(57)【要約】脂質分子を模倣する粗粒度モデル（ＤＭＰＣ）（７０２）が、不規則な構成から開始する薄膜二分子層の自己組織化をシミュレートするために使用される。この粗粒度モデルは、全原子モデルと比較して必要とするＣＰＵ時間のオーダーがより小さい。初期二分子層様構造が、モンテカルロシミュレーション（７０４）を使用して、粗粒度モデルの複雑な配置から生成される。この初期二分子層様構造は、分子動力学シミュレーション（７０６）を使用して精緻化される。比較的小さい系について、その分子動力学シミュレーションは、定容条件下または定圧条件下で実施され得る。より大きな系について、分子動力学シミュレーションは、好ましくは、定圧条件下で実施される。
2005529604.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
膜脂質二分子層の集合を、該膜脂質の粗粒度モデルを用いてシミュレートするための方法であって、
（１）該膜脂質を、粗粒度モデルを用いて提示する工程；
（２）モンテカルロシミュレーション手順を使用して、一群の該粗粒度モデルから初期二分子層様構造を作成する工程；
（３）分子動力学シミュレーションを使用して、該初期二分子層構造を精緻化する工程；および
（４）該精緻化された二分子層様構造の提示を出力する工程；
を包含する、方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、工程（３）は、定圧条件下で前記分子動力学シミュレーションを実施する工程を包含する、方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法であって、工程（１）は、粗粒度モデルを用いて、ジミリストイル−ｓｎ−グリセロ−ホスファチジルコリン膜脂質を提示する工程を包含する、方法。
【請求項４】
請求項３に記載の方法であって、工程（３）は、定圧条件かつ定温条件下で前記分子動力学シミュレーションを実施する工程を包含する、方法。
【請求項５】
請求項３に記載の方法であって、工程（１）は、少なくとも１０００個の粗粒度分子および少なくとも５０００部位を用いて、前記ジミリストイル−ｓｎ−グリセロ−ホスファチジルコリン膜脂質を提示する工程をさらに包含する、方法。
【請求項６】
請求項５に記載の方法であって、工程（３）は、定圧条件下で前記分子動力学シミュレーションを実施する工程を包含する、方法。
【請求項７】
請求項３に記載の方法であって、工程（１）は、
（ａ）炭化水素中の炭素原子の三重項およびそれに付随する水素原子を、球状物体として提示する工程；
（ｂ）伸縮ポテンシャルおよび屈曲ポテンシャルを使用して、炭化水素部位を一緒に連結して鎖を形成する工程；および
（ｃ）水分子の三重項を球状物体として提示する工程；
を包含する、方法。
【請求項８】
請求項７に記載の方法であって、工程（１）は、
（ｄ）コリン骨格を第１球状物体として提示する工程；
（ｅ）リン酸骨格を第２球状物体として提示する工程；および
（ｆ）コリン骨格を第３球状物体として提示する工程；
をさらに包含する、方法。
【請求項９】
請求項１に記載の方法であって、
（５）前記精緻化された二分子層様構造からの膜脂質の前記粗粒度モデルについて、粗粒度の力場を決定する工程；
をさらに包含する、方法。
【請求項１０】
請求項１に記載の方法であって、工程（２）は、前記粗粒度モデルの乱雑な群から前記初期二分子層様構造を作成する工程を包含する、方法。
【請求項１１】
請求項１に記載の方法であって、工程（３）は長さ４の能勢−フーバー鎖を使用して、カノニカルアンサンブルにて前記分子動力学シミュレーションを実行する工程を包含する、方法。
【請求項１２】
請求項１に記載の方法であって、工程（３）は、運動方程式の３段ＲＥＳＰＡ積分を使用して、多時間刻み分子動力学シミュレーションを実施する工程、を包含する、方法。
【請求項１３】
請求項１に記載の方法であって、工程（３）は、
（ａ）長さ４の能勢−フーバーの鎖を使用して、カノニカルアンサンブルにて前記分子動力学シミュレーションを実行する工程；および
（ｂ）運動方程式の三段階のＲＥＳＰＡ積分を使用して、多時間刻み分子動力学シミュレーションを実施する工程；
を包含する、方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（発明の分野）
本発明は、概して、インシリコ分子プロセシングに関し、具体的には、粗粒度モデルを用いる生体膜をシミュレートするための方法、システム、およびコンピュータプログラム製品に関する。
【０００２】
（関連技術）
