Aplicação de Espectroscopia Raman Não Destrutiva e Process Analytical Technology (PAT) para o Perfilamento de Traços de Contaminantes em Tempo Real em Ingredientes Farmacêuticos Ativos Botânicos
Abstract
Background
Os ingredientes farmacêuticos ativos (APIs) botânicos e as substâncias farmacêuticas botânicas exigem estratégias de qualidade capazes de controlar a variabilidade e gerir os riscos de contaminação utilizando uma abordagem de “totalidade das evidências”, que inclua o controle da matéria-prima botânica e testes químicos, tais como métodos espectroscópicos e/ou cromatográficos. [1] As orientações regulatórias esperam explicitamente testes para pesticidas residuais e toxinas adventícias (ex.: 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 aprimoradas por SERS) pode ser integrada em uma estrutura de Process Analytical Technology (PAT) para o perfilamento de traços de contaminantes 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 aprimoramento por SERS e demonstrações representativas de traços de pesticidas (incluindo regimes de ppm a sub-ppb); [5–8]
- Estratégias quimiométricas para autenticação de adulterantes e predição 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 o PCA fornecendo separação espectral entre amostras puras e adulteradas. [9] A modelagem quantitativa Raman (PLSR) alcançou altos níveis de precisão de predição em tarefas de predição de concentração, apoiando a plausibilidade da quantificação baseada em calibração em formulações complexas. [10]
Para traços de contaminantes, 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 prioritária”. [8]
Para uso em PAT, as medições rápidas, não destrutivas e não invasivas do Raman e a capacidade de serem implantadas do laboratório para as 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 perdem 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 malhas 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, e os requisitos de validação/transferência de modelo necessários para a aceitação regulatória de abordagens de testes reduzidos ou skip testing. [3, 4, 13]
Palavras-chave
- Espectroscopia Raman
- SERS
- Process analytical technology
- API botânico
- Resíduos de pesticidas
- Detecção de adulterantes
- Quimiometria
- Monitoramento em tempo real
Introdução
As substâncias farmacêuticas botânicas e os APIs botânicos são regulamentados sob paradigmas de qualidade que enfatizam a consistência terapêutica apoiada por uma abordagem de “totalidade das evidências”, incluindo o controle da 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 abordem materiais estranhos e adulterantes. [1]
Em paralelo, a orientação de especificações europeias para substâncias e preparações herbais define especificações como os testes, procedimentos e critérios de aceitação usados para garantir a qualidade na liberação e durante a vida útil, e identifica grupos de contaminantes que devem ser abordados conforme apropriado, incluindo metais pesados/impurezas elementares, resíduos de pesticidas e fumigantes, micotoxinas (aflatoxinas, ocratoxina A) e contaminação microbial. [13, 14] A orientação da EMA também indica que testes periódicos/skip testing 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 do processo que possam justificar estratégias de controle baseadas em risco sem comprometer a segurança. [13]
A espectroscopia Raman é uma candidata para 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 simples de amostras, que são 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 uma gama 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 permitindo a detecção online, em tempo real e rápida de atributos de qualidade interna de ervas durante o processamento. [3]
No entanto, o perfilamento de traços de contaminantes em botânicos é analiticamente exigente, e a literatura indica grandes desafios de tradução: a maior parte da pesquisa de 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 de monitoramento de extração simuladas. [3] Essas restrições motivam uma questão orientada ao design para APIs botânicos: como o Raman (e o Raman aprimorado por SERS) pode ser implantado dentro de uma estrutura de PAT de modo a fornecer triagem rápida e não destrutiva e, onde viável, predições quantitativas que sejam robustas à variabilidade da matriz e do processo, mantendo-se compatível com as expectativas regulatórias baseadas em risco para controle de contaminantes e validação de método? [2, 3, 13]
Consequentemente, a questão de pesquisa abordada aqui é: As evidências de desempenho publicadas de Raman e SERS podem apoiar uma arquitetura prática de PAT para o perfilamento de traços de contaminantes em tempo quase real em APIs botânicos que complemente ou faça a triagem de ensaios confirmatórios clássicos? [3, 6, 8] A hipótese de trabalho é que o fingerprinting não destrutivo baseado em Raman será mais eficaz como um sistema PAT em níveis: (i) Raman + quimiometria para autenticação rápida/triagem de adulteração; (ii) módulos SERS direcionados para detecção de traços de pesticidas em matrizes relevantes; e (iii) monitoramento Raman de processo para atributos de qualidade interna onde a sensibilidade seja adequada, com skip testing baseado em risco justificado por dados e histórico de lotes, em vez de apenas pela implantação do sensor. [3, 6, 9, 13]
Predição Quantitativa e Inferência Baseada em Calibração
Para predição quantitativa e inferência baseada em calibração, um estudo Raman de formulações de metileugenol adulteradas com xileno relatou que o PCA foi útil para diferenciar conjuntos de dados espectrais Raman de diferentes concentrações. Além disso, 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 diferente de zero 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 impressão digital” 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 Botânicos "Semelhantes"
Abordagens de assinatura espectral Raman têm sido implantadas para distinguir amostras genuínas de amostras adulteradas em contextos botânicos. Por exemplo, a análise de amostras de Phansomba/Phellinus revelou uma separação distinta entre espécimes genuínos e adulterados. Picos Raman principais (487, 528, 786, 892, 915 e 1436 cm) característicos de Phellinus (especialmente Ph. merrillii) foram identificados, sugerindo o potencial para construir bancos de dados de faixas de assinatura para fluxos de trabalho de inspeção em outros medicamentos herbais [21].
