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,IgG1_mg_ml,IgG2_mg_ml,IgG3_mg_ml,IgG4_mg_ml,Total_IgG_mg_ml
PLASMA-SUB-2026-001,IVIG 10% Liquid,68.0,24.0,5.5,3.5,101.0
PLASMA-SUB-2026-002,SCIG 16%,105.0,38.0,9.0,5.0,157.0
PLASMA-SUB-2026-003,Hyperimmune Anti-Tetanus,70.0,20.0,6.0,4.0,100.0

Поля input.csv

Описание утилиты

IgG Subclass Distribution Analyzer — Анализатор распределения подклассов IgG препаратов плазмы

IgG Subclass Distribution Analyzer — Анализатор распределения подклассов IgG препаратов плазмы

ℹ️ Утилита анализирует профиль подклассов иммуноглобулина G:
• % IgG1 (основной компонент, ~65%)
• % IgG2 (ответ на полисахариды, ~25%)
• % IgG3 (потентный активатор комплемента, ~6%)
• % IgG4 (аллергические реакции, ~4%)

⚠️ КРИТИЧНО: Дисбаланс подклассов снижает эффективность терапии!
Например, дефицит IgG2 ухудшает защиту от инкапсулированных бактерий.

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

Формат input.csv:
BatchNumber,ProductName,IgG1_mg_ml,IgG2_mg_ml,IgG3_mg_ml,IgG4_mg_ml,Total_IgG_mg_ml

Пример:
PLASMA-SUB-2026-001,IVIG 10% Liquid,68.0,24.0,5.5,3.5,101.0

— ЗАЧЕМ ЭТО НУЖНО?
Контроль подклассов IgG критичен для ВВИГ и специфических иммуноглобулинов (CSL, Grifols, Octapharma):
• Разные подклассы имеют разные биологические функции и периоды полураспада
• IgG1 и IgG3 эффективно активируют комплемент и ADCC
• IgG2 критически важен для защиты от полисахаридных капсул бактерий (пневмококк, гемофильная палочка)
• Процесс фракционирования (этанол, ПЭГ, хроматография) может селективно терять определенные подклассы
• Соответствие физиологическому профилю донорской плазмы гарантирует широкий спектр защиты

⚠️ КРИТИЧЕСКИ ВАЖНО:
• IgG1: ~60-70% (Основной пул антител против белковых антигенов)
• IgG2: ~20-30% (Ключевой для защиты от бактериальных инфекций)
• IgG3: ~4-8% (Самый короткий T1/2, но самый потентный эффектор)
• IgG4: ~2-6% (Меньше всего взаимодействует с комплементом)
• Сумма подклассов должна коррелировать с общим содержанием IgG

Ключевые особенности утилиты:
• Расчет процентного распределения каждого подкласса
• Сравнение с референсным профилем нормальной человеческой плазмы
• Выявление селективных потерь при производстве
• Контроль качества сырья (плазменного пула)

Критические параметры:
• IgG1: 65% ± 10%
• IgG2: 25% ± 10%
• IgG3: 6% ± 5%
• IgG4: 4% ± 5%
• Восстановление суммы: 90-110%

💡 Советы по использованию:
1. Используйте специфические моноклональные антитела для детекции каждого подкласса (ELISA/Nephelometry)
2. Калибруйте метод с использованием международных стандартов WHO
3. Учитывайте, что некоторые методы очистки могут обогащать или обеднять определенные подклассы
4. Для специфических иммуноглобулинов (например, анти-D) профиль может отличаться от стандартного ВВИГ
5. Мониторьте стабильность подклассов при длительном хранении (IgG3 наиболее лабилен)

⚠️ Особенность: В отличие от общего титра IgG, профиль подклассов отражает качество и широту иммунной защиты. Препарат с высоким общим титром, но низким IgG2, будет неэффективен против определенных типов бактериальных инфекций. Утилита помогает обеспечить полноценность заместительной терапии.

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,IgG1_mg_ml,IgG2_mg_ml,IgG3_mg_ml,IgG4_mg_ml,Total_IgG_mg_ml
PLASMA-SUB-2026-001,IVIG 10% Liquid,68.0,24.0,5.5,3.5,101.0
PLASMA-SUB-2026-002,SCIG 16%,105.0,38.0,9.0,5.0,157.0
PLASMA-SUB-2026-003,Hyperimmune Anti-Tetanus,70.0,20.0,6.0,4.0,100.0

Выходной JSON

{
  "Header": {
    "UtilityName": "IgG_Subclass_Distribution_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
        }
      ]
    }
  ]
}