生物学的プロセス（膜融合膜−タンパク質相互作用、および酸化的リン酸化）は、膜膜レベルで生じている。膜中のマイクロメートル（μｍ）規模のドメイン形成（「ラフト（ｒａｆｔ）」の概念は、水平方向にのびる脂質組織化（ｌａｔｅｒａｌ  ｌｉｐｉｄ  ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ）が、重要な役割を担う機構を説明するためにもたらされた。したがって、メゾスコピックレベルでの脂質の相互作用のより広範な理解が所望されている。
【０００３】
原子シミュレーション技術が開発され、リン脂質膜を比較的正確にモデリングすることが可能である域となった。
【０００４】
残念ながら、従来のアルゴリズムおよびコンピュータパワーでは、これらのような研究をドメインサイズにして５〜１０ｎｍ、および時間スケールにして約１０ｎｓに、制限してしまう。したがって、上記のような集団現象の殆どは、計算機的に獲得し得ない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
したがって、必要とされるものは、従来の技術よりも速く、そして／または従来の技術よりも長い時間スケールで研究することができる、リン脂質二分子層の挙動を研究するための方法、システムおよびコンピュータプログラム製品である。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
（発明の要旨）
本発明は、粗粒度モデルを使用するリン脂質二分子層の挙動を研究するための、方法、システム、およびコンピュータプログラム製品に関する。本発明は、粗粒度モデルが、研究しようとするその二分子層系のサイズのみではなく、シミュレーションにおいて試験が行われる有効時間スケールを増大させるために使用され得ることを可能にする。
【０００７】
本発明にしたがって、脂質分子（例えば、ジミリストイルホファチジルコリン（ＤＭＰＣ））を模倣するために設計された粗粒度モデルが、乱雑な配置から始まってラメラ状の二分子層の自己組織化をシミュレートするのに使用される。この粗粒度モデルは、全原子モデルに比べて、より短いＣＰＵ時間しか要求しない大きさ（ｏｒｄｅｒｓ  ｏｆ  ｍａｇｎｉｔｕｄｅ）である。初期の二分子層様構造は、モンテカルロシミュレーションを使用して、粗粒度モデルの乱雑な配置から生成される。この初期の二分子層様構造は、分子動力学シミュレーションを使用して精緻化される。比較的に小さな系については、この分子動力学シミュレーションは、定容条件のもとで実施され得る。大規模な系については、この分子動力学法は、定圧条件下で実施される。
【０００８】
本発明のさらなる特徴および利点は、以下の説明において示される。なおさらなる本発明のさらなる特徴および利点は、本明細書に示される説明に基づき、当業者にとって明らかなものであるか、または、本発明の実施例から教示され得るものであり得る。本発明の利点は、記載される説明およびそれに特許請求の範囲ならびに添付の図面に具体的に示される構造によって、実現および取得される。
【０００９】
上述の概要および以下の詳細な説明は、例示および説明のためものであり、特許請求される発明のさらなる説明を提供することが意図される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
（Ｉ．導入）
原子シミュレーション技術は、分析される特徴および因子の数および複雑性に起因する計算機上の制限を受けている。本発明にしたがって、粗粒度（ｃｏａｒｓｅ  ｇｒａｉｎ；ＣＧ）モデルを使用するシミュレーションが実施され、このシミュレーションは原子シミュレーションよりも実質的に短いコンピュータ時間を使用する。例えば、以下（これらは全て、本明細書中で参考として全体が援用される）を参照のこと：Ｒ．Ｇｏｅｔｚ，Ｔ．Ｌｉｐｏｗｓｋｉ，Ｊ．Ｃｈｅｍ．Ｐｈｙｓ．１０８  （１９９８）  ７３９７；Ｔ．Ｒ．Ｗｅｉｋｌ，Ｒ．Ｒ．Ｎｅｔｚ，Ｒ．Ｌｉｐｏｗｓｋｙ，Ｐｈｙｓ．Ｒｅｖ．Ｅ  ６２  （２０００）  Ｒ４５；Ｒ．Ｇｏｅｔｚ，Ｇ．Ｇｏｍｐｐｅｒ，Ｒ．Ｌｉｐｏｗｓｋｙ，Ｐｈｙｓ．Ｒｅｖ．Ｌｅｔｔ．８２  （２０００）  ２２１；およびＭ．Ｖｅｎｔｕｒｏｌｉ，Ｂ．Ｓｍｉｔ，Ｐｈｙｓ．Ｃｈｅｍ．Ｃｏｍｍ．１０  （１９９９）。
【００１１】
本発明は、粗粒度モデルを用いるリン脂質二分子層の挙動を研究するための方法、システム、およびコンピュータプログラム製品に関する。本発明は、粗粒度モデルが、研究しようとするその二分子層系のサイズのみではなく、シミュレーションにおいて試験が行われる有効時間スケールを増大させるために使用され得ることを可能にする。
【００１２】
