JP2017204268A - 皮膚膜の分子シミュレーションを使用して活性分子をテストする方法及びシステム - Google Patents

Abstract

【課題】 皮膚膜の分子シミュレーションを使用して活性分子をテストする方法及びシステムを提供する。【解決手段】 様々な活性分子の皮膚透過性の予測が、薬剤等の新しい活性分子の開発及びテストに必要とされる。様々なシミュレーション技法が使用されてきたが、これらは時間及びコストがかかる。皮膚膜のシミュレーションを使用して活性分子をテストするシステム及び方法が提供される。本開示は、皮膚保護上層である角質層の分子レベルモデルを提供する。システムは、皮膚の上層である角質層及び浸透分子の分子モデルからなる。自動化することができる分子動力学シミュレーションを実行するプロトコルが開発された。システムは、単一ウィンドウ制約分子動力学シミュレーションで複数の分子を使用して、上述した皮膚モデルを通して薬剤及び化粧品のような異なる活性分子の透過性、分配係数、及び拡散性を予測する。【選択図】 図２

Description

関連出願の相互参照及び優先権
本願は、２０１６年５月６日に出願されたインド非仮特許明細書インド特許出願公開第２０１６２１０１５９５３号からの優先権を主張するものであり、この明細書の全開示内容が参照により本明細書に援用される。

発明の分野
本明細書の実施形態は、概して薬剤送達及び皮膚のモデリングの分野に関し、より詳細には、皮膚膜の分子シミュレーションを使用して、生体分子、ナノ粒子、薬剤等の活性分子をテストする方法及びシステムに関する。

皮膚は、体の最大の器官であり、体外病原体の攻撃から保護し、多くの有害分子の浸透へのバリアを提供し、組織の水和レベルを維持する。角質層（ＳＣ）としても知られている皮膚の最外層が主にこれらのバリア性を担当する。

皮膚を通した薬剤の送達は、皮膚の表面積が広いため、好都合な投与経路を提供し、通常、自己投与することができる。したがって、皮膚が化学物質を吸収する正確な予測は、経皮薬剤送達及び化粧品の局所適用の両方に関連する。近年、小分子（疎水性／親水性薬剤）及びマクロ分子（タンパク質、酵素）の経皮送達は、研究の魅力的であると共に困難な分野になっている。経皮経路は、従来の経口／静脈経路よりも優れた様々な利点を提供する。経皮経路では、投与する薬剤量を低減することができ、それにより、薬剤の毒性を低減することができる。消化管（経口経路での主な障壁）の回避に起因して、生物学的利用率が不良であるか、又は低い薬剤を送達することができる。この方法は、痛みがなく容易な投与及び患者コンプライアンスの強化を提供する。

皮膚の化学物質吸収の正確な予測は、経皮薬剤送達及び化粧品の局所適用の両方に関連する。様々な薬剤及び化粧品の分子の皮膚透過性を予測するために、幅広い研究が長年にわたり実行されている。これらの努力は、実験研究、理論モデルの開発、及び経験的方法を含む。しかし、医薬品及び化粧品の両方での現在の業界規格は、詳細な生体外及び生体内の臨床試験を行うことである。これらは明らかに、巨大な費用を生じさせ、それにより、規制当局（ＦＤＡ）により最終的に承認される成功した候補が非常に少ないことに繋がる。２Ｄ生体外細胞培養研究は、生体内皮膚環境で３Ｄで存在する多くの細胞間で生じる複雑な相互作用を正確には反映しない。齧歯類及び他の小型動物での生体内研究は、解剖学的構造の違いに起因して、人体状況にうまく置き換えられない。ＥｐｉＳｋｉｎ（登録商標）（ＬＯｒｅａｌ（登録商標）、パリ）及びＥｐｉＤｅｒｍ（登録商標）（MatTek（登録商標）、マサチューセッツ）のような幾つかの市販の人間の皮膚の均等物があるが、これらは高度に専門的な技能を必要とし、非常に高価である。

更に、欧州連合（ＥＵ）規制（７６／７６８／ＥＥＣ、２００３年２月）は、化粧品及び医薬品成分の開発及びテストでの動物又は動物由来の物質の使用を禁止している。２００８年までに、ＦＤＡにより承認された経皮製剤が２０のみであることが、経皮製剤に関わる困難さを実証している。

新規薬剤／化粧品製剤の開発及びテストに関わる時間及びコストを考慮すると、入り組んだ生体内／生体外テストの幾つかをコンピュータテストで補足／置換することは必須である。人間の皮膚の現実的なコンピュータモデルは存在していない。様々な分子の皮膚透過性を予測するために、幅広い研究が過去数十年にわたり行われてきた。これらの努力は、定量的構造−透過性関係及び多孔性経路理論等の経験的手法の開発並びに厳密な構造ベースのモデルの開発を含む。しかし、分子構造のみの知識からの薬剤透過性を予測するために、高速コンピュータスクリーニングの開発に最終的に繋がる皮膚の表面層−角質層（ＳＣ）の分子レベルの理解は、依然として兆しが見えていない。ＳＣ構造の近年の分子レベルの解読により、現在、バリア特性を正確に模倣するのに適切な仮想モデルを開発することが可能である。

