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,EC50_pM,Emax_Percent,HillSlope,R_Squared,RelativePotency_Percent,Z_Factor,CV_Percent,StandardEC50_pM
GLP1-BIO-2026-001,Semaglutide API,15.5,98.0,1.1,0.995,102.0,0.75,5.2,15.2
GLP1-BIO-2026-002,Liraglutide Bulk,250.0,95.0,1.0,0.990,98.0,0.70,6.5,245.0
GLP1-BIO-2026-003,Tirzepatide API,8.2,99.0,1.2,0.998,105.0,0.80,4.0,8.0

Поля input.csv

Описание утилиты

GLP-1 Potency Bioassay Reviewer — Рецензент биологической потенции GLP-1

GLP-1 Potency Bioassay Reviewer — Рецензент биологической потенции GLP-1

ℹ️ Утилита анализирует данные клеточных анализов активности GLP-1:
• Относительная потенция (80-125%)
• EC50 (полумаксимальная концентрация)
• Emax (максимальный эффект)
• Качество фитинга кривой (R²)
• Z-Factor (качество анализа)
• CV (вариабельность)

⚠️ КРИТИЧНО: Химическая чистота не гарантирует биологическую активность!
Дезамидирование или агрегация могут снизить связывание с рецептором.

Использование:
GLP1PotencyBioassayReviewer.exe → демо-режим (вывод в консоль)
GLP1PotencyBioassayReviewer.exe input.csv output.json → оценка ваших данных

Формат input.csv:
BatchNumber,ProductName,EC50_pM,Emax_Percent,HillSlope,R_Squared,RelativePotency_Percent,Z_Factor,CV_Percent,StandardEC50_pM

Пример:
GLP1-BIO-2026-001,Semaglutide API,15.5,98.0,1.1,0.995,102.0,0.75,5.2,15.2

— ЗАЧЕМ ЭТО НУЖНО?
Контроль биопотенции критичен для пептидных препаратов (Novo Nordisk, Eli Lilly, Gan & Lee):
• GLP-1 агонисты должны эффективно связываться с рецептором и активировать каскад cAMP
• Посттрансляционные модификации (дезамидирование, окисление) могут снижать активность без изменения массы
• Биоанализ является "золотым стандартом" для подтверждения функциональности сложной молекулы
• Требуется регуляторами для выпуска каждой серии биологических препаратов

⚠️ КРИТИЧЕСКИ ВАЖНО:
• Относительная потенция 80-125% — стандартный диапазон для биоэквивалентности
• EC50 должен быть воспроизводимым между запусками (в пределах 30% от стандарта)
• Emax ≥90% подтверждает, что препарат является полным агонистом
• R² ≥0.98 гарантирует надежность математической модели кривой доза-ответ
• Z-Factor ≥0.5 указывает на высокое качество разделения сигналов в планшете
• CV ≤15% обеспечивает статистическую значимость результатов

Ключевые особенности утилиты:
• Оценка качества кривой доза-ответ (Hill equation fit)
• Контроль относительной потенции относительно референсного стандарта
• Валидация качества самого биоанализа (Z-factor, CV)
• Поддержка различных пептидов (Семаглутид, Лираглутид, Тирзепатид)

Критические параметры:
• Относительная потенция: 80–125%
• EC50: В пределах 30% от стандарта
• Emax: ≥90%
• R²: ≥0.98
• Z-Factor: ≥0.5
• CV: ≤15%

💡 Советы по использованию:
1. Всегда включайте референсный стандарт в каждый запуск планшета для нормализации
2. Используйте 4-параметрическую логистическую модель для фитинга кривых
3. Высокий Z-factor (>0.7) желателен для скрининговых анализов
4. Сравнивайте EC50 новых партий с историческими данными для выявления трендов
5. При низком Emax проверьте наличие агрегатов или деградации препарата

⚠️ Особенность: В отличие от химических тестов, биоанализ имеет высокую вариабельность. Утилита помогает отделить реальные проблемы с качеством препарата от артефактов проведения эксперимента (плохой фитинг, высокий шум). Для двойных агонистов (как Тирзепатид) требуется отдельный анализ по каждому рецептору (GLP-1R и GIPR).

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,EC50_pM,Emax_Percent,HillSlope,R_Squared,RelativePotency_Percent,Z_Factor,CV_Percent,StandardEC50_pM
GLP1-BIO-2026-001,Semaglutide API,15.5,98.0,1.1,0.995,102.0,0.75,5.2,15.2
GLP1-BIO-2026-002,Liraglutide Bulk,250.0,95.0,1.0,0.990,98.0,0.70,6.5,245.0
GLP1-BIO-2026-003,Tirzepatide API,8.2,99.0,1.2,0.998,105.0,0.80,4.0,8.0

Выходной JSON

{
  "Header": {
    "UtilityName": "GLP1_Potency_Bioassay_Reviewer",
    "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
        }
      ]
    }
  ]
}