要旨：

さまざまな健康上の課題に対処するための核酸送達手段としての脂質ナノ粒子（LNP）の応用は、現在活発に研究・開発が進められている分野である。しかし、組成、構造 、および性能の関係に関する理解が不十分なことが、イノベーションの妨げとなっている。その主な原因は、実験によって容易に決定できる構造情報が限られていることにある。

本ウェビナーでは、ランダムな混合物からLNP構造の形成をシミュレーションできる、Schrödinger社の粗視化シミュレーション技術をご紹介します。このモデルは、LNP製剤の多くの既知の構造的特徴や、いくつかの重要な挙動（例えば、pHに依存するブレビ形成など）を正確に再現することで、構造 に基づくLNPの設計を可能にします。 LNP製剤のもう一つの重要な側面は、適切な見かけのpKa 値を持つイオン化性脂質（IL）の設計または選定です。本ウェビナーでは、製剤固有の見かけのILpKa 値を計算するための、構造 を基盤とした原子レベルシミュレーション技術をご紹介します。この技術は、見かけのpKa に影響を与える要因を解明し、ILの選定を支援することを目的としています。

ウェビナーの見どころ：

• 粗視化分子動力学（MD）モデリング技術を用いたLNP構造の形成シミュレーション
• 構造 を用いた計算手法によるILのpKa の表見値の算出
• Schrödingerが提供する、LNPの自己組織化および構造的特性を解明するための計算ソリューションの概要