分子シミュレーションは、分子特性及びバルク特性を再現する能力を用いて重要な物理的洞察及び分子レベル分解能をもたらす方法を提供する。二重層、ミセル、及びタンパク質のような生体分子の研究の効率的で多用途な技法として認識されてきた。様々な従来技術は、薬剤／化粧品をそれらの透過性に基づいてスクリーニングする実験の要因計画に焦点を当てていた。これまでのシミュレーション作業の大半は、実際の皮膚組成から離れた純粋なセラミド二重層のみに関わっていた。更に、従来のシミュレーション作業は、主に、分子動力学シミュレーションでのサンプリングを容易にする液晶相でのリン脂質細胞膜に焦点を当てていた。それに加えて、水の透過性のみに焦点を当てていた。今までのシミュレーションは、生理学的状況及び実際の皮膚組成で実行されていなかった。

以下に、実施形態の基本的理解を提供するために、本開示の幾つかの実施形態の簡略化した概要を提示する。この概要は、実施形態の幅広い概説ではない。実施形態の主要／重要な要素を識別すること又は実施形態の範囲を線引きすることは意図されない。概要の唯一の目的は、以下に提示されるより詳細な説明への前置きとして、幾つかの実施形態を簡略化した形態で提示することである。

上記に鑑みて、本明細書の実施形態は、皮膚膜のシミュレーションを使用して活性分子をテストするシステムを提供する。本システムは、ユーザインタフェース、メモリ、及びプロセッサを含む。ユーザインタフェースは、構造ライブラリを第１の入力として、且つトポロジライブラリを第２の入力として提供する。プロセッサはメモリと通信する。プロセッサは、モデル生成モジュール、シミュレーションモジュール、拡散性計算モジュール、分配係数予測モジュール、及び透過性予測モジュールを含む。モデル生成モジュールは、皮膚の角質層の脂質マトリックスの分子モデルを生成する。シミュレーションモジュールは、皮膚の角質層の分子モデルを使用して、活性分子に対して単一ウィンドウ制約分子動力学シミュレーションで複数の分子を実行する。拡散性計算モジュールは、シミュレーションに基づいて活性分子の拡散性を予測する。分配係数予測モジュールは、シミュレーションに基づいて活性分子の分配係数を予測する。透過性予測モジュールは、シミュレーションに基づいて活性分子の透過性を予測する。

別の態様では、実施形態は、皮膚膜のシミュレーションを使用して活性分子をテストする方法を提供する。まず、構造ライブラリがプロセッサへの第１の入力として準備される。トポロジライブラリがプロセッサへの第２の入力として準備される。次のステップにおいて、初期構成が、プロセッサにより、第１の入力及び第２の入力を使用して生成される。次に、皮膚の角質層の分子モデルが初期構成を使用して生成される。次のステップにおいて、活性分子の単一ウィンドウ制約分子動力学シミュレーションでの複数の分子が、皮膚の角質層の分子モデルを使用して実行される。及び最後に、これらのパラメータ、すなわち、活性分子の拡散性、分配係数、及び透過性がシミュレーションに基づいて予測される。

別の実施形態は、皮膚膜のシミュレーションを使用して活性分子をテストするコンピュータプログラムを具現した非一時的コンピュータ可読媒体を提供する。まず、構造ライブラリがプロセッサへの第１の入力として準備される。トポロジライブラリがプロセッサへの第２の入力として準備される。次のステップにおいて、初期構成が、プロセッサにより、第１の入力及び第２の入力を使用して生成される。次に、皮膚の角質層の分子モデルが初期構成を使用して生成される。次のステップにおいて、活性分子の単一ウィンドウ制約分子動力学シミュレーションでの複数の分子が、皮膚の角質層の分子モデルを使用して実行される。及び最後に、３つのパラメータ、すなわち、活性分子の拡散性、分配係数、及び透過性がシミュレーションに基づいて予測される。

本明細書の任意のブロック図が、本主題の原理を実施する例示的なシステムの概念図を表すことが当業者に理解されるはずである。同様に、任意のフローチャート、流れ図、状態遷移図、疑似コード等がコンピュータ可読媒体で実質的に表され、したがって、明示的に示されるか否かに関係なく、計算デバイス又はプロセッサにより実行し得る様々なプロセスを表すことが理解される。

本明細書の実施形態は、図面を参照して以下の詳細な説明からよりよく理解される。

本開示の実施形態による、皮膚膜のシミュレーションを使用して活性分子をテストするブロック図を示す。 本開示の実施形態によるシステムの構造的ワークフローを示す。 本開示の実施形態による、皮膚膜のシミュレーションを使用して活性分子をテストすることに関わるステップを示すフローチャートである。 本開示の実施形態による、皮膚膜のシミュレーションを使用して活性分子をテストすることに関わるステップを示すフローチャートである。 本開示の実施形態による、３１０Ｋでの二重層法線ｚと共に等モル二重層の個々の成分の密度のグラフ表現である。 本開示の実施形態による単一ウィンドウに制約される複数の分子のシミュレーションスナップショットの側面図を示す。 本開示の実施形態による、制約ＭＤシミュレーションから得られるＣＥＲ：ＣＨＯＬ：ＦＦＡ混合（１：１：１）二重層を通る水浸透性の透過の自由エネルギー（平均力のポテンシャル）、局所拡散係数、局所分配関数、及び局所抵抗のグラフ表現を示す。 本開示の実施形態による、制約ＭＤシミュレーションから得られるＣＥＲ：ＣＨＯＬ：ＦＦＡ混合（１：１：１）二重層を通るＤＭＳＯ浸透性の透過の自由エネルギー（平均力のポテンシャル）、局所拡散係数、局所分配関数、及び局所抵抗のグラフ表現を示す。 本開示の実施形態による、制約ＭＤシミュレーションから得られるＣＥＲ：ＣＨＯＬ：ＦＦＡ混合（１：１：１）二重層を通るエタノール浸透性の透過の自由エネルギー（平均力のポテンシャル）、局所拡散係数、局所分配関数、及び局所抵抗のグラフ表現を示す。 本開示の実施形態による、制約ＭＤシミュレーションから得られるＣＥＲ：ＣＨＯＬ：ＦＦＡ混合（１：１：１）二重層を通るベンゼン浸透性の透過の自由エネルギー（平均力のポテンシャル）、局所拡散係数、局所分配関数、及び局所抵抗のグラフ表現を示す。 本開示の実施形態による、制約ＭＤシミュレーションから得られるＣＥＲ：ＣＨＯＬ：ＦＦＡ混合（１：１：１）二重層を通るトルエン浸透性の透過の自由エネルギー（平均力のポテンシャル）、局所拡散係数、局所分配関数、及び局所抵抗のグラフ表現を示す。 本開示の実施形態による、実験的浸透性と、制約ＭＤシミュレーションから得られるＣＥＲ：ＣＨＯＬ：ＦＦＡ混合（１：１：１）二重層を通る疎水性及び親水性浸透物の浸透性との比較を示す。

