PAT Tabanlı Botanik Kontaminant Tespiti için Tahribatsız Raman Spektroskopisi

Botanik Aktif Farmasötik Bileşenlerde Gerçek Zamanlı Eser Kontaminant Profilleme için Tahribatsız Raman Spektroskopisi ve Proses Analitik Teknolojisinin (PAT) Uygulanması

Özet

Arka Plan

Botanik aktif farmasötik bileşenler (API'ler) ve botanik ilaç maddeleri, botanik hammadde kontrolü ile spektroskopik ve/veya kromatografik yöntemler gibi kimyasal testleri içeren bir “kanıt bütünlüğü” yaklaşımı kullanarak değişkenliği kontrol edebilen ve kontaminasyon risklerini yönetebilen kalite stratejileri gerektirir. [1] Regülatör kılavuzlar, kalıntı pestisitler ve tesadüfi toksinler (örneğin, aflatoksinler) için testlerin yanı sıra yabancı maddeler ve adulterantları ele alan kontrolleri açıkça beklemekte, bu da tedarik zinciri ve üretim yaşam döngüsü boyunca konuşlandırılabilecek hızlı tarama yaklaşımlarını teşvik etmektedir. [1]

Amaç

Bu kavramsal kavram kanıtlama ve veri sentezi çalışması, tahribatsız Raman spektroskopisinin (SERS ile güçlendirilmiş varyantlar dahil), yayınlanmış kanıtlarla desteklenen fizibilite, analitik performans ve konuşlandırma kısıtlamalarına vurgu yaparak, botanik API'lerde gerçek zamanlı veya gerçek zamanlıya yakın eser kontaminant profilleme için bir Proses Analitik Teknolojisi (PAT) çerçevesine nasıl entegre edilebileceğini değerlendirmektedir. [2, 3]

Yöntemler

Aşağıdakileri gösteren kanıtları sentezledik:

• Raman’ın kimyasal yapı hassasiyeti ve minimum numune hazırlama ihtiyacı; [2, 4]
• SERS güçlendirmesi ve temsili eser pestisit gösterimleri (ppm'den sub-ppb rejimlerine kadar); [5–8]
• Adulterant kimlik doğrulama ve kantitatif tahmin için kemometrik stratejiler; [9–11]
• PAT uyumlu proses izleme örnekleri ve endüstriyel çevrim önündeki bilinen engeller. [3]

Bulgular

Derlenen çalışmalar genelinde, Raman ve kemometri, görsel incelemenin yetersiz kaldığı durumlarda tağşiş edilmiş uçucu yağları ayırt etmiş, PCA saf ve tağşiş edilmiş numuneler arasında spektral ayrım sağlamıştır. [9] Kantitatif Raman modellemesi (PLSR), konsantrasyon tahmin görevlerinde yüksek düzeyde tahmin doğruluğu elde ederek karmaşık formülasyonlarda kalibrasyon tabanlı kantitasyonun uygulanabilirliğini desteklemiştir. [10]

Eser kontaminantlar için, SERS çalışmaları seçili pestisitler için meyve yüzeylerinde 1 ppm'e kadar tespit bildirmiş ve diğer çalışmalarda kolloidal altın nanopartikülleri kullanılarak 21 pestisitte 0.001–10 ppm aralığında LOD değerleri ölçülmüştür. [6, 7] QuEChERS asetat ekstraksiyonu ile birleştirilen el tipi SERS, basmati pirincinde seçili analitler için 10 ppb olan EU MRL değerinin altındaki birden fazla pestisiti tespit etmiş; ekstraksiyonun 15 dakikadan kısa sürede tamamlanması, pragmatik bir “önce tara” iş akışını örneklendirmiştir. [8]

PAT kullanımı için, Raman’ın hızlı, tahribatsız, invaziv olmayan ölçümleri ve laboratuvardan üretim hatlarına kadar konuşlandırılabilme yeteneği, inline/online izlemeyi desteklemektedir. Ancak kanıtlar, çoğu PAT araştırmasının laboratuvar ölçeğinde kaldığını ve Raman proses modellerinin, ekstraksiyon izleme ortamlarında düşük konsantrasyonlu hedefleri kaçıran nispeten yüksek LOD değerlerine sahip olabileceğini de vurgulamaktadır. [2, 3]

Sonuçlar

Kanıtlar, botanik API kontaminant risk yönetimi için uygulanabilir bir Raman/SERS özellikli PAT konseptini desteklemektedir: gelen materyal kimlik doğrulaması ve adulterant taraması için taşınabilir Raman kullanılması; hedeflenmiş pestisit taraması için SERS modüllerinin kullanılması ve proses koşullarının stabil kalibrasyon transferine ve yeterli tespit kabiliyetine izin verdiği durumlarda Raman tabanlı çok değişkenli modellerin PAT kontrol döngülerine entegre edilmesi. [3, 12]