二分子層様構造の形成のシミュレーションは、定容条件および／または定圧条件下で実施される。定容シミュレーションは、概して、結果として得られる二分子層様構造の体積に関する知識が事前に必要である。この結果として得られる二分子層様構造の体積に関する事前に知ることは、概して、比較的単純な構造に対して決定可能である。しかし、より大きく、そして／またはより複雑な構造については、結果として得られれる二分子層様構造を、予め知るかまたは予め決定していることが難しい。このようなシミュレーションおよび他のシミュレーションにおいて、定圧条件のもとのシミュレーションが実施される。このシミュレーションは、結果として得られる二分子層様構造の体積を事前に知ることを必要としない。
【００１３】
本発明は、一般的な膜脂質である、ジミリストイル−ｓｎ−ホスファチジルコリン（
ＤＭＰＣ）の粗粒度（「ＣＧ」）モデルを使用することが、本明細書中で記載される。例えば、以下（これらの全てが、本明細書中でその全体が参考として援用される）を参照のこと：Ｊ．Ｃ．Ｓｈｅｌｌｅｙ，Ｍ．Ｙ．Ｓｈｅｌｌｙ，Ｒ．Ｃ．Ｒｅｅｄｅｒ，Ｓ．Ｂａｎｄｙｏｐａｄｈｙａｙ，Ｍ．Ｌ．Ｋｌｅｉｎ，Ｊ．Ｐｈｙｓ．Ｃｈｅｍ．Ｂ  １０５  （２００１）  ４４６４−４４７０；Ｊ．Ｃ．Ｓｈｅｌｌｅｙ，Ｍ．Ｙ．Ｓｈｅｌｌｙ，Ｒ．Ｃ．Ｒｅｅｄｅｒ，Ｓ．Ｐ．Ｂａｎｄｙｏｐａｄｈｙａｙ，Ｐ．Ｂ．Ｍｏｏｒｅ，Ｍ．Ｌ．Ｋｌｅｉｎ，Ｊ．Ｃｈｅｍ．Ｐｈｙｓ．（２００１）；  （これらを、まとめて、「ＣＧ−ＤＭＰＣの論文」とする）。
【００１４】
しかし、本発明は、ＤＭＰＣのＣＧモデルを用いる用途に限定されない。本明細書における教示に基づいて、当業者は、本発明が他の膜脂質のＣＧモデルについても同様に利用可能であることが理解される。
【００１５】
リン脂質についてのＣＧモデル（これは、水中のＤＭＰＣ二分子層の密度プロファイルを半定量的に再現する）が、開発された。例えば、上で議論した、ＣＧ−ＤＭＰＣの論文を参照のこと。このモデルは、完全に混合された初期状態からＤＭＰＣ二分子層の自己組織化をシミュレートするのに有用である。このＣＧモデルはまた、リン脂質、アルカン、および水から構成される系における逆柱相（ｒｅｖｅｒｓｅ  ｃｏｌｕｍｎａｒ  ｐｈａｓｅ）の形成をシミュレーションを行うのに有用である。
【００１６】
本発明に従ったＣＧモデルは、原子モデルよりもオーダーにして約４つ分速い性能レベルで様々な現象を研究するのに十分に正確である。本発明に従ったＣＧモデルは、二分子層の粗雑性、リン脂質の水平方向の分配（ｌａｔｅｒａｌ  ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ  ｏｆ  ｐｈｏｓｐｈｏｌｉｐｉｄｓ）、および膜融合を解明するために、複数の分子二分子層を含む計の自己組織化のようなリン脂質系の広範な現象を模倣するのに使用され得る。界面活性剤系モデルについては、上で議論した、ＣＧ−ＤＭＰＣの論文を参照のこと。本発明が、使用されて、ＭＤシミュレーションによって位置づけが可能である様々な生物学的現象の研究を可能にする。
【００１７】
（ＩＩ．粗粒度モデル）
図１は、ＤＭＰＣについてのＣＧモデル１００を示す。このＣＧモデル１００は、水、アルカンおよびリン脂質について単純化した表現体である。各々のタイプの分子についてのモデルが、実験および／または原子論的シミュレーションから既知の物理学的特徴および／または構造的特徴を模倣する。Ｓ．Ｂａｎｄｙｏｐａｄｈｙａｙ，Ｊ．Ｃ．Ｓｈｅｌｌｅｙ，Ｍ．Ｌ．Ｋｌｅｉｎ，Ｊ．Ｐｈｙｓ．Ｃｈｅｍ．Ｂ  １０５  （２００１）  ５９７９−５９８６（これは、その全体が、本明細書中で参考として援用される）を参照のこと。このモデル、およびその開発が、ＣＧ−ＤＭＰＣの論文に記載され、上記のように議論される。
【００１８】
図１において、単一の球状部分は、炭化水素中の炭素原子およびそれらが伴う水素原子の三重項を表現する球体部分である。この炭化水素部位は、連結されて、伸縮ポテンシャルおよび屈曲ポテンシャル（ｂｅｎｄｉｎｇ  ｐｏｔｅｎｔｉａｌ）を使用して鎖を形成する。単一の球状部位はまた、水分子の三重項を表している。
【００１９】
単一の球状の対称性の部位は、ＤＭＰＣの、コリン（ＣＨ）、リン酸（ＰＨ）、グリセロール（ＧＬ、すわなち、ＣＨ２−ＣＨ−ＣＨ２）、およびエステル基（−Ｏ２ＣＣＨ３，Ｅ１およびＥ２）を表現するのに使用される。このＤＭＰＣの脂質テイルは、上述のアルカンモデルを使用してモデリングされ、そして（ＣＨ２）３球状表現についてはＳＭとして標識され、そして、（ＣＨ２）２ＣＨ３球状表現についてはＳＴとして標識した。ＣＨ基およびＰＨ基は、それぞれ、電荷、＋ｅおよび−ｅを保持し、誘電率として、７８を使用した。「Ｔｉｎｆｏｉｌ」エワルド周期境界条件を使用して、静電相互作用を処理した。このＤＭＰＣモデル１００は、その脂質の構造的側面を半定量的に再現する。上記のＣＧ−ＤＭＰＣの論文、ならびにＳ．Ｂａｎｄｙｏｐａｄｈｙａｙ，Ｊ．Ｃ．Ｓｈｅｌｌｅｙ，Ｍ．Ｌ．Ｋｌｅｉｎ，Ｊ．Ｐｈｙｓ．Ｃｈｅｍ．Ｂ  １０５  （２００１）  ５９７９−５９８６を参照のこと（これらは、上で議論した）。
