Rapid Identification of Raw Materials Inside Packaging
Aplikace | 2021 | Agilent TechnologiesInstrumentace
Glycerin i diethylen glykol jsou fyzikálně podobné kapaliny, přičemž DEG je vysoce toxický. Historie otráveného sirupu v Haiti zdůraznila nutnost efektivní a spolehlivé identifikace surovin přímo v obalu. Pro farmaceutický průmysl je klíčové zajistit správnou dodávku a zamezit záměnám nebezpečných látek.
Tento článek demonstruje použití přenosného Ramanova spektrometru Agilent Vaya založeného na SORS (Spatially Offset Raman Spectroscopy) k rychlé a net destruktivní identifikaci surovin uvnitř průhledných i neprůhledných obalů. Metoda byla validována podle směrnic ICH Q2(R1) a USP<1225> na čtyřech skupinách chemicky příbuzných látek.
SORS využívá posun mezi ex citační a detekční plochou laserového paprsku, čímž umožňuje oddělit Ramanův signál analyta od signálu obalu. Metody byly optimalizovány pro různé sloučeniny a obaly (papírové vaky, PE pytle, HDPE lahve, skleněné lahve). Každá z 39 metod vznikla na základě 10 opakovaných měření referenčních reagentů.
Ve skupinách cukrů, glykolů/diolů, dlouhých řetězců a barvivých potahových směsí Vaya prokázala vysokou specifitu. Díky odečtu spektra obalu vzniká čisté spektrum analyta. Výzvou byly potahové směsi obsahující TiO2, kde bylo nutné do modelu přidat spektra analogů, čímž se dosáhlo 100% selektivity. Výsledky challenge matic ukazují přesné rozlišení látek napříč obaly v různých barvách a typech materiálů.
Technologii SORS lze dále rozšířit na automatizované linky, integrovat s pokročilou chemometrií a umělou inteligencí pro prediktivní monitoring. Využití najde i v bezpečnostním skenování, potravinářství nebo kontrolách na místě.
Agilent Vaya SORS Raman představuje spolehlivé řešení pro net destruktivní identifikaci surovin přímo v obalech. Metoda splňuje mezinárodní validační normy, minimalizuje provozní rizika a zefektivňuje farmaceutickou výrobu.
RAMAN Spektrometrie
ZaměřeníFarmaceutická analýza
VýrobceAgilent Technologies
Souhrn
Význam tématu
Glycerin i diethylen glykol jsou fyzikálně podobné kapaliny, přičemž DEG je vysoce toxický. Historie otráveného sirupu v Haiti zdůraznila nutnost efektivní a spolehlivé identifikace surovin přímo v obalu. Pro farmaceutický průmysl je klíčové zajistit správnou dodávku a zamezit záměnám nebezpečných látek.
Cíle a přehled studie
Tento článek demonstruje použití přenosného Ramanova spektrometru Agilent Vaya založeného na SORS (Spatially Offset Raman Spectroscopy) k rychlé a net destruktivní identifikaci surovin uvnitř průhledných i neprůhledných obalů. Metoda byla validována podle směrnic ICH Q2(R1) a USP<1225> na čtyřech skupinách chemicky příbuzných látek.
Použitá metodika a instrumentace
SORS využívá posun mezi ex citační a detekční plochou laserového paprsku, čímž umožňuje oddělit Ramanův signál analyta od signálu obalu. Metody byly optimalizovány pro různé sloučeniny a obaly (papírové vaky, PE pytle, HDPE lahve, skleněné lahve). Každá z 39 metod vznikla na základě 10 opakovaných měření referenčních reagentů.
- Agilent Vaya Raman handheld spectrometer se SORS geometrií
Hlavní výsledky a diskuse
Ve skupinách cukrů, glykolů/diolů, dlouhých řetězců a barvivých potahových směsí Vaya prokázala vysokou specifitu. Díky odečtu spektra obalu vzniká čisté spektrum analyta. Výzvou byly potahové směsi obsahující TiO2, kde bylo nutné do modelu přidat spektra analogů, čímž se dosáhlo 100% selektivity. Výsledky challenge matic ukazují přesné rozlišení látek napříč obaly v různých barvách a typech materiálů.
