X線小角散乱と散逸粒子動力学法を用いた脂質膜およびベシクル形成メカニズムの解明

Abstract

ドラッグ・デリバリー・システムにおけるナノ微粒子設計の効率化のために，分子シミュレーションによる物性予測や原子分解能のメカニズム解明が望まれている．本研究では，散逸粒子動力学 (DPD) 法とX線小角散乱を用いて，脂質二重膜および混合脂質のベシクル形成の分子メカニズムを明らかにすることを目的として検討を行った．DPDシミュレーションに用いる相互作用パラメータは，フラグメント分子軌道 (FMO) 法を用いて高精度に算定した(FMO-DPD法)．脂質二重膜形成の結果から，飽和結合のみをもつリン脂質 (DPPC) よりも不飽和結合をもつリン脂質 (DOPC) の方が，膜流動性が高いことが分かった．さらに，リン脂質と正電荷脂質を混合したベシクルの形成では，正電荷脂質の比率が増えるにつれて膜の流動性が高くなり，球から扁平球へと形状が変化することが明らかとなった．

Figures

Figure 1.

 The lipid molecules used in this study; (a) DPPC, (b) DOPC, (c) DOTAP. The gray lines represent the segmentation boundary of the beads.

Figure 2.

 Relationship between r_polar and r_equatrial in elipticalshape

Figure 3.

 Formation of lipid bilayer membrane by the FMO-DPD simulation. (a) initial structure, (b) final structure. Blue and yellow beads represent hydrophilic groups (lipid heads) and hydrophobic groups (lipid tails), respectively. Relation between pressure and volume fraction in (c) DPPC and (d) DOPC.

Figure 4.

 Vesicle formation in various lipid volume fractions.

Figure 5.

 SAXS measurements at the camera length of 50 cm.

Figure 6.

 Shapes of vesicles according to the mixing percentage of DOTAP.

Figure 7.

 Surface structure and lipid distribution of lipid bilayer according to the mixing percentage of DOTAP. (a) Top view of lipid bilayer, where only the DOTAP particles in a upper layer were shown. (b) Side view of lipid bilayer. See text for details

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