Birincil kısıtlamalar; heterojen botanik matrislerdeki ultra eser hedefler için hassasiyet, floresan ve zayıf Raman sinyalleri ile azaltılmış veya atlamalı test yaklaşımlarının regülatör kabulü için gereken validasyon/model transferi gereklilikleridir. [3, 4, 13]

Anahtar Kelimeler

• Raman spectroscopy
• SERS
• Process analytical technology
• Botanical API
• Pesticide residues
• Adulterant detection
• Chemometrics
• Real-time monitoring

Giriş

Botanik ilaç maddeleri ve botanik API'ler, spektroskopik ve/veya kromatografik yöntemlerin kullanılabileceği botanik hammadde kontrolü ve kimyasal kalite kontrol testlerini içeren bir “kanıt bütünlüğü” yaklaşımıyla desteklenen terapötik tutarlılığı vurgulayan kalite paradigmaları altında düzenlenmektedir. [1] Bu paradigma içinde, kontaminasyon ve tağşiş riskleri, kalıntı pestisitler (ana pestisitler ve ana toksik metabolitler dahil) ve aflatoksinler gibi tesadüfi toksinler için testlerin yanı sıra yabancı maddeler ve adulterantları ele alan kontroller dahil olmak üzere test stratejileri gerektiren kalite endişeleri olarak açıkça belirtilmektedir. [1]

Paralel olarak, bitkisel maddeler ve preparatlar için Avrupa spesifikasyon kılavuzu, spesifikasyonları serbest bırakma ve raf ömrü sırasında kaliteyi güvence altına almak için kullanılan testler, prosedürler ve kabul kriterleri olarak tanımlamakta ve ağır metaller/elementel safsızlıklar, pestisit ve fümigant kalıntıları, mycotoxins (aflatoksinler, ochratoxin A) ve mikrobiyal kontaminasyon dahil olmak üzere uygun şekilde ele alınması gereken kontaminant gruplarını belirlemektedir. [13, 14] EMA kılavuzu ayrıca, risk değerlendirmesi ve seri verileri yoluyla gerekçelendirildiğinde kontaminant kalıntılarının periyodik/atlamalı testinin kabul edilebilir olabileceğini belirterek, güvenlikten ödün vermeden risk temelli kontrol stratejilerini gerekçelendirebilecek daha hızlı tarama ve proses anlama araçları için net bir regülatör teşvik oluşturmaktadır. [13]

Raman spectroscopy, bu tür stratejiler için bir adaydır; çünkü Raman saçılması kimyasal olarak spesifik “parmak izi” spektrumları sağlar ve Raman yöntemleri yaygın olarak hızlı, tahribatsız ve basit numune hazırlama ile invaziv olmayan yöntemler olarak tanımlanır; bunlar üretim ve tedarik zinciri kontrolü sırasında gerçek zamanlı karar verme ile uyumlu operasyonel özelliklerdir. [2, 4]

Farmasötik Raman uygulamalarına ilişkin incelemeler, laboratuvar kullanımından rıhtımlara ve üretim hatlarına kadar uzanan bir konuşlandırma yelpazesini tanımlamakta, bu da Raman’ın yalnızca off-line bir tanımlama aracı olarak değil, aynı zamanda bir PAT bağlamında potansiyel bir proses içi analitik sensör olarak da değerlendirilebileceği anlamına gelmektedir. [2] PAT, kontrol edilebilir bir üretim süreci ve optimal ürün kalitesi sağlamak için endüstriyel üretim sırasında gerçek zamanlı analiz ve geri besleme kontrolünü gerçekleştirmek amacıyla bir dizi araç ve aracın kullanılması olarak açıkça tanımlanmakta ve titreşim spektroskopisi teknikleri, işleme sırasında bitkilerin dahili kalite özelliklerinin online, gerçek zamanlı ve hızlı tespitini mümkün kılan teknikler olarak açıklanmaktadır. [3]

Ancak, botaniklerdeki eser kontaminant profilleme analitik olarak zordur ve literatür büyük çevrim zorluklarına işaret etmektedir: çoğu PAT araştırması, deneysel koşulların kontrol edilmesinin daha kolay olduğu laboratuvar ölçekli ekipmanlarda yürütülmüştür ve Raman tabanlı proses modelleri, simüle edilmiş ekstraksiyon izleme görevlerinde düşük konsantrasyonlu hedefleri tespit edemeyen nispeten yüksek LOD değerlerine sahip olabilir. [3] Bu kısıtlamalar, botanik API'ler için tasarıma yönelik bir soruyu teşvik etmektedir: Raman (ve SERS ile güçlendirilmiş Raman), matris ve proses değişkenliğine karşı dayanıklı olan ve kontaminant kontrolü ve yöntem validasyonu için risk temelli regülatör beklentilerle uyumlu kalırken, hızlı, tahribatsız tarama ve mümkün olan yerlerde kantitatif tahminler sağlayacak şekilde bir PAT çerçevesi içinde nasıl konuşlandırılabilir? [2, 3, 13]

