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,VirusName,Input_Titer_Log10,Output_Titer_Log10,ProcessStep,LRV_Calculated,Required_LRV,Validated_Method
VAL-VIR-2026-001,IVIG 10%,PRV (Parvovirus),7.5,2.0,Nanofiltration (20nm),5.5,4.0,true
VAL-VIR-2026-002,Albumin 20%,HIV-1,8.0,1.5,Low pH Incubation,6.5,6.0,true
VAL-VIR-2026-003,Factor VIII,vBVDV (Model HCV),7.2,3.5,Pasteurization,3.7,4.0,false

Поля input.csv

Описание утилиты

Viral Clearance Validation Tracker — Трекер валидации вирусной очистки препаратов плазмы

Viral Clearance Validation Tracker — Трекер валидации вирусной очистки препаратов плазмы

ℹ️ Утилита анализирует эффективность снижения вирусной нагрузки:
• Расчет LRV (Log Reduction Value)
• Контроль входного титра (≥6.0 Log10)
• Сравнение с требуемыми лимитами (≥4.0 или ≥6.0)
• Оценка запаса безопасности

⚠️ КРИТИЧНО: Недостаточная очистка ведет к риску передачи инфекций!
Регуляторы требуют доказательства удаления enveloped и non-enveloped вирусов.

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

Формат input.csv:
BatchNumber,ProductName,VirusName,Input_Titer_Log10,Output_Titer_Log10,ProcessStep,LRV_Calculated,Required_LRV,Validated_Method

Пример:
VAL-VIR-2026-001,IVIG 10%,PRV (Parvovirus),7.5,2.0,Nanofiltration (20nm),5.5,4.0,true

— ЗАЧЕМ ЭТО НУЖНО?
Валидация вирусной очистки критична для препаратов плазмы (CSL, Grifols, Octapharma):
• Препараты производятся из тысяч доз донорской плазмы, риск контаминации высок
• Необходимо доказать удаление/инактивацию как оболочечных (HIV, HCV), так и безоболочечных (HAV, Parvovirus B19) вирусов
• Каждый этап (осаждение, пастеризация, нанофильтрация, низкий pH) вносит свой вклад в общую безопасность
• Регуляторы (EMA/FDA) требуют суммарного снижения >12-15 log10 для ключевых вирусов

⚠️ КРИТИЧЕСКИ ВАЖНО:
• LRV ≥4.0 для одного этапа считается значительным снижением
• LRV ≥6.0 требуется для этапов, заявленных как "вирус-специфические"
• Входной титр должен быть высоким (>6.0 Log10) для достоверности теста
• Non-enveloped вирусы (например, Parvovirus) более устойчивы и сложнее удаляются
• Суммарный LRV всех этапов должен покрывать потенциальную вирусную нагрузку доноров

Ключевые особенности утилиты:
• Автоматический расчет LRV по данным титров
• Проверка соответствия регуляторным требованиям (Ph.Eur. 5.1.7)
• Оценка надежности каждого этапа очистки
• Поддержка различных модельных вирусов

Критические параметры:
• LRV: ≥4.0 (минимум), ≥6.0 (целевое)
• Входной титр: ≥6.0 Log10
• Запас безопасности: >0

💡 Советы по использованию:
1. Используйте разные модельные вирусы для разных типов (липидные/безлипидные, ДНК/РНК)
2. Проводите валидацию в масштабе модели (scale-down model), коррелирующем с производством
3. Учитывайте возможность "проскока" вируса при перегрузке фильтра
4. Документируйте каждый шаг для аудита регуляторами
5. При низком LRV пересмотрите параметры процесса (время инкубации, размер пор фильтра)

⚠️ Особенность: В отличие от синтетических препаратов, безопасность плазмы зависит исключительно от процессов очистки. Утилита помогает математически обосновать безопасность каждой партии на основе данных валидации процесса.

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,VirusName,Input_Titer_Log10,Output_Titer_Log10,ProcessStep,LRV_Calculated,Required_LRV,Validated_Method
VAL-VIR-2026-001,IVIG 10%,PRV (Parvovirus),7.5,2.0,Nanofiltration (20nm),5.5,4.0,true
VAL-VIR-2026-002,Albumin 20%,HIV-1,8.0,1.5,Low pH Incubation,6.5,6.0,true
VAL-VIR-2026-003,Factor VIII,vBVDV (Model HCV),7.2,3.5,Pasteurization,3.7,4.0,false

Выходной JSON

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