Aplicação da Espectroscopia Raman Não Destrutiva e Tecnologia Analítica de Processo (PAT) para Perfilagem de Contaminantes em Traços em Tempo Real em Insumos Farmacêuticos Ativos Botânicos
Resumo
Contexto
Insumos farmacêuticos ativos (APIs) botânicos e substâncias farmacêuticas botânicas exigem estratégias de qualidade capazes de controlar a variabilidade e gerenciar riscos de contaminação utilizando uma abordagem de “totalidade das evidências”, que inclui o controle de matérias-primas botânicas e testes químicos, como métodos espectroscópicos e/ou cromatográficos. [1] As orientações regulatórias esperam explicitamente testes para pesticidas residuais e toxinas adventícias (por exemplo, aflatoxinas), bem como controles que abordem materiais estranhos e adulterantes, o que motiva abordagens de triagem rápida que possam ser implementadas em toda a cadeia de suprimentos e no ciclo de vida da fabricação. [1]
Objetivo
Este estudo conceitual de prova de conceito e síntese de dados avalia como a espectroscopia Raman não destrutiva (incluindo variantes otimizadas por SERS) pode ser integrada em uma estrutura de Tecnologia Analítica de Processo (PAT) para perfilagem de contaminantes em traços em tempo real ou quase real em APIs botânicos, com ênfase na viabilidade, desempenho analítico e restrições de implementação apoiadas por evidências publicadas. [2, 3]
Métodos
Sintetizamos evidências demonstrando:
- A sensibilidade da estrutura química do Raman e as necessidades mínimas de preparação de amostras; [2, 4]
- O aumento por SERS e demonstrações representativas de pesticidas em traços (incluindo regimes de ppm a sub-ppb); [5–8]
- Estratégias quimiométricas para autenticação de adulterantes e previsão quantitativa; [9–11]
- Exemplos de monitoramento de processos alinhados ao PAT e barreiras conhecidas para a tradução industrial. [3]
Resultados
Nos estudos compilados, o Raman e a quimiometria discriminaram óleos essenciais adulterados quando a inspeção visual era insuficiente, com a PCA fornecendo separação espectral entre amostras puras e adulteradas. [9] A modelagem quantitativa Raman (PLSR) alcançou altos níveis de precisão em tarefas de previsão de concentração, apoiando a plausibilidade da quantificação baseada em calibração em formulações complexas. [10]
Para contaminantes em traços, estudos de SERS relataram detecção de até 1 ppm em superfícies de frutas para pesticidas selecionados e, em outro trabalho, mediram LODs variando de 0.001–10 ppm em 21 pesticidas usando nanopartículas de ouro coloidal. [6, 7] O SERS portátil com extração de acetato QuEChERS detectou múltiplos pesticidas abaixo de um MRL da EU de 10 ppb em arroz basmati para analitos selecionados, com a extração concluída em menos de 15 min, ilustrando um fluxo de trabalho pragmático de “triagem prévia”. [8]
Para uso em PAT, as medições rápidas, não destrutivas e não invasivas do Raman e a capacidade de serem implantadas do laboratório às linhas de produção apoiam o monitoramento inline/online. No entanto, as evidências também enfatizam que a maior parte da pesquisa em PAT permanece em escala laboratorial e que os modelos de processo Raman podem ter LODs relativamente altos que não detectam alvos de baixa concentração em cenários de monitoramento de extração. [2, 3]
Conclusões
As evidências apoiam um conceito de PAT viável habilitado por Raman/SERS para a gestão de riscos de contaminantes em APIs botânicos: implantar Raman portátil para autenticação de materiais recebidos e triagem de adulterantes; usar módulos SERS para triagem direcionada de pesticidas; e integrar modelos multivariados baseados em Raman em loops de controle PAT onde as condições do processo permitam transferência de calibração estável e capacidade de detecção adequada. [3, 12]
As principais limitações são a sensibilidade para alvos de ultra-traços em matrizes botânicas heterogêneas, fluorescência e sinais Raman fracos, além dos requisitos de validação e transferência de modelo necessários para a aceitação regulatória de abordagens de testes reduzidos ou alternados (“skip testing”). [3, 4, 13]