【００２０】
（ＩＩＩ．二分子層の自己組織化）
３０３．１５Ｋでの５４８Ｗ部位および６４ＤＭＰＣ分子を含む系が、二分子層構造へと自己組織化することのシュミレーションは、定温・定容アンサンブル（ＮＶＴ）で、実施された。この研究の第１の部分は、モンテカルロ（ＭＣ）シミュレーションを使用して実施された。モンテカルロ（ＭＣ）シミュレーションの概要については、上で議論されたＣＧ−ＤＭＰＣの論文を参照のこと。
【００２１】
図２Ａを参照すると、この研究のＭＣ部分の後に、ＤＭＰＣのＣＧモデルは、二分子層様構造２００に自己組織化する。図２Ａにおいて、水は、淡灰色で示され、そのヘッド部分は、中程度の濃い灰色で示されており、この脂質のテイルは、淡灰色にてその図の中心にある。図２Ａから理解され得るように、数個の欠陥が残っている。例えば、いくつかのリン脂質のヘッド部分は、二分子層のコア内に残っており、そして、ＤＭＰＣ分子からの４つの炭化水素鎖は、二分子層の外に伸びている。図２Ａは、ＣＧ−ＤＭＰＣ自己組織化の開始時の配置（コンフィギュレーション）として、本明細書中で参照される。
【００２２】
次に、分子動力学（「ＭＤ」）シミュレーションが実施され、このシミュレーションは、図２Ａ中で示されるモンテカルロ（ＭＣ）の実行結果の最終配置から開始する。このＭＤシミュレーションは、長さ４の能勢−フーバー鎖（Ｎｏｓｅ−Ｈｏｏｖｅｒ  ｃｈａｉｎ）を使用してカノニカルアンサンブルで実施された。例えば、上で議論されたように、以下（それらは、それらの全体が参考として援用される）を参照のこと：Ｄ．Ｆｒｅｎｋｅｌ，Ｂ．Ｓｍｉｔ，”Ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ，”Ａｃａｄｅｍｉｃ  Ｐｒｅｓｓ，Ｓａｎ  Ｄｉｅｇｏ，１９９６；およびＭ．Ｅ．Ｔｕｃｋｅｒｍａｎ，Ｇ．Ｊ．Ｍａｔｙｎａ，Ｊ．Ｐｈｙｓ．Ｃｈｅｍ．Ｂ．１０４  （２０００）  １５９。多時間刻み（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  ｔｉｍｅ  ｓｔｅｐ）分子動力学法を、運動方程式の三段階（ｔｈｒｅｅ  ｓｔａｇｅ）のＲＥＳＰＡ積分を使用して実装した。上で議論したように、Ｄ．Ｆｒｅｎｋｅｌ，Ｂ．Ｓｍｉｔ，”Ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ，”Ａｃａｄｅｍｉｃ  Ｐｒｅｓｓ，Ｓａｎ  Ｄｉｅｇｏ，１９９６を参照のこと。最も短い時間刻みである、１ｆｓが、結合長および角度の積分に使用され、他方、中程度の長さの時間刻みである、２ｆｓが、１１Å未満の非結合性相互作用について使用され、そして、長い時間刻みである、４０ｆｓが、１１Åとそのカットオフ値との間の非結合性相互作用について使用された。ファンデルワールスポテンシャルに関してのカットオフ値は、１５Åであると設定され、他方、そのエワルド（Ｅｗａｌｄ）計算の実空間部分に対するカットオフ値は、２２．９Åとされた。このシミュレーションでは、格子の寸法にして４６．０Å×４５．３Å×５９．３Åの斜方晶系を使用し、このシミュレーションは、２０ｆｓの時間刻みで１ｎｓに亘って実行された。トラジェクトリースナップショットが、その解析のために５０時間刻みごとに取得された。
【００２３】
５００ピコ秒（ｐｓ）の間に、図２Ａにおける欠陥の実質的に全てが、回復し、そして、欠陥のない二分子層が、図２Ｂに示されるように、もたらされた。図２Ｂは、ＣＧ−ＤＭＰＣ自己組織化の最終配置として本明細書中で参照される。図２Ｂにおいて、図２Ａのように、水は、淡灰色で示され、ヘッド部分は、中程度の濃い灰色で示されており、この脂質のテイルは、淡灰色にてその図の中心にある。
【００２４】
ＭＤシミュレーションを用いた自己組織化は、比較的速い。これは、ソフトで、スムージングされたポテンシャルが、ポテンシャルエネルギー面中にある局在する極小点を除去し、独立した相互作用部位の殆どは、集合的な運動を促進せず、そして、このシミュレーション系は、いまだに、比較的小さなものであり、自己組織化のためにフィードバックを機構を提供する。
【００２５】
（ＩＶ．定圧条件下での脂質拡散）
リン脂質二分子層の挙動を研究するための上述の技術は、定容条件の下で実施され、この条件は、最終的にえられる二分子層様構造の体積を事前に知ることを要求する。相対的に単純な構造に対しては、最終的に得られる二分子層様構造の体積を事前に知ることは、一般的に決定可能である。しかし、より大きくかつ／または複雑な構造について、その得られる二分子層様構造の体積は、事前に知ることまたは事前に決定することが困難であり得る。
【００２６】
