การประยุกต์ใช้รามานสเปกโทรสโกปีแบบไม่ทำลาย (Non-Destructive Raman Spectroscopy) และเทคโนโลยีการวิเคราะห์กระบวนการ (PAT) สำหรับการหาลักษณะสารปนเปื้อนในปริมาณน้อยแบบเรียลไทม์ในสารออกฤทธิ์ทางเภสัชกรรมจากสมุนไพร
บทคัดย่อ
ภูมิหลัง
สารออกฤทธิ์ทางเภสัชกรรมจากสมุนไพร (Botanical APIs) และวัตถุที่เป็นยาจากสมุนไพร จำเป็นต้องมีกลยุทธ์ด้านคุณภาพที่สามารถควบคุมความแปรปรวนและจัดการความเสี่ยงของการปนเปื้อนได้โดยใช้แนวทาง “หลักฐานเชิงประจักษ์โดยรวม” (totality of the evidence) ซึ่งรวมถึงการควบคุมวัตถุดิบสมุนไพรและการทดสอบทางเคมี เช่น วิธีการทางสเปกโทรสโกปีและ/หรือโครมาโตกราฟี [1] คำแนะนำด้านกฎระเบียบระบุไว้อย่างชัดเจนว่าต้องมีการทดสอบหายาฆ่าแมลงตกค้างและสารพิษที่เกิดขึ้นเอง (เช่น อะฟลาท็อกซิน) ตลอดจนการควบคุมที่จัดการกับวัสดุแปลกปลอมและสารปนปลอม ซึ่งกระตุ้นให้เกิดแนวทางการคัดกรองที่รวดเร็วซึ่งสามารถนำไปใช้ได้ทั่วทั้งห่วงโซ่อุปทานและวงจรการผลิต [1]
วัตถุประสงค์
การศึกษาเชิงแนวคิดเพื่อพิสูจน์หลักการและการสังเคราะห์ข้อมูลนี้ประเมินว่ารามานสเปกโทรสโกปีแบบไม่ทำลาย (รวมถึงรุ่นที่เสริมประสิทธิภาพด้วย SERS) สามารถบูรณาการเข้ากับกรอบการทำงานของเทคโนโลยีการวิเคราะห์กระบวนการ (PAT) สำหรับการหาลักษณะสารปนเปื้อนในปริมาณน้อยแบบเรียลไทม์หรือเกือบเรียลไทม์ใน Botanical APIs ได้อย่างไร โดยเน้นที่ความเป็นไปได้ ประสิทธิภาพการวิเคราะห์ และข้อจำกัดในการนำไปใช้งานที่ได้รับการสนับสนุนโดยหลักฐานที่ตีพิมพ์ [2, 3]
วิธีการ
เราได้สังเคราะห์หลักฐานที่แสดงให้เห็นถึง:
- ความไวต่อโครงสร้างทางเคมีของรามานและความจำเป็นในการเตรียมตัวอย่างที่น้อยที่สุด [2, 4]
- การเสริมประสิทธิภาพด้วย SERS และการสาธิตการตรวจหายาฆ่าแมลงในปริมาณน้อยที่เป็นตัวแทน (รวมถึงระดับ ppm ถึงต่ำกว่า ppb) [5–8]
- กลยุทธ์ทางเคมีเมทริกซ์ (Chemometric strategies) สำหรับการตรวจสอบความถูกต้องของสารปนปลอมและการทำนายเชิงปริมาณ [9–11]
- ตัวอย่างการตรวจสอบกระบวนการที่สอดคล้องกับ PAT และอุปสรรคที่ทราบในการนำไปใช้ในระดับอุตสาหกรรม [3]
ผลลัพธ์
จากการรวบรวมการศึกษา รามานและเคมีเมทริกซ์สามารถแยกแยะน้ำมันหอมระเหยที่ปนปลอมได้เมื่อการตรวจสอบด้วยสายตาไม่เพียงพอ โดย PCA ให้การแยกสเปกตรัมระหว่างตัวอย่างที่บริสุทธิ์และตัวอย่างที่ปนปลอม [9] การสร้างแบบจำลองรามานเชิงปริมาณ (PLSR) ประสบความสำเร็จในระดับความแม่นยำของการทำนายที่สูงในภารกิจการทำนายความเข้มข้น ซึ่งสนับสนุนความเป็นไปได้ของการหาปริมาณตามการสอบเทียบในสูตรตำรับที่ซับซ้อน [10]
สำหรับสารปนเปื้อนในปริมาณน้อย การศึกษา SERS รายงานการตรวจพบได้ต่ำถึง 1 ppm บนพื้นผิวผลไม้สำหรับยาฆ่าแมลงที่เลือก และในงานวิจัยอื่น มีการวัดค่า LOD ตั้งแต่ 0.001–10 ppm ในยาฆ่าแมลง 21 ชนิดโดยใช้อนุภาคนาโนทองคำคอลลอยด์ [6, 7] SERS แบบพกพาพร้อมการสกัดด้วย QuEChERS acetate สามารถตรวจพบยาฆ่าแมลงหลายชนิดที่ต่ำกว่าค่า MRL ของ EU ที่ 10 ppb ในข้าวบาสมาติสำหรับสารที่เลือก โดยการสกัดเสร็จสิ้นภายในเวลาไม่ถึง 15 นาที ซึ่งแสดงให้เห็นถึงขั้นตอนการทำงาน “คัดกรองก่อน” (screen-first) ที่ใช้งานได้จริง [8]
สำหรับการใช้งาน PAT การวัดที่รวดเร็ว ไม่ทำลาย ไม่ลุกลามของรามาน และความสามารถในการนำไปใช้งานตั้งแต่ห้องปฏิบัติการไปจนถึงสายการผลิต ช่วยสนับสนุนการตรวจสอบแบบ inline/online อย่างไรก็ตาม หลักฐานยังเน้นย้ำว่าการวิจัย PAT ส่วนใหญ่ยังคงอยู่ในระดับห้องปฏิบัติการ และแบบจำลองกระบวนการรามานอาจมีค่า LOD ที่ค่อนข้างสูงซึ่งทำให้พลาดเป้าหมายที่มีความเข้มข้นต่ำในการตรวจสอบการสกัด [2, 3]
สรุปผล
หลักฐานสนับสนุนแนวคิด PAT ที่ใช้รามาน/SERS ซึ่งมีความเป็นไปได้สำหรับการจัดการความเสี่ยงของสารปนเปื้อนใน Botanical API: การใช้รามานแบบพกพาสำหรับการตรวจสอบความถูกต้องของวัสดุที่เข้ามาและการคัดกรองสารปนปลอม; การใช้โมดูล SERS สำหรับการคัดกรองยาฆ่าแมลงเป้าหมาย; และการบูรณาการแบบจำลองหลายตัวแปรตามรามานเข้ากับลูปควบคุม PAT ในจุดที่สภาวะของกระบวนการอนุญาตให้มีการถ่ายโอนการสอบเทียบที่เสถียรและความสามารถในการตรวจจับที่เพียงพอ [3, 12]
