Application of Non-Destructive Raman Spectroscopy and Process Analytical Technology (PAT) for Real-Time Trace Contaminant Profiling in Botanical Active Pharmaceutical Ingredients
Abstract
Background
Ботанические активные фармацевтические субстанции (APIs) и ботанические лекарственные вещества требуют стратегий качества, способных контролировать вариабельность и управлять рисками контаминации с использованием подхода «совокупности доказательств» (totality of the evidence), который включает контроль растительного сырья и химические испытания, такие как спектроскопические и/или хроматографические методы. [1] Регуляторные руководства эксплицитно ожидают проведения тестов на остаточное содержание pesticides и adventitious toxins (например, aflatoxins), а также контроля посторонних материалов и adulterants, что стимулирует разработку методов экспресс-скрининга, которые могут быть внедрены в цепочку поставок и жизненный цикл производства. [1]
Objective
Данное концептуальное исследование (proof-of-concept) и синтез данных оценивают возможности интеграции неразрушающей Raman spectroscopy (включая варианты с усилением SERS) в структуру Process Analytical Technology (PAT) для профилирования микропримесей в ботанических APIs в режиме реального или близкого к реальному времени, с акцентом на техническую осуществимость, аналитические характеристики и ограничения при внедрении, подтвержденные опубликованными данными. [2, 3]
Methods
Мы синтезировали доказательства, демонстрирующие:
- Чувствительность Raman к химической структуре и минимальные потребности в пробоподготовке; [2, 4]
- SERS-усиление и репрезентативные примеры обнаружения микроколичеств pesticides (включая диапазоны от ppm до суб-ppb); [5–8]
- Хемометрические стратегии для аутентификации adulterants и количественного прогнозирования; [9–11]
- Примеры мониторинга процессов в соответствии с PAT и известные барьеры для промышленного внедрения. [3]
Results
В рамках обобщенных исследований Raman и хемометрика позволили дифференцировать фальсифицированные эфирные масла в тех случаях, когда визуального осмотра было недостаточно, при этом PCA обеспечил спектральное разделение между чистыми и фальсифицированными образцами. [9] Количественное моделирование на основе Raman (PLSR) позволило достичь высоких уровней точности прогнозирования в задачах оценки концентрации, подтверждая возможность количественного анализа на основе калибровки в сложных составах. [10]
Для микропримесей в исследованиях SERS сообщалось о пределе обнаружения до 1 ppm на поверхности фруктов для отдельных pesticides и, в других работах, измерялись LODs в диапазоне 0.001–10 ppm для 21 pesticides с использованием коллоидных наночастиц золота. [6, 7] Портативный SERS с ацетатной экстракцией QuEChERS позволил обнаружить несколько pesticides ниже установленного в EU MRL уровня 10 ppb в рисе басмати для выбранных аналитов, при этом экстракция завершалась менее чем за 15 min, что иллюстрирует прагматичный рабочий процесс по принципу «сначала скрининг». [8]
Для использования в PAT быстрые, неразрушающие и неинвазивные измерения Raman, а также возможность их развертывания от лаборатории до производственных линий, поддерживают inline/online мониторинг. Однако имеющиеся данные также подчеркивают, что большинство исследований PAT остаются на лабораторном уровне, и что технологические модели Raman могут иметь относительно высокие LODs, не позволяющие обнаруживать низкоконцентрированные мишени при мониторинге экстракции. [2, 3]
Conclusions
Полученные данные подтверждают осуществимость концепции PAT на базе Raman/SERS для управления рисками контаминации ботанических APIs: использование портативных приборов Raman для аутентификации поступающих материалов и скрининга adulterants; применение модулей SERS для целевого скрининга pesticides; и интеграция многомерных моделей на базе Raman в контуры управления PAT в тех случаях, когда условия процесса позволяют обеспечить стабильный перенос калибровки и адекватную обнаружительную способность. [3, 12]
Основными ограничениями являются чувствительность к ультрамикроколичествам мишеней в гетерогенных растительных матрицах, флуоресценция и слабые сигналы Raman, а также требования к валидации и переносу моделей, необходимые для регуляторного одобрения подходов с сокращенным объемом тестирования или skip testing. [3, 4, 13]
Keywords
- Raman spectroscopy
- SERS
- Process analytical technology
- Botanical API
- Pesticide residues
- Adulterant detection
- Chemometrics
- Real-time monitoring
Introduction
Ботанические лекарственные вещества и ботанические APIs регулируются в рамках парадигм качества, которые подчеркивают терапевтическую стабильность, поддерживаемую подходом «совокупности доказательств» (totality of the evidence), включая контроль растительного сырья и химический контроль качества с использованием спектроскопических и/или хроматографических методов. [1] В этой парадигме риски контаминации и фальсификации прямо названы в качестве проблем качества, требующих стратегий тестирования, включая тесты на остаточные pesticides (включая исходные pesticides и основные токсичные метаболиты) и адвентивные токсины, такие как aflatoxins, а также меры контроля посторонних материалов и adulterants. [1]