本発明に従って、より規模の大きいシミュレーションのために、ＭＤシミュレーションを、定圧条件を使用して実施される。例えば、１０２４  ＣＧ−ＤＭＰＣ分子および８７６８  Ｗ部位を用いるより規模の大きいシミュレーションのために、ＭＤシミュレーションを実施した。このシミュレーションは、２０ｆｓ時間刻みおよび斜方晶系の格子を用いて１ｎｓに亘って、定圧・定温（ＮＰＴ）アンサンブルで、実施された。温度制御のための能勢−フーバー鎖の選択は、先ほど記載した６４ＤＭＰＣシミュレーションと同じものであった。さらに、この圧力は、４つのバロスタットによって制御された。平均格子サイズは、１８０Å×１９８Å×５６Åであった。この系のスナップショットが、図３に示される。
【００２７】
（Ｖ．シミュレーションの構造）
本発明のエラー強さを調べるためにこのシミュレーションを、水和（ｈｙｄｒａｔｅｄ  ａｌｌ−ａｔｏｍ）全原子（ＡＡ）  ＤＭＰＣ脂質二分子層の以前のシミュレーションと比較した。Ｐ．Ｂ．Ｍｏｏｒｅ，Ｄ．Ｆ．Ｌｏｐｅｚ，Ｍ．Ｌ．Ｋｌｅｉｎ，Ｂｉｏｐｈｙｓ．Ｊ．８１（２００１）２４８４（これは、本明細書中その全体が参考として援用される）を参照のこと。このシミュレーションは、６４個ＤＭＰＣ脂質分子および１７９２個の水分子を含む。このシミュレーションは、定エネルギー・定容（ＮＶＥ）アンサンブルで、１０ｎｓに亘って実施された。このシミュレーションの詳細は、以下に見いだされる：Ｍ．Ｒ．Ｗｉｌｓｏｎ，Ｗ．Ｐ．Ａｌｌｅｎ，Ｍ．Ａ．Ｗａｒｒｅｎ，Ｓ．Ｓａｕｒｏｎ，Ｗ．Ｓｍｉｔｈ，Ｊ．Ｃｏｍｐ．Ｃｈｅｍ．１８（１９９７）４７８（これは、その全体が参考として本明細書中で参考として援用される）。
【００２８】
膜の構造特性を比較するときに有用な値は、二分子層表面ににとって標準的な電子密度プロファイルであり、これは、Ｘ線処理実験から取得され得る。ＡＡ−ＤＭＰＣとＣＤ−ＤＭＰＣの電子密度プロファイルの比較が、図４において示される。この電子密度プロファイルから明らかな第１の特徴は、ＣＧ−ＤＭＰＣのヘッド基−ヘッド基の距離（ｄ−間隔）が、ＡＡシミュレーションよりも短いことである。ＡＡシミュレーションに関するｄ−間隔は、３６Åであり、他方、ヘッド基当たりの面積は、５８Å２である。本明細書中で記載のＣＧ研究において、３２Åというｄ−間隔および７０Å２というヘッド基当たりの面積が、取得された。
【００２９】
これらの値は、ＡＡ値との適正な合致であり、脂質のＣＧ記述および減数された部位によって、ＡＡシミュレーションから取得される結果と類似の結果が提供され得る。ＡＡ脂質シミュレーションの詳細は、ＣＧモデルを使用して取り込まれ得ないが、これらの結果は、さらに大規模な現象に対してこのより現象学的アプローチを使用する正当とするには十分なほど有用である。
【００３０】
（ＶＩ．脂質の拡散）
本発明は、従来技術と比較したときに、より大きな系およびより長い時間スケールの研究を可能にする。従来の全原子シミュレーションにおいて、最も速いアルゴリズムを用いたときでさえ、全系のサイズとして約２０，０００原子で、１０ｎｓを超える時間スケールに達することは、比較的に見て、難しい。他のシミュレーションは、より大規模でかつより長い系を調べることを試みてきたが、静電相互作用計算におけるいくつかの単純化によって、この問題を計算機において処理しやすいものとする必要があった。
【００３１】
Ｅ．Ｌｉｎｄａｈｌ，Ｏ．Ｅｄｈｏｌｍ，Ｂｉｏｐｈｙｓ．Ｊ．７９  （２０００）  ４２６−４３３（これは、その全体が参考として本明細書中で援用される）を参照のこと。しかし、静電相互作用は、系の特性に対して有意に寄与することがこれまで示されてきた。本明細書において記載されるシミュレーションにおいて、静電相互作用は、カットオフ処理されない。
【００３２】
ＣＧモデルにおける様々なポテンシャルおよび多くの部位の使用のために、実効時間スケールが探求されるとの考えをとることが有用である。時間スケールの違いを探求するために、以前のＡＡ脂質シミュレーションからの拡散係数が、本発明のＣＧモデルと比較される。このっ拡散係数（Ｄ）は、以下に従う平均二乗変位の限界傾き（ｌｉｍｉｔｉｎｇ  ｓｌｏｐｅ）を得ることによって計算される：
【００３３】
【数１】
2005529604.tif 000003
【００３４】
ここで、ｒｉは、時間ｔにおける脂質分子の各々の質量中心であり、そして、Ｄは、膜表面上の二次元拡散係数である。
【００３５】