ข้อจำกัดหลักคือความไวสำหรับเป้าหมายในระดับน้อยมาก (ultra-trace) ในเมทริกซ์สมุนไพรที่มีความหลากหลายทางชีวภาพ, ฟลูออเรสเซนซ์และสัญญาณรามานที่อ่อน, และข้อกำหนดในการตรวจสอบความถูกต้อง/การถ่ายโอนแบบจำลองที่จำเป็นสำหรับการยอมรับจากหน่วยงานกำกับดูแลสำหรับแนวทางการลดหรือการทดสอบแบบข้าม (skip testing) [3, 4, 13]
คำสำคัญ
- รามานสเปกโทรสโกปี
- SERS
- เทคโนโลยีการวิเคราะห์กระบวนการ
- Botanical API
- ยาฆ่าแมลงตกค้าง
- การตรวจหาสารปนปลอม
- เคมีเมทริกซ์
- การตรวจสอบแบบเรียลไทม์
บทนำ
วัตถุที่เป็นยาจากสมุนไพรและ Botanical APIs อยู่ภายใต้กฎระเบียบด้านคุณภาพที่เน้นความสม่ำเสมอในการรักษาที่ได้รับการสนับสนุนโดยแนวทาง “หลักฐานเชิงประจักษ์โดยรวม” (totality of the evidence) ซึ่งรวมถึงการควบคุมวัตถุดิบสมุนไพรและการทดสอบควบคุมคุณภาพทางเคมีที่อาจใช้วิธีทางสเปกโทรสโกปีและ/หรือโครมาโตกราฟี [1] ภายใต้กรอบแนวคิดนี้ ความเสี่ยงของการปนเปื้อนและการปนปลอมได้รับการระบุอย่างชัดเจนว่าเป็นข้อกังวลด้านคุณภาพที่ต้องมีกลยุทธ์การทดสอบ รวมถึงการทดสอบยาฆ่าแมลงตกค้าง (รวมถึงยาฆ่าแมลงต้นกำเนิดและเมแทบอไลต์ที่เป็นพิษที่สำคัญ) และสารพิษที่เกิดขึ้นเอง เช่น อะฟลาท็อกซิน ตลอดจนการควบคุมที่จัดการกับวัสดุแปลกปลอมและสารปนปลอม [1]
ในขณะเดียวกัน คำแนะนำด้านข้อกำหนดเฉพาะของยุโรปสำหรับสารและตำรับสมุนไพรนิยามข้อกำหนดเฉพาะว่าเป็นการทดสอบ ขั้นตอน และเกณฑ์การยอมรับที่ใช้เพื่อให้มั่นใจในคุณภาพเมื่อมีการปล่อยและระหว่างอายุการเก็บรักษา และระบุกลุ่มของสารปนเปื้อนที่ควรได้รับการจัดการตามความเหมาะสม ซึ่งรวมถึงโลหะหนัก/สิ่งเจือปนที่เป็นธาตุ, ยาฆ่าแมลงและสารรมควันตกค้าง, สารพิษจากเชื้อรา (อะฟลาท็อกซิน, โอคราท็อกซิน เอ), และการปนเปื้อนของจุลินทรีย์ [13, 14] คำแนะนำของ EMA ยังระบุว่าการทดสอบสารปนเปื้อนตกค้างแบบเป็นงวด/แบบข้าม (periodic/skip testing) อาจเป็นที่ยอมรับได้เมื่อมีการให้เหตุผลผ่านการประเมินความเสี่ยงและข้อมูลรุ่นการผลิต ซึ่งเป็นการสร้างแรงจูงใจที่ชัดเจนตามกฎระเบียบสำหรับเครื่องมือในการคัดกรองที่รวดเร็วขึ้นและความเข้าใจในกระบวนการที่สามารถให้เหตุผลสำหรับกลยุทธ์การควบคุมตามความเสี่ยงโดยไม่ลดทอนความปลอดภัย [13]
รามานสเปกโทรสโกปีเป็นตัวเลือกสำหรับกลยุทธ์ดังกล่าวเนื่องจากการกระเจิงของรามานให้สเปกตรัม “ลายนิ้วมือ” (fingerprint) ที่มีความเฉพาะเจาะจงทางเคมี และวิธีรามานมักถูกจัดให้อยู่ในกลุ่มที่รวดเร็ว ไม่ทำลาย และไม่ลุกลาม พร้อมการเตรียมตัวอย่างที่ง่าย ซึ่งเป็นคุณสมบัติการดำเนินงานที่สอดคล้องกับการตัดสินใจแบบเรียลไทม์ระหว่างการผลิตและการควบคุมห่วงโซ่อุปทาน [2, 4]
บทวิจารณ์เกี่ยวกับการประยุกต์ใช้รามานในทางเภสัชกรรมอธิบายถึงขอบเขตการนำไปใช้ที่ครอบคลุมตั้งแต่การใช้ในห้องปฏิบัติการไปจนถึงจุดรับสินค้าและสายการผลิต ซึ่งบ่งบอกว่ารามานสามารถพิจารณาได้ไม่เพียงแต่เป็นเครื่องมือระบุอัตลักษณ์แบบออฟไลน์เท่านั้น แต่ยังเป็นเซนเซอร์วิเคราะห์ในกระบวนการที่มีศักยภาพในบริบทของ PAT [2] PAT ได้รับการนิยามอย่างชัดเจนว่าเป็นการใช้ชุดเครื่องมือและวิธีการเพื่อให้เกิดการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์และการควบคุมแบบป้อนกลับระหว่างการผลิตในระดับอุตสาหกรรม เพื่อให้มั่นใจในกระบวนการผลิตที่ควบคุมได้และคุณภาพผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสมที่สุด และเทคนิคสเปกโทรสโกปีแบบสั่นสะเทือน (vibrational spectroscopy) ได้รับการอธิบายว่าช่วยให้สามารถตรวจหาคุณลักษณะคุณภาพภายในของสมุนไพรระหว่างการแปรรูปได้อย่างรวดเร็ว แบบออนไลน์ และแบบเรียลไทม์ [3]
อย่างไรก็ตาม การหาลักษณะสารปนเปื้อนในปริมาณน้อยในสมุนไพรเป็นสิ่งที่ท้าทายในเชิงการวิเคราะห์ และเอกสารระบุถึงความท้าทายหลักในการนำไปใช้จริง: การวิจัย PAT ส่วนใหญ่ดำเนินการกับอุปกรณ์ระดับห้องปฏิบัติการที่สภาวะการทดลองควบคุมได้ง่ายกว่า และแบบจำลองกระบวนการตามรามานอาจมีค่า LOD ที่ค่อนข้างสูงซึ่งไม่สามารถตรวจพบเป้าหมายที่มีความเข้มข้นต่ำในภารกิจการตรวจสอบการสกัดจำลอง [3] ข้อจำกัดเหล่านี้กระตุ้นให้เกิดคำถามเชิงการออกแบบสำหรับ Botanical APIs: จะสามารถนำรามาน (และรามานที่เสริมด้วย SERS) มาใช้ภายในกรอบการทำงานของ PAT เพื่อให้มีการคัดกรองที่รวดเร็วและไม่ทำลาย และในจุดที่เป็นไปได้ ให้มีการทำนายเชิงปริมาณที่ทนทานต่อเมทริกซ์และความแปรปรวนของกระบวนการได้อย่างไร ในขณะที่ยังคงสอดคล้องกับความคาดหวังตามกฎระเบียบที่อิงตามความเสี่ยงสำหรับการควบคุมสารปนเปื้อนและการตรวจสอบความถูกต้องของวิธีการ [2, 3, 13]
