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_ng_ml,Emax_Relative_Percent,HillSlope,R_Squared,RelativePotency_Percent,Z_Factor,CV_Percent,Background_Signal,StandardEC50_ng_ml
MRNA-POT-2026-001,SARS-CoV-2 Spike mRNA-LNP,12.5,98.0,1.2,0.992,105.0,0.78,8.5,50.0,13.0
MRNA-POT-2026-002,Flu HA mRNA-LNP,18.0,92.0,1.1,0.985,95.0,0.72,12.0,45.0,17.5
MRNA-POT-2026-003,Therapeutic Enzyme mRNA-LNP,8.0,105.0,1.3,0.995,110.0,0.82,6.5,30.0,8.5

Поля input.csv

Описание утилиты

mRNA/LNP Potency Bioassay Reviewer — Рецензент биологической потенции мРНК/ЛНП

mRNA/LNP Potency Bioassay Reviewer — Рецензент биологической потенции мРНК/ЛНП

ℹ️ Утилита анализирует данные клеточных тестов функциональной активности:
• Относительная потенция (70-130%)
• EC50 (концентрация полумаксимальной экспрессии)
• Emax (максимальный уровень белка)
• Качество фитинга кривой (R²)
• Z-Factor и CV (качество биоанализа)

⚠️ КРИТИЧНО: Физико-химические параметры не гарантируют трансляцию!
Только функциональный тест подтверждает способность мРНК производить белок.

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

Формат input.csv:
BatchNumber,ProductName,EC50_ng_ml,Emax_Relative_Percent,HillSlope,R_Squared,RelativePotency_Percent,Z_Factor,CV_Percent,Background_Signal,StandardEC50_ng_ml

Пример:
MRNA-POT-2026-001,SARS-CoV-2 Spike mRNA-LNP,12.5,98.0,1.2,0.992,105.0,0.78,8.5,50.0,13.0

— ЗАЧЕМ ЭТО НУЖНО?
Контроль биопотенции критичен для мРНК-препаратов (Moderna, BioNTech, CureVac):
• мРНК должна не только быть химически чистой, но и функционально активной
• Клеточный анализ имитирует весь путь: эндоцитоз ЛНП → выход мРНК в цитоплазму → трансляция белка
• Дефекты кэпирования, поли(А)-хвоста или целостности мРНК проявляются именно здесь
• Это единственный тест, подтверждающий терапевтическую эффективность препарата

⚠️ КРИТИЧЕСКИ ВАЖНО:
• Относительная потенция 70-130% — допустимый диапазон для биоанализов (шире, чем для химии)
• EC50 должен коррелировать со стандартом (±40%)
• Emax ≥80% — подтверждение полноценной трансляционной способности
• R² ≥0.95 — надежность математической модели кривой доза-ответ
• Z-Factor ≥0.5 — высокое качество разделения сигнала и шума
• CV ≤20% — приемлемая вариабельность для клеточных тестов

Ключевые особенности утилиты:
• Оценка функциональной активности (трансляция белка)
• Контроль качества самого биоанализа (Z-factor, CV, R²)
• Сравнение с референсным стандартом в каждом запуске
• Поддержка различных типов анализов (ELISA, люминесценция, проточная цитометрия)

Критические параметры:
• Относительная потенция: 70–130%
• EC50: В пределах 40% от стандарта
• Emax: ≥80%
• R²: ≥0.95
• Z-Factor: ≥0.5
• CV: ≤20%

💡 Советы по использованию:
1. Всегда включайте референсный стандарт на каждый планшет для нормализации
2. Используйте 4-параметрическую логистическую модель для фитинга
3. Высокий фон (background) может указывать на проблемы с трансфекцией или детекцией
4. Сравнивайте EC50 новых партий с историческими данными для выявления трендов деградации
5. При низкой потенции проверьте целостность мРНК и эффективность инкапсуляции

⚠️ Особенность: Биоанализы мРНК имеют высокую внутреннюю вариабельность из-за использования живых клеток. Утилита учитывает это, устанавливая более широкие лимиты (70-130%, CV≤20%) по сравнению с физико-химическими тестами. Однако именно этот тест является решающим для выпуска партии.

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_ng_ml,Emax_Relative_Percent,HillSlope,R_Squared,RelativePotency_Percent,Z_Factor,CV_Percent,Background_Signal,StandardEC50_ng_ml
MRNA-POT-2026-001,SARS-CoV-2 Spike mRNA-LNP,12.5,98.0,1.2,0.992,105.0,0.78,8.5,50.0,13.0
MRNA-POT-2026-002,Flu HA mRNA-LNP,18.0,92.0,1.1,0.985,95.0,0.72,12.0,45.0,17.5
MRNA-POT-2026-003,Therapeutic Enzyme mRNA-LNP,8.0,105.0,1.3,0.995,110.0,0.82,6.5,30.0,8.5

Выходной JSON

{
  "Header": {
    "UtilityName": "mRNA_LNP_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
        }
      ]
    }
  ]
}