Назначение

Определить пользовательские требования к автономной FUZKK-утилите, которая принимает CSV-файл лабораторных данных, выполняет проверку по зашитым в код правилам и формирует LabWare-compatible JSON.

Область применения

Утилита предназначена для предварительной QC/QA-оценки, интеграционного тестирования, LIMS/LabWare flow и подготовки evidence trail. Окончательное решение остаётся за валидированной процедурой лаборатории и ответственным персоналом.

Пользователи

QC analyst, QA reviewer, CSV/validation engineer, LIMS/LabWare integration engineer, responsible laboratory specialist.

Пользовательские требования

1. Утилита должна запускаться без параметров и выводить самоописание, пример input.csv из GetDemoData() и demo evaluation для встроенного набора данных.
2. Утилита должна запускаться с двумя параметрами: input.csv output.json.
3. Утилита не должна читать input.csv и не должна писать output.json при запуске без параметров.
4. CSV должен читаться с CultureInfo.InvariantCulture для числовых значений.
5. Результат должен формироваться в LabWare-compatible JSON с Header, Samples, Results, Status, StatusCode, ErrorMessage, Description и DescriptionEN.
6. При PASS поле ErrorMessage должно быть пустой строкой.
7. Зашитые лимиты должны следовать приоритету: Ph. Eur. → British Pharmacopoeia / UK implementation → ЕАЭС / региональные требования → EMA/ICH/EU guidance → USP fallback.
8. Если точная монография неизвестна, применяются строгие стандартные API-лимиты: Assay 98–102%, total impurities ≤1.0%, individual impurity ≤0.5%, если это применимо к типу утилиты.
9. Для биопрепаратов и mAb-like продуктов должны учитываться агрегаты, стерильность и эндотоксины, если такие параметры релевантны назначению утилиты.
10. Если параметр может приходить в разных единицах, единица должна быть отдельным входным полем или явно отражаться в имени поля input.csv.

Входной CSV

BatchNumber,ProductName,Average_Ct,Standard_Slope,Standard_R2,Standard_Intercept,Dilution_Factor,Reaction_Volume_uL,Extracted_DNA_Volume_uL,Input_Sample_Volume_uL,Target_Titer_GC_per_mL
CGT-TITER-2026-001,AAV9-CNS-Gene,22.5,-3.35,0.998,38.0,1000.0,20.0,50.0,10.0,1.0E+13
CGT-TITER-2026-002,Lenti-CAR-T,18.0,-3.40,0.995,39.0,500.0,20.0,100.0,50.0,5.0E+12
CGT-TITER-2026-003,Adeno-Onco,25.0,-3.20,0.990,37.5,2000.0,20.0,50.0,20.0,2.0E+11

Поля input.csv

Описание утилиты

Vector Genome Titer qPCR Analyzer — Анализатор титра генома вектора методом qPCR

Vector Genome Titer qPCR Analyzer — Анализатор титра генома вектора методом qPCR

ℹ️ Утилита рассчитывает абсолютный титр геномных копий (GC/mL):
• Расчет на основе стандартной кривой (Ct, Slope, Intercept)
• Контроль качества ПЦР (R², Slope)
• Учет факторов разведения и экстракции
• Сравнение с целевым титром

⚠️ КРИТИЧНО: Титр определяет терапевтическую дозу!
Неточность ведет к недолечиванию или токсичности.

Использование:
VectorGenomeTiterqPCRAnalyzer.exe → демо-режим (вывод в консоль)
VectorGenomeTiterqPCRAnalyzer.exe input.csv output.json → оценка ваших данных

Формат input.csv:
BatchNumber,ProductName,Average_Ct,Standard_Slope,Standard_R2,Standard_Intercept,Dilution_Factor,Reaction_Volume_uL,Extracted_DNA_Volume_uL,Input_Sample_Volume_uL,Target_Titer_GC_per_mL

Пример:
CGT-TITER-2026-001,AAV9-CNS-Gene,22.5,-3.35,0.998,38.0,1000.0,20.0,50.0,10.0,1.0E+13

— ЗАЧЕМ ЭТО НУЖНО?
Контроль титра критичен для генной терапии (Novartis, BioNTech, Oxford Biomedica):
• Геномные копии (GC) являются основной единицей дозирования для вирусных векторов
• qPCR позволяет точно количественно определить количество частиц, содержащих трансген
• Важно отличать полные частицы от пустых (хотя qPCR видит только ДНК, комбинация с ELISA дает полную картину)
• Регуляторы требуют валидированных методов с высокой точностью и прецизионностью

⚠️ КРИТИЧЕСКИ ВАЖНО:
• R² стандартной кривой ≥0.98 — гарантия линейности и точности
• Наклон (Slope) от -3.1 до -3.6 — показатель эффективности амплификации (90-110%)
• Ct в диапазоне 10-35 — зона надежной детекции
• Отклонение от целевого титра ≤20% — допустимый предел для производственных партий
• Учет всех факторов разведения и объемов экстракции обязателен для расчета GC/mL