ดังนั้น คำถามวิจัยที่ได้รับการจัดการที่นี่คือ: หลักฐานประสิทธิภาพของรามานและ SERS ที่ตีพิมพ์สามารถสนับสนุนโครงสร้าง PAT ที่ใช้งานได้จริงสำหรับการหาลักษณะสารปนเปื้อนในปริมาณน้อยเกือบเรียลไทม์ใน Botanical APIs ที่ช่วยเสริมหรือคัดแยกก่อนการทดสอบยืนยันแบบดั้งเดิมได้หรือไม่? [3, 6, 8] สมมติฐานในการทำงานคือการทำลายนิ้วมือแบบไม่ทำลายตามรามานจะมีประสิทธิภาพสูงสุดในฐานะระบบ PAT แบบแบ่งระดับ (tiered): (i) รามาน + เคมีเมทริกซ์ สำหรับการตรวจสอบความถูกต้อง/การคัดกรองการปนปลอมอย่างรวดเร็ว; (ii) โมดูล SERS เฉพาะเจาะจงสำหรับการตรวจหายาฆ่าแมลงในปริมาณน้อยในเมทริกซ์ที่เกี่ยวข้อง; และ (iii) การตรวจสอบรามานในกระบวนการสำหรับคุณลักษณะคุณภาพภายในเมื่อความไวเพียงพอ โดยมีการทดสอบแบบข้ามตามความเสี่ยงซึ่งได้รับการสนับสนุนด้วยข้อมูลและประวัติรุ่นการผลิตมากกว่าการใช้เซนเซอร์เพียงอย่างเดียว [3, 6, 9, 13]
การทำนายเชิงปริมาณและการอนุมานตามการสอบเทียบ
สำหรับการทำนายเชิงปริมาณและการอนุมานตามการสอบเทียบ การศึกษาทางรามานของสูตรตำรับ methyl eugenol ที่ปนปลอมด้วย xylene รายงานว่า PCA มีประโยชน์ในการแยกแยะชุดข้อมูลสเปกตรัมรามานที่มีความเข้มข้นต่างกัน นอกจากนี้ แบบจำลอง PLSR ยังสามารถทำนายความเข้มข้นของตัวอย่างที่ไม่ทราบค่าได้อย่างน่าเชื่อถือ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการผสมผสานระหว่างรามานสเปกโทรสโกปีและ PLSR สามารถบรรลุประสิทธิภาพในการทำนายที่สูง สิ่งนี้ตอกย้ำถึงประโยชน์ที่เป็นไปได้ในการพัฒนาแบบจำลองเชิงปริมาณสำหรับสารปนปลอมที่มีความเสี่ยงที่ทราบใน Botanical APIs เมื่อมีวัสดุอ้างอิงพร้อมใช้งาน [10].
การยืนยันอัตลักษณ์ในผลิตภัณฑ์สำเร็จรูป
วิธีรามานแบบบาร์โค้ดได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพในการยืนยันอัตลักษณ์ของ APIs ในผลิตภัณฑ์สำเร็จรูป เทคนิคนี้ทำงานโดยการเปรียบเทียบเปอร์เซ็นต์ความซ้อนทับที่ไม่เป็นศูนย์ (nonzero overlap) ระหว่างบาร์โค้ดของ API ที่คาดหวังและผลิตภัณฑ์ยาสำเร็จรูป โดยที่สเปกตรัมจะถูกแปลงเพื่อเน้นพีคของรามาน [11]. ด้วยการใช้แนวทางนี้ ผลิตภัณฑ์ยาสำเร็จรูปที่ได้รับการอนุมัติ 18 ชนิดและของทำเทียมจำลอง 9 ชนิดได้รับการระบุด้วยความแม่นยำ 100% สิ่งนี้สนับสนุนความเป็นไปได้ในการใช้ตรรกะ “ความซ้อนทับของลายนิ้วมือ” (fingerprint overlap) ตามรามานเพื่อการตรวจสอบอัตลักษณ์ที่ทนทานในผลิตภัณฑ์สูตรตำรับ หากมีการใช้การแปลงและกฎการตัดสินใจที่เหมาะสม [11].
การวิเคราะห์รามานสำหรับความเสี่ยงของสมุนไพรที่ ‘หน้าตาเหมือนกัน’
แนวทางลายเซ็นสเปกตรัมรามาน (Raman spectral signature) ได้ถูกนำมาใช้เพื่อแยกแยะตัวอย่างแท้จากตัวอย่างที่ปนปลอมในบริบทของสมุนไพร ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์ตัวอย่าง Phansomba/Phellinus เผยให้เห็นการแยกที่ชัดเจนระหว่างตัวอย่างแท้และตัวอย่างปนปลอม มีการระบุแถบรามานที่สำคัญ (487, 528, 786, 892, 915 และ 1436 cm) ซึ่งเป็นลักษณะเฉพาะของ Phellinus (โดยเฉพาะ Ph. merrillii) ซึ่งบ่งชี้ถึงศักยภาพในการสร้างฐานข้อมูลของช่วงลายเซ็นสำหรับขั้นตอนการตรวจสอบในยาสมุนไพรอื่นๆ [21].
อย่างไรก็ตาม ยังมีข้อจำกัดอยู่ ในการคัดกรองผลิตภัณฑ์เสริมอาหารสมุนไพร 50 ชนิดที่อ้างสรรพคุณเสริมสมรรถภาพทางเพศ รามานสเปกโทรสโกปีตรวจพบตัวอย่างที่ปนปลอม 9 ตัวอย่าง (4 ตัวอย่างพบ sildenafil และ 5 ตัวอย่างพบ tadalafil) ทว่าไม่สามารถให้ผลสรุปที่แน่ชัดเกี่ยวกับการปนปลอม tadalafil ในตัวอย่าง 2 ชนิด ซึ่งบ่งชี้ถึงความจำเป็นในวิธีตรวจสอบยืนยันหรือกลยุทธ์การตีความสเปกตรัมที่ได้รับการเสริมประสิทธิภาพสำหรับบางกรณี [22].