本明細書の実施形態並びにその様々な特徴及び利点について、添付図面に示され、以下の説明に詳述される非限定的な実施形態を参照してより詳細に説明する。本明細書で使用される例は、単に本明細書の実施形態を実施し得る方法の理解を促進し、更に、当業者が本明細書の実施形態を実施できるようにすることが意図される。したがって、例は、本明細書の実施形態の範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。

これより、同様の参照文字が図全体を通して一貫して対応する特徴を示す図面、特に図１を参照して、好ましい実施形態が示され、これらの実施形態は、以下の例示的なシステム及び／又は方法に関連して説明される。

本開示の実施形態によれば、皮膚膜のシミュレーションを使用して活性分子をテストするシステム１００が、図１のブロック図及び図２の構造的ワークフローに示される。システム１００は、原子論的レベルで複雑な皮膚モデルを開発するための分子モデリングに基づく手法と、制約分子動力学シミュレーションを使用した分子の透過性、拡散性、分配係数、及び透過の自由エネルギー等の様々なパラメータの更なる計算とを提供する。システム１００は、皮膚脂質膜をシミュレートするためのコンピュータ分子処理、テスト、及びスクリーニングに向けても構成される。この仮想皮膚膜を通る小分子の輸送特性が計算され、実験データと比較される。こうして検証されたモデル及び方法論は、製品の仮想スクリーニングに向けて大きく複雑な医薬品／化粧品の設計及び開発に更に使用することができる。システム１００は、皮膚脂質を通る活性分子透過性のナノスケールレベルのピクチャを提供する。

本開示の実施形態によれば、システム１００は、薬剤及び化粧品のような様々な活性分子を使用し得る。これらの活性分子は、制約分子動力学シミュレーションを使用して、上述した皮膚モデルを通してナノスケールレベルのピクチャを提供する。活性分子は、タンパク質、薬剤、ポリマー、ナノ粒子等を含み得る。しかし、システム１００でのテストへの任意の他の分子の使用が、本開示の範囲内にあることを理解されたい。様々な例では、小分子（疎水性／親水性薬剤）及びマクロ分子（タンパク質、酵素）の経皮送達も使用されている。

本開示の実施形態によれば、システム１００は、図１に示されるように、ユーザインタフェース１０２、メモリ１０４、及びメモリ１０４と通信するプロセッサ１０６を含む。プロセッサ１０６は、メモリ１０４に記憶された複数のアルゴリズムを実行するように構成される。プロセッサ１０６は、様々な機能を実行する複数のモジュールを更に含む。複数のモジュールは、モデル生成モジュール１０８、シミュレーションモジュール１１０、拡散性計算モジュール１１２、分配係数計算モジュール１１４、及び透過性予測モジュール１１６を含む。

ユーザインタフェース１０２は、構造ライブラリを第１の入力として、且つトポロジライブラリを第２の入力として提供するように構成される。構造ライブラリは、皮膚脂質、角質層成分、生体分子、タンパク質、薬剤、ポリマー、ナノ粒子、水、親水性及び疎水性分子、及び溶媒を含み得る。トポロジライブラリは、力場及び個々の分子パラメータファイルを含む。ユーザインタフェース１０２は、様々なソフトウェアインタフェース及びハードウェアインタフェース、例えば、ウェブインタフェース、グラフィカルユーザインタフェース等を含み得る。Ｉ／Ｏユーザインタフェースにより、システム１００はユーザと直接、又はクライアントデバイスを通して対話することができる。更に、ユーザインタフェース１０２により、システム１００は、ウェブサーバ及び外部データサービス（図示せず）等の他の計算デバイスと通信することができる。ユーザインタフェース１０２は、有線ネットワーク、例えば、ＬＡＮ、ケーブル等及びＷＬＡＮ、セルラ、又は衛星等の無線ネットワークを含め、多種多様なネットワーク及びプロトコルタイプ内の複数の通信を促進することができる。ユーザインタフェース１０２は、障害を有する人々により使用されるアシスト技術デバイス又は適応製品を含め、幾つかのデバイスを互いに又は別のサーバに接続する１つ又は複数のポートを含み得る。

本開示の実施形態によれば、モデル生成モジュール１０８は、皮膚の保護上層である角質層の脂質マトリックスの分子レベルモデルを生成する。皮膚モデルは、３つの最も重要な成分：セラミド、コレステロール、及び遊離脂肪酸で構成される。分子モデルは、結合パラメータ及び非結合パラメータを利用して、分子間の相互作用を記述する。