Параллельно с этим, европейское руководство по спецификациям для растительных субстанций и препаратов определяет спецификации как тесты, процедуры и критерии приемлемости, используемые для обеспечения качества при выпуске и в течение срока годности, и определяет группы контаминантов, которые должны рассматриваться соответствующим образом, включая тяжелые металлы/элементарные примеси, остатки pesticides и фумигантов, mycotoxins (aflatoxins, ochratoxin A) и микробиологическую контаминацию. [13, 14] Руководство EMA также указывает, что periodic/skip testing остатков контаминантов может быть приемлемым, если оно обосновано оценкой рисков и данными по сериям, что создает четкий регуляторный стимул для разработки инструментов более быстрого скрининга и понимания процессов, которые могут обосновать стратегии контроля на основе рисков без ущерба для безопасности. [13]
Raman spectroscopy является кандидатом для таких стратегий, поскольку рамановское рассеяние обеспечивает химически специфичные спектральные «отпечатки пальцев» (fingerprint), а методы Raman обычно позиционируются как быстрые, неразрушающие и неинвазивные с простой пробоподготовкой, что является операционными свойствами, соответствующими принятию решений в режиме реального времени в ходе производства и контроля цепочки поставок. [2, 4]
Обзоры фармацевтического применения Raman описывают диапазон внедрения, простирающийся от лабораторного использования до складских зон и производственных линий, подразумевая, что Raman может рассматриваться не только как автономный инструмент идентификации off-line, но и как потенциальный аналитический датчик в процессе в контексте PAT. [2] PAT эксплицитно определяется как использование набора инструментов и средств для реализации анализа в режиме реального времени и управления с обратной связью во время промышленного производства для обеспечения контролируемого производственного процесса и оптимального качества продукции, а методы вибрационной спектроскопии описываются как позволяющие осуществлять online, в режиме реального времени и быстрое обнаружение внутренних показателей качества трав во время обработки. [3]
Однако профилирование микропримесей в растительном сырье является сложной аналитической задачей, и литературные данные указывают на серьезные проблемы внедрения: большинство исследований PAT проводились на лабораторном оборудовании, где экспериментальные условия легче контролировать, а технологические модели на базе Raman могут иметь относительно высокие LODs, которые не позволяют обнаруживать низкоконцентрированные мишени в задачах мониторинга имитации экстракции. [3] Эти ограничения мотивируют постановку вопроса, ориентированного на проектирование для ботанических APIs: как Raman (и SERS-усиленный Raman) может быть внедрен в структуру PAT таким образом, чтобы обеспечить быстрый неразрушающий скрининг и, где это возможно, количественные прогнозы, устойчивые к вариабельности матрицы и процесса, оставаясь при этом совместимым с регуляторными ожиданиями в отношении контроля контаминантов и валидации методов на основе рисков? [2, 3, 13]
Соответственно, исследовательский вопрос, рассматриваемый здесь, звучит так: могут ли опубликованные данные об эффективности Raman и SERS поддержать практическую архитектуру PAT для профилирования микропримесей в ботанических APIs в режиме, близком к реальному времени, которая дополняет или распределяет классические подтверждающие анализы? [3, 6, 8] Рабочая гипотеза заключается в том, что неразрушающее снятие «отпечатков пальцев» на основе Raman будет наиболее эффективным в качестве многоуровневой системы PAT: (i) Raman + хемометрика для быстрой аутентификации/скрининга фальсификаций; (ii) целевые модули SERS для обнаружения микроколичеств pesticides в соответствующих матрицах; и (iii) мониторинг процесса Raman для внутренних показателей качества там, где чувствительность адекватна, с обоснованием skip-testing на основе данных и истории серий, а не только на основе развертывания датчиков. [3, 6, 9, 13]
Quantitative Prediction and Calibration-Based Inference
Для количественного прогнозирования и выводов на основе калибровки, исследование Raman составов methyl eugenol, фальсифицированных xylene, показало, что PCA полезен для дифференциации наборов данных спектров Raman при различных концентрациях. Кроме того, модель PLSR позволила спрогнозировать концентрацию неизвестного образца с высокой степенью достоверности, продемонстрировав, что сочетание Raman spectroscopy и PLSR может обеспечить высокие прогностические характеристики. Это подчеркивает его потенциальную полезность при разработке количественных моделей для adulterants с известным риском в ботанических APIs при наличии стандартных образцов [10].
