脂質ナノ粒子（LNP）は核酸医薬品送達の担体として広く利用されていますが、内在する多様性が物理化学的および生物学的特性の正確な解析を妨げています。従来の分析手法はこのような多様性を十分に分解できる限界があります。本研究では、スクロース密度勾配遠心分離（S-DGC）を用いて異なる密度を持つLNPサブポピュレーションを分離し、窒素対リン（N/P）比、脂質組成、ポリエチレングリコール（PEG）濃度などの脂質処方パラメータおよび流速などのマイクロ流体調製条件がLNPの多様性と生物機能に与える影響を調査しました。処方の安定性は凍結融解試験で評価しました。結果は、S-DGCにより密度や物理化学的特性が異なるLNPサブポピュレーションを効果的に分離できることを示しました。N/P比と脂質組成の変化はサブフェーズの分布と特性を大きく変調します。コレステロール（Chol）およびジステアロイルホスファチジルコリン（DSPC）が処方に存在しない場合、LNPは低密度層（0–10％スクロース層）で凝集します。PEG化脂質の濃度が重要な調整因子であり、濃度が0.5％から2.5％に増加するとLNPの粒径は約202 nmから118.7 nmに減少しました。さらに、S-DGCプロファイルはLNPが凝集した低密度分布から0–20％スクロース層に集中する均一な高密度サブポピュレーションに移行し、この層でトランスフェクション効率が最適になることを示しています。凍結融解安定性評価では、無保護のLNPは−80℃で3回の凍結融解後に封入効率が急激に5.3％まで低下しました。S-DGC図は20–30％の高密度領域での凝集を明らかにしました。一方、5％スクロースの添加により封入効率は96％以上に維持されました。本研究は、S-DGC分析プラットフォームがLNP多様性の解明および処方構造と機能の相関付けに有力なツールであることを確認しました。この知見に基づき、本研究はLNPベースの核酸治療薬の早期処方開発段階において、粒径や封入率の全体目標の達成に限らず、S-DGCを用いて非有効なサブポピュレーション（極めて高密度または低密度領域に分布する粒子など）を能動的に特定・最小化し、製品品質の均一性と予測可能性を研究開発の初期から向上させることを提唱します。
Hongら（Fri,）はこの問題を研究した。