No entanto, existem limitações. Em uma triagem de 50 suplementos alimentares herbais com alegações de melhoria sexual, a espectroscopia Raman detectou nove amostras adulteradas (quatro com sildenafil e cinco com tadalafil). No entanto, falhou em fornecer resultados conclusivos em relação à adulteração por tadalafil em duas amostras, indicando a necessidade de métodos confirmatórios ou estratégias de interpretação espectral aprimoradas 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 níveis de traço (ppm ou ppb) em alinhamento 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 ometoato e 0,98 para clorpirifos, com limites de detecção (LODs) de 1,63 mg·cm e 2,64 mg·cm, respectivamente. Isso ressalta a viabilidade de modelos de calibração utilizando intensidades de picos SERS característicos para a quantificação de resíduos [17]. Neste estudo, picos Raman específicos do analito (413 cm para ometoato, 346 cm para clorpirifos) foram usados para o mapeamento de concentração através 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 identificação simultânea de fosmete e tiram alcançada em casca de maçã usando PCA e SERS [7].
Para matrizes de vegetais folhosos, as curvas de calibração para resíduos de pesticidas de fosmete, tiabendazol e acetamiprida 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 predição quantitativa, foi concluído em menos de cinco minutos, uma melhoria acentuada em relação aos métodos cromatográficos tradicionais [16].
Em um contexto de matriz botânica, o SERS demonstrou potencial na detecção de deltametrina em Corydalis. O principal pico característico foi identificado em 999 cm, com incrementos na modelagem resultando em 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 boas métricas 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 resíduos (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 de múltiplos resíduos [8].
Abordagens de SERS dinâmico aumentaram a sensibilidade em contextos de gota séssil, permitindo a detecção de paraquat, tiabendazol, triciclazol e isocarbofos em níveis de ppm e ppb. Esta 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 Perfilamento de Micotoxinas e Marcadores Microbianos
Os padrões regulatórios exigem testes de micotoxinas e qualidade microbiológica para substâncias herbais, concentrando-se particularmente em aflatoxinas e ocratoxina 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 detecção de pesticidas e aplicações de adulteração por Raman/SERS, 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 medicamentos herbais, a menos que justificado de outra forma, estabelecendo uma expectativa regulatória para o perfilamento de traços de contaminantes em APIs botânicos [13, 24].
Na base de evidências atual de Raman/SERS, esses contaminantes são abordados indiretamente através do controle aprimorado 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 autônomos para a quantificação de impurezas elementares sem validação adicional ou tecnologias complementares [1, 13, 21].
4.5 PAT Raman In-Line e On-Line para Processamento Botânico
A estrutura de Process Analytical Technology (PAT) utiliza análise 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 análise rápida e não invasiva compatível 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 de processo eficaz, 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 traço [3].
A implementação industrial apresenta desafios adicionais, já que a maior parte da pesquisa PAT ocorre em ambientes controlados por laboratório. A robustez e o controle da variabilidade precisam ser abordados para um escalonamento e implementação ao vivo bem-sucedidos [3].
4.6 Desempenho Analítico Comparativo
A espectroscopia Raman convencional fornece impressões digitais químicas rápidas e não destrutivas sem exigir pré-tratamento de amostra. Em contraste, o SERS aumenta a sensibilidade para detectar contaminantes em nível de traço, alcançando limites de detecção de 1 ppm até 0,001 ppm para certos pesticidas, dependendo do método e da matriz [4, 5, 6, 7]. Por exemplo, o SERS acoplado à calibração demonstrou a detecção de pesticidas em vegetais folhosos com coeficientes de correlação de até 0,98291 e conclusão do fluxo de trabalho total em apenas cinco minutos [16].