Identity Confirmation in Finished Products
Метод Raman на основе штрихкодов доказал свою эффективность для подтверждения идентичности APIs в готовой продукции. Методика основана на сравнении процента ненулевого перекрытия между ожидаемым штрихкодом API и штрихкодом готового лекарственного препарата, где спектры трансформируются для акцентирования рамановских пиков [11]. С использованием этого подхода 18 одобренных готовых лекарственных препаратов и девять имитаций фальсификатов были идентифицированы со 100% точностью. Это подтверждает осуществимость использования логики «перекрытия отпечатков пальцев» на основе Raman для надежной проверки подлинности в рецептурных препаратах при условии применения соответствующих правил трансформации и принятия решений [11].
Raman Analysis for Botanical 'Look-Alike' Risks
Подходы на основе спектральных сигнатур Raman использовались для отличия подлинных образцов от фальсифицированных в контексте растительного сырья. Например, анализ образцов Phansomba/Phellinus выявил четкое разделение между подлинными и фальсифицированными экземплярами. Были идентифицированы ключевые полосы Raman (487, 528, 786, 892, 915 и 1436 cm), характерные для Phellinus (особенно Ph. merrillii), что указывает на потенциал создания баз данных диапазонов сигнатур для рабочих процессов инспекции других лекарственных трав [21].
Однако существуют ограничения. При скрининге 50 травяных пищевых добавок с заявленным эффектом усиления сексуальной функции Raman spectroscopy выявила девять фальсифицированных образцов (четыре с sildenafil и пять с tadalafil). Тем не менее, метод не смог дать окончательных результатов в отношении фальсификации tadalafil в двух образцах, что указывает на необходимость подтверждающих методов или усовершенствованных стратегий интерпретации спектров в определенных случаях [22].
4.2 Pesticide Residues by SERS
Опубликованные данные подчеркивают, что SERS является быстрым неразрушающим методом, способным обнаруживать следовые уровни pesticides (ppm или ppb) в соответствии со стандартами контроля контаминантов в растительном сырье [1, 6, 19]. Одно исследование продемонстрировало способность SERS обнаруживать pesticides на поверхности фруктов на уровнях до 1 ppm, что хорошо коррелирует с регуляторными лимитами остатков pesticides для яблок [6].
Количественные исследования SERS показали высокие характеристики калибровки. Например, в одном исследовании сообщалось о коэффициентах детерминации (R²) 0.99 для omethoate и 0.98 для chlorpyrifos с пределами обнаружения (LODs) 1.63 mg·cm и 2.64 mg·cm соответственно. Это подчеркивает осуществимость калибровочных моделей, использующих интенсивность характерных пиков SERS для количественного определения остатков [17]. В этом исследовании специфические для аналитов пики Raman (413 cm для omethoate, 346 cm для chlorpyrifos) использовались для картирования концентрации с помощью калибровочных моделей [17].
SERS на коллоидных наночастицах золота дополнительно усилил рамановское рассеяние для 21 различных pesticides. Пределы обнаружения варьировались от 0.001 до 10 ppm, при этом одновременная идентификация phosmet и thiram на кожуре яблок была достигнута с использованием PCA и SERS [7].
Для матриц листовых овощей калибровочные кривые для остатков pesticides phosmet, thiabendazole и acetamiprid продемонстрировали сильные коэффициенты линейной корреляции, достигая извлечения от 94.67% до 112.89%. Валидация на основе извлечения показала относительные стандартные отклонения от 3.87% до 8.56%. Весь процесс тестирования, включая отбор проб, спектральный анализ и количественное прогнозирование, завершался менее чем за 5 min, что является значительным улучшением по сравнению с традиционными хроматографическими методами [16].
