Rapid Raw Material Identification for Formulation Compounds Using Handheld Raman Technology

Význam tématu

Identifikace surovin je klíčová pro zajištění kvality a bezpečnosti ve farmaceutickém, potravinářském, kosmetickém i zemědělském průmyslu. Ruční Ramanova spektroskopie umožňuje rychlou, neinvazivní a bezpřípravkovou analýzu materiálů i přes obaly, což výrazně zkracuje dobu kontroly a snižuje náklady.

Cíle a přehled studie / článku

Cílem studie bylo ověřit schopnost přenosného Ramanova spektrometru NanoRam identifikovat čtyři běžné průmyslové excipienty (syrovátka, sorbitol, stearová kyselina, dihydrát fosforečnanu vápenatého) pomocí multivariační analýzy (PCA) a stanovit spolehlivost metody pro rychlou kontrolu surovin.

Použitá metodika a instrumentace

• Instrumentace: NanoRam handheld Raman spektrometr s 785 nm laserovým zdrojem a integrovaným počítačem.
• Vzorkování: měření přes průhledné plastové sáčky Whirl-Pak pomocí bodového sondy „point and shoot“.
• Modelování: inteligentní software pro tvorbu PCA modelů založený na minimálně 20 spektrech z různých šarží pro zachycení variability.
• Vyhodnocení: porovnání neznámého spektra s PCA modelem a statistické vyhodnocení p-hodnotou s limitem 0,05 pro „Pass/Fail“.

Hlavní výsledky a diskuse

Všechny čtyři testované suroviny vykázaly jednoznačné Ramanovy spektrální otisky, což umožnilo vybudovat specifické PCA modely. Každý vzorek si prošel vlastním modelem (p ≥ 0,05 – Pass) a selhal v ostatních metodách (p < 0,05 – Fail), což demonstruje vysokou selektivitu a přesnost identifikace. Překrytí spekter bylo minimální, což usnadňuje rozlišení podobných organických látek.

Přínosy a praktické využití metody

Ultrarapidní ověření surovin zákazníkům přináší:

• Okamžitou validaci při příjmu materiálů bez nutnosti chemické přípravy.
• Snížení rizika nesprávného zařazení šarží a ekonomických ztrát.
• Minimalizaci expozice operátora nebezpečným reagentům.
• Jednoduché školení personálu díky uživatelsky přívětivému rozhraní.

Budoucí trendy a možnosti využití

Vývoj menších a výkonnějších detektorů a laserů otevře cestu k integraci do výrobních linek a bezobslužnému monitoringu. Rozšíření spektrálních knihoven a strojového učení umožní automatizované rozpoznávání stále širšího spektra chemických látek a kontaminantů. Možnosti dálkového přenosu dat a cloudových analýz posílí dohledové systémy kvality.

Závěr

Handheld Raman technologie na platformě NanoRam prokázala vysokou rychlost, spolehlivost a selektivitu při identifikaci běžných průmyslových surovin. Metoda bezkontaktní analýzy s minimálními požadavky na obsluhu je perspektivní řešení pro moderní QA/QC protokoly napříč odvětvími.

Reference

1. Haug A, Høstmark AT, Harstad OM (2007) Bovine milk in human nutrition – a review. Lipids Health Dis 6:25. doi:10.1186/1476-511X-6-25.