Tahribatsız Raman Spektroskopisi ve Proses Analitik Teknolojisinin (PAT) Bitkisel Aktif Farmasötik Bileşenlerde Gerçek Zamanlı Eser Kontaminant Profillemesi İçin Uygulanması
Özet
Arka Plan
Bitkisel aktif farmasötik bileşenler (API'ler) ve bitkisel ilaç maddeleri, bitkisel ham madde 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 arızi toksinler (örneğin aflatoksinler) için testlerin yanı sıra yabancı maddeler ve tağşiş maddelerini ele alan kontrolleri açıkça beklemektedir; bu da tedarik zinciri ve üretim yaşam döngüsü boyunca uygulanabilecek hızlı tarama yaklaşımlarını teşvik etmektedir. [1]
Amaç
Bu kavramsal kanıtlama ve veri sentezi çalışması, tahribatsız Raman spektroskopisinin (SERS ile güçlendirilmiş varyantlar dahil), yayınlanmış kanıtlarla desteklenen fizibilite, analitik performans ve uygulama kısıtlamalarına vurgu yaparak, bitkisel API'lerde gerçek zamanlı veya gerçek zamanlıya yakın eser kontaminant profillemesi için bir Proses Analitik Teknolojisi (PAT) çerçevesine nasıl entegre edilebileceğini değerlendirmektedir. [2, 3]
Yöntemler
Şunları gösteren kanıtları sentezledik:
- Raman’ın kimyasal yapı duyarlılığı ve minimum numune hazırlama ihtiyacı; [2, 4]
- SERS güçlendirmesi ve temsili eser pestisit gösterimleri (ppm'den ppb altı rejimlere kadar); [5–8]
- Tağşiş maddesi doğrulama ve kantitatif tahmin için kemometrik stratejiler; [9–11]
- PAT uyumlu proses izleme örnekleri ve endüstriyel uygulamadaki 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 tahmini görevlerinde yüksek düzeyde tahmin doğruluğu elde ederek, karmaşık formülasyonlarda kalibrasyon tabanlı kantitasyonun makuliyetini 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 pestisit genelinde 0.001–10 ppm aralığında LOD değerleri ölçülmüştür. [6, 7] QuEChERS asetat ekstraksiyonu ile birlikte kullanılan el tipi SERS, seçili analitler için basmati pirincinde 10 ppb olan EU MRL değerinin altındaki çoklu pestisitleri tespit etmiş; ekstraksiyon 15 min'den kısa sürede tamamlanarak pragmatik bir "önce tara" iş akışını örneklendirmiştir. [8]
PAT kullanımı için Raman’ın hızlı, tahribatsız, non-invaziv ölçümleri ve laboratuvardan üretim hatlarına kadar konuşlandırılabilme yeteneği, inline/online izlemeyi desteklemektedir. Bununla birlikte, kanıtlar çoğu PAT araştırmasının laboratuvar ölçeğinde kaldığını ve Raman proses modellerinin, ekstraksiyon izleme ortamlarında düşük konsantrasyonlu hedefleri kaçırabilecek nispeten yüksek LOD değerlerine sahip olabileceğini de vurgulamaktadır. [2, 3]
Sonuçlar
Kanıtlar, bitkisel API kontaminant risk yönetimi için uygulanabilir bir Raman/SERS tabanlı PAT kavramını desteklemektedir: gelen materyal doğrulaması ve tağşiş 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]
Temel kısıtlamalar, heterojen bitkisel matrislerdeki ultra-eser hedefler için duyarlılık, floresans ve zayıf Raman sinyalleri ile azaltılmış veya atlamalı test yaklaşımlarının regülatör kabulü için gereken validasyon/model transferi gereklilikleridir. [3, 4, 13]
Anahtar Kelimeler
- Raman spektroskopisi
- SERS
- Proses analitik teknolojisi
- Bitkisel API
- Pestisit kalıntıları
- Tağşiş tespiti
- Kemometri
- Gerçek zamanlı izleme
Giriş
Bitkisel ilaç maddeleri ve bitkisel API'ler, bitkisel ham madde kontrolü ile spektroskopik ve/veya kromatografik yöntemlerin kullanılabileceği kimyasal kalite kontrol testlerini içeren bir "kanıt bütünlüğü" yaklaşımıyla desteklenen terapötik tutarlılığı vurgulayan kalite paradigmaları altında düzenlenir. [1] Bu paradigma çerçevesinde, kontaminasyon ve tağşiş riskleri, kalıntı pestisitler (ana pestisitler ve ana toksik metabolitler dahil) ve aflatoksinler gibi arızi toksinler için testlerin yanı sıra yabancı maddeleri ve tağşiş maddelerini ele alan kontrolleri içeren test stratejileri gerektiren kalite endişeleri olarak açıkça adlandırılmaktadır. [1]