Palavras-chave
- Espectroscopia Raman
- SERS
- Tecnologia analítica de processo
- API botânico
- Resíduos de pesticidas
- Detecção de adulterantes
- Quimiometria
- Monitoramento em tempo real
Introdução
Substâncias farmacêuticas botânicas e APIs botânicos são regulados sob paradigmas de qualidade que enfatizam a consistência terapêutica apoiada por uma abordagem de “totalidade das evidências”, incluindo o controle de matéria-prima botânica e testes de controle de qualidade químico que podem usar métodos espectroscópicos e/ou cromatográficos. [1] Dentro deste paradigma, os riscos de contaminação e adulteração são explicitamente nomeados como preocupações de qualidade que exigem estratégias de teste, incluindo testes para pesticidas residuais (incluindo pesticidas parentais e principais metabólitos tóxicos) e toxinas adventícias, como aflatoxinas, bem como controles que abordam materiais estranhos e adulterantes. [1]
Em paralelo, a orientação de especificações europeias para substâncias e preparações vegetais define especificações como os testes, procedimentos e critérios de aceitação usados para garantir a qualidade na liberação e durante o prazo de validade, e identifica grupos de contaminantes que devem ser abordados conforme apropriado, incluindo metais pesados/impurezas elementares, resíduos de pesticidas e fumigantes, micotoxinas (aflatoxinas, ochratoxin A) e contaminação microbiana. [13, 14] A orientação da EMA também indica que testes periódicos/alternados de resíduos de contaminantes podem ser aceitáveis quando justificados por meio de avaliação de risco e dados de lote, estabelecendo um incentivo regulatório claro para ferramentas de triagem mais rápida e compreensão de processo que possam justificar estratégias de controle baseadas em risco sem comprometer a segurança. [13]
A espectroscopia Raman é candidata a tais estratégias porque o espalhamento Raman fornece espectros de “impressão digital” quimicamente específicos, e os métodos Raman são comumente descritos como rápidos, não destrutivos e não invasivos com preparação de amostra simples, propriedades operacionais alinhadas com a tomada de decisão em tempo real durante a fabricação e o controle da cadeia de suprimentos. [2, 4]
Revisões de aplicações farmacêuticas de Raman descrevem um alcance de implementação que se estende do uso em laboratório a docas e linhas de produção, implicando que o Raman pode ser considerado não apenas como uma ferramenta de identificação off-line, mas também como um potencial sensor analítico em processo em um contexto de PAT. [2] O PAT é explicitamente definido como o uso de uma série de ferramentas e meios para realizar análises em tempo real e controle de feedback durante a produção industrial para garantir um processo de produção controlável e qualidade ideal do produto, e as técnicas de espectroscopia vibracional são descritas como facilitadoras da detecção online, em tempo real e rápida de atributos de qualidade interna de ervas durante o processamento. [3]
No entanto, a perfilagem de contaminantes em traços em botânicos é analiticamente exigente, e a literatura indica grandes desafios de tradução: a maior parte da pesquisa em PAT foi conduzida em equipamentos de escala laboratorial, onde as condições experimentais são mais fáceis de controlar, e os modelos de processo baseados em Raman podem ter LODs relativamente altos que falham em detectar alvos de baixa concentração em tarefas simuladas de monitoramento de extração. [3] Essas restrições motivam uma questão orientada ao design para APIs botânicos: como o Raman (e o Raman aumentado por SERS) pode ser implantado dentro de uma estrutura de PAT de modo que forneça triagem rápida, não destrutiva e, onde for viável, previsões quantitativas que sejam robustas à variabilidade da matriz e do processo, permanecendo compatível com as expectativas regulatórias baseadas em risco para controle de contaminantes e validação de métodos? [2, 3, 13]
