L'utilizzo di un modello di verifica su più strumenti amplia le capacità di identificazione/verifica delle materie prime (RMID) di un produttore velocizzando l'ispezione in entrata, conferendo flessibilità a un'operazione o evitando tempi di inattività.
In uno scenario in cui diversi operatori utilizzano più sistemi MIRA P in sedi diverse, la capacità di qualsiasi operatore di utilizzare qualsiasi MIRA P per convalidare una nuova spedizione semplifica le operazioni e consente di rilasciare rapidamente tale spedizione alla produzione.
Nella maggior parte dei casi, un modello ben progettato con variabilità del campione intrinseca può essere costruito su un MIRA P e trasferito a un altro. In alcuni casi, la varianza deve essere aggiunta a un set di addestramento con alcuni campioni aggiuntivi. Questa nota applicativa descrive come un modello viene trasferito da un MIRA P a un altro per scalare l'utilizzo di MIRA P in un'intera operazione.
La creazione di modelli (inclusi campioni di set di addestramento e convalida, impostazioni di procedure operative (OP) e varianza necessaria) è già stata ben consolidata per RMID con un MIRA P unico [1,2].
In sintesi, MIRA Cal P genera modelli basati su PCA (analisi dei componenti principali) utilizzando dati del set di addestramento e parametri del set operativo per verificare le sostanze target. Idealmente, un modello può essere creato su uno strumento («MIRA P 1»), scaricato su un secondo strumento («MIRA P 2»), quindi convalidato sulla seconda unità e utilizzato direttamente.
Il modello deve essere espanso se il trasferimento iniziale non produce valori p soddisfacenti o non supera la convalida. Ciò comporta l'introduzione di varianza nel modello e/o l'ottimizzazione dei parametri del modello e/o la garanzia di un utilizzo coerente da parte di ciascun operatore dello strumento.
Questa nota applicativa descrive in dettaglio:
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L'ottimizzazione dei parametri e/o l'inclusione di dati aggiuntivi che includono la varianza dello strumento e la varianza basata su campioni storici e attuali sono entrambi modi semplici per espandere un modello.
Utilizzando un modello stabilito, i nuovi dati di convalida vengono raccolti da entrambe le unità MIRA P e aggiunti al set di addestramento. In questa fase si consiglia l'ottimizzazione dei parametri. Dopo che questo modello aggiornato è stato caricato sulla nuova unità MIRA P, deve essere convalidato sulla nuova unità.
La convalida di un modello dimostra che il modello valuta adeguatamente un materiale su un nuovo strumento. In altre parole, i dati di convalida servono come «diagnosi» di come il modello funziona sulla nuova unità.
La convalida è una valutazione di un metodo utilizzando campioni di prova:
È un compito semplice, che richiede solo pochi minuti, eseguire un set di convalida. Ciò informerà i passaggi successivi.
Un buon modo per valutare il successo di un modello trasferito è quello di esaminare le distribuzioni del valore p dei campioni del Validation Set positivi e negativi. Questa è una buona misura della robustezza di un modello, ovvero la sua capacità di valutare correttamente nuovi dati, non solo i dati su cui è stato addestrato. Ad esempio, la Figura 1 contiene i risultati del Validation Set per il bicarbonato di sodio sul dispositivo MIRA P ricevente (MIRA P 2).
I risultati della convalida iniziale per il bicarbonato di sodio mostrano tutte le caratteristiche dei buoni risultati di convalida (Figura 1a).
Le barre rosse indicano che i campioni di convalida negativi stanno fallendo in modo appropriato e anche i campioni positivi stanno passando con valori p elevati.
Dopo il trasferimento a MIRA P 2 (Figura 1b), i valori p per i campioni negativi e positivi mostrano una varianza maggiore, ma tutti sono pass/falliti in modo appropriato.
In definitiva, questo è un buon esempio di un modello che è stato trasferito e utilizzato immediatamente.
Il lattosio fluoresce con Raman a 785 nm, ma un modello ben costruito può ospitare tale fluorescenza. Questo è un buon test della capacità di trasferimento del modello.
Il modello del lattosio si trasferisce facilmente, richiedendo solo l'ottimizzazione dei parametri in MIRA Cal P e l'aggiunta di un piccolo numero di scansioni dal nuovo strumento al set di addestramento (Figura 2).
I valori P hanno mostrato una varianza leggermente maggiore con il nuovo strumento (Figura 2b), ma il modello era robusto.
La cellulosa microcristallina (MCC) è un campione impegnativo per il Raman a 785 nm, in quanto è molto fluorescente. Ciò può essere osservato nella distribuzione più ampia dei valori p del set di convalida nel modello originale (Figura 3a).
Pertanto, non ci si aspettava che il modello originale si trasferisse senza la matrice di trasferimento.
In definitiva, l'ottimizzazione dei parametri e l'utilizzo della matrice di trasferimento hanno fornito un modello robusto che potrebbe essere utilizzato su un secondo strumento MIRA P e con una minore dispersione dei valori p.
La conformità con 21 CFR Parte 11 richiede il controllo dei documenti al massimo livello. In particolare, tutti i metadati del modello vengono conservati, garantendo la tracciabilità dopo il trasferimento del modello. I mezzi supportati dal produttore per questo sono semplici: MIRA P Model Transfer Protocol include un foglio di approvazione per registrare e tracciare i dati dall'esportazione MIRA Cal P, attraverso la matrice di trasferimento e l'importazione in MIRA Cal P.
I vantaggi dell'utilizzo di più dispositivi MIRA P per la verifica delle materie prime includono operazioni più fluide e tempi di consegna più rapidi dei prodotti. Questa nota applicativa è intesa a guidare gli utenti attraverso il trasferimento del modello e consentire l'implementazione di più strumenti MIRA P.
Dai suggerimenti per il trasferimento più semplice agli strumenti per attività più impegnative, vogliamo che tu sia sicuro di portare la tua ispezione con MIRA P al livello successivo. Questo diagramma di flusso è un rapido riferimento per il flusso di base delle operazioni durante il trasferimento da MIRA P a MIRA P.
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