4.2 ยาฆ่าแมลงตกค้างโดย SERS
หลักฐานที่ตีพิมพ์เน้นย้ำว่า SERS เป็นเทคนิคที่รวดเร็วและไม่ทำลาย ซึ่งสามารถตรวจพบยาฆ่าแมลงในระดับปริมาณน้อย (ppm หรือ ppb) สอดคล้องกับมาตรฐานการควบคุมสารปนเปื้อนในสมุนไพร [1, 6, 19]. การศึกษาหนึ่งแสดงให้เห็นถึงความสามารถของ SERS ในการตรวจหายาฆ่าแมลงบนพื้นผิวผลไม้ที่ระดับต่ำสุดที่ 1 ppm ซึ่งสอดคล้องกับขีดจำกัดยาฆ่าแมลงตกค้างตามกฎระเบียบสำหรับแอปเปิ้ล [6].
การศึกษา SERS เชิงปริมาณแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพการสอบเทียบที่แข็งแกร่ง ตัวอย่างเช่น การศึกษาหนึ่งรายงานค่าสัมประสิทธิ์การตัดสินใจ (R²) ที่ 0.99 สำหรับ omethoate และ 0.98 สำหรับ chlorpyrifos โดยมีขีดจำกัดการตรวจวัด (LODs) ที่ 1.63 mg·cm และ 2.64 mg·cm ตามลำดับ สิ่งนี้ตอกย้ำความเป็นไปได้ของแบบจำลองการสอบเทียบโดยใช้ความเข้มของพีค SERS ที่เป็นลักษณะเฉพาะสำหรับการหาปริมาณสารตกค้าง [17]. ในการศึกษานี้ พีครามานที่เฉพาะเจาะจงสำหรับสารที่วิเคราะห์ (413 cm สำหรับ omethoate, 346 cm สำหรับ chlorpyrifos) ถูกนำมาใช้สำหรับการสร้างแผนที่ความเข้มข้นผ่านแบบจำลองการสอบเทียบ [17].
SERS ที่ใช้อนุภาคนาโนทองคำคอลลอยด์ได้ช่วยเสริมการกระเจิงของรามานจากยาฆ่าแมลง 21 ชนิดที่แตกต่างกัน ขีดจำกัดการตรวจวัดอยู่ในช่วง 0.001 ถึง 10 ppm พร้อมทั้งมีการระบุ phosmet และ thiram ได้พร้อมกันบนเปลือกแอปเปิ้ลโดยใช้ PCA และ SERS [7].
สำหรับเมทริกซ์ผักใบ กราฟมาตรฐานสำหรับการสอบเทียบยาฆ่าแมลงตกค้างของ phosmet, thiabendazole และ acetamiprid แสดงค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เชิงเส้นที่แข็งแกร่ง โดยได้ค่าการคืนกลับ (recoveries) ระหว่าง 94.67% และ 112.89% การตรวจสอบความถูกต้องตามค่าการคืนกลับรายงานค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานสัมพัทธ์ระหว่าง 3.87% และ 8.56% กระบวนการทดสอบทั้งหมด ซึ่งรวมถึงการเก็บตัวอย่าง การวิเคราะห์สเปกตรัม และการทำนายเชิงปริมาณ เสร็จสิ้นในเวลาไม่ถึง 5 นาที ซึ่งเป็นการปรับปรุงที่เห็นได้ชัดเมื่อเทียบกับวิธีโครมาโตกราฟีแบบดั้งเดิม [16].
ในบริบทของเมทริกซ์สมุนไพร SERS แสดงศักยภาพในการตรวจหา deltamethrin ใน Corydalis พีคที่เป็นลักษณะเฉพาะหลักถูกระบุที่ 999 cm โดยการเพิ่มขึ้นในการสร้างแบบจำลองทำให้ได้ขีดจำกัดการตรวจวัดต่ำถึง 0.186 mg/L สำหรับการสังเกตโดยตรงที่พีค 999 cm การใช้แบบจำลอง PLS ยังบรรลุตัวชี้วัดประสิทธิภาพการทำนายที่ดี [23].
อุปกรณ์ SERS แบบพกพา เมื่อใช้ร่วมกับการสกัดด้วย QuEChERS acetate แสดงความสามารถในการตรวจหายาฆ่าแมลงตกค้างหลายชนิดในข้าวบาสมาติภายใน 15 นาที ยาฆ่าแมลงเช่น CBM, THI และ TRI ถูกตรวจพบที่ระดับต่ำกว่าขีดจำกัดสารตกค้างสูงสุด (MRL) ของ EU ที่ 10 ppb อย่างไรก็ตาม ขีดจำกัดการตรวจวัดสำหรับ ACE ยังคงถูกจำกัดที่ 800 ppb ซึ่งเน้นย้ำถึงความแปรปรวนที่อาจเกิดขึ้นในความไวต่อสารที่วิเคราะห์ภายในขั้นตอนการทำงานของสารตกค้างหลายชนิด [8].
แนวทาง Dynamic SERS ช่วยเพิ่มความไวในบริบทของหยดที่อยู่กับที่ (sessile-drop) ทำให้สามารถตรวจพบ paraquat, thiabendazole, tricyclazole และ isocarbophos ได้ที่ระดับ ppm และ ppb แนวทางนี้ใช้ประโยชน์จากสถานะอนุภาคนาโนแบบกึ่งเสถียรระหว่างการระเหยเพื่อรักษาความสามารถในการแยกแยะในสารสกัดจากผักที่ถูกเติมสารมาตรฐาน ความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างความเข้มของพีคลักษณะเฉพาะและระดับความเข้มข้นช่วยยืนยันความถูกต้องของวิธีนี้ต่อไป [18].
4.3 การหาลักษณะสารพิษจากเชื้อราและตัวบ่งชี้จุลินทรีย์
มาตรฐานทางกฎระเบียบกำหนดให้มีการทดสอบสารพิษจากเชื้อราและคุณภาพทางจุลชีววิทยาสำหรับสารสมุนไพร โดยมุ่งเน้นเป็นพิเศษที่อะฟลาท็อกซิน และโอคราท็อกซิน เอ [13, 24]. ตัวอย่างเช่น ตำรามาตรฐาน USP ระบุขีดจำกัดสูงสุดที่ NMT 5 ppb สำหรับอะฟลาท็อกซิน บี1 และ NMT 20 ppb สำหรับผลรวมของอะฟลาท็อกซิน บี1, บี2, จี1 และ จี2 [19]. ขีดจำกัดเหล่านี้กำหนดความไวที่วิธีการคัดกรองและวิธีการยืนยันต้องบรรลุให้ได้.
เนื่องจากการให้ความสำคัญหลักในการตรวจหายาฆ่าแมลงด้วยรามาน/SERS และการประยุกต์ใช้ในการตรวจหาการปนปลอม เทคโนโลยีนี้จึงอยู่ในตำแหน่งที่ดีที่สุดในการเป็นเครื่องมือคัดกรองเสริมภายในกลยุทธ์การควบคุมสารปนเปื้อนในวงกว้าง ซึ่งสอดคล้องกับแนวทางตามกฎระเบียบที่เสนอว่าการควบคุมคุณภาพควรได้รับการสนับสนุนโดยการทดสอบทางเคมี เช่น สเปกโทรสโกปีหรือโครมาโตกราฟี ในขณะที่บูรณาการเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่ร่วมด้วย [1, 13].