Buna göre, burada ele alınan araştırma sorusu şudur: Yayınlanmış Raman ve SERS performans kanıtları, klasik doğrulama analizlerini tamamlayan veya önceliklendiren, botanik API'lerde gerçek zamanlıya yakın eser kontaminant profilleme için pratik bir PAT mimarisini destekleyebilir mi? [3, 6, 8] Çalışma hipotezi, Raman tabanlı tahribatsız parmak izi çıkarmanın en etkili şekilde kademeli bir PAT sistemi olarak çalışacağıdır: (i) hızlı kimlik doğrulama/tağşiş taraması için Raman + chemometrics; (ii) ilgili matrislerde eser pestisit tespiti için hedeflenmiş SERS modülleri; ve (iii) hassasiyetin yeterli olduğu durumlarda dahili kalite özellikleri için proses Raman izlemesi; risk temelli atlamalı testlerin yalnızca sensör konuşlandırmasıyla değil, veriler ve seri geçmişiyle gerekçelendirilmesi. [3, 6, 9, 13]

Kantitatif Tahmin ve Kalibrasyon Tabanlı Çıkarım

Kantitatif tahmin ve kalibrasyon tabanlı çıkarım için, ksilen ile tağşiş edilmiş methyl eugenol formülasyonlarının bir Raman çalışması, PCA'nın farklı konsantrasyonlardaki Raman spektral veri setlerini ayırt etmek için yararlı olduğunu bildirmiştir. Ek olarak, bir PLSR modeli bilinmeyen bir numunenin konsantrasyonunu güvenilir bir şekilde tahmin edebilmiş, bu da Raman spectroscopy ve PLSR kombinasyonunun yüksek tahmin performansı elde edebileceğini göstermiştir. Bu, referans materyaller mevcut olduğunda botanik API'lerdeki bilinen riskli adulterantlar için kantitatif modeller geliştirilmesindeki potansiyel faydasını vurgulamaktadır [10].

Bitmiş Ürünlerde Kimlik Doğrulaması

Barkod tabanlı bir Raman yöntemi, bitmiş ürünlerdeki API'lerin kimliğini doğrulamada etkili olduğunu kanıtlamıştır. Teknik, spektrumların Raman piklerini vurgulayacak şekilde dönüştürüldüğü durumlarda beklenen API ve bitmiş ilaç ürünü barkodları arasındaki sıfır olmayan örtüşme yüzdesini karşılaştırarak çalışır [11]. Bu yaklaşımı kullanarak, 18 onaylı bitmiş ilaç ürünü ve dokuz simüle edilmiş sahte ürün %100 doğrulukla tanımlanmıştır. Bu durum, uygun dönüşüm ve karar kuralları uygulandığı takdirde, formüle edilmiş ürünlerde sağlam kimlik doğrulaması için Raman tabanlı “parmak izi örtüşmesi” mantığının kullanılmasının fizibilitesini desteklemektedir [11].

Botanik 'Benzerlik' Riskleri için Raman Analizi

Botanik bağlamlarda orijinal numuneleri tağşiş edilmiş olanlardan ayırmak için Raman spektral imza yaklaşımları uygulanmıştır. Örneğin, Phansomba/Phellinus numunelerinin analizi, orijinal ve tağşiş edilmiş örnekler arasında belirgin bir ayrım ortaya koymuştur. Phellinus'un (özellikle Ph. merrillii) karakteristiği olan temel Raman bantları (487, 528, 786, 892, 915 ve 1436 cm) tanımlanmış, bu da diğer bitkisel ilaçlardaki inceleme iş akışları için imza aralıkları veri tabanları oluşturma potansiyelini düşündürmüştür [21].

Ancak kısıtlamalar mevcuttur. Cinsel güç artırıcı iddiaları olan 50 bitkisel gıda takviyesinin taranmasında, Raman spectroscopy dokuz tağşiş edilmiş numune tespit etmiştir (dördü sildenafil ve beşi tadalafil ile). Yine de, iki numunede tadalafil tağşişine ilişkin kesin sonuçlar verememiş, bu da doğrulayıcı yöntemlere veya belirli vakalar için geliştirilmiş spektral yorumlama stratejilerine olan ihtiyacı göstermiştir [22].