本開示の実施形態によれば、シミュレーションモジュール１１０は、皮膚の角質層の分子モデルを使用して、活性分子に対して単一ウィンドウ制約分子動力学シミュレーションで複数の分子を実行する。制約分子動力学シミュレーションは、一定温度及び一定圧力条件下で実行される。制約ＭＤシミュレーション結果は、全二重層位相空間の不適切又は不適当なサンプリングにより隠され得る。主な問題は、異なる制約位置での浸透性を有する二重層の初期構造の開発にある。初期構造は、単一シミュレーションウィンドウに、複数の分子（本シミュレーションでは４つ）を制約することができるように準備される。各ウィンドウ内の分子間の最小距離は、分子間の相互作用を回避するために、１．２ｎｍに維持され、そうすることで、各システムは、単一の制約分子を有する４つのシステムと同等のものを模倣する。システム１００はまた、複数の分子をシミュレーションの単一ウィンドウに制約することにより、全位相空間のサンプリングに必要なシミュレーション時間を低減する。

制約分子動力学シミュレーションからの結果は、位相空間の不良なサンプリングにより隠されることがある。この問題を回避するために、通常、複数（約２００）の長い（約２５〜３０ｎｓ）の独立シミュレーションが実行される。本開示では、独立シミュレーションの数も、複数の制約分子を有する初期構造を生成することにより有意に低減されている（約５０）。この方法及び手法は、計算時間を有意に節減し、位相空間の適切なサンプリングを提供する。プロトコルは、面内及び側方拡散性、分配係数、自由エネルギー、及び透過性の計算に制約分子動力学手法を使用する。

本開示の実施形態によれば、システム１００は様々なパラメータを予測するように構成される。システムは、拡散性計算モジュール１１２を使用して、シミュレーションに基づいて活性分子の拡散性を予測する。システム１００は、分配係数予測モジュール１１４を使用して、シミュレーションに基づいて活性分子の分配係数を更に予測する。システム１００は、透過性予測モジュール１１６を使用して、シミュレーションに基づいて活性分子の透過性も予測する。

本開示の実施形態によれば、システム１００により予測されるパラメータは、表示デバイス１１８に表示することもできる。パラメータは、更なる事後処理に提供されて、様々な他のパラメータを導出することもできる。パラメータは、熱力学的特性を表すこともできる。

本開示の実施形態によれば、システム１００は、予測された透過性に基づいて、薬剤／化粧品等の活性分子のスクリーニングに必要な実験の要因計画を克服するように構成される。システム１００は、ナノスケールでＳＣ層内部の分子の挙動も予測する。

本開示の別の実施形態によれば、システム１００は、透過性のような輸送特性への分子重量の影響を予測するようにも構成され、分子の側方及びｚ方向（二重層法線）拡散性を予測することもできる。更に、システム１００は、水から二重層位相への分子の分配係数を予測することが可能である。システム１００は、水から二重層位相への溶質／分子の透過の自由エネルギーを予測することが可能である。システムは、透過性への疎水性の影響を予測するように更に構成される。

動作に当たり、フローチャート２００は、本開示の実施形態による、図３に示されるような皮膚膜のシミュレーションを使用した活性分子のテストに関わるステップを示す。まず、ステップ２０２において、構造ライブラリが、プロセッサ１０６への第１の入力として準備される。構造ライブラリが、皮膚資質、角質層成分、生体分子、タンパク質、薬剤、ポリマー、ナノ粒子、水、親水性及び疎水性分子、及び溶媒を含み得ることを理解されたい。ステップ２０４において、トポロジライブラリが、プロセッサ１０６への第２の入力として準備される。トポロジライブラリは、力場及び個々の分子パラメータファイルを含む。次のステップ２０６において、第１の入力及び第２の入力がプロセッサ１０６に提供される。

ステップ２０８において、初期構成が、プロセッサ１０６により、第１の入力及び第２の入力を使用して生成される。初期構成が複数の制約分子を用いて生成される。初期構成は、単一シミュレーションウィンドウで複数の分子（本シミュレーションでは４つ）を制約することができるように準備される。次のステップ２１０において、皮膚の角質層の分子モデルは、前のステップで準備された初期構成を使用して生成される。分子モデリングは、原子論的レベルで複雑な皮膚モデルを開発する。分子モデルは、結合パラメータ及び非結合パラメータを利用して、分子間の相互作用を記述する。

ステップ２１２において、活性分子の単一ウィンドウ制約分子動力学シミュレーションでの複数の分子が、皮膚の角質層の分子モデルを使用して実行される。及び最後に、ステップ２１４において、活性分子の拡散性が、プロセッサ１０６により、シミュレーションに基づいて予測される。ステップ２１４において、活性分子の分配係数が、プロセッサ１０６により、シミュレーションに基づいて予測される。及びステップ２１６において、活性分子の透過性が、プロセッサ１０６により、シミュレーションに基づいて予測される。