Consequentemente, a questão de pesquisa abordada aqui é: As evidências publicadas de desempenho de Raman e SERS podem apoiar uma arquitetura prática de PAT para perfilagem de contaminantes em traços em tempo quase real em APIs botânicos que complemente ou trie os ensaios confirmatórios clássicos? [3, 6, 8] A hipótese de trabalho é que a identificação não destrutiva baseada em Raman será mais eficaz como um sistema PAT em camadas: (i) Raman + quimiometria para triagem rápida de autenticação/adulteração; (ii) módulos SERS direcionados para detecção de pesticidas em traços em matrizes relevantes; e (iii) monitoramento Raman de processo para atributos de qualidade interna onde a sensibilidade seja adequada, com testes alternados baseados em risco justificados por dados e histórico de lotes, em vez de apenas pela implantação do sensor. [3, 6, 9, 13]
Previsão Quantitativa e Inferência Baseada em Calibração
Para a previsão quantitativa e inferência baseada em calibração, um estudo Raman de formulações de methyl eugenol adulteradas com xylene relatou que a PCA foi útil para diferenciar conjuntos de dados espectrais Raman de diferentes concentrações. Adicionalmente, um modelo PLSR foi capaz de prever a concentração de uma amostra desconhecida com confiabilidade, demonstrando que a combinação de espectroscopia Raman e PLSR poderia alcançar alto desempenho preditivo. Isso ressalta sua utilidade potencial no desenvolvimento de modelos quantitativos para adulterantes de risco conhecido em APIs botânicos quando materiais de referência estão disponíveis [10].
Confirmação de Identidade em Produtos Acabados
Um método Raman baseado em código de barras provou ser eficaz para confirmar a identidade de APIs em produtos acabados. A técnica funciona comparando a porcentagem de sobreposição não nula entre os códigos de barras esperados do API e do produto acabado, onde os espectros são transformados para enfatizar os picos Raman [11]. Utilizando esta abordagem, 18 produtos acabados aprovados e nove falsificações simuladas foram identificados com 100% de precisão. Isso apoia a viabilidade do uso da lógica de “sobreposição de impressões digitais” baseada em Raman para verificação robusta de identidade em produtos formulados, desde que transformações e regras de decisão apropriadas sejam aplicadas [11].
Análise Raman para Riscos de Materiais Botânicos Semelhantes
Abordagens de assinatura espectral Raman foram implantadas para distinguir amostras genuínas de adulteradas em contextos botânicos. Por exemplo, a análise de amostras de Phansomba/Phellinus revelou uma separação distinta entre espécimes genuínos e adulterados. Bandas Raman principais (487, 528, 786, 892, 915 e 1436 cm) características de Phellinus (especialmente Ph. merrillii) foram identificadas, sugerindo o potencial para a construção de bancos de dados de faixas de assinatura para fluxos de trabalho de inspeção em outras drogas vegetais [21].
No entanto, existem limitações. Em uma triagem de 50 suplementos alimentares fitoterápicos com alegações de melhoria sexual, a espectroscopia Raman detectou nove amostras adulteradas (quatro com sildenafil e cinco com tadalafil). Contudo, falhou em fornecer resultados conclusivos em relação à adulteração por tadalafil em duas amostras, indicando a necessidade de métodos confirmatórios ou estratégias aprimoradas de interpretação espectral para certos casos [22].
4.2 Resíduos de Pesticidas por SERS
Evidências publicadas destacam que o SERS é uma técnica rápida e não destrutiva, capaz de detectar pesticidas em nível de traços (ppm ou ppb), em conformidade com os padrões de controle de contaminantes botânicos [1, 6, 19]. Um estudo demonstrou a capacidade do SERS de detectar pesticidas em superfícies de frutas em níveis tão baixos quanto 1 ppm, correlacionando-se bem com os limites regulatórios de resíduos de pesticidas para maçãs [6].