4.2 SERS ile Pestisit Kalıntıları

Yayınlanan kanıtlar, SERS'in botanik kontaminant kontrol standartları ile uyumlu olarak eser düzeydeki pestisitleri (ppm veya ppb) tespit edebilen hızlı, tahribatsız bir teknik olduğunu vurgulamaktadır [1, 6, 19]. Bir çalışma, SERS'in meyve yüzeylerindeki pestisitleri 1 ppm kadar düşük seviyelerde tespit edebildiğini ve bunun elmalar için regülatör pestisit kalıntı limitleriyle iyi korelasyon gösterdiğini kanıtlamıştır [6].

Kantitatif SERS çalışmaları güçlü kalibrasyon performansı göstermiştir. Örneğin bir çalışma, omethoate için 0.99 ve chlorpyrifos için 0.98 determinasyon katsayıları (R²) ile sırasıyla 1.63 mg·cm ve 2.64 mg·cm tespit limitleri (LOD) bildirmiştir. Bu, kalıntı kantitasyonu için karakteristik SERS pik yoğunluklarını kullanan kalibrasyon modellerinin fizibilitesini vurgulamaktadır [17]. Bu çalışmada, konsantrasyon haritalaması için kalibrasyon modelleri aracılığıyla analite özgü Raman pikleri (omethoate için 413 cm, chlorpyrifos için 346 cm) kullanılmıştır [17].

Kolloidal altın nanopartikül SERS, 21 farklı pestisitten gelen Raman saçılmasını daha da güçlendirmiştir. Tespit limitleri 0.001 ile 10 ppm arasında değişmiş; PCA ve SERS kullanılarak elma kabuğu üzerinde phosmet ve thiram'ın eşzamanlı tanımlanması başarılmıştır [7].

Yapraklı sebze matrisleri için phosmet, thiabendazole ve acetamiprid pestisit kalıntılarına ait kalibrasyon eğrileri güçlü doğrusal korelasyon katsayıları sergileyerek %94.67 ile %112.89 arasında geri kazanımlar elde etmiştir. Geri kazanıma dayalı validasyonlar %3.87 ile %8.56 arasında bağıl standart sapmalar bildirmiştir. Numune alma, spektrum analizi ve kantitatif tahmini içeren tüm test süreci beş dakikanın altında tamamlanmış olup, bu durum geleneksel kromatografik yöntemlere göre belirgin bir iyileşmedir [16].

Botanik bir matris bağlamında SERS, Corydalis'te deltamethrin tespit etme potansiyelini göstermiştir. Birincil karakteristik pik 999 cm'de tanımlanmış; modellemedeki artışlarla 999 cm pikindeki doğrudan gözlem için 0.186 mg/L kadar düşük bir tespit limiti elde edilmiştir. PLS modelinin kullanımı da iyi tahmin performansı metrikleri sağlamıştır [23].

QuEChERS asetat ekstraksiyonu ile eşleştirilen el tipi SERS cihazları, 15 dakika içinde basmati pirincindeki birden fazla pestisit kalıntısını tespit etme kabiliyetini göstermiştir. CBM, THI ve TRI gibi pestisitler 10 ppb olan EU maksimum kalıntı limitinin (MRL) altında tespit edilmiştir. Ancak ACE için tespit limiti 800 ppb'de kalmış, bu da çoklu kalıntı iş akışında analit hassasiyetindeki potansiyel değişkenliği vurgulamıştır [8].

Dinamik SERS yaklaşımları, sapsız damla bağlamlarında hassasiyeti artırarak paraquat, thiabendazole, tricyclazole ve isocarbophos'un ppm ve ppb seviyelerine kadar tespit edilmesini sağlamıştır. Bu yaklaşım, katkılanmış sebze ekstraktlarında ayırt edilebilirliği korumak için uçuculaşma sırasında metastabil bir nanopartikül durumundan yararlanır. Karakteristik pik yoğunlukları ile konsantrasyon seviyeleri arasındaki doğrusal ilişkiler bu yöntemi daha da doğrulamaktadır [18].

4.3 Mikotoksin ve Mikrobiyal Belirteç Profilleme

Regülatör standartlar, bitkisel maddeler için özellikle aflatoksinler ve ochratoxin A'ya odaklanan mikotoksin ve mikrobiyolojik kalite testlerini zorunlu kılmaktadır [13, 24]. Örneğin USP monografları, aflatoxin B1 için en fazla 5 ppb ve aflatoxin B1, B2, G1 ve G2 toplamı için en fazla 20 ppb limitini belirtmektedir [19]. Bu limitler, tarama ve doğrulama yöntemlerinin ulaşması gereken hassasiyeti tanımlar.