活性分子の拡散性、分配係数、及び透過性の予測が、本開示の実施形態による実験データと定性的に良好に一致することを理解されたい。

角質層（ＳＣ）は、主に角質細胞（ブロック）及び脂質マトリックス（モルタル）で構成される。角質細胞は主に不浸透性であり、分子は脂質マトリックスに浸透する。この脂質マトリックスは、バリア機能の主要決定要因であり、主に特定の比率の長鎖セラミド（ＣＥＲ）、コレステロール（ＣＨＯＬ）、及び遊離脂肪酸（ＦＦＡ）の異質成分からなる混合物で構成される。ＳＣは、頭部基の構造及び付着する脂肪酸鎖長に従って分類される３００を超える異なるタイプのＣＥＲで構成される。ＣＥＲの頭部基のわずかな変化（ＯＨ基の位置又は数）は、二重層の形態を有意に変化させることができる。可能な全てのＣＥＲ、ＦＦＡ、及びＣＨＯＬを組み込んだ皮膚のＳＣ層の異質成分からなる混合物の分子モデルの原子論的シミュレーションは困難であり、現在の計算性能を超えている。しかし、現実的なＳＣ層をシミュレートするために、最も豊富なセラミドであるＣＥＲ−ＮＳ２４：０及び遊離脂肪酸ＦＦＡ２４：０が、分子モデルに選ばれる。ここで、２４及び０は、ＣＥＲ−ＮＳ及びＦＦＡの両方での脂肪酸鎖中の二重結合の長さ及び数をそれぞれ表す。

本開示では、幾つかの独立長（約３０ｎｓまで）の制約ＭＤシミュレーションが実行された。水、エタノール、ＤＭＳＯ、トルエン、ベンゼン等の透過性が、ＣＥＲ、ＣＨＯＬ、及びＦＦＡの等モル混合物で計算される。

本開示の実施形態によれば、幾つかの独立長（約３０ｎｓまで）の制約ＭＤシミュレーションを実行した。様々な例では、水、エタノール、ＤＭＳＯ、トルエン、及びベンゼンの透過性をＣＥＲ、ＣＨＯＬ、及びＦＦＡの等モル混合物で計算する。力場パラメータ及びシミュレーションセットアップをシミュレーションに向けて準備した。

ＣＥＲの力場パラメータをBerger力場及びＧＲＯＭＯＳ８７パラメータから採用した。Berger力場は、パルミトイルスフィンゴミエリン（ＰＳＭ）及びリン脂質二重層に関してパラメータ化されている。ＰＳＭは、頭部基ジオメトリ以外はＣＥＲ−ＮＳと同様の構造を有する。ＣＨ_２基及びＣＨ_３基は、ゼロ部分電荷を有する融合原子Ｃ単一体として扱われ、偏極水素が明示的に包含され、極性基の電荷は先のシミュレーションから採用した。Ryckaert-Bellemans２面角ポテンシャルをＦＦＡ及びＣＥＲの炭化水素鎖に使用した。ＦＦＡ及びＣＨＯＬのパラメータは、ＧＲＯＭＯＳデータセットから採用した。単純点電荷（ＳＰＣ）モデルを水分子に使用した。

シミュレーションをＮＶＴアンサンブル及びＮＰＴアンサンブルで実行した。温度は、時間定数５ｐｓを有するNose-Hooverサーモスタット並びに脂質分子及び水に別個に結合されたサーモスタットにより、３１０Ｋに制御した。圧力は、時間定数５ｐｓ及び半等方結合（ＸＹ方向及びＺ方向が別様に結合される）での圧縮率４．５×１０^−５バールでParrinello-Rahman圧調節器により１バールに制御された。脂質及び溶質分子中の全ての結合は、ＬＩＮＣＳアルゴリズムを使用して制約し、一方、ＳＥＴＴＬＥアルゴリズムを水に使用した。２ｆｓの時間ステップを全てのシミュレーションに使用した。１．２ｎｍのカットオフをVander Wall及び静電相互作用に使用した。全ての系は、少なくとも約５ｎｓにわたり平衡させた。制約シミュレーションの最後の２５ｎｓは、制約力及び他の特性の計算に使用した。上記パラメータ（圧調整器、サーモスタット、及び制約アルゴリズム等を含む）は、可変であり、システムに基づいて調整することができ、上で与えられた情報に限定されない。

更なる初期二重層及び溶質構造もモデリングされる。等モル二重層構造がＮＰＴアンサンブル中で約２００ｎｓにわたり平衡された。等モル二重層は、５２個のＣＥＲ分子、５２個のＣＨＯＬ分子、５２個のＦＦＡ分子、及び５１２０個の水分子で構成される。図４は、３１０Ｋでの二重層法線に沿った個々の二重層成分の密度分布を示す。ＣＨＯＬは主に各層の中央間にあり（ｚ約３．５、６．５）、一方、二重層の中央でのＦＦＡ及びＣＥＲの密度の増大はわずかである（ｚ約５．５）。二重層の全位相空間をサンプリングするために、複数の溶質を異なるｘｙ平面及びｚ平面に制約する必要がある。これを効率的に行うために、モデルは以下のように準備された。提案されるプロトコルが、上述される時間及びサイズに限定されないことに留意しなければならない。

反応座標は、膜法線ｚであるように選ばれ、ここで、ｚ＝０ｎｍは二重層の質量中心（ＣＯＭ）に対応する。各セットアップで、４つの分子が異なるｘｙ平面及び二重層のＣＯＭから約４．８ｎｍのｚ距離に手動で配置された。溶質で包まれた水分子を除去し、セットアップをエネルギー最小化した。次に、各セットアップは、溶質分子をそれぞれの位置に固定して維持することにより、更に２０ｎｓにわたりＮＰＴアンサンブル中で平衡させた。これらの平衡構造は、制約シミュレーションの初期構成の準備に更に使用した。溶質は、拡散速度を用いて二重層に中心に向かってゆっくりと引っ張られた。このランの時間ステップは１ｆｓに保たれた。脂質の質量中心（ＣＯＭ）と溶質分子との間のｚ距離が０．２ｎｍだけ変化する毎に、構成を記録した。各ウィンドウで、４つの溶質が異なるｚ及びｘｙ位置に制約された。合計で２４のウィンドウが上記手順を使用して生成された。これらのウィンドウは、二重層の上層から中間までのバルク水からの全空間にわたる。同じウィンドウ内にある溶質間で反復を停止するために、最小ｚ距離を１．２ｎｍ（ｖｄＷ及びクーロンのカットオフ）として維持した。提案されるプロトコルが、上述される時間及びサイズに限定されないことに留意しなければならない。

