoner av sporer av plantevernmidler (inkludert ppm-til-sub-ppb-regimer); [5–8]
• Kjemometriske strategier for autentisering av adulteranter og kvantitativ prediksjon; [9–11]
• PAT-justerte eksempler på prosessovervåking og kjente barrierer for industriell implementering. [3]

Resultater

På tvers av sammenstilte studier skilte Raman og kjemometri mellom forfalskede eteriske oljer når visuell inspeksjon var utilstrekkelig, der PCA ga spektral separasjon mellom rene og forfalskede 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 plantevernmidler, og i annet arbeid ble LODs målt fra 0.001–10 ppm på tvers av 21 plantevernmidler ved bruk av kolloide gullnanopartikler. [6, 7] Håndholdt SERS med QuEChERS-acetat-ekstraksjon detekterte flere plantevernmidler under en EU MRL på 10 ppb i basmatiris for utvalgte analytter, med ekstraksjon fullført på mindre enn 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 går glipp av lavkonsentrasjonsmål i oppsett for overvåking av ekstraksjon. [2, 3]

Konklusjoner

Dokumentasjonen 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 screening av plantevernmidler; og integrer Raman-baserte multivariate modeller i PAT-kontrollykker der prosessforholdene 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 trengs for regulatorisk aksept av redusert testing 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 «samlet dokumentasjon»-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 plantevernmidler (inkludert modersubstanser og toksiske hovedmetabolitter) og utilsiktede toksiner som aflatoksiner, samt kontroller som adresserer fremmedlegemer og adulteranter. [1]

Parallelt definerer europeisk veiledning for spesifikasjoner for urtestoffer og tilberedninger spesifikasjoner som tester, prosedyrer og akseptkriterier som brukes for å sikre kvalitet ved frigielse og i løpet av holdbarhetstiden. Den identifiserer grupper av kontaminanter som bør adresseres etter behov, inkludert tungmetaller/elementære urenheter, rester av plantevernmidler og gassingsmidler, mykotoksiner (aflatoksiner, ochratoxin 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 klart regulatorisk incitament 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. Dette er operasjonelle egenskaper som er i tråd med sanntids beslutningstaking under produksjon og kontroll av forsyningskjeden. [2, 4]

Gjennomganger av farmasøytiske Raman-applikasjoner beskriver et distribusjonsområde 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 prosessen 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. Vibrasjonsspektroskopiske teknikker beskrives som muliggjørere for online, sanntids og rask deteksjon av interne kvalitetsattributter hos urter under prosessering. [3]

Profilering av sporkontaminanter i botaniske materialer er imidlertid 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 lavkonsentrasjonsmål i simulerte overvåkingsoppgaver av ekstraksjon. [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 gjennomførbart, kvantitative prediksjoner som er robuste mot matrise- og prosessvariabilitet, samtidig som de forblir kompatible med risikobaserte regulatoriske forventninger til kontaminantkontroll og metodevalidering? [2, 3, 13]

Følgelig er forskningsspørsmålet som adresseres her: Kan publisert dokumentasjon for Raman- og SERS-ytelse støtte en praktisk PAT-arkitektur for nær-sanntids profilering av sporkontaminanter i botaniske API-er som utfyller eller triagerer klassiske bekreftende analyser? [3, 6, 8] Arbeidshypotesen er at Raman-basert ikke-destruktiv fingeravtrykksidentifisering 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 spor av plantevernmidler 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 sensordistribusjon alene. [3, 6, 9, 13]

Kvantitativ prediksjon og kalibreringsbasert slutning

For kvantitativ prediksjon og kalibreringsbasert slutning rapporterte en Raman-studie av methyl eugenol-formuleringer forfalsket med xylene at PCA var nyttig for å differensiere Raman-spektrale datasett med ulike 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- og ferdige legemiddelproduktstrekkoder, der spektrene 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 gjennomførbarheten av å bruke Raman-basert «fingeravtrykk-overlapp»-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 forfalskede i botaniske sammenhenger. For eksempel viste analyse av Phansomba/Phellinus-prøver en tydelig separasjon mellom ekte og forfalskede eksemplarer. Viktige Raman-bånd (487, 528, 786, 892, 915 og 1436 cm) karakteristiske for Phellinus (spesielt Ph. merrillii) ble identifisert, noe som tyder på potensialet for å bygge databaser med signaturområder for inspeksjonsarbeidsflyter i andre urtemedisiner [21].

