Development, and modelling a hydrogen peroxide technology as a decontamination process within the Pharmaceutical, Healthcare and Food industries

Abstract

Els mètodes de descontaminació han estat basats històricament en processos tèrmics o químics no automatitzats que garantien una mínima reducció microbiana. Tot i això, en l’última dècada, l’evolució dels fàrmacs cap a compostos biològics, envasos termolàbils avançats o materials sensibles a la calor a l’àrea de producció ha reduït el nombre d’aplicacions en què es poden aplicar processos tèrmics de descontaminació. De la mateixa manera, les indústries, alimentària i sanitària, han patit una evolució tecnològica i normativa que requereix una alternativa als mètodes tradicionals no automatitzats. Tal com va publicar la FDA, 48 milions de persones es posen malalts cada any per malalties transmeses pels aliments com a conseqüència de programes de desinfecció deficients, i més del 50% de les superfícies dels hospitals romanen sense tractar pels mètodes tradicionals de descontaminació. És, en aquest escenari, on els mètodes de descontaminació automatitzats, i en particular les tecnologies basades en peròxid d’hidrogen, estan començant a mostrar resultats interessants a la batalla contra la biocontaminació. Aquests resultats no només estan relacionats amb la disminució del risc de contaminació biològica durant la producció, sinó també amb una aplicació més eficaç dels biocides. En els darrers anys han aparegut una gran varietat de tecnologies basades en el peròxid d’hidrogen com a substància activa, i les seves diferències principals es basen en la promoció d’un estat termodinàmic o de l’altre de la solució de peròxid d’hidrogen, gas o líquid. Tanmateix, poques investigacions fonamentals (i independents) se centren a modelar i entendre els mecanismes de desactivació i com cada fase pot impactar sobre el procés d’inactivació de les diferents càrregues biològiques. A més, tant el sector farmacèutic com l’alimentari estan plantejant seriosos dubtes relacionats amb la validació, la integració i el mètode d’aplicació d’aquest tipus de tecnologia. Al llarg d’aquesta investigació, una tecnologia automatitzada de peròxid d’hidrogen, basada en l’atomització, ha estat desenvolupada i modelitzada. Per a aquesta modelització, es van seleccionar càrregues microbianes representatives de cadascuna de les indústries que van ser objecte destudi, indústria farmacèutica, alimentària i sanitària. Listeria monocytogenes, Staphylococcus aureus resistent a la meticil·lina (SARM), G. stearothemophilus i B. atropheaus van ser els microorganismes d’estudi, ia través de les quals es va dur a terme la modelització. Aquests models d'inactivació es van comparar en diferents condicions ambientals, diferents punts de distribució de peròxid d'hidrogen i fins i tot diferents mètodes de preparació dels microorganismes. Es van trobar diferències significatives no només en les diferents resistències dels microorganismes contra el biocida, sinó també entre els diferents nivells de temperatura o distribució on es van estudiar els models cinètics d’inactivació. La comparació entre microorganismes va mostrar que l’espora B. atropheaus va oposar la resistència més gran enfront del mètode desenvolupat. A més, mentre que petites diferències de temperatura (2-4ºC) van conduir a una disminució de la resistència d’aquesta espora, aquesta mínima diferència va tenir un impacte gairebé nul a l’espora G. stearothemophilus. D’altra banda, mentre que la SARM va mostrar una resistència significativa, amb un valor de 4D de 18,97 min, la Listeria monocytogenes va demostrar la menor oposició contra aquest procés, amb menys de 10 min per assolir la letalitat completa des d’una població sempre superior a 106. A més, sorprenentment, una bona distribució del biocida no va mostrar directament una inactivació més ràpida de l’espora de G. stearothemophilus. Aquest fet demostra com, fins i tot en una tecnologia basada en la fase líquida (atomització), el vapor en equilibri pot tenir un paper important en la descontaminació. El mètode de preparació o la humectabilitat són variables amb més importància.

