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,AssayType,Gag_CopyNumber,Pol_CopyNumber,VSV_G_CopyNumber,E1_CopyNumber,LOD_Copies,Input_Volume_uL,Total_Batch_Volume_L,Positive_Control_Detected,Negative_Control_Clear
CGT-SAFE-2026-001,Lentiviral-CAR-T,qPCR,0.0,0.0,0.0,0.0,10.0,50.0,2.0,true,true
CGT-SAFE-2026-002,Adenoviral-Oncolytic,qPCR,0.0,0.0,0.0,5.0,5.0,100.0,5.0,true,true
CGT-SAFE-2026-003,AAV-Hemophilia,CellBased,0.0,0.0,0.0,0.0,1.0,1000.0,10.0,true,true

Поля input.csv

Описание утилиты

RCL/RCA Safety Screen — Скрининг на репликационно-компетентные вирусы (RCL/RCA)

RCL/RCA Safety Screen — Скрининг на репликационно-компетентные вирусы (RCL/RCA)

ℹ️ Утилита анализирует данные тестов на безопасность векторов:
• Детекция Gag/Pol (для лентивирусов)
• Детекция E1/E3 (для аденовирусов)
• Детекция VSV-G (для псевдотипирования)
• Валидация контролей анализа

⚠️ КРИТИЧНО: Наличие RCL/RCA ведет к неконтролируемой инфекции пациента!
Это абсолютное противопоказание для выпуска партии.

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

Формат input.csv:
BatchNumber,ProductName,AssayType,Gag_CopyNumber,Pol_CopyNumber,VSV_G_CopyNumber,E1_CopyNumber,LOD_Copies,Input_Volume_uL,Total_Batch_Volume_L,Positive_Control_Detected,Negative_Control_Clear

Пример:
CGT-SAFE-2026-001,Lentiviral-CAR-T,qPCR,0.0,0.0,0.0,0.0,10.0,50.0,2.0,true,true

— ЗАЧЕМ ЭТО НУЖНО?
Контроль RCL/RCA критичен для вирусных векторов (Novartis, BioNTech, Oxford Biomedica):
• Репликационно-компетентные лентивирусы (RCL) или аденовирусы (RCA) могут возникнуть из-за рекомбинации производственных плазмид
• Такие вирусы способны размножаться в клетках пациента, вызывая тяжелые заболевания или онкогенез
• Регуляторы (FDA/EMA) требуют обязательного скрининга каждой клинической партии
• Тесты включают молекулярные методы (qPCR) и функциональные анализы инфекционности

⚠️ КРИТИЧЕСКИ ВАЖНО:
• Результат должен быть ниже предела обнаружения (LOD) метода
• Gag и Pol — ключевые маркеры для лентивирусных векторов
• E1 и E3 — ключевые маркеры для аденовирусных векторов первого поколения
• VSV-G — маркер оболочки, используемой при псевдотипировании
• Положительный контроль должен сработать, отрицательный — быть чистым

Ключевые особенности утилиты:
• Поддержка различных типов векторов (Lenti, Adeno, AAV)
• Анализ данных qPCR и клеточных биотестов
• Строгий контроль валидности анализа (контроли)
• Расчет риска на основе объема партии и LOD

Критические параметры:
• Gag/Pol/VSV-G/E1: < LOD (обычно 0 копий)
• Положительный контроль: Detected
• Отрицательный контроль: Clear

💡 Советы по использованию:
1. Используйте высокочувствительные методы (ddPCR) для снижения LOD
2. Проводите тестирование на ранних стадиях производства (Master Bank) и на готовом продукте
3. Для клеточных тестов используйте линии, чувствительные к конкретному типу вируса
4. При обнаружении сигнала проведите секвенирование для подтверждения природы продукта
5. Документируйте каждый негативный результат для регуляторного досье

⚠️ Особенность: В отличие от других примесей, наличие даже одной репликационно-компетентной частицы считается критическим дефектом безопасности. Утилита применяет принцип "Zero Tolerance" для этих специфических маркеров.

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,AssayType,Gag_CopyNumber,Pol_CopyNumber,VSV_G_CopyNumber,E1_CopyNumber,LOD_Copies,Input_Volume_uL,Total_Batch_Volume_L,Positive_Control_Detected,Negative_Control_Clear
CGT-SAFE-2026-001,Lentiviral-CAR-T,qPCR,0.0,0.0,0.0,0.0,10.0,50.0,2.0,true,true
CGT-SAFE-2026-002,Adenoviral-Oncolytic,qPCR,0.0,0.0,0.0,5.0,5.0,100.0,5.0,true,true
CGT-SAFE-2026-003,AAV-Hemophilia,CellBased,0.0,0.0,0.0,0.0,1.0,1000.0,10.0,true,true

Выходной JSON

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