4.4 การอนุมานโลหะหนักและสารปนเปื้อนที่เป็นสารอนินทรีย์
EMA กำหนดให้มีการทดสอบโลหะหนักและสิ่งเจือปนที่เป็นธาตุอื่น ๆ ในผลิตภัณฑ์ยาสมุนไพร เว้นแต่จะได้รับเหตุผลสนับสนุนเป็นอย่างอื่น โดยกำหนดเป็นความคาดหวังตามกฎระเบียบสำหรับการหาลักษณะสารปนเปื้อนในปริมาณน้อยใน Botanical APIs [13, 24].
ในฐานข้อมูลหลักฐานรามาน/SERS ในปัจจุบัน สารปนเปื้อนเหล่านี้จะถูกจัดการทางอ้อมผ่านการปรับปรุงการควบคุมอัตลักษณ์ของวัตถุดิบ การคัดกรองการปนปลอมที่เร็วขึ้น และการจัดลำดับความสำคัญของการทดสอบยืนยันสำหรับตัวอย่างที่มีความเสี่ยงสูง อย่างไรก็ตาม ปัจจุบันวิธีรามานยังไม่ถูกจัดให้เป็นวิธีเดี่ยว (standalone) สำหรับการหาปริมาณสิ่งเจือปนที่เป็นธาตุโดยไม่มีการตรวจสอบความถูกต้องเพิ่มเติมหรือเทคโนโลยีเสริม [1, 13, 21].
4.5 PAT รามานแบบ In-Line และ On-Line สำหรับการแปรรูปสมุนไพร
กรอบการทำงานของเทคโนโลยีการวิเคราะห์กระบวนการ (PAT) ใช้การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์เพื่อเพิ่มคุณภาพผลิตภัณฑ์และการควบคุมกระบวนการให้เหมาะสมที่สุด รามานสเปกโทรสโกปีได้รับการอธิบายว่าเหมาะสำหรับวัตถุประสงค์นี้ โดยมีการวิเคราะห์ที่รวดเร็วและไม่ลุกลาม ซึ่งสอดคล้องกับสภาวะการผลิตระหว่างกระบวนการ [3].
ตัวอย่างหนึ่งของ Raman-PAT คือการใช้แบบจำลอง RS-CARS-PLS สำหรับการตรวจสอบกระบวนการสกัดในการผลิตเม็ด Wenxin แม้ว่าแบบจำลองจะแสดงให้เห็นถึงการตรวจสอบกระบวนการที่มีประสิทธิภาพ แต่ความไวสำหรับสารที่มีความเข้มข้นต่ำ เช่น แซ็กคาไรด์ นั้นมีจำกัด ซึ่งเน้นย้ำถึงความจำเป็นในเทคนิค SERS หรือเทคนิคเสริมสำหรับการตรวจหาสารปนเปื้อนในระดับปริมาณน้อย [3].
การนำไปใช้ในระดับอุตสาหกรรมสร้างความท้าทายเพิ่มเติม เนื่องจากวิจัย PAT ส่วนใหญ่เกิดขึ้นในสภาพแวดล้อมที่มีการควบคุมในห้องปฏิบัติการ ความทนทานและการควบคุมความแปรปรวนจำเป็นต้องได้รับการจัดการเพื่อความสำเร็จในการขยายขนาดและการนำไปใช้งานจริง [3].
4.6 ประสิทธิภาพการวิเคราะห์เชิงเปรียบเทียบ
รามานสเปกโทรสโกปีแบบดั้งเดิมให้ลายนิ้วมือทางเคมีที่รวดเร็วและไม่ทำลายโดยไม่ต้องมีการเตรียมตัวอย่างเบื้องต้น ในทางตรงกันข้าม SERS จะช่วยเสริมความไวในการตรวจหาสารปนเปื้อนในระดับปริมาณน้อย โดยบรรลุขีดจำกัดการตรวจวัดตั้งแต่ 1 ppm ถึงต่ำสุดที่ 0.001 ppm สำหรับยาฆ่าแมลงบางชนิด ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับวิธีและเมทริกซ์ [4, 5, 6, 7]. ตัวอย่างเช่น SERS ร่วมกับการสอบเทียบแสดงให้เห็นถึงการตรวจหายาฆ่าแมลงในผักใบด้วยสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์สูงถึง 0.98291 และกระบวนการทำงานทั้งหมดเสร็จสิ้นภายในเวลาเพียง 5 นาที [16].
สำหรับการประยุกต์ใช้ในการตรวจสอบความถูกต้อง PCA มีประโยชน์ในการแยกแยะความแปรปรวนของสเปกตรัมที่ซับซ้อนในน้ำมันหอมระเหย และเทคนิครามานแบบบาร์โค้ดแสดงความแม่นยำ 100% ในการระบุผลิตภัณฑ์สำเร็จรูปที่ทำปลอมและของแท้ [9–11].
4.7 เครื่องมือวัดแบบพกพาสำหรับการคัดกรองวัตถุดิบ
เครื่องมือรามานแบบพกพาถูกจัดวางเป็นเครื่องมือที่ไม่ทำลายและประหยัดเวลา ซึ่งสามารถวิเคราะห์วัสดุสมุนไพรได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องมีการเตรียมการที่ซับซ้อน นอกจากนี้ยังสามารถใช้ในการตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านสุขภาพและความปลอดภัยในผลิตภัณฑ์สมุนไพร ซึ่งเป็นเครื่องมือที่มีค่าสำหรับการคัดกรองทั้งในโรงงานและหลังการจำหน่าย [12].
คำแนะนำด้านกฎระเบียบจาก FDA เน้นย้ำถึงวิธีใหม่ ๆ เช่น morphology-directed Raman spectroscopy (MDRS) ว่ามีประโยชน์สำหรับภารกิจต่าง ๆ เช่น การหาลักษณะการกระจายตัวของขนาดอนุภาคเมื่อมีการสนับสนุนด้วยการตรวจสอบความถูกต้องที่เข้มงวด แม้ว่าจะไม่ใช่เฉพาะเจาะจงสำหรับ Botanical API แต่วิธีการเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงความสามารถของรามานในการเสริมเทคนิคการวิเคราะห์แบบดั้งเดิม [25, 26].
อภิปราย
หลักฐานที่สังเคราะห์ขึ้นช่วยสนับสนุนรามานและ SERS ในฐานะเครื่องมือที่มีค่าสำหรับการคัดกรองที่รวดเร็ว ไม่ทำลาย และการตรวจสอบแบบเรียลไทม์ภายในสภาพแวดล้อม PAT เทคโนโลยีเหล่านี้สามารถบูรณาการเข้ากับขั้นตอนการทำงานเพื่อควบคุมสารปนเปื้อนและการรับประกันคุณภาพสำหรับ Botanical APIs ได้อย่างมีประสิทธิภาพ [2, 3, 5].