Begrensninger eksisterer imidlertid. I en screening av 50 urtebaserte kosttilskudd med påstander om seksuell ytelse, detekterte Raman-spektroskopi ni forfalskede prøver (fire med sildenafil og fem med tadalafil). Den klarte imidlertid ikke å gi avgjørende resultater angående tadalafil-forfalskning i to prøver, noe som indikerer behovet for bekreftende metoder eller forbedrede spektrale tolkningsstrategier for visse tilfeller [22].

4.2 Pesticidrester ved SERS

Publisert dokumentasjon fremhever at SERS er en rask, ikke-destruktiv teknikk som er i stand til å detektere plantevernmidler på spornivå (ppm eller ppb) i samsvar med standarder for botanisk kontaminantkontroll [1, 6, 19]. Én studie demonstrerte SERS' evne til å detektere plantevernmidler på fruktoverflater ved nivåer så lave som 1 ppm, noe som korrelerte godt med regulatoriske grenseverdier for plantevernmiddelrester 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 analytspesifikke Raman-topper (413 cm for omethoate, 346 cm for chlorpyrifos) brukt for konsentrasjonskartlegging gjennom kalibreringsmodeller [17].

SERS med kolloide gullnanopartikler har ytterligere forsterket Raman-spredning fra 21 forskjellige plantevernmidler. 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 rester av plantevernmidler som phosmet, thiabendazole og acetamiprid sterke lineære korrelasjonskoeffisienter, med gjenvinning mellom 94.67% og 112.89%. Valideringer basert på gjenvinning rapporterte relative standardavvik mellom 3.87% og 8.56%. Hele testprosessen, inkludert prøvetaking, spektrumanalyse og kvantitativ prediksjon, ble fullført på under fem minutter, en markant forbedring over tradisjonelle kromatografiske metoder [16].

I en botanisk matrisekontekst demonstrerte SERS potensial i å detektere deltamethrin i Corydalis. Den primære karakteristiske toppen ble identifisert ved 999 cm, og økninger i modelleringen ga en deteksjonsgrense så lav som 0.186 mg/L for direkte observasjon ved 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 plantevernmiddelrester i basmatiris i løpet av 15 minutter. Plantevernmidler som CBM, THI og TRI ble detektert under EUs maksimale restmengde (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-sammenhenger, noe som muliggjør deteksjon av paraquat, thiabendazole, tricyclazole og isocarbophos ned til ppm- og ppb-nivåer. Denne tilnærmingen utnytter en metastabil nanopartikkelstatus under fordampning for å opprettholde diskriminerbarhet i tilsatte (spiked) grønnsaksekstrakter. Lineære sammenhenger mellom karakteristiske toppintensiteter og konsentrasjonsnivåer validerer denne metoden ytterligere [18].

4.3 Mykotoksin- og mikrobiell markørprofilering

Regulatoriske standarder pålegger testing av mykotoksiner og mikrobiologisk kvalitet for urtestoffer, med særlig fokus på aflatoksiner og ochratoxin 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 bekreftende metoder må oppnå.

På grunn av den primære vekten på Raman/SERS-deteksjon av plantevernmidler og adulterasjonsapplikasjoner, er denne teknologien best posisjonert som et utfyllende screeningverktøy innenfor en bredere strategi for kontaminantkontroll. Dette samsvarer med regulatoriske retningslinjer som foreslår at kvalitetskontroll støttes av kjemiske tester som spektroskopi eller kromatografi, samtidig som nye teknologier inkluderes [1, 13].

4.4 Slutning om 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-bevisgrunnlaget adresseres disse kontaminantene indirekte gjennom forbedret kontroll av råmaterialets identitet, raskere screening av 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 utfyllende 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, da den tilbyr rask, ikke-invasiv analyse som er kompatibel med produksjonsforhold i prosessen [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 lavkonsentrasjonsanalytter, som sakkarider, begrenset – noe som understreker behovet for SERS eller utfyllende teknikker for å detektere kontaminanter på spornivå [3].