В контексте ботанических матриц SERS продемонстрировал потенциал в обнаружении deltamethrin в Corydalis. Основной характерный пик был идентифицирован на 999 cm, при этом приращения в моделировании позволили достичь предела обнаружения всего 0.186 mg/L при прямом наблюдении пика 999 cm. Использование модели PLS также позволило достичь хороших показателей прогностической эффективности [23].
Портативные устройства SERS в сочетании с ацетатной экстракцией QuEChERS продемонстрировали способность обнаруживать остатки нескольких pesticides в рисе басмати в течение 15 min. Такие pesticides, как CBM, THI и TRI, были обнаружены ниже установленного в EU MRL уровня 10 ppb. Однако предел обнаружения для ACE оставался ограниченным на уровне 800 ppb, что подчеркивает возможную вариабельность чувствительности аналитов в рамках многокомпонентного рабочего процесса [8].
Динамические подходы SERS повысили чувствительность в условиях сидячей капли (sessile-drop), позволяя обнаруживать paraquat, thiabendazole, tricyclazole и isocarbophos на уровнях ppm и ppb. Этот подход использует метастабильное состояние наночастиц во время испарения для поддержания дискриминативности в экстрактах овощей с добавками. Линейные зависимости между интенсивностями характерных пиков и уровнями концентрации дополнительно подтверждают эффективность этого метода [18].
4.3 Mycotoxin and Microbial-Marker Profiling
Регуляторные стандарты предписывают тестирование mycotoxins и микробиологического качества растительных субстанций, уделяя особое внимание aflatoxins и ochratoxin A [13, 24]. Например, монографии USP устанавливают максимальный предел NMT 5 ppb для aflatoxin B1 и NMT 20 ppb для суммы aflatoxins B1, B2, G1 и G2 [19]. Эти лимиты определяют чувствительность, которую должны обеспечивать скрининговые и подтверждающие методы.
В связи с тем, что основной акцент в Raman/SERS делается на обнаружении pesticides и фальсификаций, эта технология лучше всего позиционируется как дополнительный инструмент скрининга в рамках более широкой стратегии контроля контаминантов. Это согласуется с регуляторными руководствами, предлагающими поддерживать контроль качества химическими тестами, такими как спектроскопия или хроматография, одновременно внедряя новые технологии [1, 13].
4.4 Heavy Metal and Inorganic Contaminant Inference
EMA требует проведения тестов на тяжелые металлы и другие элементарные примеси в растительных лекарственных препаратах, если иное не обосновано, формируя регуляторное ожидание в отношении профилирования микропримесей в ботанических APIs [13, 24].
В текущей доказательной базе Raman/SERS эти контаминанты рассматриваются косвенно через улучшенный контроль подлинности сырья, более быстрый скрининг фальсификаций и приоритизацию подтверждающего тестирования для образцов высокого риска. Тем не менее, методы Raman в настоящее время не позиционируются как автономные методы количественного определения элементарных примесей без дополнительной валидации или вспомогательных технологий [1, 13, 21].
4.5 In-Line and On-Line Raman PAT for Botanical Processing
Концепция Process Analytical Technology (PAT) использует анализ в режиме реального времени для оптимизации качества продукции и контроля процессов. Raman spectroscopy описывается как хорошо подходящая для этой цели, предлагая быстрый неинвазивный анализ, совместимый с производственными условиями в процессе изготовления [3].
Одним из примеров Raman-PAT является использование модели RS-CARS-PLS для мониторинга процессов экстракции при производстве гранул Wenxin. Хотя модель продемонстрировала эффективный мониторинг процесса, ее чувствительность к низкоконцентрированным аналитам, таким как сахариды, была ограничена, что подчеркивает необходимость использования SERS или дополнительных методов для обнаружения следовых количеств контаминантов [3].
Промышленное внедрение создает дополнительные трудности, так как большинство исследований PAT проводится в контролируемых лабораторных условиях. Для успешного масштабирования и внедрения в реальных условиях необходимо решить вопросы надежности и контроля вариабельности [3].
4.6 Comparative Analytical Performance
Традиционная Raman spectroscopy обеспечивает быстрое неразрушающее получение химических «отпечатков пальцев» без необходимости предварительной обработки образцов. Напротив, SERS повышает чувствительность для обнаружения следовых уровней контаминантов, достигая пределов обнаружения от 1 ppm до 0.001 ppm для определенных pesticides в зависимости от метода и матрицы [4, 5, 6, 7]. Например, SERS в сочетании с калибровкой продемонстрировал обнаружение pesticides в листовых овощах с коэффициентами корреляции до 0.98291 и завершением всего рабочего процесса всего за 5 min [16].