5.1 จุดแข็งของรามานและ PAT เมื่อเทียบกับวิธีทำลายตัวอย่างแบบดั้งเดิม
รามานสเปกโทรสโกปีมีข้อดีในเรื่องความเร็ว คุณสมบัติการไม่ทำลาย และความต้องการการเตรียมตัวอย่างที่น้อยที่สุด SERS ช่วยขยายประโยชน์นี้ โดยทำให้สามารถตรวจจับในระดับปริมาณน้อยผ่านกลไกการเสริมสัญญาณ ซึ่งได้รับการพิสูจน์แล้วว่าสามารถตรวจพบยาฆ่าแมลงได้ต่ำถึงระดับ ppb พร้อมเวลาการทำงานรวมที่รวดเร็ว ทำให้เหมาะสำหรับการคัดกรองเบื้องต้นและการคัดแยกตัวอย่างเพื่อส่งไปทดสอบยืนยัน [2, 4, 5, 16].
5.2 ข้อจำกัด
ข้อจำกัดหลักรวมถึงความท้าทายด้านความไวในวิธีรามานพื้นฐาน โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับสารที่วิเคราะห์ที่มีความเข้มข้นต่ำหากไม่มีการเสริมประสิทธิภาพด้วย SERS การใช้ PAT ที่ใช้รามานในระดับอุตสาหกรรมยังต้องเอาชนะความท้าทายเรื่องความแปรปรวนและการขยายขนาดที่ทนทาน นอกจากนี้ การพึ่งพาแบบจำลองเคมีเมทริกซ์บางอย่าง เช่น PCA และ PLS ยังเพิ่มความซับซ้อนและความไม่แน่นอนที่อาจเกิดขึ้น ขึ้นอยู่กับความแปรปรวนของเมทริกซ์และการฝึกสอนแบบจำลอง [3, 9, 22, 23].
คำแนะนำด้านกฎระเบียบและเครื่องมือคัดกรองตามรามาน
คำแนะนำด้านกฎระเบียบสนับสนุนแนวทางคุณภาพสำหรับสมุนไพรที่อิงตามหลักฐานเชิงประจักษ์โดยรวม ซึ่งรวมถึงการควบคุมวัตถุดิบสมุนไพรและการทดสอบควบคุมคุณภาพทางเคมีโดยใช้วิธีทางสเปกโทรสโกปีและ/หรือโครมาโตกราฟี สิ่งนี้ให้แนวทางเชิงแนวคิดสำหรับเครื่องมือคัดกรองตามรามานที่จะถูกบูรณาการเข้ากับกลยุทธ์การควบคุมโดยรวม แทนที่จะถูกปฏิบัติเสมือนเป็นเครื่องมือทดแทนสำหรับชุดทดสอบแบบดั้งเดิมทั้งหมด [1]
คำแนะนำของ FDA ระบุอย่างชัดเจนว่าต้องมีการทดสอบหายาฆ่าแมลงตกค้างและสารพิษที่เกิดขึ้นเอง เช่น อะฟลาท็อกซิน ตลอดจนวัสดุแปลกปลอมและสารปนปลอม สิ่งนี้สอดคล้องกับความสามารถของรามาน/SERS ในการคัดกรองยาฆ่าแมลงและการตรวจหาการปนปลอม ซึ่งช่วยเสริมความจำเป็นในการครอบคลุมประเภทของสารปนเปื้อนในโปรแกรมการควบคุมที่ครอบคลุม [1]
FDA ยังระบุด้วยว่าผู้สมัครควรประเมินเทคโนโลยีในปัจจุบันและเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่ และพัฒนาวิธีการวิเคราะห์แบบออร์ทอกอนัล (orthogonal analytical methods) เพื่อให้มีการระบุอัตลักษณ์และการหาปริมาณที่เพียงพอ สิ่งนี้สามารถตีความได้ว่าเป็นการสนับสนุนการใช้รามาน/SERS เป็นส่วนหนึ่งของชุดวิธีการออร์ทอกอนัลที่จับคู่กับวิธียืนยันผล เช่น LC–MS หรือการทดสอบอื่น ๆ สำหรับการหาปริมาณที่ชัดเจน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในจุดที่ประสิทธิภาพของ SERS ขึ้นอยู่กับการควบคุมการเตรียมตัวอย่างเบื้องต้นเพื่อความแม่นยำในการหาปริมาณเมื่อเทียบกับ LC–MS [1, 27] เพื่อสนับสนุนมุมมองนี้ การศึกษาที่เปรียบเทียบ SERS และ LC–MS สำหรับยาปราบวัชพืชที่คาดไม่ถึงในเมทริกซ์ที่ซับซ้อนรายงานว่า SERS แสดงความไวสูงและประสิทธิภาพในการตรวจจับที่สูงกว่าสำหรับการตรวจหาเป้าหมายในระดับน้อยมาก (ultra-trace) ในขณะที่ LC–MS ให้การหาปริมาณที่แม่นยำกว่าโดยอาศัยการเตรียมตัวอย่างเบื้องต้นที่มีการควบคุมอย่างดี สิ่งนี้กระตุ้นให้เกิดโครงสร้างแบบแบ่งระดับ: SERS สำหรับการตรวจจับที่ไวและรวดเร็ว และ LC–MS สำหรับการหาปริมาณเพื่อยืนยันผล [27]
ใน EU คำแนะนำด้านข้อกำหนดเฉพาะของ EMA กำหนดนิยามของข้อกำหนดเฉพาะและระบุกลุ่มของสารปนเปื้อนที่ควรได้รับการจัดการ (รวมถึงโลหะหนัก, ยาฆ่าแมลงตกค้าง, สารพิษจากเชื้อรา, การปนเปื้อนของจุลินทรีย์) ซึ่งอนุญาตให้มีการทดสอบเป็นงวด/แบบข้ามได้ในกรณีที่มีเหตุผลสนับสนุนจากการประเมินความเสี่ยงและข้อมูลรุ่นการผลิต โดยนัยคือสตรีมข้อมูลรามาน/PAT สามารถช่วยสนับสนุนหลักฐานสำหรับกลยุทธ์การทดสอบตามความเสี่ยงได้ หากข้อมูลเหล่านั้นได้รับการตรวจสอบความถูกต้องและแสดงให้เห็นว่าสามารถตรวจพบส่วนเบี่ยงเบนที่เกี่ยวข้องได้อย่างทันท่วงที [13, 14]
5.4 กลยุทธ์การนำไปใช้งานตามความเสี่ยงและการบริหารจัดการวงจรชีวิต