Industriell distribusjon byr på ytterligere utfordringer, ettersom det meste av PAT-forskning skjer i laboratoriekontrollerte miljøer. Robusthet og kontroll over variabilitet må adresseres for vellykket oppskalering og implementering i drift [3].

4.6 Sammenlignende analytisk ytelse

Konvensjonell Raman-spektroskopi gir raske, ikke-destruktive kjemiske fingeravtrykk uten behov for forhåndsbehandling av prøven. I motsetning til dette forbedrer SERS sensitiviteten for å detektere kontaminanter på spornivå, og oppnår deteksjonsgrenser fra 1 ppm til så lavt som 0.001 ppm for visse plantevernmidler avhengig av metode og matrise [4, 5, 6, 7]. For eksempel demonstrerte SERS koblet med kalibrering deteksjon av plantevernmidler 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 identifisering av forfalskede og autentiske ferdige produkter [9–11].

4.7 Portabel og håndholdt instrumentering for screening av råmaterialer

Portable Raman-instrumenter posisjoneres som tidseffektive, ikke-destruktive verktøy som er i stand til raskt å analysere urtematerialer uten behov for kompleks preparering. De er også anvendelige for overvåking av samsvar med helse og sikkerhet i urtebaserte produkter, og tilbyr et verdifullt verktøy for både screening i fabrikk og etter markedsføring [12].

Regulatoriske retningslinjer fra FDA fremhever nye metoder som morfologirettet Raman-spektroskopi (MDRS) som nyttige for oppgaver som karakterisering av partikkelstørrelsesfordeling når de støttes av streng validering. Selv om de ikke er spesifikke for botaniske API-er, demonstrerer disse metodene evnen til Raman til å supplere tradisjonelle analytiske teknikker [25, 26].

Diskusjon

Den syntetiserte dokumentasjonen støtter Raman og SERS som verdifulle verktøy for ikke-destruktiv, rask screening og sanntidsovervåking innen 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 hastighet, ikke-destruktive egenskaper og minimale krav til prøvepreparering. SERS utvider denne nyttigheten og muliggjør deteksjon på spornivå gjennom forsterkningsmekanismer, noe som har vist seg å detektere plantevernmidler ned til ppb-nivåer med raske totale arbeidsflyttider, noe som gjør det ideelt for innledende screening og sortering av prøver for bekreftende testing [2, 4, 5, 16].

5.2 Begrensninger

Viktige begrensninger inkluderer utfordringer med sensitivitet i grunnleggende Raman-metoder, spesielt for lavkonsentrasjonsanalytter uten SERS-forsterkning. Industriell bruk av Raman-basert PAT krever også å overvinne utfordringer med variabilitet og robust oppskalering. I tillegg introduserer avhengighet av kjemometriske modeller, som PCA og PLS, kompleksitet og potensiell usikkerhet avhengig av matrisevariabilitet og modellopplæring [3, 9, 22, 23].

Regulatorisk veiledning og Raman-baserte screeningverktøy

Regulatorisk veiledning støtter en kvalitetstilnærming for botaniske produkter basert på en samlet dokumentasjon, inkludert kontroll av botanisk råmateriale og kjemiske kvalitetskontrolltester ved bruk av spektroskopiske og/eller kromatografiske metoder. Dette gir en konseptuell vei for at Raman-baserte screeningverktøy kan integreres i overordnede kontrollstrategier i stedet for å behandles som frittstående erstatninger for alle klassiske analyser. [1]

FDA-veiledning etterlyser eksplisitt tester for rester av plantevernmidler og utilsiktede toksiner som aflatoksiner, samt fremmedlegemer og adulteranter. Dette samsvarer med Raman/SERS-kapasiteter innen pesticidscreening og adulterantdeteksjon, og 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 Raman/SERS-distribusjon som en del av et ortogonalt metodesett parret med bekreftende metoder som LC–MS eller andre analyser for definitiv kvantifisering, spesielt der SERS-ytelse avhenger av kontroll over prøveforbehandling for nøyaktig kvantifisering 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 deteksjon av ultra-spormål, mens LC–MS ga mer nøyaktig kvantifisering 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 om spesifikasjoner hvilke 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-datastrømmer kan bidra med støttedokumentasjon for risikobaserte teststrategier dersom de er validerte og viser seg å detektere relevante avvik i tide. [13, 14]