Paralel olarak, bitkisel maddeler ve müstahzarlar için Avrupa spesifikasyon kılavuzu, spesifikasyonları serbest bırakma ve raf ömrü boyunca kaliteyi güvence altına almak için kullanılan testler, prosedürler ve kabul kriterleri olarak tanımlar; ağır metaller/elemental safsızlıklar, pestisit ve fümigant kalıntıları, mikotoksinler (aflatoksinler, ochratoxin A) ve mikrobiyal kontaminasyon dahil olmak üzere uygun şekilde ele alınması gereken kontaminant gruplarını belirler. [13, 14] EMA kılavuzu ayrıca, risk değerlendirmesi ve seri verileri yoluyla gerekçelendirildiğinde kontaminant kalıntılarının periyodik/atlamalı testlerinin kabul edilebilir olabileceğini belirterek, güvenlikten ödün vermeden risk tabanlı kontrol stratejilerini gerekçelendirebilecek daha hızlı tarama ve proses anlama araçları için net bir regülatör teşvik oluşturmaktadır. [13]
Raman spektroskopisi bu tür stratejiler için bir adaydır; çünkü Raman saçılması kimyasal olarak spesifik "parmak izi" spektrumları sağlar ve Raman yöntemleri genellikle hızlı, tahribatsız ve basit numune hazırlama ile non-invaziv olarak çerçevelenir; bu özellikler üretim ve tedarik zinciri kontrolü sırasında gerçek zamanlı karar verme ile uyumlu operasyonel özelliklerdir. [2, 4]
Farmasötik Raman uygulamalarına ilişkin incelemeler, laboratuvar kullanımından yükleme iskelelerine ve üretim hatlarına kadar uzanan bir uygulama alanı tanımlamakta, bu da Raman'ın sadece çevrimdışı (off-line) bir tanımlama aracı olarak değil, aynı zamanda bir PAT bağlamında potansiyel bir proses içi analitik sensör olarak da düşünülebileceğini ima etmektedir. [2] PAT, kontrol edilebilir bir üretim süreci ve optimum ürün kalitesi sağlamak için endüstriyel üretim sırasında gerçek zamanlı analiz ve geri bildirim kontrolünü gerçekleştirmek üzere bir dizi araç ve aracın kullanılması olarak açıkça tanımlanmıştır ve titreşim spektroskopisi teknikleri, işleme sırasında bitkilerin dahili kalite niteliklerinin online, gerçek zamanlı ve hızlı tespitini mümkün kılan teknikler olarak tanımlanmaktadır. [3]
Ancak, bitkisel ürünlerde eser kontaminant profillemesi analitik olarak zordur ve literatür ana uygulama 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 bitkisel API'ler için tasarım odaklı bir soruyu motive etmektedir: Raman (ve SERS ile güçlendirilmiş Raman), matris ve proses değişkenliğine karşı dirençli hızlı, tahribatsız tarama ve mümkün olduğunda kantitatif tahminler sağlarken, kontaminant kontrolü ve yöntem validasyonu için risk tabanlı regülatör beklentilerle uyumlu kalacak 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 triyaj yapan, bitkisel API'lerde gerçek zamanlıya yakın eser kontaminant profillemesi için pratik bir PAT mimarisini destekleyebilir mi? [3, 6, 8] Çalışma hipotezi, Raman tabanlı tahribatsız parmak izi yönteminin en çok kademeli bir PAT sistemi olarak etkili olacağıdır: (i) hızlı doğrulama/tağşiş taraması için Raman + kemometri; (ii) ilgili matrislerde eser pestisit tespiti için hedeflenmiş SERS modülleri ve (iii) duyarlılığın yeterli olduğu durumlarda dahili kalite nitelikleri için proses Raman izlemesi; risk tabanlı atlamalı testler ise sadece sensör uygulamasıyla değil, veriler ve seri geçmişi ile gerekçelendirilmelidir. [3, 6, 9, 13]
Kantitatif Tahmin ve Kalibrasyon Tabanlı Çıkarım
Kantitatif tahmin ve kalibrasyon tabanlı çıkarım için, ksilen ile tağşiş edilmiş metil öjenol 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 edebilmiştir; bu da Raman spektroskopisi ve PLSR kombinasyonunun yüksek tahmin performansı elde edebileceğini kanıtlamıştır. Bu durum, referans materyaller mevcut olduğunda bitkisel API'lerdeki bilinen riskli tağşiş maddeleri için kantitatif modeller geliştirmedeki potansiyel yararını vurgulamaktadır [10].