Для задач аутентификации PCA оказался полезным для дифференциации незначительных спектральных вариаций в эфирных маслах, а рамановские методы на основе штрихкодов показали 100% точность в идентификации фальсифицированной и подлинной готовой продукции [9–11].
4.7 Portable and Handheld Instrumentation for Raw-Material Screening
Портативные приборы Raman позиционируются как неразрушающие инструменты, экономящие время и способные быстро анализировать растительные материалы без необходимости сложной подготовки. Они также применимы для мониторинга соответствия нормам охраны здоровья и безопасности в растительных продуктах, предлагая ценный инструмент как для заводского, так и для пострыночного скрининга [12].
Регуляторные руководства FDA выделяют новые методы, такие как Morphology-Directed Raman Spectroscopy (MDRS), как полезные для таких задач, как определение распределения частиц по размерам, при условии подтверждения строгой валидацией. Хотя эти методы не специфичны для ботанических APIs, они демонстрируют способность Raman дополнять традиционные аналитические методики [25, 26].
Discussion
Синтезированные данные подтверждают Raman и SERS как ценные инструменты для неразрушающего быстрого скрининга и мониторинга в режиме реального времени в средах PAT. Эти технологии могут быть эффективно интегрированы в рабочие процессы контроля контаминантов и обеспечения качества для ботанических APIs [2, 3, 5].
5.1 Strengths of Raman and PAT vs Classical Destructive Methods
Raman spectroscopy выгодна благодаря своей скорости, неразрушающим свойствам и минимальным требованиям к пробоподготовке. SERS расширяет эти возможности, позволяя обнаруживать следовые уровни за счет механизмов усиления, что было продемонстрировано на примере обнаружения pesticides вплоть до уровней ppb с быстрым общим временем рабочего процесса, что делает его идеальным для первичного скрининга и сортировки образцов для подтверждающего тестирования [2, 4, 5, 16].
5.2 Limitations
Ключевые ограничения включают проблемы с чувствительностью в базовых методах Raman, особенно для низкоконцентрированных аналитов без усиления SERS. Промышленное использование PAT на основе Raman также требует преодоления проблем вариабельности и надежного масштабирования. Кроме того, определенная зависимость от хемометрических моделей, таких как PCA и PLS, вносит сложность и потенциальную неопределенность в зависимости от вариабельности матрицы и обучения модели [3, 9, 22, 23].
Regulatory Guidance and Raman-Based Screening Tools
Регуляторные руководства поддерживают подход к качеству ботанических препаратов, основанный на совокупности доказательств, включая контроль растительного сырья и химические тесты контроля качества с использованием спектроскопических и/или хроматографических методов. Это обеспечивает концептуальный путь для интеграции инструментов скрининга на основе Raman в общие стратегии контроля, а не их рассмотрения как полной замены всех классических анализов. [1]
Руководство FDA прямо призывает к проведению тестов на остаточные pesticides и адвентивные токсины, такие как aflatoxins, а также на посторонние материалы и adulterants. Это согласуется с возможностями Raman/SERS в скрининге pesticides и обнаружении фальсификатов, подчеркивая необходимость охвата классов контаминантов в комплексной программе контроля. [1]
FDA также заявляет, что заявители должны оценивать текущие и появляющиеся технологии и разрабатывать ортогональные аналитические методы для обеспечения адекватной идентификации и количественного определения. Это можно интерпретировать как поддержку внедрения Raman/SERS в составе набора ортогональных методов в паре с подтверждающими методами, такими как LC–MS или другие анализы для окончательного количественного определения, особенно там, где эффективность SERS зависит от контроля предварительной обработки образцов для точной количественной оценки относительно LC–MS. [1, 27] Подтверждая эту точку зрения, исследование, сравнивающее SERS и LC–MS для неожиданного herbicide в сложной матрице, показало, что SERS продемонстрировал высокую чувствительность и более высокую эффективность обнаружения для ультрамикроколичеств мишени, в то время как LC–MS обеспечил более точную количественную оценку благодаря четко контролируемой предварительной обработке образцов. Это мотивирует создание многоуровневой архитектуры: SERS для быстрого чувствительного обнаружения и LC–MS для подтверждающего количественного определения. [27]