คำแนะนำของ USP ระบุว่าขอบเขตของการทดสอบอาจถูกกำหนดโดยใช้แนวทางตามความเสี่ยงที่พิจารณาความเป็นไปได้ของการปนเปื้อน สิ่งนี้สนับสนุนกลยุทธ์ที่ความเข้มข้นของการคัดกรองด้วยรามาน/SERS และการทดสอบยืนยันจะได้รับการจัดสรรตามปัจจัยเสี่ยง เช่น แหล่งที่มา, ภูมิศาสตร์, ประวัติรุ่นการผลิต และข้อมูลการคัดกรองก่อนหน้า [19] EMA ระบุในลักษณะเดียวกันว่าการทดสอบเป็นงวด/แบบข้ามอาจยอมรับได้ในกรณีที่มีเหตุผลสนับสนุน และเหตุผลนั้นควรพิจารณาจากวัสดุพืช, สภาวะการเพาะปลูก/การผลิต, การปนเปื้อนจากฟาร์มข้างเคียง, แหล่งกำเนิดทางภูมิศาสตร์ และต้องได้รับการสนับสนุนจากการประเมินความเสี่ยงและข้อมูลรุ่นการผลิต ซึ่งเป็นการตอกย้ำความจำเป็นของระบบตรวจสอบที่อุดมไปด้วยข้อมูลมากกว่าการลดการทดสอบแบบเฉพาะกิจ [13]
ภายใต้บริบทที่อิงตามความเสี่ยงนี้ PAT ตามรามานสามารถวางตำแหน่งเป็นตัวสร้างลายนิ้วมือที่ทำซ้ำได้และให้ผลการคัดกรองที่รวดเร็ว เพื่อสนับสนุนการตรวจสอบแนวโน้มและการระบุรุ่นการผลิตที่ผิดปกติอย่างรวดเร็ว ในขณะที่การทดสอบยืนยันจะถูกสำรองไว้สำหรับรุ่นการผลิตที่ถูกทำเครื่องหมายจากการคัดกรองหรือสำหรับการตรวจสอบประสิทธิภาพของระบบคัดกรองและความเสถียรของการสอบเทียบเป็นระยะ [2, 13] วิธีการระบุอัตลักษณ์ API แบบบาร์โค้ดและการตรวจหาการปนปลอมในน้ำมันหอมระเหยแบบพกพาแสดงให้เห็นว่ากฎการตัดสินใจที่ทนทาน (ความซ้อนทับของบาร์โค้ด, แถบการวินิจฉัยที่เข้มข้น) สามารถทำให้การตัดสินใจในการคัดกรองทำได้ง่ายขึ้นในบางบริบท ในขณะที่การแยกแยะโดยใช้ PCA บ่งชี้ว่าแบบจำลองหลายตัวแปรเป็นสิ่งจำเป็นในการรักษาความไวต่อรูปแบบการปนปลอมที่ซับซ้อน [9, 11, 20]
การบริหารจัดการวงจรชีวิตสำหรับวิธีรามานยังถูกบ่งชี้โดยข้อสังเกตของ FDA เกี่ยวกับการยื่นขออนุมัติ MDRS: การขาดข้อมูลการตรวจสอบความถูกต้องเกี่ยวกับความสามารถในการทำซ้ำและความแม่นยำถือเป็นข้อบกพร่อง ซึ่งเน้นย้ำว่าวิธี PAT ตามรามานต้องได้รับการพัฒนาโดยมีเอกสารการตรวจสอบความถูกต้องและประสิทธิภาพเป็นผลลัพธ์หลักสำหรับการสื่อสารกับหน่วยงานกำกับดูแล [25]
5.5 แนวโน้มในอนาคต
หลักฐานบ่งชี้ถึงทิศทางทางเทคนิคที่หลากหลายเพื่อเพิ่มความเป็นไปได้ของ PAT ตามรามานสำหรับสารปนเปื้อนในปริมาณน้อย ประการแรก ความหลากหลายของเทคนิคที่เพิ่มขึ้น (Fourier transform Raman, resonance Raman, confocal Raman และ SERS) ถูกอธิบายว่ามีความเป็นไปได้ในการเสริมสัญญาณรามานและการพัฒนาเครื่องมือและการประมวลผลตัวอย่าง ซึ่งสนับสนุนกลยุทธ์การเลือกประเภทของเทคนิคตามความต้องการของเมทริกซ์และความไว แทนที่จะพึ่งพาการกำหนดค่ารามานเพียงแบบเดียวในทุกกระบวนการของสมุนไพร [4]
ประการที่สอง ความจำเพาะของ SERS สามารถเพิ่มขึ้นได้โดยการปรับแต่งโครงสร้างนาโนด้วยโมเลกุลตัวรับ เช่น แอพทาเมอร์ (aptamers) ซึ่งบ่งบอกถึงเส้นทางสู่การทดสอบสารปนเปื้อนในปริมาณน้อยที่จำเพาะเจาะจงซึ่งรวมอยู่ในโมดูล PAT ในจุดที่มีความเสี่ยงหลักจากการรบกวน [5]
ประการที่สาม แนวทาง SERS แบบสร้างภาพ (imaging-based SERS) ได้รับการอธิบายว่าช่วยให้สามารถตรวจสอบและตรวจหาตำแหน่งของการปนเปื้อนบนพื้นผิวเนื้อเยื่อพืชหรือภายในได้แบบเรียลไทม์ ซึ่งบ่งชี้ว่าขั้นตอนการทำงานของ Botanical API ในอนาคตอาจรวมการสร้างแผนที่การปนเปื้อนที่แยกรายละเอียดเชิงพื้นที่สำหรับวัสดุที่มีความเสี่ยงสูงหรือสำหรับการตรวจสอบเส้นทางการปนเปื้อน [5] สุดท้าย ศักยภาพในการนำไปใช้จริงได้รับการสนับสนุนโดยข้อสรุปที่ว่า SERS สามารถนำไปประยุกต์ใช้เพิ่มเติมในเครื่องมือตรวจหาในสถานที่และมีความรวดเร็วเพื่อความปลอดภัยด้านอาหารและการตรวจสอบสิ่งแวดล้อม และโดยหลักฐานที่ว่าเครื่องมือรามานแบบพกพาสามารถใช้ตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านสุขภาพและความปลอดภัยของผลิตภัณฑ์สมุนไพรในตลาดผู้บริโภค ซึ่งเป็นการย้ำถึงความต่อเนื่องตั้งแต่การคัดกรองในภาคสนามไปจนถึงระบบ PAT ในการผลิต [12, 27]
6. สรุป
การศึกษาเชิงแนวคิดและการสังเคราะห์หลักฐานนี้ระบุว่ารามานสเปกโทรสโกปีสอดคล้องกับวัตถุประสงค์ของ PAT เป็นอย่างดี เนื่องจากมีความรวดเร็ว ไม่ทำลาย ไม่ลุกลาม และมีการเตรียมตัวอย่างที่ง่าย การประยุกต์ใช้รามานได้รับการอธิบายว่าครอบคลุมตั้งแต่ห้องปฏิบัติการไปจนถึงสายการผลิต ซึ่งสนับสนุนมุมมองด้านวงจรชีวิตของการวัดตามรามานตั้งแต่การคัดกรองวัตถุดิบที่เข้ามาไปจนถึงการตรวจสอบระหว่างกระบวนการ [2]
PAT ได้รับการนิยามอย่างชัดเจนว่าช่วยให้สามารถวิเคราะห์แบบเรียลไทม์และการควบคุมแบบป้อนกลับเพื่อส่งเสริมกระบวนการผลิตที่ควบคุมได้และคุณภาพที่เหมาะสมที่สุด สเปกโทรสโกปีแบบสั่นสะเทือนได้รับการอธิบายว่าช่วยให้สามารถตรวจหาคุณภาพภายในของสมุนไพรได้อย่างรวดเร็ว แบบออนไลน์ และแบบเรียลไทม์ระหว่างการแปรรูป ซึ่งเป็นพื้นฐานเชิงแนวคิดสำหรับการติดตั้งเซนเซอร์รามานในการผลิตสมุนไพร [3]
