mRNAを搭載した脂質ナノ粒子の粗視化シミュレーション

イオン化可能な脂質を含む脂質ナノ粒子（LNP）は、さまざまな治療アプリケーションのためにRNAの送達を可能にしてきました。安全で標的を絞った効果的なLNPベースのRNA送達プラットフォームを最適化するためには、構成要素とpHの役割がその構造特性や自己集合において重要であることを理解する必要がありますが、そのような現象に関する計算研究はほとんど行われていません。ここでは、イオン化可能な脂質とmRNAを含むLNPの粗視化モデルを提示します。当モデルは、LNPの自己集合に必要な大きな長さと時間のスケールにアクセスを提供し、mRNA送達に使用される典型的なLNPの構成での対応する成分の全原子構造とシミュレーションを参照してマッピングおよびパラメータ化されています。当社のシミュレーションは、mRNAを包み込むLNPの自己集合のダイナミクス、ならびにその後のpH変化駆動によるLNPの形態とmRNAの放出に関する洞察を明らかにします。