図５Ａおよび図５Ｂは、このＡＡモデルおよびＣＧモデルの結果の比較を示す。図５Ａは、このＡＡ  ＤＭＰＣ脂質分子がいまだに流体力学的限界に挑んでいることを示し、他方、図５における分子は、１００ｐｓを超える安定した傾きを示す。これらの傾きは、ＡＡモデルおよびＣＧモデルについて、それぞれ、ＤＡＡ＝６．５×１０−８ｃｍ２／ｓおよびＤＣＧ＝６．３×ｌ０−６ｃｍ２／ｓである。これは、ＣＧモデルにおける粒子の動力学的運動の記述は、ＡＡモデルのものよりも少なくともオーダーにして２つ分、速いことを意味する。さらに、力に起因する計算の数の低減（ＡＡについて１１８相互作用部位  対  ＣＧについて１３部位）によって、計算時間のオーダーがさらにおよそ２つ低減される。ＣＧモデルはまた、より長い時間刻みを利用するので、これまでのものよりもオーダーにして４つ長い時間スケールで、動力学的特性に、至ることができる。
【００３６】
（ＶＩＩ．プロセシングの検討事項）
計算時間の低減は、並列計算を用いて達成され得る。使用され得る技術は、力分解およびドメイン分解（「ＤＤ」）を用いる、複製データ（ｒｅｐｌｉｃａｔｅｄ  ｄａｔａ）スキームが挙げられるが、これらに限定されない。上述のように、Ｍ．Ｒ．Ｗｉｌｓｏｎ，Ｗ．Ｐ．Ａｌｌｅｎ，Ｍ．Ａ．Ｗａｒｒｅｎ，Ｓ．Ｓａｕｒｏｎ，Ｗ．Ｓｍｉｔｈ，Ｊ．Ｃｏｍｐ．  Ｃｈｅｍ．１８  （１９９７）  ４７８を参照のこと。
【００３７】
本発明は、この複製データ技術を用いて実装され、これは、プロセッサごとに相対的に十分なスケーリングを提供する。上で議論したように、Ｍ．Ｒ．Ｗｉｌｓｏｎ，Ｗ．Ｐ．Ａｌｌｅｎ，Ｍ．Ａ．Ｗａｒｒｅｎ，Ｓ．Ｓａｕｒｏｎ，Ｗ．Ｓｍｉｔｈ，Ｊ．Ｃｏｍｐ．Ｃｈｅｍ．１８  （１９９７）  ４７８を参照のこと。この複製データ技術は、実装することは比較的容易であり、利用可能なコンピュータ資源に対して適用可能である。
【００３８】
分散メモリ方式計算機（例えば、Ｂｅｏｗｕｌｆ型クラスター）は、相対的に十分なスケーリングを提供する。例えば、２×１０４粒子の系にとって、分散型メモリ方式システムは、１〜３２プロセッサの比較的十分なスケーリングを提供する。しかし、さらに、プロセッサ間の通信によって、効率を低減し得る。
【００３９】
コードの改善（時間およびサイズ）が、考慮されるべきである。時間スケール問題は、力の計算および積分時間刻みを含む。時間刻みは、概して、より高速なコンピュータおよびより多いプロセッサとともに改善される。コードの改善は、並列計算機を利用するように実装され得る。
【００４０】
このコードは、必要に応じて、ファストマルチプル法（「ｆａｓｔ  ｍｕｌｔｉｐｌｅ  ｍｅｔｈｏｄｓ；ＦＭＭ）を併用したＤＤのような並列アルゴリズムを備える。近距離の力（例えば、レナード−ジョーンズ）のＤＤは、プロセッサの数と比例してスケーリングされることが示される。但し、十分なメモリおよびディスク容量が存在するとする。約１０７粒子以上の大きな系のシミュレーションは、近距離力のみが含まれる場合に容易に得られる。エワルド法の最近の実装（例えば、パーティクルメッシュエワルド法（Ｐａｒｔｉｃｌｅ  Ｍｅｓｈ  Ｅｗａｌｄ；「ＰＭＥ」））は、並列計算機上で効率的にコーディングされることが困難であり得る。これは、実空間（ｒ）と逆空間（ｒｅｃｉｐｒｏｃａｌ  ｓｐａｃｅ）（ｋ）の相互変換に起因する。あるいは、このコードは、ＦＭＭを備え、これは、ＰＭＥの困難性を有さない。このＰＭＥは、小さな系（例えば、２×１０４粒子）に関しては、ＦＭＭよりも速く、より大きな系は、一般的に、ＦＭＭを用いるとより速く実行される。したがって、１０５以上の粒子を有する脂質ドメインがシミュレートされる場合、ＦＭＭが、一般的には好ましい。このＦＭＭは、いかなる量のプロセッサまでも効率的にスケーリングし得るべきである。但し、ここで、十分なメモリおよびプロセッサが存在するものとする。
【００４１】
１０５の脂質という比較的大きな系に関する例示的な実装が、ここで、提供される。このコードは、１０００脂質に対して３２ＣＰＵ上で実装され、この脂質は、２×１０４の粒子である。１０５の脂質（１０６粒子）を有する系をシミュレートするために、ＦＭＭおよびＤＤが、使用される。２×１０４粒子シミュレーションにおける現用の時間刻みは、２０ｆｓのオーダーにあり、１つのプロセッサに対して９０秒／時間刻みをとる。５００ＣＰＵに対するアクセスが可能である場合、約１０５の脂質系について、２倍のオーバーヘッドを仮定すると、それは、３６秒／時間刻みで実行する。計算時間が１ヶ月であるとき、これは、１ｎｓのシミュレーション時間を得る。ＣＧモデルからの拡散が、オーダーにして２つ増加することを考慮すると、これは、１００ｎｓの有効時間スケールを得る。
【００４２】
（ＶＩＩＩ．プロセスフローチャート）
図７は、本発明を実装するための例示的な方法７００のプロセスフローチャートである。このプロセスは、工程７０２で始まる。これは、ジミリストリイル−ｓｎ−グリセロ−ホスファチジルコリン膜脂質のような膜脂質を粗粒度モデルを用いて表現することを包含する。
【００４３】