В EU руководство EMA по спецификациям определяет спецификации и идентифицирует группы контаминантов, которые должны рассматриваться (включая тяжелые металлы, остатки pesticides, mycotoxins, микробиологическую контаминацию). Оно допускает periodic/skip testing там, где это обосновано оценкой рисков и данными по сериям, подразумевая, что потоки данных Raman/PAT могут служить вспомогательными доказательствами для стратегий тестирования на основе рисков, если они валидированы и показывают способность своевременно обнаруживать соответствующие отклонения. [13, 14]
5.4 Risk-Based Deployment Strategy and Lifecycle Management
Руководство USP указывает, что объем тестирования может быть определен с использованием подхода, основанного на рисках, который учитывает вероятность контаминации. Это поддерживает стратегию, при которой интенсивность скрининга Raman/SERS и подтверждающее тестирование распределяются на основе факторов риска, таких как источник, география, история серий и данные предварительного скрининга. [19] EMA аналогичным образом указывает, что periodic/skip testing может быть приемлемым при наличии обоснования, и что обоснование должно учитывать растительный материал, условия выращивания/производства, контаминацию от соседних ферм, географическое происхождение и подкрепляться оценкой рисков и данными по сериям, подчеркивая необходимость систем мониторинга с большим объемом данных, а не ситуативного сокращения объемов тестирования. [13]
В этом контексте, основанном на рисках, PAT на базе Raman может позиционироваться как генератор быстрых, воспроизводимых «отпечатков пальцев» и результатов скрининга, которые поддерживают мониторинг тенденций и быструю идентификацию аномальных серий, в то время как подтверждающие анализы резервируются для серий, отмеченных скринингом, или для периодической проверки эффективности системы скрининга и стабильности калибровки. [2, 13] Метод идентификации API на основе штрихкодов и портативное обнаружение фальсификации эфирных масел иллюстрируют, как надежные правила принятия решений (перекрытие штрихкодов, интенсивные диагностические полосы) могут упростить решения по скринингу в некоторых контекстах, в то время как дискриминация на основе PCA указывает на области, где требуются многомерные модели для поддержания чувствительности к тонким паттернам фальсификации. [9, 11, 20]
Lifecycle management для методов Raman также подразумевается в замечаниях FDA по заявкам с использованием MDRS: отсутствие валидационных данных по воспроизводимости и точности является недостатком, что подчеркивает: методы PAT на основе Raman должны разрабатываться с валидацией и документацией по эффективности в качестве основных результатов для взаимодействия с регуляторными органами. [25]
5.5 Outlook
Полученные данные предполагают несколько технических направлений для повышения осуществимости PAT на основе Raman для микропримесей. Во-первых, описывается как целесообразное расширение разнообразия методов (Fourier transform Raman, resonance Raman, confocal Raman и SERS) для усиления сигналов Raman и совершенствования приборов и обработки образцов, что поддерживает стратегию выбора вариантов методов в соответствии с матрицей и потребностями в чувствительности, а не опору на одну конфигурацию Raman во всех процессах производства растительных препаратов. [4]
Во-вторых, селективность SERS может быть повышена путем функционализации наноструктур молекулами рецепторов, такими как аптамеры, что указывает путь к целевым анализам на микропримеси, встроенным в модули PAT там, где интерференция является доминирующим риском. [5]
В-третьих, подходы SERS на основе визуализации описываются как позволяющие проводить мониторинг в режиме реального времени и обнаруживать локализацию контаминации на поверхности растительных тканей или внутри них, предполагая, что будущие рабочие процессы для ботанических APIs могут включать пространственно разрешенное картирование контаминации для материалов высокого риска или для исследования путей загрязнения. [5] Наконец, потенциал практического внедрения подтверждается выводами о том, что SERS может быть в дальнейшем реализован в инструментах быстрого и выездного обнаружения для обеспечения безопасности пищевых продуктов и мониторинга окружающей среды, а также данными о том, что портативные приборы Raman могут использоваться для мониторинга соблюдения норм охраны здоровья и безопасности растительных продуктов на потребительском рынке, подчеркивая континуум от полевого скрининга до производственных систем PAT. [12, 27]
6. Conclusions