記憶された等距離構成は３０ｎｓにわたり更に実行され、そのうち、最初の５ｎｓのシミュレーションは、平衡ランとして破棄した。溶質のＣＯＭと二重層のＣＯＭとの距離は、ｚ方向において制約され、一方、溶質は側方方向において自在に移動することができた。構成は、１ｐｓ毎に記憶され、制約力は１０ｆｓ毎に記憶された。各シミュレーションの最後の２５ｎｓランは、拡散及び平均力のポテンシャルの計算に使用した。サンプリングの統計的精度を改善するために、各溶質は、所与のｚ座標で４つの異なるｘｙ平面で制約された。各溶質のこれらの４つのシミュレーションの平均がここで提示される。二重層が対称であり、二重層の片面からの結果が他面の結果の鏡像であると仮定した。提案されるプロトコルが、上述される時間及びサイズに限定されないことに留意しなければならない。

及び最後に、本開示の実施形態により、平均力のポテンシャル及び拡散性が予測される。不均質可溶性拡散モデルは一般に、膜を通る溶質の受動透過性の計算に使用される。このモデルによれば、溶質はまず膜中に溶解し、次に、膜内部を通して拡散し、最後に外側周囲媒体に再び溶解する。このモデルの透過性は、

により与えられ、式中、ｐは二重層にわたる分子の透過性であり、Ｋは水相から有機相への溶質分配関数であり、Ｄは溶質の拡散係数であり、ｄは二重層の厚さである。溶質のサイズ及び組成が透過性を何倍も変化させると共に、局所分配関数が溶質透過性を支配していることが前に示されている。

分子動力学シミュレーションは、二重層法線ｚに沿ったＫ（ｚ）及びＤ（ｚ）を計算する方法を提供する。不均質可溶性拡散モデルが、拡散性、分配関数、平均力のポテンシャル（ＰＭＦ）、及び透過性を計算するように適合された。

ｚ方向に法線を有する対称二重層系の透過性は、

により与えることができ、式中、ｐは透過性であり、ｄは二重層の厚さである。Ｋ（ｚ）及びＤ（ｚ）は、二重層の中心から所与のｚ位置での分配関数及び拡散係数であり、以下の式

を使用して計算され、式中、Ｒは気体定数であり、Ｔは温度であり、Ｆ（ｚ，ｔ）は所与のｚでの溶質への制約力であり、Ｇは平均力のポテンシャルである。

上述したシミュレーションに基づいて、結果を観測した。
・二重層の中心（ｚ約０）での水の透過性の自由エネルギーは、約２３ｋＪ／ｍｏｌであり、これは、３２３Ｋでのヘキサデカン中の水溶媒和の実験的に観測された自由エネルギー（２５ｋＪ／ｍｏｌ）に匹敵する。
・ＤＭＳＯ及びエタノールの透過性の自由エネルギーは、頭部基への部分的変化の存在により、界面においてバルクから下がる（−ｖｅ）。
・ベンゼン及びトルエンの透過性の自由エネルギーは、頭部基への部分的変化の存在により、界面においてバルクから上がる。
・水と脂質頭部基との界面近傍でのＤＭＳＯ及びエタノールの透過性の自由エネルギーは、約−１０．０ｋＪ／ｍｏｌ及び−６．０ｋＪ／ｍｏｌであることがわかり、これらは、ＤＭＳＯ（ｌｏｇＰ＝−１．３５）がエタノール（ｌｏｇＰ＝−０．３１）よりも親水性であることをサポートする。
・分配係数Ｋは、エタノールと比較してＤＭＳＯの場合、界面近傍で１桁高い。
・トルエン及びベンゼンの両方の分配係数Ｋは、アルカン鎖領域ではより高く、一方、水、ＤＭＳＯ、及びエタノールでは界面でより高い。
・ＤＭＳＯ及びエタノールでのバルク水中の拡散係数は、（４．０２＋−０．２）×１０^−５ｃｍ^２／ｓ及び（４．６２＋−０．５）×１０^−５ｃｍ^２／ｓである。
・全溶質でのバルク値と比較して、二重層内部の拡散が１桁近く低減する。
・温度３１０ＫでのＤＭＳＯ及びエタノールの計算された透過性はそれぞれ、４．７８９×１０^−６ｃｍ／ｓ及び６．９５２×１０^−６ｃｍ／ｓであることがわかった。
・透過への全体抵抗プロファイルＲ（ｚ）は、透過性が主に自由エネルギー障壁に依存することを示す自由エネルギープロファイルＧ（ｚ）に従う。
・分配係数Ｋ（ｚ）プロファイルは、自由エネルギープロファイルに対して補足的である。
・透過への抵抗（Ｒ）は、ＤＭＳＯの場合、その高い親水性により、二重層中心においてより高かった。
・透過抵抗（Ｒ）は、ベンゼン及びトルエンでは、界面においてより高く、一方、水、ＤＭＳＯ、及びエタノールの場合、アルカン鎖でより高かった。
・計算透過性及び実験透過性は、疎水性透過及び親水性透過で異なる傾向に従う。