工程７０４は、初期二分子層様構造を、モンテカルロシミュレーションの手順を使用して一群の粗粒度モデルから生成することを包含する。この粗粒度モデルの一群は、乱雑な群の粗粒度モデルであり得る。
【００４４】
工程７０６は、初期二分子層様構造を分子動力学シミュレーションを使用して精緻化することを包含する。より大きな系について、この分子動力学シミュレーションは、定圧条件下で実施される。より小さい系について、この分子動力学シミュレーションは、定圧・定容条件下で実施され得る。
【００４５】
工程７０８は、精緻化した二分子層様構造の表現を出力することを包含する。この精緻化した二分子層様構造は、特に、膜脂質の粗粒度モデルのための粗粒度の力場を決定することを包含する。
【００４６】
（ＩＸ．コンピュータプログラム製品）
本発明は、本明細書中に記載の機能性を実施することが可能な１以上のコンピュータシステムで実装され得る。例えば、限定されるべきではないが、プロセスフローチャート７００またはそれの一部分は、コンピュータシステム上で実装され得る。
【００４７】
図６は、例示的なコンピュータシステム６００を例示する。種々のソフトウェアの実施形態が、この例示的なコンピュータシステム６００に関して記載される。この説明を読んだ後に、これは、他のコンピュータシステムおよび／またコンピュータアーキテクチャーを使用して本発明を実装する方法は、当業者にとって明らかである。
【００４８】
例示的なコンピュータシステム６００は、通信インフラストラクチャー６０６に接続した、１以上のプロセッサ６０４を備える。
【００４９】
コンピュータシステム６００はまた、メインメモリ６０８、好ましくは、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）を備える。
【００５０】
コンピュータシステム６００はまた、二次メモリ６１０を備え得、これは、例えば、ハードディスクドライブ６１２および／またはリムーバル記憶ドライブ６１４を備え得、リムーバル記憶ドライブとしては、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ、磁気テープドライブ、光学ディスクドライブなどである。リムーバル記憶ドライブ６１４は、周知の様式でリムーバル記憶ユニットから読み出し、そして／または、それらに書き込む。リムーバル記憶ユニット６１８は、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ディスク、光学ディスクなどを表す。このリムーバル記憶ユニット６１８は、リムーバル記憶ドライブ６１４によって、読み出され、そして、書き込まれる。リムーバル記憶ユニット６１８は、その中に記憶されている、コンピュータソフトウェアおよび／またはデータを有してるコンピュータ利用可能記憶媒体を備える。
【００５１】
代替的実施形態において、二次メモリ６１０は、コンピュータプログラムまたは他の命令がコンピュータシステム６００にロードされることを可能にする他のデバイスを備え得る。このようなデバイスは、例えば、リムーバル記憶ユニット６２２およびインターフェース６２０を備える。このようなものの例は、プログラムカートリッジおよびカートリッジインターフェース（例えば、ビデオゲームデバイスに見出されるようなもの）、リムーバルメモリチップ（例えば、ＥＰＲＯＭまたはＰＲＯＭ）および関連するソケット、ならびに他のリムーバル記憶ユニット６２２およびインターフェース６２０を備える。このインターフェース６２０は、ソフトウェアおよびデータがリムーバル記憶ユニット６２２からコンピュータシステム６００へと送達することを可能にする。
【００５２】
コンピュータシステム６００はまた、通信インターフェース６２４を備え得る。この通信インターフェースは、ソフトウェアおよびデータがコンピュータシステム６００と外部装置のとの間で移動されることを可能にする。通信インターフェース６２４としては、モデム、ネットワークインターフェース（例えば、イーサネット（登録商標）カード）、通信ポート、ＰＣＭＣＩＡスロットおよびカードなどが挙げられる。通信インターフェース６２４を介して移送されるソフトウェアおよびデータは、信号６２８の形態であり、これは、電気的、電磁気的、光学的または他の通信インターフェース６２４によって受信され得る他の信号であり得る。これらの信号６２８は、通信経路６２６を介して、通信インターフェース６２４に提供される。通信経路６２６は、信号６２８を運び、そして、ワイヤまたはケーブル、光ファイバー、電話線、携帯電話通信、ＲＦリンクおよび他の通信チャネルを使用して実装され得る。
【００５３】
本明細書において、用語「コンピュータプログラム媒体」および「コンピュータ利用可能媒体」とは、一般的には、リムーバブル記憶ユニット６１８、ハードディスクドライブ６１２にインストールされたハードディスク、および信号６２８のような、媒体を指すために使用される。これらのコンピュータプログラム製品は、コンピュータシステム６００にソフトウェアを提供するための手段である。
