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J-OCTA事例:FMO-DPDを用いた脂質膜とベシクルの形成

量子化学・DFT
DPD・平均場
マルチスケール解析
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ライフサイエンス

FCEWSを用いてχパラメータを予測し、リン脂質のメソスケール解析を実施

メソスケールのシミュレーション手法である散逸粒子動力学(DPD)を用いて、脂質二重膜および混合脂質のベシクル(リポソーム)形成のシミュレーションが可能です。ベシクルは脂質ナノ粒子(LNP)として、ドラッグデリバリーシステム(DDS)に用いることができます。

以下の事例では、代表的なリン脂質であるPOPCが水中で形成する構造をDPDを用いて解析しました[1]。

まず、脂質分子をセグメントに分割し、セグメント間のχパラメータ(相互作用パラメータ)を、FMO(フラグメント分子軌道法)を用いることで高精度な予測が可能なFCEWSで推算します(図1)。水分子は4つで1つのDPD粒子としています。

図1.POPC分子のセグメント分割図1.POPC分子のセグメント分割

その後、DPDを用いて脂質の分率を変えることで、脂質二重膜やベシクルが形成される様子がわかります(図2)。脂質膜の結果を解析したところ、一つの脂質分子が占める面積を表す膜面積は69.4Å2となりましたが、実験値は62.7〜68.3Å2となっており、よく一致しています。さらに脂質膜の膜厚は2.58nmとなりましたが、実験値は2.8nmであり、こちらもよく一致しています。

FCEWSは立教大学の望月研究室で開発されており、J-OCTAに含まれています。詳細は文献[1][2]をご参照ください。

図2.DPDで計算された水中の構造図2.DPDで計算された水中の構造

*参考文献
  • [1] Chem.Phys.Lett., 684, pp427-432, (2017)
  • [2] https://www.cenav.org/fcews_ver1_rev2/

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