Bitmiş Ürünlerde Kimlik Doğrulama
Barkod tabanlı bir Raman yönteminin, bitmiş ürünlerdeki API'lerin kimliğini doğrulamada etkili olduğu kanıtlanmıştır. Teknik, beklenen API ile bitmiş ilaç ürünü barkodları arasındaki sıfır olmayan çakışma yüzdesini karşılaştırarak çalışır ve burada spektrumlar Raman piklerini vurgulayacak şekilde dönüştürülür [11]. Bu yaklaşım kullanılarak, onaylanmış 18 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 çakışması" mantığının kullanılabilirliğini desteklemektedir [11].
Bitkisel 'Benzerlik' Riskleri İçin Raman Analizi
Raman spektral imza yaklaşımları, bitkisel bağlamlarda gerçek numuneleri tağşiş edilmiş olanlardan ayırt etmek için uygulanmıştır. Örneğin, Phansomba/Phellinus numunelerinin analizi, gerçek 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 olup, bu durum diğer bitkisel ilaçlardaki denetim iş akışları için imza aralığı veri tabanları oluşturma potansiyelini göstermektedir [21].
Ancak, kısıtlamalar mevcuttur. Cinsel güç artırıcı iddiaları olan 50 bitkisel gıda takviyesinin taranmasında Raman spektroskopisi dokuz tağşiş edilmiş numune tespit etmiştir (dördü sildenafil ve beşi tadalafil ile). Yine de, iki numunede tadalafil tağşişi konusunda kesin sonuçlar verememiş, bu da belirli vakalar için doğrulama yöntemlerine veya geliştirilmiş spektral yorumlama stratejilerine olan ihtiyacı belirtmiştir [22].
4.2 SERS ile Pestisit Kalıntıları
Yayınlanmış kanıtlar, SERS'in bitkisel kontaminant kontrol standartlarıyla uyumlu olarak eser düzeydeki pestisitleri (ppm veya ppb) tespit edebilen hızlı ve 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, ometoat için 0.99 ve klorpirifos için 0.98 belirleme katsayıları (R²) bildirmiş; tespit limitlerini (LOD'lar) sırasıyla 1.63 mg·cm ve 2.64 mg·cm olarak belirlemiştir. Bu durum, kalıntı kantitasyonu için karakteristik SERS pik yoğunluklarını kullanan kalibrasyon modellerinin uygulanabilirliğini vurgulamaktadır [17]. Bu çalışmada, kalibrasyon modelleri aracılığıyla konsantrasyon haritalaması için analite özgü Raman pikleri (ometoat için 413 cm, klorpirifos için 346 cm) kullanılmıştır [17].
Kolloidal altın nanopartikül SERS'i, 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 fosmet ve tiramın eşzamanlı tanımlanması sağlanmıştır [7].
Yapraklı sebze matrisleri için fosmet, tiyabendazol ve asetamiprid pestisit kalıntılarına ait kalibrasyon eğrileri güçlü doğrusal korelasyon katsayıları sergilemiş, %94.67 ile %112.89 arasında geri kazanımlar elde edilmiştir. 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 dakikadan kısa sürede tamamlanmıştır; bu da geleneksel kromatografik yöntemlere göre belirgin bir iyileşmedir [16].
Bitkisel bir matris bağlamında SERS, Corydalis içinde deltametrin tespitinde potansiyel göstermiştir. Temel karakteristik pik 999 cm olarak 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 pirincinde birden fazla pestisit kalıntısını tespit etme kabiliyetini kanıtlamıştır. 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 akışı içindeki analit duyarlılığındaki potansiyel değişkenliği vurgulamıştır [8].