5.4 Risikobasert distribusjonsstrategi og livssyklushåndtering

USP-veiledning indikerer at omfanget av testing kan bestemmes ved bruk av en risikobasert tilnærming som vurderer sannsynligheten for kontaminering. Dette støtter en strategi der intensiteten i 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 rettferdiggjøringen 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 ad hoc-reduksjoner i testingen. [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 flagget 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 screeningbeslutninger i noen sammenhenger, mens PCA-basert diskriminering indikerer hvor multivariate modeller er nødvendige for å opprettholde sensitivitet overfor subtile adulterasjonsmønstre. [9, 11, 20]

Livssyklushåndtering for Raman-metoder er også implisert av FDAs observasjoner om MDRS-innsendinger: manglende valideringsdata om 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 samhandling. [25]

5.5 Utsikter

Dokumentasjonen 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 prøveprosessering. Dette støtter en strategi med å velge teknikkvarianter 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 for sporkontaminanter innebygd i PAT-moduler der interferens er en dominerende risiko. [5]

For det tredje beskrives bildebaserte SERS-tilnærminger som noe som tillater sanntidsovervåking og deteksjon av kontamineringslokalisering på eller inni plantevevsoverflater. Dette antyder at fremtidige arbeidsflyter for botaniske API-er kan inkludere romlig oppløst kontamineringskartlegging for høyrisikomaterialer eller for undersøkelser av kontamineringsveier. [5] Til slutt støttes potensialet for praktisk anvendelse 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 samsvar med helse og sikkerhet for urtebaserte produkter i forbrukermarkedet, noe som understreker et kontinuum fra screening i felt til produksjons-PAT-systemer. [12, 27]

6. Konklusjoner

Denne konseptuelle studien av dokumentasjonssyntese 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 livssyn på Raman-basert måling fra screening av innkommende råmaterialer til overvåking i prosess. [2]

PAT er eksplisitt definert som muliggjøring av sanntidsanalyse og feedback-kontroll for å sikre kontrollerbare produksjonsprosesser og optimal kvalitet. Vibrasjonsspektroskopi beskrives som muliggjøring av 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 bevisgrunnlaget for sensitivitet, med forsterkning som potensielt når 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 autentiserings- og kvantifiseringsoppgaver, ettersom visuell inspeksjon kan være utilstrekkelig for deteksjon av adulterasjon, mens PCA og PLSR har demonstrert ytelse i diskriminering og kvantitativ prediksjon. [9, 10]

De primære begrensningene for sanntids profilering av sporkontaminanter i botaniske API-er er sensitivitetsbegrensninger i ikke-forsterkede Raman PAT-prosessmodeller (illustrert av relativt høye LODs i overvåking av ekstraksjon) og utfordringer med robusthet/validering for skalering av PAT fra lab til produksjon, sammen med matrise-drevet usikkerhet i noen tilfeller av screening for adulteranter. [3, 22] Følgelig er den mest forsvarlige operasjonelle anbefalingen støttet av dokumentasjonen en lagdelt PAT-arkitektur:

1. Portabel Raman + kjemometri for rask autentisering/screening av adulterasjon.
2. Målrettede SERS-analyser for pesticidrester med høy risiko.
3. Bekreftende ortogonale metoder der kvantifiserbarhet og regulatorisk beslutningstaking krever høyere sikkerhet, i samsvar med regulatoriske forventninger til ortogonale metoder og risikobasert begrunnelse for skip-testing. [1, 5, 12, 13, 27]

Finansiering

Ingen ekstern finansiering. [1]

Interessekonflikter

Forfatterne erklærer ingen interessekonflikter. [1]

Erklæring om datatilgjengelighet

Alle data som er brukt i denne konseptuelle studien er hentet fra de siterte publiserte kildene og regulatoriske dokumentene som er syntetisert 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-fingeravtrykksidentifisering ved mottak/varemottak; kjemometrisk autentisering/kontroll av adulterasjon (f.eks. PCA-basert diskriminering; identitetsbekreftelse ved strekkodeoverlapp) for identitetssikring; målrettede SERS-moduler for screening av pesticidrester og rask kvantitativ prediksjon (ppm-til-ppb-sensitivitet med korte måletider); in-prosess Raman-overvåking ved enhetsoperasjoner i produksjonen 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

Tabell 3