Raman/SERS pestisit tespiti ve tağşiş uygulamalarına verilen birincil ağırlık nedeniyle, bu teknoloji en iyi şekilde daha geniş bir kontaminant kontrol stratejisi içinde tamamlayıcı bir tarama aracı olarak konumlandırılır. Bu durum, kalite kontrolün spektroskopi veya kromatografi gibi kimyasal testlerle desteklenmesini ve aynı zamanda gelişmekte olan teknolojilerin dahil edilmesini öneren regülatör kılavuzlarla uyumludur [1, 13].

4.4 Ağır Metal ve İnorganik Kontaminant Çıkarımı

EMA, aksi gerekçelendirilmedikçe bitkisel tıbbi ürünlerde ağır metaller ve diğer elementel safsızlıklar için test yapılmasını şart koşmakta, botanik API'lerde eser kontaminant profilleme için regülatör bir beklenti oluşturmaktadır [13, 24].

Mevcut Raman/SERS kanıt temelinde, bu kontaminantlar hammadde kimliğinin iyileştirilmiş kontrolü, daha hızlı tağşiş taraması ve yüksek riskli numuneler için doğrulayıcı testlerin önceliklendirilmesi yoluyla dolaylı olarak ele alınmaktadır. Ancak Raman yöntemleri şu anda ek validasyon veya tamamlayıcı teknolojiler olmaksızın elementel safsızlık kantitasyonu için tek başına yöntemler olarak konumlandırılmamıştır [1, 13, 21].

4.5 Botanik İşlemede In-Line ve On-Line Raman PAT

Proses Analitik Teknolojisi (PAT) çerçevesi, ürün kalitesini ve proses kontrolünü optimize etmek için gerçek zamanlı analizden yararlanır. Raman spectroscopy'nin bu amaç için çok uygun olduğu, proses içi üretim koşullarıyla uyumlu, hızlı ve invaziv olmayan analiz sunduğu belirtilmektedir [3].

Raman-PAT'e bir örnek, Wenxin granül üretiminde ekstraksiyon süreçlerini izlemek için bir RS-CARS-PLS modelinin kullanılmasıdır. Model etkili proses izleme sergilese de, sakkaritler gibi düşük konsantrasyonlu analitler için hassasiyeti sınırlıydı; bu da eser düzeydeki kontaminantları tespit etmek için SERS veya tamamlayıcı tekniklere olan ihtiyacı vurgulamaktadır [3].

Endüstriyel konuşlandırma, çoğu PAT araştırmasının laboratuvar kontrollü ortamlarda gerçekleşmesi nedeniyle ek zorluklar doğurmaktadır. Başarılı ölçek büyütme ve canlı uygulama için sağlamlık ve değişkenlik kontrolünün ele alınması gerekmektedir [3].

4.6 Karşılaştırmalı Analitik Performans

Konvansiyonel Raman spectroscopy, numune ön işlemi gerektirmeden hızlı, tahribatsız kimyasal parmak izleri sağlar. Buna karşılık SERS, eser düzeydeki kontaminantları tespit etmek için hassasiyeti artırır; yöntem ve matrise bağlı olarak belirli pestisitler için 1 ppm'den 0.001 ppm kadar düşük tespit limitlerine ulaşır [4, 5, 6, 7]. Örneğin kalibrasyonla birleştirilen SERS, yapraklı sebzelerde 0.98291'e varan korelasyon katsayıları ve sadece beş dakikada tamamlanan genel iş akışı ile pestisit tespitini kanıtlamıştır [16].

Kimlik doğrulama uygulamaları için PCA, uçucu yağlardaki ince spektral varyasyonları ayırt etmede yararlı olmuş ve barkod tabanlı Raman teknikleri sahte ve orijinal bitmiş ürünleri tanımlamada %100 doğruluk göstermiştir [9–11].

4.7 Hammadde Taraması için Taşınabilir ve El Tipi Cihazlar

Taşınabilir Raman cihazları, karmaşık hazırlığa ihtiyaç duymadan bitkisel materyalleri hızla analiz edebilen, zaman açısından verimli, tahribatsız araçlar olarak konumlandırılmaktadır. Ayrıca bitkisel ürünlerde sağlık ve güvenlik uyumluluğunu izlemek için de uygulanabilirler; hem fabrika içi hem de piyasa sonrası tarama için değerli bir araç sunarlar [12].

FDA'nın regülatör kılavuzları, morfoloji odaklı Raman spektroskopisi (MDRS) gibi gelişmekte olan yöntemlerin, titiz validasyonla desteklendiğinde partikül boyutu dağılımı karakterizasyonu gibi görevler için yararlı olduğunu vurgulamaktadır. Botanik API'ye özgü olmasa da, bu yöntemler Raman'ın geleneksel analitik teknikleri tamamlama kabiliyetini göstermektedir [25, 26].