Para aplicações de autenticação, o 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 eficientes em termos de tempo e não destrutivas, capazes de analisar rapidamente materiais herbais sem a necessidade de preparação complexa. Eles também são aplicáveis para monitorar a conformidade de saúde e segurança em produtos herbais, oferecendo uma ferramenta valiosa tanto para triagem na fábrica quanto pós-mercado [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 de tamanho de partícula quando apoiadas por validação rigorosa. Embora não sejam específicas 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 dentro de ambientes PAT. Essas tecnologias podem ser integradas efetivamente 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 estende esta utilidade, permitindo a detecção em nível de traço através de mecanismos de aprimoramento, o que foi demonstrado para detectar pesticidas em níveis de ppb com tempos totais de fluxo de trabalho rápidos, tornando-o ideal para a 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 aprimoramento por SERS. O uso industrial do PAT baseado em Raman também exige a superação de desafios de variabilidade e escalonamento robusto. Além disso, certa 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
A orientação regulatória apoia uma abordagem de qualidade para botânicos baseada na totalidade das evidências, incluindo o controle da matéria-prima botânica 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 em estratégias de controle globais, em vez de serem tratadas como substitutos autônomos 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 da classe de contaminantes em um programa de controle abrangente. [1]
A FDA também afirma que os requerentes devem avaliar as tecnologias atuais e emergentes e desenvolver métodos analíticos ortogonais para fornecer identificação e quantificação adequadas. Isso pode ser interpretado como um apoio à implantação de Raman/SERS como parte de um conjunto de métodos ortogonais combinados 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 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 níveis: SERS para detecção sensível rápida e LC–MS para quantificação confirmatória. [27]
Na UE, 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 microbial). Ela permite testes periódicos/skip testing onde justificado por avaliação de risco e dados de lote, implicando que os fluxos de dados de 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 Implantação 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 prévios. [19] A EMA indica de forma semelhante que testes periódicos/skip testing 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 entregáveis centrais para interações regulatórias. [25]
5.5 Perspectivas
As evidências sugerem múltiplas direções técnicas para aumentar a viabilidade do PAT baseado em Raman para traços de contaminantes. 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 funcionalizando nanoestruturas com moléculas receptoras, como aptâmeros, indicando um caminho para ensaios de traços de contaminantes direcionados 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 tecido vegetal ou em seu interior, sugerindo que futuros fluxos de trabalho de APIs botânicos poderiam incorporar o mapeamento de contaminação resolvido espacialmente 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 futuramente 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 herbais no mercado consumidor, ressaltando um continuum desde a triagem em campo até os 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 permitindo análise em tempo real e 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 traços de contaminantes, o SERS fornece a base de evidência mais forte para sensibilidade, com o aprimoramento potencialmente alcançando 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 nanomolares baixos com métricas de quantificação e fluxos de trabalho rápidos (ex.: 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 o PCA e o PLSR demonstraram desempenho de discriminação e predição quantitativa. [9, 10]
As principais limitações para o perfilamento de traços de contaminantes em tempo real em APIs botânicos são as restrições de sensibilidade em modelos de processo PAT Raman não aprimorados (ilustrados por LODs relativamente altos no monitoramento de extração) e desafios de robustez/validação para escalonar o 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 níveis:
- Raman portátil + quimiometria para autenticação rápida/triagem de 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
Sem financiamento externo. [1]
Conflitos de Interesse
Os autores declaram não haver conflitos de interesse. [1]
Declaração de Disponibilidade de Dados
Todos os dados utilizados 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 fingerprinting Raman rápido e não destrutivo em pontos de recebimento/docas; verificações quimiométricas de autenticação/adulteração (ex.: discriminação baseada em PCA; confirmação de identidade por sobreposição de código de barras) para garantia de identidade; módulos SERS direcionados para triagem de traços de pesticidas e predição quantitativa rápida (sensibilidade de ppm a ppb com curtos tempos de medição); 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 pelo histórico de lotes e avaliações formais de risco consistentes com a orientação 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 |
|---|---|
| Orientação USP | Triagem validada, estratégias de teste baseadas em risco |
| Especificações EMA | Conformidade com grupos de contaminantes, justificativa de testes periódicos |
| Recomendações FDA | Apoia métodos ortogonais, gestão do ciclo de vida |