Estudos quantitativos de SERS mostraram forte desempenho de calibração. Por exemplo, um estudo relatou coeficientes de determinação (R²) de 0.99 para omethoate e 0.98 para chlorpyrifos, com limites de detecção (LODs) de 1.63 mg·cm e 2.64 mg·cm, respectivamente. Isso ressalta a viabilidade de modelos de calibração que utilizam intensidades de picos SERS característicos para a quantificação de resíduos [17]. Neste estudo, picos Raman específicos do analito (413 cm para omethoate, 346 cm para chlorpyrifos) foram usados para mapeamento de concentração por meio de modelos de calibração [17].
O SERS com nanopartículas de ouro coloidal aumentou ainda mais o espalhamento Raman de 21 pesticidas diferentes. Os limites de detecção variaram de 0.001 a 10 ppm, com a identificação simultânea de phosmet e thiram alcançada em casca de maçã usando PCA e SERS [7].
Para matrizes de vegetais folhosos, as curvas de calibração para resíduos de pesticidas de phosmet, thiabendazole e acetamiprid exibiram fortes coeficientes de correlação linear, alcançando recuperações entre 94.67% e 112.89%. Validações baseadas em recuperação relataram desvios padrão relativos entre 3.87% e 8.56%. Todo o processo de teste, incluindo amostragem, análise de espectro e previsão quantitativa, foi concluído em menos de cinco minutos, uma melhora marcante em relação aos métodos cromatográficos tradicionais [16].
Em um contexto de matriz botânica, o SERS demonstrou potencial na detecção de deltamethrin em Corydalis. O principal pico característico foi identificado em 999 cm, com incrementos na modelagem rendendo um limite de detecção tão baixo quanto 0.186 mg/L para observação direta no pico de 999 cm. O uso de um modelo PLS também alcançou bons indicadores de desempenho preditivo [23].
Dispositivos SERS portáteis, combinados com extração de acetato QuEChERS, demonstraram a capacidade de detectar múltiplos resíduos de pesticidas em arroz basmati em 15 minutos. Pesticidas como CBM, THI e TRI foram detectados abaixo do limite máximo de resíduo (MRL) da EU de 10 ppb. No entanto, o limite de detecção para ACE permaneceu em 800 ppb, destacando a variabilidade potencial na sensibilidade do analito dentro de um fluxo de trabalho multirresíduo [8].
Abordagens de SERS dinâmico aumentaram a sensibilidade em contextos de gota séssil, permitindo a detecção de paraquat, thiabendazole, tricyclazole e isocarbophos até níveis de ppm e ppb. Essa abordagem explora um estado de nanopartícula metaestável durante a volatilização para manter a discriminabilidade em extratos vegetais enriquecidos. Relações lineares entre as intensidades dos picos característicos e os níveis de concentração validam ainda mais este método [18].
4.3 Perfilagem de Micotoxinas e Marcadores Microbianos
Padrões regulatórios exigem testes de micotoxinas e qualidade microbiológica para substâncias vegetais, focando particularmente em aflatoxinas e ochratoxin A [13, 24]. Por exemplo, as monografias da USP especificam um limite máximo de NMT 5 ppb para aflatoxina B1 e NMT 20 ppb para a soma das aflatoxinas B1, B2, G1 e G2 [19]. Esses limites definem a sensibilidade que os métodos de triagem e confirmatórios devem alcançar.
Devido à ênfase primária em aplicações Raman/SERS para detecção de pesticidas e adulterações, esta tecnologia está melhor posicionada como uma ferramenta de triagem complementar dentro de uma estratégia mais ampla de controle de contaminantes. Isso se alinha com as diretrizes regulatórias que sugerem que o controle de qualidade seja apoiado por testes químicos, como espectroscopia ou cromatografia, incorporando também tecnologias emergentes [1, 13].