Tartışma

Sentezlenen kanıtlar, Raman ve SERS'i PAT ortamlarında tahribatsız, hızlı tarama ve gerçek zamanlı izleme için değerli araçlar olarak desteklemektedir. Bu teknolojiler, botanik API'ler için kontaminant kontrolü ve kalite güvence iş akışlarına etkili bir şekilde entegre edilebilir [2, 3, 5].

5.1 Raman ve PAT'in Klasik Tahribatlı Yöntemlere Karşı Güçlü Yönleri

Raman spectroscopy hızı, tahribatsız özellikleri ve minimum numune hazırlama gereksinimleri nedeniyle avantajlıdır. SERS bu faydayı genişleterek, güçlendirme mekanizmaları yoluyla eser düzeyde tespiti mümkün kılar; bu durumun pestisitleri ppb seviyelerine kadar hızlı toplam iş akışı süreleriyle tespit edebildiği kanıtlanmıştır, bu da onu doğrulayıcı testler için numunelerin ilk taraması ve önceliklendirilmesi için ideal hale getirir [2, 4, 5, 16].

5.2 Kısıtlamalar

Temel kısıtlamalar arasında, özellikle SERS güçlendirmesi olmayan düşük konsantrasyonlu analitler için temel Raman yöntemlerindeki hassasiyet zorlukları yer almaktadır. Raman tabanlı PAT'in endüstriyel kullanımı ayrıca değişkenlik ve sağlam ölçek büyütme zorluklarının aşılmasını gerektirir. Ek olarak, PCA ve PLS gibi kemometrik modellere olan bazı bağımlılıklar, matris değişkenliğine ve model eğitimine bağlı olarak karmaşıklık ve potansiyel belirsizlik getirir [3, 9, 22, 23].

Regülatör Kılavuzlar ve Raman Tabanlı Tarama Araçları

Regülatör kılavuzlar, botanik hammadde kontrolü ile spektroskopik ve/veya kromatografik yöntemlerin kullanıldığı kimyasal kalite kontrol testlerini içeren kanıt bütünlüğüne dayalı bir kalite yaklaşımını desteklemektedir. Bu durum, Raman tabanlı tarama araçlarının tüm klasik analizlerin yerine geçen tek başına yöntemler olarak görülmek yerine genel kontrol stratejilerine entegre edilmesi için kavramsal bir yol sağlar. [1]

FDA kılavuzu, kalıntı pestisitler ve aflatoksinler gibi tesadüfi toksinlerin yanı sıra yabancı maddeler ve adulterantlar için testleri açıkça talep etmektedir. Bu, Raman/SERS'in pestisit tarama ve adulterant tespitindeki yetenekleriyle uyumludur ve kapsamlı bir kontrol programında kontaminant sınıfı kapsamı ihtiyacını pekiştirmektedir. [1]

FDA ayrıca, başvuru sahiplerinin mevcut ve gelişmekte olan teknolojileri değerlendirmeleri ve yeterli tanımlama ve kantitasyon sağlamak için ortogonal analitik yöntemler geliştirmeleri gerektiğini belirtmektedir. Bu durum, Raman/SERS konuşlandırmasının, özellikle SERS performansının LC–MS'e kıyasla doğru kantitasyon için numune ön işleme kontrolüne bağlı olduğu durumlarda, LC–MS veya kesin kantitasyon için diğer analizler gibi doğrulayıcı yöntemlerle eşleştirilmiş bir ortogonal yöntem setinin parçası olarak desteklenmesi şeklinde yorumlanabilir. [1, 27] Bu görüşü destekleyen, karmaşık bir matristeki beklenmedik bir herbisit için SERS ve LC–MS'i karşılaştıran bir çalışma; SERS'in ultra eser hedef tespiti için yüksek hassasiyet ve daha yüksek tespit verimliliği sergilediğini, LC–MS'in ise iyi kontrollü numune ön işlemesiyle kolaylaştırılan daha doğru kantitasyon sağladığını bildirmiştir. Bu, kademeli bir mimariyi teşvik etmektedir: hızlı hassas tespit için SERS ve doğrulayıcı kantitasyon için LC–MS. [27]

AB'de, EMA spesifikasyon kılavuzu spesifikasyonları tanımlar ve ele alınması gereken kontaminant gruplarını (ağır metaller, pestisit kalıntıları, mikotoksinler, mikrobiyal kontaminasyon dahil) belirler. Risk değerlendirmesi ve seri verileriyle gerekçelendirildiğinde periyodik/atlamalı teste izin verir; bu da Raman/PAT veri akışlarının, valide edildikleri ve ilgili sapmaları zamanında tespit ettikleri gösterildiği takdirde risk temelli test stratejileri için destekleyici kanıt sağlayabileceği anlamına gelir. [13, 14]