สำหรับสารปนเปื้อนในปริมาณน้อย SERS ให้ฐานหลักฐานที่แข็งแกร่งที่สุดในเรื่องความไว โดยการเสริมสัญญาณอาจเข้าถึงขีดจำกัดการตรวจวัดระดับน้อยมาก (ultra-trace) บนโลหะมีตระกูล และมีการศึกษาเรื่องยาฆ่าแมลงจำนวนมากที่สาธิตระดับการตรวจจับในระดับ ppm ถึง ppb หรือแม้แต่ระดับนาโนโมลาร์ที่ต่ำ พร้อมด้วยตัวชี้วัดการหาปริมาณและขั้นตอนการทำงานที่รวดเร็ว (เช่น เวลาทดสอบรวม 5 นาที; การสกัด <15 นาที) [5, 8, 16, 18] เคมีเมทริกซ์เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับภารกิจการตรวจสอบความถูกต้องและการหาปริมาณหลายอย่าง เนื่องจากการตรวจสอบด้วยสายตาอาจไม่เพียงพอสำหรับการตรวจหาการปนปลอม ในขณะที่ PCA และ PLSR ได้แสดงประสิทธิภาพในการแยกแยะและการทำนายเชิงปริมาณ [9, 10]
ข้อจำกัดหลักสำหรับการหาลักษณะสารปนเปื้อนในปริมาณน้อยแบบเรียลไทม์ใน Botanical APIs คือข้อจำกัดด้านความไวในแบบจำลองกระบวนการ PAT แบบรามานที่ไม่มีการเสริมประสิทธิภาพ (ดังที่แสดงโดยค่า LOD ที่ค่อนข้างสูงในการตรวจสอบการสกัด) และความท้าทายด้านความทนทาน/การตรวจสอบความถูกต้องสำหรับการขยายขนาด PAT จากห้องปฏิบัติการไปสู่การผลิต ควบคู่ไปกับความไม่แน่นอนจากเมทริกซ์ในบางกรณีของการคัดกรองสารปนปลอม [3, 22] ดังนั้น คำแนะนำในการดำเนินงานที่สมเหตุสมผลที่สุดซึ่งได้รับการสนับสนุนจากหลักฐานคือโครงสร้าง PAT แบบแบ่งระดับ:
- รามานแบบพกพา + เคมีเมทริกซ์ สำหรับการตรวจสอบความถูกต้อง/การคัดกรองการปนปลอมอย่างรวดเร็ว
- การทดสอบ SERS แบบจำเพาะเจาะจงสำหรับยาฆ่าแมลงตกค้างที่มีความเสี่ยงสูง
- วิธีการออร์ทอกอนัลเพื่อยืนยันผล ในจุดที่การหาปริมาณและการตัดสินใจตามกฎระเบียบต้องการความมั่นใจที่สูงขึ้น สอดคล้องกับความคาดหวังตามกฎระเบียบสำหรับวิธีการออร์ทอกอนัลและเหตุผลสนับสนุนที่อิงตามความเสี่ยงสำหรับการทดสอบแบบข้าม [1, 5, 12, 13, 27]
แหล่งเงินทุน
ไม่มีแหล่งเงินทุนภายนอก [1]
ผลประโยชน์ทับซ้อน
ผู้เขียนประกาศว่าไม่มีผลประโยชน์ทับซ้อน [1]
คำแถลงความพร้อมใช้งานของข้อมูล
ข้อมูลทั้งหมดที่ใช้ในการศึกษาเชิงแนวคิดนี้ได้มาจากแหล่งข้อมูลที่ตีพิมพ์และเอกสารทางกฎระเบียบที่อ้างอิงซึ่งได้รับการสังเคราะห์ไว้ ณ ที่นี้ [1, 14]
รูปที่ 1
รูปที่ 1 ขั้นตอนการทำงานของ PAT เชิงแนวคิดสำหรับการจัดการความเสี่ยงของสารปนเปื้อนใน Botanical API โดยบูรณาการรามานและ SERS แบบไม่ทำลาย: การคัดกรองวัตถุดิบสมุนไพรที่เข้ามาโดยใช้การทำลายนิ้วมือรามานที่รวดเร็วและไม่ทำลาย ณ จุดรับสินค้า/คลังสินค้า; การตรวจสอบความถูกต้องทางเคมีเมทริกซ์/การตรวจสอบการปนปลอม (เช่น การแยกแยะโดยใช้ PCA; การยืนยันอัตลักษณ์โดยความซ้อนทับของบาร์โค้ด) เพื่อรับประกันอัตลักษณ์; โมดูล SERS แบบจำเพาะเจาะจงสำหรับการคัดกรองยาฆ่าแมลงในปริมาณน้อยและการทำนายเชิงปริมาณที่รวดเร็ว (ความไวระดับ ppm ถึง ppb พร้อมเวลาในการวัดที่สั้น); การตรวจสอบรามานในกระบวนการ ณ หน่วยปฏิบัติการการผลิตภายใต้ PAT ในฐานะการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์และการควบคุมแบบป้อนกลับ; และการตัดสินใจเลือกการตรวจสอบเป็นงวด/การทดสอบแบบข้ามตามความเสี่ยงที่สนับสนุนโดยประวัติรุ่นการผลิตและการประเมินความเสี่ยงอย่างเป็นทางการตามแนวทางของ EMA/USP [2, 3, 6, 9, 11, 13, 16, 19]
ตารางที่ 2
| ประเภทของสารปนเปื้อน/การปนปลอม | รูปแบบการกำหนดค่ารามาน/SERS | จุดบูรณาการ PAT |
|---|---|---|
| โลหะหนัก | การคัดกรองด้วยรามานแบบไม่ทำลาย | การคัดกรองวัตถุดิบ |
| ยาฆ่าแมลงตกค้าง | โมดูล SERS เฉพาะเจาะจง | การคัดกรองปริมาณน้อย |
| สารพิษจากเชื้อรา | การแยกแยะทางเคมีเมทริกซ์ | การตรวจสอบความถูกต้อง |
ตารางที่ 3
| หลักยึดด้านกฎระเบียบ/ตำรายา | ความสอดคล้องของ PAT ตามรามาน |
|---|---|
| คำแนะนำของ USP | การคัดกรองที่ได้รับการตรวจสอบความถูกต้อง, กลยุทธ์การทดสอบตามความเสี่ยง |
| ข้อกำหนดเฉพาะของ EMA | การปฏิบัติตามกลุ่มสารปนเปื้อน, การให้เหตุผลสนับสนุนการทดสอบเป็นงวด |
| ข้อเสนอแนะของ FDA | สนับสนุนวิธีการออร์ทอกอนัล, การบริหารจัดการวงจรชีวิต |