Los métodos de descontaminación se han basado históricamente en procesos térmicos o químicos no automatizados que garantizaban una mínima reducción microbiana. Sin embargo, en la última década, la evolución de los fármacos hacia compuestos biológicos, envases termolábiles avanzados o materiales sensibles al calor en el área de producción ha reducido el número de aplicaciones en las que se pueden aplicar procesos térmicos de descontaminación. De la misma manera, las industrias, alimentaria y sanitaria, han sufrido una evolución tecnológica y normativa que requiere una alternativa a los métodos tradicionales no automatizados. Tal y como publicó la FDA, 48 millones de personas enferman cada año por enfermedades transmitidas por los alimentos como consecuencia de programas de desinfección deficientes, y más del 50% de las superficies de los hospitales permanecen sin tratar por los métodos tradicionales de descontaminación. Es, en este escenario, donde los métodos de descontaminación automatizados, y en particular las tecnologías basadas en peróxido de hidrógeno, están empezando a mostrar resultados interesantes en la batalla contra la bio-contaminación. Estos resultados no sólo están relacionados con la disminución del riesgo de contaminación biológica durante la producción, sino también con una aplicación más eficaz de los biocidas. En los últimos años han aparecido una gran variedad de tecnologías basadas en el peróxido de hidrógeno como sustancia activa, siendo sus diferencias principales basadas en la promoción de uno u otro estado termodinámico de la solución de peróxido de hidrógeno, gas o líquido. Sin embargo, pocas investigaciones fundamentales (e independientes) se centran en modelar y entender los mecanismos de desactivación y cómo cada fase puede impactar sobre el proceso de inactivación de las diferentes cargas biológicas. Además, tanto el sector farmacéutico como el alimentario, están plantean serias dudas relacionadas con la validación, la integración y el propio método de aplicación de este tipo de tecnología. A lo largo de esta investigación, una tecnología automatizada de peróxido de hidrógeno, basada en la atomización, ha sido desarrollada y modelizada. Para esta modelización, se seleccionaron cargas microbianas representativas de cada una de las industrias que fueron objeto de estudio, Industria farmacéutica, alimentaria y sanitaria. Listeria monocytogenes, Staphylococcus aureus resistente a la meticilina (SARM), G. stearothemophilus y B. atropheaus fueron los microorganismos de estudio, y a través de las cuales se llevó a cabo la modelización. Estos modelos de inactivación se compararon en diferentes condiciones ambientales, diferentes puntos de distribución de peróxido de hidrógeno e incluso diferentes métodos de preparación de los microorganismos. Se encontraron diferencias significativas no sólo en las diferentes resistencias de los microorganismos contra el biocida, sino también entre los diferentes niveles de temperatura o distribución en los que se estudiaron los modelos cinéticos de inactivación. La comparación entre microorganismos mostró que la espora B. atropheaus opuso la mayor resistencia frente al método desarrollado. Además, mientras que pequeñas diferencias de temperatura (2-4ºC) condujeron a una disminución de la resistencia de esta espora, esta mínima diferencia tuvo un impacto casi nulo en la espora G. stearothemophilus. Por otra parte, mientras que la SARM mostró una resistencia significativa, con un valor de 4D de 18,97 min, la Listeria monocytogenes demostró la menor oposición contra este proceso, con menos de 10 min para alcanzar la letalidad completa desde una población siempre superior a 106. Además, sorprendentemente, una buena distribución del biocida no mostró directamente una inactivación más rápida de la espora de G. stearothemophilus. Este hecho demuestra cómo, incluso en una tecnología basada en la fase líquida (atomización), el vapor en equilibrio puede desempeñar un papel importante en la descontaminación. El método de preparación o la humectabilidad son variables con mayor importancia

Decontamination methods have commonly relied on thermal or chemical non-automated processes that ensured a minimum microbial reduction. However, in the last decade, the evolution of the pharmaceutical drugs towards biological active compounds, advanced thermolabile containers or thermal sensitive materials in the production area, has reduced the number of applications where thermal processes can be applied. Analogously, the food and healthcare industries have suffered a technological and regulatory evolution that required an alternative to the traditional non-automated methods. As published by the FDA, 48 million people got sick each year from foodborne diseases as consequence of poor sanitization programs, and more than 50% of the hospital surfaces remain untouched by the traditional decontamination methods. It is, in this scenario, where automated decontamination methods, and particularly hydrogen peroxide-based technologies are starting to show interesting results in the battle against the biocontamination. These results are not only related to a lowered biological risk during production, but also to a more efficient application of the biocides. Many hydrogen peroxide technologies have appeared in the last years, and their differences are focused on the promotion of one or the other thermodynamic status of the hydrogen peroxide solution, gas, or liquid. Nevertheless, few fundamental (and independent) research is focused on understanding how each phase can vary the inactivation mechanism of different representative bioburden. Concerns related to the validation, integration, and method of appliance of this type of technology, are starting to be raised by the scientific community in the pharmaceutical and food sectors. Along this research, an automated hydrogen peroxide technology, based on atomization, was developed, and modelled. Representative bioburden such as Listeria monocytogenes, methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA), G. stearothermophilus and B. atropheaus were selected as the most representative contamination for each of the targeted industries, Pharmaceutical, Food and Healthcare industries. These contaminants inactivation models were studied and compared at different environmental conditions, different hydrogen peroxide distribution points and even different microorganism preparation methods. Significant differences were found not only in the microorganism resistance against the biocide, but also in between the different temperature or distribution levels where the inactivation kinetic models were studied. The comparison in between microorganisms showed that the B. atropheaus was the one with higher resistance against the developed method. In addition, while minor temperature differences (2-4ºC) led to a decreased resistance of this spore, it had almost null impact in the G. stearothermophilus. On the other hand, while the MRSA showed a significant resistance, with a 4D value of 18.97 min, the Listeria monocytogenes demonstrated the lowest opposition against this process, with less than 10 min to achieve complete lethality from a starting population higher than 106. Furthermore, unexpectedly, a good distribution did not directly show a much faster inactivation of the G. stearothermophilus spore, demonstrating how, even in a liquid phase technology, the vapor in equilibrium could play an important role in the decontamination. The preparation method or the wettability of one or the other microorganisms appeared to be variables with higher importance than expected. Microorganisms of the same strain showed more than 100% higher resistance when prepared following a sporulation process different than the proposed by the ISO11138. During the current attempt of achieving a complete model of the process, it was obvious that considering the number of variables that have influence in the final outcome, and that not all of them can be controlled or automated, it is key to assess each particular scenario and understand the risks associated to them. The most important uncertainties were focused on the temperature and distribution impact over the inactivation model of a particular bioburden.