Dinamik SERS yaklaşımları, duran damla (sessile-drop) bağlamlarında duyarlılığı artırarak parakuat, tiyabendazol, trisiklazol ve izokarbofosun ppm ve ppb seviyelerine kadar tespit edilmesini sağlamıştır. Bu yaklaşım, katkılı sebze ekstraktlarında ayırt edilebilirliği korumak için buharlaşma 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 Profillemesi
Regülatör standartlar, özellikle aflatoksinler ve ochratoxin A üzerine odaklanarak bitkisel maddeler için mikotoksin ve mikrobiyolojik kalite testlerini zorunlu kılmaktadır [13, 24]. Örneğin, USP monografları aflatoksin B1 için NMT 5 ppb ve aflatoksin B1, B2, G1 ve G2 toplamı için NMT 20 ppb maksimum limit belirtmektedir [19]. Bu limitler, tarama ve doğrulama yöntemlerinin ulaşması gereken duyarlılığı tanımlar.
Raman/SERS pestisit tespiti ve tağşiş uygulamalarına verilen öncelikli önem 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 elemental safsızlıklar için test yapılmasını şart koşarak, bitkisel API'lerde eser kontaminant profillemesi için bir regülatör beklenti çerçevesi oluşturmaktadır [13, 24].
Mevcut Raman/SERS kanıt tabanında bu kontaminantlar, ham madde kimliğinin daha iyi kontrol edilmesi, daha hızlı tağşiş taraması ve yüksek riskli numuneler için doğrulama testlerinin önceliklendirilmesi yoluyla dolaylı olarak ele alınmaktadır. Ancak Raman yöntemleri, ek validasyon veya tamamlayıcı teknolojiler olmaksızın şu anda elemental safsızlık kantitasyonu için tek başına yöntemler olarak konumlandırılmamaktadır [1, 13, 21].
4.5 Bitkisel İşleme İçin Hat İçi (In-Line) ve Hat Üstü (On-Line) Raman PAT
Proses Analitik Teknolojisi (PAT) çerçevesi, ürün kalitesini ve proses kontrolünü optimize etmek için gerçek zamanlı analizi kullanır. Raman spektroskopisi, proses içi üretim koşullarıyla uyumlu hızlı, invaziv olmayan analizler sunarak bu amaç için oldukça uygun olarak tanımlanmaktadır [3].
Raman-PAT'ın bir örneği, Wenxin granül üretimindeki ekstraksiyon süreçlerini izlemek için bir RS-CARS-PLS modelinin kullanılmasıdır. Model etkili bir proses izleme sergilese de, sakkaritler gibi düşük konsantrasyonlu analitler için duyarlılığı sınırlı kalmıştır; bu da eser düzeydeki kontaminantların tespiti için SERS veya tamamlayıcı tekniklere olan ihtiyacı vurgulamaktadır [3].
Çoğu PAT araştırması laboratuvar kontrollü ortamlarda gerçekleştiğinden, endüstriyel uygulama ek zorluklar teşkil etmektedir. Başarılı bir ölçek büyütme ve canlı uygulama için sağlamlık ve değişkenlik kontrolünün ele alınması gerekmektedir [3].
4.6 Karşılaştırmalı Analitik Performans
Geleneksel Raman spektroskopisi, numune ön işlemi gerektirmeden hızlı, tahribatsız kimyasal parmak izleri sağlar. Buna karşılık SERS, eser düzeydeki kontaminantları tespit etmek için duyarlılığı artırır; yönteme ve matrise bağlı olarak belirli pestisitler için 1 ppm'den 0.001 ppm kadar düşük tespit limitlerine ulaşır [4, 5, 6, 7]. Örneğin, kalibrasyonla eşleştirilen SERS, yapraklı sebzelerde 0.98291'e varan korelasyon katsayıları ve sadece beş dakikada tamamlanan genel iş akışı ile pestisit tespitini kanıtlamıştır [16].