図５は、単一ウィンドウに制約される複数の分子のシミュレーションスナップショットの側面図を示す。分子は、ｚ方向において互いから少なくとも１．２ｎｍ隔てられる。ウィンドウの１つでの異なるｘｙ位置及びｚ位置での制約分子の初期構成である。上記実験及び結果に基づいて、制約ＭＤシミュレーションから得られるＣＥＲ：ＣＨＯＬ：ＦＦＡ混合（１：１：１）二重層を通る様々な活性分子透過の透過自由エネルギー（平均力のポテンシャル）、局所拡散係数、局所分配関数、及び局所抵抗のグラフ表現が、水の場合では図６に示され、ＤＭＳＯの場合では図７に示され、エタノールの場合では図８に示され、ベンゼンの場合では図９に示され、トルエンの場合では図１０に示される。更に、図１１は、実験透過性と、制約ＭＤシミュレーションから得られるＣＥＲ：ＣＨＯＬ：ＦＦＡ混合（１：１：１）二重層を通る疎水性及び親水性透過物の透過性との比較を示す。

記述された説明は、本明細書における主題を記載して、当業者が実施形態を作成し使用できるようにする。主題の実施形態の範囲は、特許請求の範囲により規定され、当業者に想到される他の変更形態を含み得る。そのような他の変更形態は、特許請求の範囲の文字言語と異ならない同様の要素を有する場合、又は特許請求の範囲の文字言語とごくわずかに異なる均等要素を含む場合、特許請求の範囲内にあることが意図される。したがって、実施形態は、皮膚膜のシミュレーションを使用して活性分子をテストするシステム及び方法を提供する。

しかし、保護範囲が、そのようなプログラムに、メッセージを内部に有するコンピュータ可読手段に加えて拡張され、そのようなコンピュータ可読記憶手段は、プログラムがサーバ、モバイルデバイス、又は任意の適するプログラマブルデバイスで実行される場合、方法の１つ又は複数のステップを実施するプログラムコード手段を含むことを理解されたい。ハードウェアデバイスは、例えば、サーバ又はパーソナルコンピュータ等又はそれらの任意の組合せのような任意の種類のコンピュータを含め、プログラム可能な任意の種類のデバイスであることができる。デバイスは例えば、例えば特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）のようなハードウェア手段又はハードウェア手段とソフトウェア手段との組合せ、例えば、ＡＳＩＣ及びＦＰＧＡ若しくは少なくとも１つのプロセッサ及びソフトウェアモジュールが内部に配置された少なくとも１つのメモリであることができる手段を含むこともできる。したがって、手段は、ハードウェア手段及びソフトウェア手段の両方を含むことができる。本明細書に記載される方法実施形態は、ハードウェア及びソフトウェアで実施することができる。デバイスはソフトウェア手段を含むこともできる。代替的には、実施形態は、例えば、複数のＣＰＵを使用して、異なるハードウェアデバイスで実施し得る。

本明細書の実施形態は、ハードウェア要素及びソフトウェア要素を含むことができる。ソフトウェアで実施される実施形態は、限定ではないが、ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコード等を含む。本明細書に記載される様々なモジュールにより実行される機能は、他のモジュール又は他のモジュールの組合せで実施し得る。この説明では、コンピュータ使用可能又はコンピュータ可読媒体は、命令実行デバイス、装置、又はデバイスにより使用されるか、又は関連して使用されるプログラムの包含、記憶、通信、伝搬、又は輸送が可能な任意の装置であることができる。

媒体は、電子、磁気、光学、電磁、赤外線、又は半導体システム（若しくは装置若しくはデバイス）又は伝搬媒体であることができる。コンピュータ可読媒体の例としては、半導体又は固体状態メモリ、磁気テープ、リムーバブルコンピュータディスケット、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、剛性磁気ディスク、及び光ディスクが挙げられる。光ディスクの現在の例としては、コンパクトディスク−読み取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、コンパクトディスク−読み／書き（ＣＤ−Ｒ／Ｗ）及びＤＶＤが挙げられる。

プログラムコードの記憶及び／又は実行に適するデータ処理システムは、システムバスを通してメモリ要素に直接又は間接的に結合される少なくとも１つプロセッサを含む。メモリ要素は、プログラムコード、大容量記憶装置、及び実行中、大容量記憶装置からコードを検索しなければならない回数を低減するために、少なくとも幾つかのプログラムコードの一時的記憶を提供するキャッシュメモリの実際の実行中に利用されるローカルメモリを含むことができる。

入力／出力（Ｉ／Ｏ）デバイス（限定ではなく、キーボード、ディスプレイ、ポインティングデバイス等を含む）は、システムに直接又は介在するＩ／Ｏコントローラを通して結合することができる。ネットワークアダプタもシステムに結合して、介在する私設ネットワーク又は公衆ネットワークを通して、データ処理システムを他のデータ処理システム、リモートプリンタ、又は記憶デバイスに結合できるようにし得る。モデム、ケーブルモデム、及びEthernetカードは、ネットワークアダプタの現在利用可能なタイプのごく少数である。