4.4 Inferência de Metais Pesados e Contaminantes Inorgânicos
A EMA exige testes para metais pesados e outras impurezas elementares em produtos medicinais fitoterápicos, a menos que devidamente justificado, estabelecendo uma expectativa regulatória para a perfilagem de contaminantes em traços em APIs botânicos [13, 24].
Na base de evidências atual de Raman/SERS, esses contaminantes são abordados indiretamente através do melhor controle da identidade da matéria-prima, triagem mais rápida de adulteração e priorização de testes confirmatórios para amostras de alto risco. No entanto, os métodos Raman não estão posicionados atualmente como métodos independentes para a quantificação de impurezas elementares sem validação adicional ou tecnologias complementares [1, 13, 21].
4.5 Raman PAT In-Line e On-Line para Processamento Botânico
A estrutura de Tecnologia Analítica de Processo (PAT) utiliza análises em tempo real para otimizar a qualidade do produto e o controle do processo. A espectroscopia Raman é descrita como bem adequada para este propósito, oferecendo análises rápidas e não invasivas compatíveis com as condições de fabricação em processo [3].
Um exemplo de Raman-PAT é o uso de um modelo RS-CARS-PLS para monitorar processos de extração na fabricação de grânulos Wenxin. Embora o modelo tenha demonstrado monitoramento eficaz do processo, sua sensibilidade para analitos de baixa concentração, como sacarídeos, foi limitada — destacando a necessidade de SERS ou técnicas complementares para detectar contaminantes em nível de traços [3].
A implementação industrial apresenta desafios adicionais, já que a maioria das pesquisas de PAT ocorre em ambientes controlados em laboratório. A robustez e o controle da variabilidade precisam ser abordados para um escalonamento bem-sucedido e implementação ao vivo [3].
4.6 Desempenho Analítico Comparativo
A espectroscopia Raman convencional fornece impressões digitais químicas rápidas e não destrutivas, sem exigir pré-tratamento da amostra. Em contraste, o SERS aumenta a sensibilidade para detectar contaminantes em nível de traços, alcançando limites de detecção de 1 ppm a tão baixos quanto 0.001 ppm para certos pesticidas, dependendo do método e da matriz [4, 5, 6, 7]. Por exemplo, o SERS acoplado à calibração demonstrou detecção de pesticidas em vegetais folhosos com coeficientes de correlação de até 0.98291 e conclusão de todo o fluxo de trabalho em apenas cinco minutos [16].
Para aplicações de autenticação, a PCA tem sido útil na diferenciação de variações espectrais sutis em óleos essenciais, e as técnicas Raman baseadas em código de barras mostraram 100% de precisão na identificação de produtos acabados falsificados e autênticos [9–11].
4.7 Instrumentação Portátil para Triagem de Matérias-Primas
Os instrumentos Raman portáteis estão posicionados como ferramentas não destrutivas e eficientes em tempo, capazes de analisar rapidamente materiais fitoterápicos sem a necessidade de preparação complexa. Eles também são aplicáveis para monitorar a conformidade de saúde e segurança em produtos fitoterápicos, oferecendo uma ferramenta valiosa tanto para triagem na fábrica quanto pós-comercialização [12].
As diretrizes regulatórias da FDA destacam métodos emergentes como a espectroscopia Raman direcionada pela morfologia (MDRS) como úteis para tarefas como a caracterização da distribuição do tamanho de partículas quando apoiadas por validação rigorosa. Embora não sejam específicos para APIs botânicos, esses métodos demonstram a capacidade do Raman de suplementar as técnicas analíticas tradicionais [25, 26].
Discussão
As evidências sintetizadas apoiam o Raman e o SERS como ferramentas valiosas para triagem rápida, não destrutiva e monitoramento em tempo real em ambientes PAT. Essas tecnologias podem ser integradas de forma eficaz nos fluxos de trabalho de controle de contaminantes e garantia de qualidade para APIs botânicos [2, 3, 5].