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 Ham Madde Taraması İçin Taşınabilir ve El Tipi Cihazlar
Taşınabilir Raman cihazları, bitkisel materyalleri karmaşık hazırlıklara ihtiyaç duymadan hızla analiz edebilen zaman açısından verimli, tahribatsız araçlar olarak konumlandırılmaktadır. Ayrıca bitkisel ürünlerde sağlık ve güvenlik uyumluluğunu izlemek için de uygulanabilir olup 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 bir validasyonla desteklendiğinde partikül boyutu dağılımı karakterizasyonu gibi görevler için yararlı olduğunu vurgulamaktadır. Bitkisel API'lere 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, bitkisel API'ler için kontaminant kontrolü ve kalite güvence iş akışlarına etkili bir şekilde entegre edilebilir [2, 3, 5].
5.1 Raman ve PAT'ın Klasik Tahribatlı Yöntemlere Karşı Güçlü Yönleri
Raman spektroskopisi hızı, tahribatsız özellikleri ve minimum numune hazırlama gereksinimleri nedeniyle avantajlıdır. SERS bu yararlılığı genişleterek, güçlendirme mekanizmaları aracılığıyla eser düzeyde tespite olanak tanır; bu yöntemin pestisitleri hızlı toplam iş akışı süreleriyle ppb seviyelerine kadar tespit edebildiği kanıtlanmıştır; bu da onu doğrulama testleri için numunelerin ilk taraması ve triyajı için ideal hale getirir [2, 4, 5, 16].
5.2 Kısıtlamalar
Temel kısıtlamalar, özellikle SERS güçlendirmesi olmayan düşük konsantrasyonlu analitler için temel Raman yöntemlerindeki duyarlılık zorluklarını içerir. Raman tabanlı PAT'ın endüstriyel kullanımı ayrıca değişkenlik ve sağlam ölçek büyütme zorluklarının aşılmasını gerektirir. Ek olarak, PCA ve PLS gibi kemometrik modellere olan bağımlılık, 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, bitkisel ham madde kontrolü ve spektroskopik ve/veya kromatografik yöntemler kullanılarak yapılan kimyasal kalite kontrol testleri dahil olmak üzere, kanıt bütünlüğüne dayalı bir kalite yaklaşımını desteklemektedir. Bu durum, Raman tabanlı tarama araçlarının tüm klasik analizlerin yerine geçen bağımsız yöntemler olarak değil, genel kontrol stratejilerine entegre edilmesi için kavramsal bir yol sağlar. [1]
FDA kılavuzu; kalıntı pestisitler, aflatoksinler gibi arızi toksinler, yabancı maddeler ve tağşiş maddeleri için testlerin yapılmasını açıkça talep etmektedir. Bu durum, Raman/SERS'in pestisit tarama ve tağşiş tespiti kabiliyetleriyle örtüşmekte ve kapsamlı bir kontrol programında kontaminant sınıfı kapsamına duyulan ihtiyacı pekiştirmektedir. [1]
FDA ayrıca başvuru sahiplerinin mevcut ve gelişmekte olan teknolojileri değerlendirmesi ve yeterli tanımlama ve kantitasyon sağlamak için ortogonal analitik yöntemler geliştirmesi gerektiğini belirtmektedir. Bu, özellikle SERS performansının LC–MS'e kıyasla doğru kantitasyon için numune ön işlemi kontrolüne bağlı olduğu durumlarda, LC–MS veya kesin kantitasyon için diğer analizlerle eşleştirilmiş ortogonal bir yöntem setinin parçası olarak Raman/SERS uygulamasının desteklenmesi olarak 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 duyarlılık ve daha yüksek tespit verimliliği sergilediğini, LC–MS'in ise iyi kontrollü numune ön işlemi ile kolaylaştırılan daha doğru kantitasyon sağladığını bildirmiştir. Bu durum kademeli bir mimariyi teşvik etmektedir: hızlı duyarlı 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 testlere izin verir; bu da Raman/PAT veri akışlarının, valide edilmeleri ve ilgili sapmaları zamanında tespit ettiklerinin gösterilmesi durumunda risk tabanlı test stratejileri için destekleyici kanıt sağlayabileceği anlamına gelir. [13, 14]