Přínosy a praktické využití metody
- Okamžitá identifikace surovin bez potřeby odběru vzorku
- Úspora času a nákladů na čištění a spotřební materiál
- Snížení rizika kontaminace a chyb v logistice
- Možnost jednoho operátora k rychlému uvolňování zásilek
Budoucí trendy a možnosti využití
Technologii SORS lze dále rozšířit na automatizované linky, integrovat s pokročilou chemometrií a umělou inteligencí pro prediktivní monitoring. Využití najde i v bezpečnostním skenování, potravinářství nebo kontrolách na místě.
Závěr
Agilent Vaya SORS Raman představuje spolehlivé řešení pro net destruktivní identifikaci surovin přímo v obalech. Metoda splňuje mezinárodní validační normy, minimalizuje provozní rizika a zefektivňuje farmaceutickou výrobu.
Reference
- Testing of Glycerin for Diethylene Glycol, FDA, 2007
- USP <858>, <1858>, EP 2.2.48, JP XVII 2.26
- USP<1225> a Japonská MHLW Validation of Analytical Procedures
- Gryniewicz-Ruzicka C. et al., Appl. Spectroscopy, 2011, 65(3):334-41
- Sagitova E. A. et al., J. Phys. Conf. Ser., 2018, 999 012002
Obsah byl automaticky vytvořen z originálního PDF dokumentu pomocí AI a může obsahovat nepřesnosti.
Podobná PDF
Cosmetic Raw Material Identification Testing Through Transparent and Opaque Containers
2024|Agilent Technologies|Aplikace
Application Note Cosmetics Cosmetic Raw Material Identification Testing Through Transparent and Opaque Containers For more efficient and convenient adherence to current and future GMP requirements Authors Frederic Prulliere and Christopher Welsby Agilent Technologies, Inc. Abstract With the adoption of stricter…
Klíčová slova
raw, rawamber, ambervaya, vayacontainer, containerhdpe, hdperaman, ramancontainers, containersoil, oilglass, glasscosmetics, cosmeticsopaque, opaquewhite, whitereceipt, receiptcosmetic, cosmeticmaterials
Differentiating Biopharmaceutical Raw Materials Using Spatially Offset Raman Spectroscopy
2021|Agilent Technologies|Aplikace
Application Note Biopharma/Pharma Differentiating Biopharmaceutical Raw Materials Using Spatially Offset Raman Spectroscopy Measuring raw materials without sampling—directly through their containers Authors Frédéric Prullière Christopher Welsby Agilent Technologies, Inc. Introduction Ensuring a continuous supply of compliant biopharma raw materials is an…
Klíčová slova
raman, ramanraw, rawmaterials, materialsvaya, vayacontainers, containersbiopharmaceutical, biopharmaceuticaltransparent, transparentsors, sorsdifferentiate, differentiatespectroscopy, spectroscopyoffset, offsetdpm, dpmthrough, throughmostly, mostlyspectrum
Raw Material Identification of mRNA Lipid Nanoparticle Components with the Agilent Vaya Raman Spectrometer
2024|Agilent Technologies|Aplikace
Application Note Biopharmaceuticals Raw Material Identification of mRNA Lipid Nanoparticle Components with the Agilent Vaya Raman Spectrometer Author Suresh Babu C.V. Agilent Technologies, Inc. Abstract Handheld Raman spectrometers can distinguish raw materials through transparent and opaque packaging containers. This application…
Klíčová slova
stretching, stretchingcryoprotectants, cryoprotectantsraman, ramandeformation, deformationnonlipid, nonlipidlipid, lipidexcipients, excipientsvaya, vayaamber, amberlnp, lnpbending, bendingglass, glassclear, clearraw, rawvibration
Benefits of Using the Agilent Vaya Handheld Raman for Hazardous Materials ID Testing
2024|Agilent Technologies|Technické články
Technical Overview Benefits of Using the Agilent Vaya Handheld Raman for Hazardous Materials ID Testing Avoid handling and exposure to hazardous raw materials or highly potent active pharmaceutical ingredients during ID testing Introduction The handling of hazardous materials is a…
Klíčová slova
raman, ramansors, sorshazardous, hazardousvaya, vayasucrose, sucrosecontainer, containermaterials, materialsspectrum, spectrumtransparent, transparentraw, rawcontainers, containerspicramic, picramicpolypropylene, polypropylenepotent, potentpharmaceutical