5.1 Pontos Fortes do Raman e PAT vs Métodos Destrutivos Clássicos
A espectroscopia Raman é vantajosa por sua velocidade, propriedades não destrutivas e requisitos mínimos de preparação de amostras. O SERS amplia essa utilidade, permitindo a detecção em nível de traços por meio de mecanismos de aumento, o que demonstrou detectar pesticidas em níveis de ppb com tempos totais de fluxo de trabalho rápidos, tornando-o ideal para triagem inicial e triagem de amostras para testes confirmatórios [2, 4, 5, 16].
5.2 Limitações
As principais limitações incluem desafios de sensibilidade nos métodos Raman de linha de base, especialmente para analitos de baixa concentração sem o aumento por SERS. O uso industrial do PAT baseado em Raman também exige a superação de desafios de variabilidade e escalonamento robusto. Além disso, a dependência de modelos quimiométricos, como PCA e PLS, introduz complexidade e incerteza potencial dependendo da variabilidade da matriz e do treinamento do modelo [3, 9, 22, 23].
Orientação Regulatória e Ferramentas de Triagem Baseadas em Raman
As orientações regulatórias apoiam uma abordagem de qualidade para botânicos baseada na totalidade das evidências, incluindo o controle de matérias-primas botânicas e testes de controle de qualidade químico usando métodos espectroscópicos e/ou cromatográficos. Isso fornece um caminho conceitual para que as ferramentas de triagem baseadas em Raman sejam integradas nas estratégias globais de controle, em vez de serem tratadas como substituições independentes para todos os ensaios clássicos. [1]
A orientação da FDA exige explicitamente testes para pesticidas residuais e toxinas adventícias, como aflatoxinas, bem como materiais estranhos e adulterantes. Isso se alinha com as capacidades de Raman/SERS na triagem de pesticidas e detecção de adulterantes, reforçando a necessidade de cobertura de classes de contaminantes em um programa de controle abrangente. [1]
A FDA também afirma que os solicitantes devem avaliar tecnologias atuais e emergentes e desenvolver métodos analíticos ortogonais para fornecer identificação e quantificação adequadas. Isso pode ser interpretado como um apoio à implementação de Raman/SERS como parte de um conjunto de métodos ortogonais pareados com métodos confirmatórios, como LC–MS ou outros ensaios para quantificação definitiva, especialmente onde o desempenho do SERS depende do controle do pré-tratamento da amostra para uma quantificação precisa em relação ao LC–MS. [1, 27] Apoiando esta visão, um estudo comparando SERS e LC–MS para um herbicida inesperado em uma matriz complicada relatou que o SERS exibiu alta sensibilidade e maior eficiência de detecção para detecção de alvos em ultra-traços, enquanto o LC–MS forneceu quantificação mais precisa facilitada pelo pré-tratamento de amostra bem controlado. Isso motiva uma arquitetura em camadas: SERS para detecção sensível rápida e LC–MS para quantificação confirmatória. [27]
Na EU, a orientação de especificações da EMA define especificações e identifica grupos de contaminantes que devem ser abordados (incluindo metais pesados, resíduos de pesticidas, micotoxinas, contaminação microbiana). Ela permite testes periódicos/alternados onde justificado por avaliação de risco e dados de lote, implicando que fluxos de dados Raman/PAT poderiam contribuir com evidências de apoio para estratégias de teste baseadas em risco se forem validados e demonstrarem detectar desvios relevantes de maneira oportuna. [13, 14]
5.4 Estratégia de Implementação Baseada em Risco e Gestão do Ciclo de Vida
