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構造 を基盤としたモデリング・プラットフォームとサービスによる脂質ナノ粒子の開発推進

概要

脂質ナノ粒子（LNP）技術は、多くの種類の治療薬の基盤となっています。LNPの構造とその挙動を詳細に理解することは、多くの治療薬の実用化と最適化に役立ちます。『Schrödinger 』は、組成に起因するLNPの構造および挙動の変動という課題に対処するため、構造 を用いたLNPのモデリングを可能にする計算モデリングプラットフォームを提供しています。

ブレビ形成は、mRNAの発現レベルに影響を及ぼすと考えられている、LNP研究における活発な研究分野である。Schrödinger は、低pH条件下でLNP内に分散しているmRNA（左）が、高pH条件下でブレビ内に局在化する（右）までの変化をシミュレートできる。水色：水；紺色：正に帯電したイオン化性脂質；緑色：中性イオン化性脂質；オレンジ色：PEG化脂質；赤色：mRNA。

主な機能

組成1をパラメータとしてLNPを特徴づける

  • 内部構造および表面構造
  • pH依存性
  • 水分含有量
  • mRNAと脂質との相互作用

イオン化可能な脂質の表見pKa 値を予測する2

  • LNPの性能における重要な特性
  • 構造 に基づく
  • 配合による

パッシブLNPターゲティングに関連する機能をシミュレートする

  • LNPの組成に依存するLNP表面の性質
  • LNPの組成に応じた内因性タンパク質との結合

活性型LNPの標的化メカニズムの解明

  • リガンド-LNPの主要な挙動を特徴づける。これには、製造過程におけるリガンド の付着、LNP表面への固定の有効性、およびPEG層の外側にある標的物質への曝露などが含まれる。
  • リガンド の「ターゲット 」へのエンゲージメントを定量化する

翻訳効率の向上を促進するためのエンドソームからの脱出モデルの構築

  • 脱出の過程をシミュレートする
  • 同定 LNPの組成に応じたmRNA放出の傾向

参考文献

  1. mRNAを負荷した脂質ナノ粒子の自己組織化に関する粗視化シミュレーション。

    Grzetic DJ、Hamilton NB、Shelley JC。『Molecular Pharmaceutics』2024年 、21巻、4747-4753頁。

  2. 脂質ナノ粒子中のイオン化可能な脂質の見かけのpKa 値の算出。

    Hamilton NB、Arns S、Shelley M、Bechis I、および Shelley JC。『Molecular Pharmaceutics』 2025年 、22巻、588-593頁。