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,Z_Average_nm,PDI,Peak1_Size_nm,Peak1_Percent,Zeta_Potential_mV,Intercept,Temperature_C,Measurements_Count
LNP-SIZE-2026-001,mRNA-LNP Vaccine,95.5,0.12,92.0,98.5,-15.0,0.95,25.0,3
LNP-SIZE-2026-002,mRNA-LNP Booster,110.0,0.18,108.0,95.0,-12.0,0.92,25.0,3
LNP-SIZE-2026-003,mRNA-LNP Therapeutic,150.0,0.35,145.0,80.0,-5.0,0.85,25.0,3

Поля input.csv

Описание утилиты

LNP Particle Size & PDI Monitor — Монитор размера частиц и полидисперсности LNP

LNP Particle Size & PDI Monitor — Монитор размера частиц и полидисперсности LNP

ℹ️ Утилита анализирует данные динамического светорассеяния (DLS):
• Средний размер (Z-Average) 80-120 нм
• Индекс полидисперсности (PDI ≤0.2)
• Дзета-потенциал (стабильность)
• Распределение по размерам (Main Peak %)

⚠️ КРИТИЧНО: Высокий PDI указывает на нестабильность формуляции!
Размер частиц влияет на поглощение клетками и распределение в органах.

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

Формат input.csv:
BatchNumber,ProductName,Z_Average_nm,PDI,Peak1_Size_nm,Peak1_Percent,Zeta_Potential_mV,Intercept,Temperature_C,Measurements_Count

Пример:
LNP-SIZE-2026-001,mRNA-LNP Vaccine,95.5,0.12,92.0,98.5,-15.0,0.95,25.0,3

— ЗАЧЕМ ЭТО НУЖНО?
Контроль физических параметров критичен для ЛНП (Moderna, BioNTech, Novartis):
• Размер частиц (80-100 нм) оптимален для эндоцитоза и избегания быстрого клиренса
• Низкий PDI (<0.2) гарантирует однородность популяции и предсказуемую фармакокинетику
• Дзета-потенциал отражает стабильность коллоидного раствора и риск агрегации
• Изменение размера при хранении — ранний маркер деградации липидов или слияния частиц

⚠️ КРИТИЧЕСКИ ВАЖНО:
• Z-Average 80-120 нм — целевой диапазон для большинства мРНК-вакцин
• PDI ≤0.2 — показатель высокой монодисперсности
• Основной пик ≥90% — отсутствие крупных агрегатов
• Интерцепт корреляции 0.8-1.0 — гарантия качества измерения DLS
• Стабильный дзета-потенциал предотвращает слипание частиц

Ключевые особенности утилиты:
• Анализ данных DLS и электрофоретического светорассеяния
• Оценка риска агрегации через PDI и распределение
• Контроль качества самого измерения (Intercept)
• Мониторинг стабильности размера во времени

Критические параметры:
• Z-Average: 80–120 нм
• PDI: ≤0.2
• Основной пик: ≥90%
• Интерцепт: 0.8–1.0

💡 Советы по использованию:
1. Разбавляйте образцы до оптимальной интенсивности рассеяния (кГц)
2. Используйте фильтры 0.22 мкм для буферов, чтобы избежать фонового шума
3. Проводите минимум 3 повторности для каждого образца
4. Сравнивайте размер до и после замораживания-оттаивания
5. Высокий PDI может указывать на проблемы с микрофлюидным смешиванием при производстве

⚠️ Особенность: ЛНП — это мягкие частицы, их размер зависит от температуры и вязкости среды. Утилита учитывает эти факторы и помогает отличить реальную агрегацию от артефактов измерения.

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,Z_Average_nm,PDI,Peak1_Size_nm,Peak1_Percent,Zeta_Potential_mV,Intercept,Temperature_C,Measurements_Count
LNP-SIZE-2026-001,mRNA-LNP Vaccine,95.5,0.12,92.0,98.5,-15.0,0.95,25.0,3
LNP-SIZE-2026-002,mRNA-LNP Booster,110.0,0.18,108.0,95.0,-12.0,0.92,25.0,3
LNP-SIZE-2026-003,mRNA-LNP Therapeutic,150.0,0.35,145.0,80.0,-5.0,0.85,25.0,3

Выходной JSON

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