A orientação da USP indica que a extensão dos testes pode ser determinada usando uma abordagem baseada em risco que considere a probabilidade de contaminação. Isso apoia uma estratégia onde a intensidade da triagem por Raman/SERS e os testes confirmatórios são alocados com base em fatores de risco como fonte, geografia, histórico de lotes e dados de triagem anteriores. [19] A EMA indica de forma semelhante que testes periódicos/alternados podem ser aceitáveis onde justificado, e que a justificativa deve considerar o material vegetal, condições de cultivo/produção, contaminação de fazendas vizinhas, origem geográfica, e ser apoiada por avaliação de risco e dados de lote, reforçando a necessidade de sistemas de monitoramento ricos em dados em vez de reduções de testes ad hoc. [13]
Dentro deste contexto baseado em risco, o PAT baseado em Raman pode ser posicionado como um gerador de impressões digitais rápidas e repetíveis e resultados de triagem que apoiam o monitoramento de tendências e a identificação rápida de lotes anormais, enquanto os ensaios confirmatórios são reservados para lotes sinalizados pela triagem ou para verificação periódica do desempenho do sistema de triagem e estabilidade da calibração. [2, 13] O método de identidade de API baseado em código de barras e a detecção portátil de adulteração de óleos essenciais ilustram como regras de decisão robustas (sobreposição de código de barras, bandas diagnósticas intensas) podem simplificar as decisões de triagem em alguns contextos, enquanto a discriminação baseada em PCA indica onde modelos multivariados são necessários para manter a sensibilidade a padrões sutis de adulteração. [9, 11, 20]
A gestão do ciclo de vida para métodos Raman também está implícita nas observações da FDA sobre submissões de MDRS: a falta de dados de validação sobre reprodutibilidade e precisão é uma deficiência, enfatizando que os métodos PAT baseados em Raman devem ser desenvolvidos com validação e documentação de desempenho como entregas centrais para interações regulatórias. [25]
5.5 Perspectivas
As evidências sugerem múltiplas direções técnicas para aumentar a viabilidade do PAT baseado em Raman para contaminantes em traços. Primeiro, uma maior variedade de técnicas (Raman com transformada de Fourier, Raman de ressonância, Raman confocal e SERS) é descrita como viável para aumentar os sinais Raman e evoluir instrumentos e processamento de amostras, apoiando uma estratégia de seleção de variantes técnicas de acordo com a matriz e as necessidades de sensibilidade, em vez de depender de uma única configuração Raman em todos os processos botânicos. [4]
Segundo, a seletividade do SERS pode ser aumentada pela funcionalização de nanoestruturas com moléculas receptoras, como aptâmeros, indicando um caminho para ensaios direcionados de contaminantes em traços incorporados em módulos PAT onde a interferência é um risco dominante. [5]
Terceiro, abordagens de SERS baseadas em imagem são descritas como permitindo o monitoramento em tempo real e a detecção da localização da contaminação em superfícies de tecidos vegetais ou em seu interior, sugerindo que futuros fluxos de trabalho de APIs botânicos poderiam incorporar mapeamento de contaminação espacialmente resolvido para materiais de alto risco ou para investigações de caminhos de contaminação. [5] Finalmente, o potencial de implementação prática é apoiado por conclusões de que o SERS poderia ser implementado em ferramentas de detecção rápida e no local para segurança alimentar e monitoramento ambiental, e por evidências de que instrumentos Raman portáteis podem ser usados para monitorar a conformidade de saúde e segurança de produtos fitoterápicos no mercado consumidor, ressaltando um continuum desde a triagem em campo até sistemas PAT de fabricação. [12, 27]
6. Conclusões
Este estudo conceitual de síntese de evidências indica que a espectroscopia Raman está bem alinhada com os objetivos do PAT porque é rápida, não destrutiva, não invasiva e simples na preparação da amostra. As aplicações Raman são descritas como abrangendo do laboratório às linhas de produção, apoiando uma visão de ciclo de vida da medição baseada em Raman, desde a triagem de matéria-prima recebida até o monitoramento em processo. [2]
