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Comparative evaluation of machine-learning models for GA-IR/QCL spectroscopy of acetaminophen residues in cleaning validation
Palmer Velázquez, Steven
Palmer Velázquez, Steven
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Abstract
Pharmaceutical industries require rigorous cleaning validation processes to ensure patient safety and regulatory compliance. Traditional approaches, such as swab testing combined with high-performance liquid chromatography (HPLC), are labor-intensive, time-consuming, and susceptible to operator variability. Emerging alternatives, including Grazing-Angle Infrared (GA-IR) spectroscopy with Quantum Cascade Laser (QCL) technology, offer non-destructive, rapid, and potentially in situ verification of surface cleanliness. In this study, stainless-steel coupons deposited with acetaminophen were analyzed using GA-IR/QCL, and the resulting spectra were processed through multiple machine-learning models, including Partial Least Squares (PLS) regression, Support Vector Machines (SVM), Random Forests (RF), and Artificial Neural Networks (ANN). Each algorithm was evaluated for its ability to transform spectral data into quantitative residue estimates, with performance assessed using validation metrics aligned with regulatory expectations. This comparative approach aims to determine which modeling strategy provides the most accurate, robust, and defensible quantification of pharmaceutical residues, while highlighting GA-IR/QCL as a promising platform to improve the efficiency and scientific rigor of cleaning validation.
La industria farmacéutica requiere procesos rigurosos de validación de limpieza para garantizar la seguridad del paciente y el cumplimiento regulatorio. Los enfoques tradicionales, como la prueba de hisopado combinada con cromatografía líquida de alta resolución (HPLC), son laboriosos, consumen mucho tiempo y son susceptibles a la variabilidad del operador. Alternativas emergentes, como la espectroscopía infrarroja en ángulo rasante (GA-IR) con tecnología de láser de cascada cuántica (QCL), ofrecen una verificación no destructiva, rápida y potencialmente in situ de la limpieza de superficies. En este estudio, se analizaron cupones de acero inoxidable depositados con acetaminofén mediante GA-IR/QCL, y los espectros resultantes fueron procesados a través de múltiples modelos de aprendizaje automático, incluyendo regresión por mínimos cuadrados parciales (PLS), máquinas de vectores de soporte (SVM), bosques aleatorios (RF) y redes neuronales artificiales (ANN). Cada algoritmo fue evaluado por su capacidad de transformar los datos espectrales en estimaciones cuantitativas de residuos, con un desempeño medido mediante métricas de validación alineadas con las expectativas regulatorias. Este enfoque comparativo busca determinar qué estrategia de modelado ofrece la cuantificación más precisa, robusta y defendible de residuos farmacéuticos, al mismo tiempo que destaca a GA-IR/QCL como una plataforma prometedora para mejorar la eficiencia y el rigor científico de la validación de limpieza. Palabras clave: Validación de limpieza, espectroscopía infrarroja en ángulo rasante, láser de cascada cuántica, aprendizaje automático, quimiometría.
La industria farmacéutica requiere procesos rigurosos de validación de limpieza para garantizar la seguridad del paciente y el cumplimiento regulatorio. Los enfoques tradicionales, como la prueba de hisopado combinada con cromatografía líquida de alta resolución (HPLC), son laboriosos, consumen mucho tiempo y son susceptibles a la variabilidad del operador. Alternativas emergentes, como la espectroscopía infrarroja en ángulo rasante (GA-IR) con tecnología de láser de cascada cuántica (QCL), ofrecen una verificación no destructiva, rápida y potencialmente in situ de la limpieza de superficies. En este estudio, se analizaron cupones de acero inoxidable depositados con acetaminofén mediante GA-IR/QCL, y los espectros resultantes fueron procesados a través de múltiples modelos de aprendizaje automático, incluyendo regresión por mínimos cuadrados parciales (PLS), máquinas de vectores de soporte (SVM), bosques aleatorios (RF) y redes neuronales artificiales (ANN). Cada algoritmo fue evaluado por su capacidad de transformar los datos espectrales en estimaciones cuantitativas de residuos, con un desempeño medido mediante métricas de validación alineadas con las expectativas regulatorias. Este enfoque comparativo busca determinar qué estrategia de modelado ofrece la cuantificación más precisa, robusta y defendible de residuos farmacéuticos, al mismo tiempo que destaca a GA-IR/QCL como una plataforma prometedora para mejorar la eficiencia y el rigor científico de la validación de limpieza. Palabras clave: Validación de limpieza, espectroscopía infrarroja en ángulo rasante, láser de cascada cuántica, aprendizaje automático, quimiometría.
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Date
2025-12-15
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Keywords
Cleaning Validation, Grazing-Angle Infrared Spectroscopy, Quantum Cascade Laser, Machine Learning, Chemometrics