5.4 Risk Tabanlı Uygulama Stratejisi ve Yaşam Döngüsü Yönetimi
USP kılavuzu, test kapsamının kontaminasyon olasılığını dikkate alan risk tabanlı bir yaklaşım kullanılarak belirlenebileceğini belirtmektedir. Bu durum, Raman/SERS tarama yoğunluğunun ve doğrulama testlerinin kaynak, coğrafya, seri geçmişi ve önceki tarama verileri gibi risk faktörlerine göre tahsis edildiği bir stratejiyi desteklemektedir. [19] EMA benzer şekilde, periyodik/atlamalı testlerin gerekçelendirildiğinde kabul edilebilir olabileceğini ve gerekçelendirmenin bitki materyali, yetiştirme/üretim koşulları, komşu çiftlik kontaminasyonu, coğrafi köken gibi unsurları dikkate alması ve risk değerlendirmesi ve seri verileriyle desteklenmesi gerektiğini belirterek, geçici test azaltmaları yerine veri açısından zengin izleme sistemlerine olan ihtiyacı pekiştirmektedir. [13]
Bu risk tabanlı bağlamda Raman tabanlı PAT, trend izlemeyi ve anormal serilerin hızlı tanımlanmasını destekleyen hızlı, tekrarlanabilir parmak izleri ve tarama sonuçları üreticisi olarak konumlandırılabilir; doğrulama analizleri ise 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 çakışması, yoğun diyagnostik bantlar) bazı bağlamlarda tarama kararlarını nasıl basitleştirebileceğini gösterirken, PCA tabanlı ayrım çok değişkenli modellerin ince tağşiş kalıplarına karşı duyarlılığı korumak için nerede gerekli olduğunu gösterir. [9, 11, 20]
Raman yöntemleri için yaşam döngüsü yönetimi, FDA'nın MDRS başvuruları üzerindeki gözlemleriyle de ima edilmektedir: tekrarlanabilirlik ve doğruluk konusundaki eksik validasyon verileri bir yetersizliktir; bu da Raman tabanlı PAT yöntemlerinin regülatör etkileşimler için merkezi çıktılar olarak validasyon ve performans dokümantasyonu ile geliştirilmesi gerektiğini vurgulamaktadır. [25]
5.5 Gelecek Beklentileri
Kanıtlar, eser kontaminantlar için Raman tabanlı PAT'ın fizibilitesini artırmak için birden fazla teknik yön önermektedir. İlk olarak, artan teknik çeşitliliği (Fourier transform Raman, rezonans Raman, konfokal Raman ve SERS), Raman sinyallerini güçlendirmek ve cihazlar ile numune işlemeyi geliştirmek için uygulanabilir olarak tanımlanmakta; bu da tüm bitkisel süreçlerde tek bir Raman konfigürasyonuna güvenmek yerine matris ve duyarlılık ihtiyaçlarına göre teknik varyantların seçilmesi stratejisini desteklemektedir. [4]
İkinci olarak, SERS seçiciliği, nanoyapıların aptamerler gibi reseptör moleküllerle işlevselleştirilmesiyle artırılabilir; bu da girişimin baskın bir risk olduğu PAT modüllerine gömülü hedeflenmiş eser kontaminant analizlerine giden bir yolu işaret etmektedir. [5]
Üçüncü olarak, görüntüleme tabanlı SERS yaklaşımlarının, bitki dokusu yüzeylerinde veya içinde kontaminasyon lokalizasyonunun gerçek zamanlı izlenmesine ve tespitine olanak tanıdığı belirtilmekte; bu da gelecekteki bitkisel API iş akışlarının, yüksek riskli materyaller için veya kontaminasyon yollarının araştırılması için uzamsal olarak çözümlenmiş kontaminasyon haritalamasını içerebileceğini düşündürmektedir. [5] Son olarak, pratik uygulama 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; bu da saha taramasından üretim PAT sistemlerine kadar uzanan bir sürekliliğin altını çizmektedir. [12, 27]
6. Sonuçlar
Bu kavramsal, kanıt sentezi çalışması, Raman spektroskopisinin hızlı, tahribatsız, non-invaziv olması ve numune hazırlama kolaylığı nedeniyle PAT hedefleriyle tam uyumlu olduğunu göstermektedir. Raman uygulamaları, laboratuvardan üretim hatlarına kadar uzanan bir alanı kapsayacak şekilde tanımlanmakta olup, gelen ham madde taramasından proses içi izlemeye kadar Raman tabanlı ölçümün bir yaşam döngüsü görünümünü desteklemektedir. [2]