Данное концептуальное исследование по синтезу доказательств указывает на то, что Raman spectroscopy хорошо соответствует целям PAT, поскольку она является быстрой, неразрушающей, неинвазивной и простой в пробоподготовке. Описывается, что применение Raman охватывает путь от лаборатории до производственных линий, поддерживая взгляд на жизненный цикл измерений на основе Raman — от скрининга поступающего сырья до мониторинга в процессе производства. [2]
PAT эксплицитно определяется как технология, обеспечивающая анализ в режиме реального времени и управление с обратной связью для обеспечения контролируемых производственных процессов и оптимального качества. Вибрационная спектроскопия описывается как позволяющая проводить online-анализ в режиме реального времени и быстрое обнаружение внутреннего качества трав во время обработки, обеспечивая концептуальную основу для размещения датчиков Raman в производстве растительных препаратов. [3]
Для микропримесей SERS предоставляет наиболее прочную доказательную базу по чувствительности, при этом усиление потенциально достигает пределов обнаружения ультрамикроколичеств на благородных металлах, а многочисленные исследования pesticides демонстрируют режимы обнаружения от ppm до ppb и даже низких наномолярных концентраций с показателями количественной оценки и быстрыми рабочими процессами (например, 5 min общего времени теста; <15 min экстракции). [5, 8, 16, 18] Хемометрика необходима для многих задач аутентификации и количественного определения, так как визуального осмотра может быть недостаточно для обнаружения фальсификации, в то время как PCA и PLSR продемонстрировали эффективность дискриминации и количественного прогнозирования. [9, 10]
Основными ограничениями для профилирования микропримесей в ботанических APIs в режиме реального времени являются ограничения чувствительности в моделях процессов PAT на основе не-усиленного Raman (иллюстрируемые относительно высокими LODs при мониторинге экстракции) и проблемы надежности/валидации при масштабировании PAT из лаборатории в производство, наряду с неопределенностью, вызванной матрицей, в некоторых случаях скрининга фальсификатов. [3, 22] Следовательно, наиболее обоснованной операционной рекомендацией, поддерживаемой доказательствами, является многоуровневая архитектура PAT:
- Портативный Raman + хемометрика для быстрой аутентификации/скрининга фальсификаций.
- Целевые анализы SERS для остатков pesticides высокого риска.
- Подтверждающие ортогональные методы, когда количественная оценка и принятие регуляторных решений требуют более высокой степени уверенности, что соответствует регуляторным ожиданиям в отношении ортогональных методов и обоснованию skip-testing на основе рисков. [1, 5, 12, 13, 27]
Funding
Без внешнего финансирования. [1]
Conflicts of Interest
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов. [1]
Data Availability Statement
Все данные, использованные в этом концептуальном исследовании, получены из цитируемых опубликованных источников и регуляторных документов, синтезированных здесь. [1, 14]
Figure 1
Рисунок 1. Концептуальный рабочий процесс PAT для управления рисками контаминации ботанических APIs, интегрирующий неразрушающий Raman и SERS: скрининг поступающего растительного сырья с использованием быстрого неразрушающего снятия «отпечатков пальцев» Raman в пунктах приемки/складирования; хемометрическая аутентификация/проверка на фальсификацию (например, дискриминация на основе PCA; подтверждение идентичности по перекрытию штрихкодов) для обеспечения подлинности; целевые модули SERS для скрининга микроколичеств pesticides и быстрого количественного прогнозирования (чувствительность от ppm до ppb при малом времени измерения); мониторинг Raman в процессе производства на этапах технологических операций, рассматриваемый в рамках PAT как анализ в режиме реального времени и управление с обратной связью; и решения о periodic verification/skip-testing на основе рисков, подкрепленные историей серий и формальными оценками рисков в соответствии с руководствами EMA/USP. [2, 3, 6, 9, 11, 13, 16, 19]
Table 2
| Класс контаминации/фальсификации | Конфигурация Raman/SERS | Точки интеграции PAT |
|---|---|---|
| Тяжелые металлы | Неразрушающий скрининг Raman | Скрининг сырья |
| Остатки pesticides | Целевые модули SERS | Скрининг микроколичеств |
| Mycotoxins | Хемометрическая дискриминация | Проверка аутентичности |
Table 3
| Регуляторная/компендиальная привязка | Соответствие PAT на базе Raman |
|---|---|
| Руководство USP | Валидированный скрининг, стратегии тестирования на основе рисков |
| Спецификации EMA | Соответствие группам контаминантов, обоснование periodic testing |
| Рекомендации FDA | Поддержка ортогональных методов, lifecycle management |
