Stability_Shelf_Life_Predictor

URS & FS — спецификация пользователя и функциональная спецификация

Документ описывает контролируемый интерфейс, требования пользователя и функциональное поведение утилиты Stability_Shelf_Life_Predictor. Назначение: автоматизированная проверка лабораторных, фармакопейных, аналитических или производственных QC-параметров на основе данных input.csv с формированием структурированного результата output.json.

Предметные ограничения и критические параметры

• • Модель предполагает, что механизм деградации не меняется при изменении температуры.
• • Энергия активации (Ea) сильно влияет на результат. Если она неизвестна, используют среднее значение ~83 кДж/моль (20 ккал/моль).
• • Прогноз действителен только в диапазоне температур, где не происходят фазовые переходы (плавление, стеклование).
• • Для препаратов, чувствительных к влажности, требуется более сложная модель, учитывающая изотермы сорбции.
• • Автоматический расчет константы скорости деградации.
• • Применение уравнения Аррениуса для температурной коррекции.
• • Оценка соответствия целевому сроку годности (например, 2 или 3 года).
• • Predicted Shelf Life: >= Target (e.g., 2 years)
• • Degradation Kinetics: Zero/First Order assumption
• • Activation Energy: User defined or Default (83.14 kJ/mol)
• Определение срока годности — ключевой этап регистрации препарата (ICH Q1A(R2)).
• 2. Проверяйте линейность деградации во времени (коэффициент корреляции R² > 0.9).

URS — пользовательские требования

Контракт input.csv

BatchNumber,InitialAssay%,AccelAssay%,AccelTimeMonths,LowerSpec%,Ea_kJ
STAB-PRED-2026-001,100.0,98.5,6.0,90.0,83.14
STAB-PRED-2026-002,100.0,95.0,6.0,90.0,83.14
STAB-FAIL-2026-003,100.0,92.0,6.0,90.0,83.14

FS — функциональная спецификация

Пример output.json

{
  "utilityId": "stability-shelf-life-predictor",
  "utilityName": "Stability_Shelf_Life_Predictor",
  "overallStatus": "PASS|WARNING|FAIL",
  "sourceFile": "input.csv",
  "checks": [
    {
      "parameter": "BatchNumber",
      "value": "STAB-PRED-2026-001",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Rule-based check result"
    },
    {
      "parameter": "InitialAssay%",
      "value": "100.0",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Rule-based check result"
    },
    {
      "parameter": "AccelAssay%",
      "value": "98.5",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Rule-based check result"
    },
    {
      "parameter": "AccelTimeMonths",
      "value": "6.0",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Rule-based check result"
    },
    {
      "parameter": "LowerSpec%",
      "value": "90.0",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Rule-based check result"
    },
    {
      "parameter": "Ea_kJ",
      "value": "83.14",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Rule-based check result"
    }
  ],
  "criticalFindings": [],
  "warnings": [],
  "generatedFor": "QA/QC review and LIMS integration"
}

Матрица трассируемости

OQ/PQ тестовые сценарии

QA/QC и change control

• Не менять имена колонок без обновления валидатора, документации и тестового набора.
• Хранить input.csv, output.json, версию исполняемого файла, документацию и checksum.
• Перед продуктивным использованием провести IQ/OQ/PQ или эквивалентную CSV/CSA-проверку.
• Критические пределы должны быть сверены с утверждённой спецификацией, локальными SOP и регистрационным досье.