5.4 Risk Temelli Konuşlandırma Stratejisi ve Yaşam Döngüsü Yönetimi

USP kılavuzu, test kapsamının kontaminasyon olasılığını dikkate alan risk temelli bir yaklaşım kullanılarak belirlenebileceğini belirtmektedir. Bu, Raman/SERS tarama yoğunluğunun ve doğrulayıcı testlerin kaynak, coğrafya, seri geçmişi ve önceki tarama verileri gibi risk faktörlerine göre tahsis edildiği bir stratejiyi desteklemektedir. [19] EMA benzer şekilde, bitki materyali, yetiştirme/üretim koşulları, komşu çiftlik kontaminasyonu, coğrafi köken dikkate alınarak gerekçelendirildiğinde ve risk değerlendirmesi ile seri verileriyle desteklendiğinde periyodik/atlamalı testin kabul edilebilir olabileceğini belirterek, geçici test indirimleri yerine veri açısından zengin izleme sistemlerine olan ihtiyacı pekiştirmektedir. [13]

Bu risk temelli bağlamda, Raman tabanlı PAT; eğilim izlemeyi ve anormal serilerin hızlı tanımlanmasını destekleyen hızlı, tekrarlanabilir parmak izleri ve tarama sonuçları üreticisi olarak konumlandırılabilirken, doğrulayıcı analizler tarama tarafından işaretlenen seriler veya tarama sistemi performansının ve kalibrasyon stabilitesinin periyodik doğrulanması için ayrılır. [2, 13] Barkod tabanlı API kimlik yöntemi ve el tipi uçucu yağ tağşiş tespiti, sağlam karar kurallarının (barkod örtüşmesi, yoğun diyagnostik bantlar) bazı bağlamlarda tarama kararlarını nasıl basitleştirebileceğini gösterirken, PCA tabanlı ayrım, ince tağşiş kalıplarına karşı hassasiyeti korumak için çok değişkenli modellerin nerede gerektiğini belirtmektedir. [9, 11, 20]

Raman yöntemleri için yaşam döngüsü yönetimi, FDA'nın MDRS başvurularındaki gözlemleriyle de ima edilmektedir: tekrarlanabilirlik ve doğruluk konusundaki eksik validasyon verileri bir yetersizliktir; bu da Raman tabanlı PAT yöntemlerinin regülatör etkileşimler için temel teslimatlar olarak validasyon ve performans dokümantasyonu ile geliştirilmesi gerektiğini vurgulamaktadır. [25]

5.5 Görünüm

Kanıtlar, eser kontaminantlar için Raman tabanlı PAT'in fizibilitesini artırmak üzere birden fazla teknik yön önermektedir. İlk olarak, Raman sinyallerini güçlendirmek ve cihazlar ile numune işlemeyi geliştirmek için artan teknik çeşitliliğinin (Fourier transform Raman, resonance Raman, confocal Raman ve SERS) uygulanabilir olduğu belirtilmekte; bu da tüm botanik süreçlerde tek bir Raman konfigürasyonuna güvenmek yerine matris ve hassasiyet ihtiyaçlarına göre teknik varyantların seçilmesi stratejisini desteklemektedir. [4]

İkinci olarak, nanoyapıların aptamerler gibi reseptör moleküllerle işlevselleştirilmesiyle SERS seçiciliği artırılabilir; bu da girişimin baskın bir risk olduğu PAT modüllerine gömülü hedeflenmiş eser kontaminant analizlerine yönelik bir yol göstermektedir. [5]

Üçüncü olarak, görüntüleme tabanlı SERS yaklaşımlarının, bitki dokusu yüzeylerinde veya içinde kontaminasyon lokalizasyonunun gerçek zamanlı izlenmesine ve tespitine izin verdiği açıklanmakta; bu da gelecekteki botanik API iş akışlarının yüksek riskli materyaller için veya kontaminasyon yollarının araştırılması için uzamsal çözünürlüklü kontaminasyon haritalamasını içerebileceğini düşündürmektedir. [5] Son olarak, pratik konuşlandırma potansiyeli; SERS'in gıda güvenliği ve çevre izleme için hızlı ve yerinde tespit araçlarında daha fazla uygulanabileceği sonuçlarıyla ve taşınabilir Raman cihazlarının tüketici pazarındaki bitkisel ürünlerin sağlık ve güvenlik uyumluluğunu izlemek için kullanılabileceğine dair kanıtlarla desteklenmekte, saha taramasından üretim PAT sistemlerine uzanan bir sürekliliği vurgulamaktadır. [12, 27]