PAT, kontrol edilebilir üretim süreçleri ve optimum kalite sağlamak için gerçek zamanlı analiz ve geri bildirim kontrolünü mümkün kılan bir yaklaşım olarak açıkça tanımlanmıştır. Titreşim spektroskopisi, işleme sırasında bitki dahili kalitesinin online gerçek zamanlı hızlı tespitini mümkün kılan bir yöntem olarak tanımlanmakta ve bitkisel üretimde Raman sensör yerleşimi için kavramsal bir temel oluşturmaktadır. [3]
Eser kontaminantlar için SERS, duyarlılık açısından en güçlü kanıt tabanını sağlamaktadır; güçlendirme potansiyel olarak soy metaller üzerinde ultra-eser tespit limitlerine ulaşmakta ve çok sayıda pestisit çalışması, kantitasyon metrikleri ve hızlı iş akışlarıyla (örneğin 5 min toplam test süresi; <15 min ekstraksiyon) ppm'den ppb'ye ve hatta düşük nanomolar tespit rejimlerini kanıtlamaktadır. [5, 8, 16, 18] Görsel inceleme tağşiş tespiti için yetersiz kalabildiğinden kemometri, birçok doğrulama ve kantitasyon görevi için elzemdir; PCA ve PLSR ise ayrım ve kantitatif tahmin performansı sergilemiştir. [9, 10]
Bitkisel API'lerde gerçek zamanlı eser kontaminant profillemesi için birincil kısıtlamalar, güçlendirilmemiş Raman PAT proses modellerindeki duyarlılık kısıtlamaları (ekstraksiyon izlemedeki nispeten yüksek LOD'lar ile örneklendiği üzere) ve PAT'ı laboratuvardan üretime ölçeklendirmek için sağlamlık/validasyon zorlukları ile bazı tağşiş tarama vakalarındaki matris kaynaklı belirsizliktir. [3, 22] Sonuç olarak, kanıtlarla desteklenen en savunulabilir operasyonel öneri, kademeli bir PAT mimarisidir:
- Hızlı doğrulama/tağşiş taraması için taşınabilir Raman + kemometri.
- Yüksek riskli pestisit kalıntıları için hedeflenmiş SERS analizleri.
- Kantitatif ölçüm ve regülatör karar vermenin daha yüksek güvence gerektirdiği durumlarda, regülatörlerin ortogonal yöntem beklentileri ve atlamalı testler için risk tabanlı gerekçelendirme ile uyumlu, 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 bitkisel API kontaminant risk yönetimi için kavramsal PAT iş akışı: kabul/iskele noktalarında hızlı, tahribatsız Raman parmak izi kullanılarak gelen bitkisel ham madde taraması; kimlik güvencesi için kemometrik doğrulama/tağşiş kontrolleri (örneğin PCA tabanlı ayrım; barkod çakışması kimlik doğrulaması); eser pestisit taraması ve hızlı kantitatif tahmin (kısa ölçüm süreleriyle ppm-ppb duyarlılığı) için hedeflenmiş SERS modülleri; PAT kapsamında gerçek zamanlı analiz ve geri bildirim kontrolü olarak çerçevelenen üretim birim operasyonlarında proses içi Raman izleme ve EMA/USP kılavuzlarıyla uyumlu, seri geçmişi ve resmi risk değerlendirmeleriyle desteklenen risk tabanlı periyodik doğrulama/atlamalı test kararları. [2, 3, 6, 9, 11, 13, 16, 19]
Tablo 2
| Kontaminant/Tağşiş Sınıfı | Raman/SERS Konfigürasyonu | PAT Entegrasyon Noktaları |
|---|---|---|
| Ağır metaller | Tahribatsız Raman taraması | Ham madde taraması |
| Pestisit kalıntıları | Hedeflenmiş SERS modülleri | Eser tarama |
| Mikotoksinler | Kemometrik ayrım | Doğrulama kontrolleri |
Tablo 3
| Regülatör/Kompandiyal Dayanak | Raman Tabanlı PAT Uyumu |
|---|---|
| USP Kılavuzu | Valide edilmiş tarama, risk tabanlı test stratejileri |
| EMA Spesifikasyonları | Kontaminant gruplarına uyum, periyodik test gerekçelendirmesi |
| FDA Önerileri | Ortogonal yöntemleri destekler, yaşam döngüsü yönetimi |