O PAT é explicitamente definido como facilitador da análise em tempo real e do controle de feedback para garantir processos de produção controláveis e qualidade ideal. A espectroscopia vibracional é descrita como permitindo a detecção rápida online em tempo real da qualidade interna de ervas durante o processamento, fornecendo uma base conceitual para o posicionamento do sensor Raman na fabricação botânica. [3]
Para contaminantes em traços, o SERS fornece a base de evidência mais forte para sensibilidade, com o aumento podendo atingir limites de detecção de ultra-traços em metais nobres, e com múltiplos estudos de pesticidas demonstrando regimes de detecção de ppm a ppb e até low-nanomolar com métricas de quantificação e fluxos de trabalho rápidos (por exemplo, tempo total de teste de 5 min; extração <15 min). [5, 8, 16, 18] A quimiometria é essencial para muitas tarefas de autenticidade e quantificação, pois a inspeção visual pode ser insuficiente para a detecção de adulteração, enquanto PCA e PLSR demonstraram desempenho de discriminação e previsão quantitativa. [9, 10]
As principais limitações para a perfilagem de contaminantes em traços em tempo real em APIs botânicos são restrições de sensibilidade em modelos de processo PAT Raman não aumentados (ilustrados por LODs relativamente altos no monitoramento de extração) e desafios de robustez/validação para o escalonamento do PAT do laboratório para a produção, juntamente com a incerteza impulsionada pela matriz em alguns casos de triagem de adulterantes. [3, 22] Consequentemente, a recomendação operacional mais defensável apoiada pelas evidências é uma arquitetura PAT em camadas:
- Raman portátil + quimiometria para triagem rápida de autenticação/adulteração.
- Ensaios SERS direcionados para resíduos de pesticidas de alto risco.
- Métodos ortogonais confirmatórios onde a quantificação e a tomada de decisão regulatória exijam maior garantia, consistente com as expectativas regulatórias para métodos ortogonais e justificativa baseada em risco para skip testing. [1, 5, 12, 13, 27]
Financiamento
Nenhum financiamento externo. [1]
Conflitos de Interesse
Os autores declaram não haver conflitos de interesse. [1]
Declaração de Disponibilidade de Dados
Todos os dados usados neste estudo conceitual são derivados das fontes publicadas citadas e documentos regulatórios aqui sintetizados. [1, 14]
Figura 1
Figura 1. Fluxo de trabalho PAT conceitual para gestão de risco de contaminantes em APIs botânicos integrando Raman não destrutivo e SERS: triagem de matéria-prima botânica recebida usando impressão digital Raman rápida e não destrutiva em pontos de recebimento/docas; verificações quimiométricas de autenticação/adulteração (por exemplo, discriminação baseada em PCA; confirmação de identidade por sobreposição de código de barras) para garantia de identidade; módulos SERS direcionados para triagem de pesticidas em traços e previsão quantitativa rápida (sensibilidade de ppm a ppb com tempos de medição curtos); monitoramento Raman em processo em operações unitárias de fabricação enquadradas sob PAT como análise em tempo real e controle de feedback; e decisões de verificação periódica/skip-testing baseadas em risco, apoiadas por histórico de lotes e avaliações de risco formais consistentes com as orientações da EMA/USP. [2, 3, 6, 9, 11, 13, 16, 19]
Tabela 2
| Classe de Contaminante/Adulteração | Configuração Raman/SERS | Pontos de Integração PAT |
|---|---|---|
| Metais pesados | Triagem Raman não destrutiva | Triagem de matéria-prima |
| Resíduos de pesticidas | Módulos SERS direcionados | Triagem de traços |
| Micotoxinas | Discriminação quimiométrica | Verificações de autenticação |
Tabela 3
| Âncora Regulatória/Compendial | Alinhamento PAT Baseado em Raman |
|---|---|
| USP Guidance | Triagem validada, estratégias de teste baseadas em risco |
| EMA Specifications | Conformidade com grupos de contaminantes, justificativa para testes periódicos |
| FDA Recommendations | Suporta métodos ortogonais, gestão do ciclo de vida |