Ключевые особенности утилиты:
• Автоматический расчет абсолютного титра из сырых данных ПЦР
• Валидация качества анализа по параметрам стандартной кривой
• Учет схемы пробоподготовки (экстракция ДНК)
• Сравнение с плановым выходом процесса

Критические параметры:
• R²: ≥0.98
• Slope: -3.1...-3.6
• Отклонение титра: ≤20%
• Ct: 10–35

💡 Советы по использованию:
1. Используйте цифровую ПЦР (ddPCR) для абсолютного титрования без стандартной кривой, если возможно
2. Для qPCR тщательно готовьте стандарты с известной концентрацией
3. Учитывайте эффективность экстракции ДНК (можно добавить внутренний контроль)
4. Проводите анализ в нескольких повторностях для снижения вариабельности
5. Сравнивайте титр GC с титром физических частиц (NTA/ELISA) для расчета соотношения Full/Empty

⚠️ Особенность: В отличие от традиционных вирусов, где титруют инфекционные единицы (PFU/IU), в генной терапии часто важнее общее количество геномов, так как не все частицы инфекционны, но могут доставлять груз. Утилита помогает стандартизировать этот сложный расчет.

Трассируемость и ограничения

• URS используется как исходный документ для functional specification, CSV review и последующей CSV/validation работы.
• Документ не является заменой утверждённой фармакопейной монографии, валидированного метода или внутренней спецификации продукта.
• Для product-specific лимитов приоритет имеет утверждённая спецификация заказчика.

Функциональная спецификация описывает поведение автономной консольной утилиты FUZKK, формат входных данных, алгоритм оценки и структуру выходного JSON.

Функциональный поток

1. Main() проверяет количество аргументов.
2. Если аргументов нет: PrintHello() выводит описание и встроенный пример input.csv, затем RunDemoEvaluation() выполняет Evaluate() по GetDemoData() и печатает demo JSON.
3. Если передано два аргумента: RunWithFiles(input.csv, output.json) читает CSV, выполняет Evaluate() по каждой строке и записывает LabWare-compatible JSON.
4. LoadData() использует CultureInfo.InvariantCulture и не должен вызываться в no-args режиме.
5. Evaluate() возвращает именованный кортеж с BatchNumber, ProductName, Parameters, CriticalFailCount, WarningCount, Recommendation и RecommendationEN.
6. GetIssues() формирует сообщения для ErrorMessage при WARNING/FAIL.

Правила оценки

• PASS: CriticalFailCount = 0 и WarningCount = 0.
• WARNING: CriticalFailCount = 0 и WarningCount > 0.
• FAIL: CriticalFailCount > 0.
• ERROR: исключение при чтении или обработке данных.
• ErrorMessage остаётся пустым при PASS.
• Лимиты зашиты в Program.cs; внешняя конфигурация лимитов не требуется.

Ввод и поля

BatchNumber,ProductName,Average_Ct,Standard_Slope,Standard_R2,Standard_Intercept,Dilution_Factor,Reaction_Volume_uL,Extracted_DNA_Volume_uL,Input_Sample_Volume_uL,Target_Titer_GC_per_mL
CGT-TITER-2026-001,AAV9-CNS-Gene,22.5,-3.35,0.998,38.0,1000.0,20.0,50.0,10.0,1.0E+13
CGT-TITER-2026-002,Lenti-CAR-T,18.0,-3.40,0.995,39.0,500.0,20.0,100.0,50.0,5.0E+12
CGT-TITER-2026-003,Adeno-Onco,25.0,-3.20,0.990,37.5,2000.0,20.0,50.0,20.0,2.0E+11

Выходной JSON

{
  "Header": {
    "UtilityName": "Vector_Genome_Titer_qPCR_Analyzer",
    "Version": "1.0.0",
    "Timestamp": "UTC",
    "InstrumentID": "FUZKK-QC-WORKSTATION",
    "OperatorID": "Admin"
  },
  "Samples": [
    {
      "SampleID": "from BatchNumber",
      "BatchNumber": "from CSV",
      "ProductName": "from CSV",
      "TestName": "utility-specific test",
      "AnalysisCode": "utility-specific code",
      "Status": "PASS | WARNING | FAIL | ERROR",
      "StatusCode": "1 | 2 | 0 | -1",
      "ErrorMessage": "",
      "Description": "Russian recommendation",
      "DescriptionEN": "English recommendation",
      "Results": [
        {
          "ParameterName": "parameter",
          "ResultValue": 0.0,
          "UnitOfMeasure": "unit",
          "SpecificationLimit": "limit",
          "IsWithinSpec": true
        }
      ]
    }
  ]
}