実施形態を実施する代表的なハードウェア環境は、本明細書の実施形態による情報処理／コンピュータシステムのハードウェア構成を含み得る。本明細書のシステムは、少なくとも１つのプロセッサ又は中央演算処理装置（ＣＰＵ）を含む。ＣＰＵは、システムバスを介してランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、及び入力／出力（Ｉ／Ｏ）アダプタ等の様々なデバイスに相互接続される。Ｉ／Ｏアダプタは、ディスクユニット及びテープドライブ又はシステムにより可読の他のプログラム記憶デバイス等の周辺機器に接続することができる。システムは、プログラム記憶デバイス上の本発明の命令を読み取り、これらの命令に従って、本明細書の実施形態の方法論を実行することができる。

システムは、キーボード、マウス、スピーカ、マイクロフォン、及び／又はタッチスクリーンデバイス（図示せず）等の他のユーザインタフェースデバイスをバスに接続して、ユーザ入力を収集するユーザインタフェースアダプタを更に含む。更に、通信アダプタがバスをデータ処理ネットワークに接続し、ディスプレイアダプタがバスを表示デバイスに接続し、表示デバイスは、例えば、モニタ、プリンタ、又は送信機等の出力デバイスとして実施し得る。

上記説明は、様々な実施形態を参照して提示されている。本願が関連する分野の当業者は、原理、趣旨、及び範囲から意味的に逸脱せずに、説明される構造及び動作方法での代替形態又は変更形態が実施可能であることを理解する。

１００ システム
１０２ ユーザインタフェース
１０４ メモリ
１０６ プロセッサ
１０８ モデル生成モジュール
１１０ シミュレーションモジュール
１１２ 拡散性計算モジュール
１１４ 分配係数計算モジュール
１１６ 透過性予測モジュール
１１８ 表示デバイス
２００ フローチャート
２０２、２０４、２０６、２０８、２１０、２１２、２１４、２１６ ステップ

Claims (10)

1. 皮膚膜のシミュレーションを使用して活性分子をテストする方法であって、
   第１の入力である構造ライブラリを準備することと、
   第２の入力であるトポロジライブラリを準備することと、
   前記第１の入力及び前記第２の入力をプロセッサに提供することと、
   前記第１の入力及び前記第２の入力を使用して、前記プロセッサにより初期構成を生成することと、
   前記プロセッサにより、前記初期構成を使用して皮膚の角質層の分子モデルを生成することと、
   前記プロセッサにより、前記皮膚の角質層の分子モデルを使用して、前記活性分子の単一ウィンドウ制約分子動力学シミュレーションを複数の分子に対して実行することと、
   前記プロセッサにより、前記シミュレーションに基づいて前記活性分子の拡散性を予測することと、
   前記プロセッサにより、前記シミュレーションに基づいて前記活性分子の分配係数を予測することと、
   前記プロセッサにより、前記シミュレーションに基づいて前記活性分子の透過性を予測することと
   を含む、方法。
2. 前記活性分子の前記拡散性、分配係数プロファイル、及び前記透過性を表示デバイスに視覚化するステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記活性分子の前記拡散性及び前記分配係数は、二重層法線に沿って予測される、請求項１に記載の方法。
4. 前記分子モデルは、結合パラメータ及び非結合パラメータを利用して、前記活性分子間の相互作用を記述する、請求項１に記載の方法。
5. 前記透過性の前記予測は、前記シミュレーションで制約される必要がある力の量の計算を含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記角質層の分子モデルは、脂質二重層及び角質細胞からなる、請求項１に記載の方法。
7. 前記構造ライブラリは、角質層成分、活性分子、タンパク質、薬剤、ポリマー、ナノ粒子、及び溶媒を含む、請求項１に記載の方法。
8. 前記トポロジライブラリは、力場及び個々の分子パラメータファイルを含む、請求項１に記載の方法。
9. 皮膚膜のシミュレーションを使用して活性分子をテストするシステムであって、
   構造ライブラリを第１の入力として、且つトポロジライブラリを第２の入力として提供するユーザインタフェースと、
   メモリと、
   前記メモリと通信するプロセッサと
   を含み、前記プロセッサは、
   皮膚の角質層の脂質マトリックスの分子モデルを生成するモデル生成モジュールと、
   前記皮膚の前記角質層の前記分子モデルを使用して、前記活性分子に対して単一ウィンドウ制約分子動力学シミュレーションで複数の分子を実行するシミュレーションモジュールと、
   前記シミュレーションに基づいて前記活性分子の拡散性を予測する拡散性計算モジュールと、
   前記シミュレーションに基づいて前記活性分子の分配係数を予測する分配係数予測モジュールと、
   前記シミュレーションに基づいて前記活性分子の透過性を予測する透過性予測モジュールと
   を含む、システム。
10. 皮膚膜のシミュレーションを使用して活性分子をテストするコンピュータプログラムを具現した非一時的コンピュータ可読媒体であって、方法は、
    第１の入力である構造ライブラリを準備することと、
    第２の入力であるトポロジライブラリを準備することと、
    前記第１の入力及び前記第２の入力をプロセッサに提供することと、
    前記第１の入力及び前記第２の入力を使用して、前記プロセッサにより初期構成を生成することと、
    前記プロセッサにより、前記初期構成を使用して皮膚の角質層の分子モデルを生成することと、
    前記プロセッサにより、前記皮膚の角質層の分子モデルを使用して、前記活性分子の単一ウィンドウ制約分子動力学シミュレーションで複数の分子を実行することと、
    前記プロセッサにより、前記シミュレーションに基づいて前記活性分子の拡散性を予測することと、
    前記プロセッサにより、前記シミュレーションに基づいて前記活性分子の分配係数を予測することと、
    前記プロセッサにより、前記シミュレーションに基づいて前記活性分子の透過性を予測することと
    を含む、一時的コンピュータ可読媒体。