【００５４】
コンピュータプログラム（コンピュータコントロールロジックとも呼ばれる）は、メインメモリ６０８および／または二次メモリ６１０に記憶される。コンピュータプログラムはまた、通信インターフェース６２４を介して受信され得る。そのようなコンピュータプログラムは、実装された場合、コンピュータシステム６００が本明細書中で考察されたような本発明の特徴を実施することを可能にする。具体的には、そのコンピュータプログラムは、実装された場合、プロセッサ６０４が本発明の特徴を実装することを可能にする。従って、そのようなコンピュータプログラムは、コンピュータシステム６００のコントローラーを提示する。
【００５５】
本発明がソフトウェアを使用して実施される実施形態において、そのソフトウェアは、コンピュータプログラム製品中で販売され得、そしてリムーバブル記憶ドライブ６１４、ハードディスクドライブ６１２または通信インターフェース６２４を使用して、コンピュータシステム６００中にロードされる。コントロールロジック（ソフトウェア）は、プロセッサ６０４によって実行される場合、そのプロセッサ６０４に、本明細書中に記載される本発明の機能を実施させる。
【００５６】
別の実施形態において、本発明は、例えば、ハードウェア成分（例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ））を使用して、ハードウェア中で主に実施される。
【００５７】
なお別の実施形態において、本発明は、ハードウェアおよびソフトウェアの両方の組み合わせを使用して、実施される。
【００５８】
（Ｘ．結論）
本発明が、特定の機能の性能およびその関連性を示す機能的構築ブロックの助けを得て上記に記載されている。これらの機能的構築ブロックの境界は、説明の簡便さのために本明細書中では任意に規定されている。代替的境界が、その特定の機能およびその関連性が適切に実施される限りにおいて、規定され得る。従って、そのような任意の代替的境界が、本発明の範囲および趣旨の範囲内にある。これらの機能的構築ブロックが、別個の成分、特定用途向け集積回路、適切なソフトウェアを実行するプロセッサなど、およびそれらの組み合わせによって、実行され得ることを、当業者は認識する。
【００５９】
本発明の種々の実施形態が上記に記載されているが、これらは例示のためだけに提示され、限定のために提示されるものではないことが、理解されるべきである。従って、本発明の幅および範囲は、上記の例示的な実施形態のいずれかによって限定されるべきではない。しかし、本発明の幅および範囲は、上記特許請求の範囲およびその等価物によってのみ規定されるべきである。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
本発明は、添付の図面を参照して記載されており、ここで、同じ参照番号は、同一または機能的に類似の構成要素を示す。また、参照番号の最も左の桁は、その関連する構成要素が最初に導入された図面を同定するための参照番号である。
【図１】図１は、ジミリストイル−ｓｎ−グリセロ−ホスファチジルコリン（ＤＭＰＣ）についての粗粒度（「ＣＧ」）モデルを例示する。
【図２Ａ】図２Ａは、ＣＧ−ＤＭＰＣ自己組織化の開始時の配置を示す。
【図２Ｂ】図２Ｂは、ＣＧ−ＤＭＰＣ自己組織化の最終的な配置を示す。
【図３】図３は、１０２４  ＣＧ−ＤＭＰＣ二分子層系を例示する。
【図４】図４は、全原子シミュレーションおよびＣＧ−ＤＭＰＣシミュレーションについての電子密度プロファイルの比較を示す。
【図５】図５Ａは、総時間にして１０ｎｓシミュレーション時間の、ＤＭＰＣ全原子シミュレーションおよびＣＧ−ＤＭＰＣシミュレーションに関する、平均二乗変位を示す。図５Ｂは、総時間にして１０ｎｓシミュレーション時間の、ＤＭＰＣ全原子シミュレーションおよびＣＧ−ＤＭＰＣシミュレーションに関する、平均二乗変位を示す。
【図６】図６は、本発明を実装するための例示的なコンピュータシステムのブロック図である。
【図７】図７は、本発明を実装するためのプロセスフローチャートである。
【図１】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図７】
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【図６】
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【国際調査報告】
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