6. Sonuçlar

Bu kavramsal, kanıt sentezi çalışması, Raman spectroscopy'nin hızlı, tahribatsız, invaziv olmayan ve numune hazırlamada basit olması nedeniyle PAT hedefleriyle iyi uyum sağladığını göstermektedir. Raman uygulamalarının laboratuvardan üretim hatlarına kadar uzandığı açıklanmakta, bu da gelen hammadde taramasından proses içi izlemeye kadar Raman tabanlı ölçümün yaşam döngüsü görünümünü desteklemektedir. [2]

PAT, kontrol edilebilir üretim süreçleri ve optimal kalite sağlamak için gerçek zamanlı analiz ve geri besleme kontrolünü mümkün kılan bir sistem olarak açıkça tanımlanmıştır. Titreşim spektroskopisi, işleme sırasında bitki dahili kalitesinin online gerçek zamanlı hızlı tespitini mümkün kılan ve botanik üretiminde Raman sensörü yerleşimi için kavramsal bir temel sağlayan bir yöntem olarak tanımlanmaktadır. [3]

Eser kontaminantlar için SERS, soylu metaller üzerinde potansiyel olarak ultra eser tespit limitlerine ulaşan güçlendirme ile ve kantitasyon metrikleri ve hızlı iş akışları (örneğin, 5 dakikalık toplam test süresi; <15 dakikalık ekstraksiyon) ile ppm'den ppb'ye ve hatta düşük nanomolar tespit rejimlerini kanıtlayan çok sayıda pestisit çalışmasıyla en güçlü kanıt temelini sağlar. [5, 8, 16, 18] Görsel inceleme tağşiş tespiti için yetersiz kalabildiğinden birçok kimlik doğrulama ve kantitasyon görevi için chemometrics esastır; PCA ve PLSR ise ayrım ve kantitatif tahmin performansı göstermiştir. [9, 10]

Botanik API'lerde gerçek zamanlı eser kontaminant profilleme için birincil kısıtlamalar; güçlendirilmemiş Raman PAT proses modellerindeki hassasiyet kısıtlamaları (ekstraksiyon izlemedeki nispeten yüksek LOD'larla örneklendiği gibi) ve PAT'in laboratuvardan üretime ölçeklendirilmesindeki sağlamlık/validasyon zorlukları ile bazı adulterant tarama vakalarındaki matris kaynaklı belirsizliktir. [3, 22] Sonuç olarak, kanıtlarla desteklenen en savunulabilir operasyonel öneri, kademeli bir PAT mimarisidir:

1. Hızlı kimlik doğrulama/tağşiş taraması için taşınabilir Raman + chemometrics.
2. Yüksek riskli pestisit kalıntıları için hedeflenmiş SERS analizleri.
3. Kantitasyon ve regülatör karar vermenin daha yüksek güvence gerektirdiği durumlarda, regülatör ortogonal yöntem beklentileri ve risk temelli gerekçelendirme ile tutarlı olarak doğrulayıcı ortogonal yöntemler. [1, 5, 12, 13, 27]

Finansman

Dış finansman bulunmamaktadır. [1]

Çıkar Çatışması

Yazarlar herhangi bir çıkar çatışması beyan etmemektedir. [1]

Veri Kullanılabilirliği Beyanı

Bu kavramsal çalışmada kullanılan tüm veriler, burada sentezlenen atıfta bulunulan yayınlanmış kaynaklardan ve regülatör belgelerden türetilmiştir. [1, 14]

Şekil 1

Şekil 1. Tahribatsız Raman ve SERS'i entegre eden botanik API kontaminant risk yönetimi için kavramsal PAT iş akışı: kabul/rıhtım noktalarında hızlı, tahribatsız Raman parmak izi kullanılarak gelen botanik hammadde taraması; kimlik güvencesi için kemometrik kimlik doğrulama/tağşiş kontrolleri (örneğin, PCA tabanlı ayrım; barkod örtüşmesi kimlik doğrulaması) için kimlik doğrulaması; eser pestisit taraması ve hızlı kantitatif tahmin (kısa ölçüm süreleriyle ppm-ppb hassasiyeti) için hedeflenmiş SERS modülleri; PAT kapsamında gerçek zamanlı analiz ve geri besleme kontrolü olarak çerçevelenen üretim birim operasyonlarında proses içi Raman izleme; ve EMA/USP kılavuzlarıyla tutarlı seri geçmişi ve resmi risk değerlendirmeleriyle desteklenen risk temelli periyodik doğrulama/atlamalı test kararları. [2, 3, 6, 9, 11, 13, 16, 19]

Tablo 2

Tablo 3