表面・界面・情報科学の融合による抗付着性コーティング材料の設計
林智広

本稿では金属，酸化物表面の有機物によるコーティング方

.

は じめに

法 の 1 つ で あ る 自 己 組 織 化 単 分 子 膜 ( Self assembledmonolayers: SAMs)に関して，その抗付着性(抗タンパク質現在，医療用生体材料は高分子，金属，セラミクスを中心吸着・抗細胞接着特性)のメカニズムに関して述べる．まに，用途に応じて多様な材料が日々開発されている．人体内た，機械学習を用いたタンパク質吸着特性の予測，さらにはに導入されるインプラント，人工組織，臓器，あるいはドラ実際に応用されている高分子材料への展開に関する近年の研ッグデリバリーのキャリアなど，開発されるデバイスを構成究成果に関して紹介したい．

する材料は多岐にわたる(1) ．これらの材料は生体組織・細SAMs は基板分子および分子間相互作用によって，分子胞，生体分子との適切な相互作用(生体適合性・親和性)に加が自発的に高秩序な構造を形成することを利用した表面コーえ，機械特性(耐摩耗性・剛性など)，化学的特性(化学的安ティングの手法である[図( a )]．特に単結晶金表面上に作定性，生分解性など)など，複数の特性・機能も同時に併せ製したアルカンチオールの SAMs は，図 1(b)の走査型トン持つ必要がある．バイオデバイス・材料に複数の機能を付与

ネル電子顕微鏡像から明らかなように，膜内でアルカンチオする手段として，表面のコーティング(被覆)は非常に強力なール分子が周期的配列を持ち，高密度に集積していることが手法である．例えば金属製ステントの高分子によるコーティ分かる．また，実際に利用されることが多い Si ，ガラスなングは，血液適合性をステントに付与する．また，バイオセどを基板とした金の多結晶表面においても，アルカンチオーンサーにおいては，高分子膜・単分子膜の非特異的な吸着をル分子は同様に高密度で集積することが明らかとなっている．

防ぐコーティングによって，ターゲット分子以外の分子のセSAMs の長所は末端基の異なる分子を用いることで，表面ンサー表面への吸着を抑制し，ターゲット分子への選択性を高め，結果としてセンシングの精度を向上させることが出来る．このように有機物あるいは無機物によるコーティングにより，化学的安定性，撥水性など様々な機能を材料に持たせることが出来る．
様々な表面特性のなかでも，生体組織・細胞との親和性に関しては，そのメカニズムに関して不明な点が多く残されている．特に，抗付着性(ここでは抗タンパク吸着・抗細胞接着特性を指す)に関しては，水中における相互作用が複雑であり，さらに吸着・接着の振る舞いが生体分子，細胞の種類によって異なることから，目的に応じた適切な表面設計をすることが困難である場合もある(2)．

図1

自己組織化単分子膜の模式図 ( a ) と ( b ) 走査型トンネル電子顕微鏡( STM )像(測定領域のサイズは 10 × 10nm)． STM 像内の四角は分子集積構造の単位格子を示す．(オンラインカラー)

東京工業大学物質理工学院材料系准教授(〒2268502 横浜市緑区長津田町4259 G110)
Design of Antibiofouling Coatings Based on the Fusion of Surface & Interface Science and Informatics; Tomohiro Hayashi(Departmentof Materials Science and Engineering, School of Materials and Chemical Technology, Tokyo Institute of Technology, Yokohama)
Keywords: antibiofouling, biomaterials, atomic force microscopy, surface & interface science, machine learning, Informatics, artificial neuralnetwork, proteinresistance, selfassembled monolayers (SAMs), polymer blush
2022年 7 月 4 日受理[doi:10.2320/materia.61.765]

ま て り あ 第61巻 第11号(2022)
Materia Japan図2(a) メチル基末端，(b) オリゴエチレングルコール( OEG )末端 SAM への血小板細胞の粘着試験結果． (オンラインカラー)の物理化学的特性を自在に制御することが可能である点である(3)．
一般的に抗付着性を示す末端基として，オリゴエチレングリコール( OEG )，糖類などの非イオン性の官能基，ベタインなどの双性イオン型の官能基が挙げられる．これらの官能基は化学構造が全く異なるにもかかわらず，同様に高い抗付着性を示すことが非常に興味深い(2) ．図に SAMs への血小板粘着実験の例を示す．図 2( a )はメチル基を末端に持つチオール分子の SAM に血小板細胞を含む血漿を接触させた
後に電子顕微鏡測定を行った結果であるが，無数の接着物が観察される．これらは血小板細胞であり，それらの多くは活性化して，周囲の血小板と結合し，血栓形成の初期段階にあ

図3(a) シリカコロイドを原子間力顕微鏡カンチレバーの先端に固定したコロイドプローブの電子顕微鏡像，(b) 表
面間力測定の模式図，(c) リン酸緩衝生理食塩水中で測定した SAMs 間に働く表面間力測定の結果(表面間力距離曲線)．(オンラインカラー)

る こ と が 分 か る ． 一 方 で ， 図 2 ( b )の OEG 末 端 基 を 持 つSAM では粘着した血小板はほとんど確認出来ず，これはSAM の血小板適合性が高く，血小板細胞の粘着・活性化をは水分子間の水素結合状態に変化を与えるエタノールを加え誘起しないことを示している(4)．

ることによって，この斥力が消失したことから，この斥力は上記の結果は，末端基の種類によって，細胞と SAMs のSAM と水の界面に存在する界面水分子に因るものであると界面相互作用が全く異なることを示しており，抗付着性を持結論した．上記の実験を系統的に行うことにより，界面水分つ単分子膜は生体分子，細胞に対して反発力を作用している子による反発力と抗付着性の相関が明確となり，筆者らは抗と予想できる．そこで我々は原子間力顕微鏡( AFM )を用い

付着性 SAM に共通して存在する界面水分子の障壁が生体分た表面間力測定によって， SAMs が引き起こす界面相互作子，細胞の接近を防ぎ，抗付着性特性を発現していると結論用の定量的な解析を試みた(図)．ここでは，測定におけるした(5)(9)．最近，筆者らは表面選択的な振動分光である，感度の向上，相互作用の定量的な解析のために，マイクロス

表面増強赤外分光法による水素結合状態の解析，周波数変調

ケールサイズのシリカコロイドをカンチレバー先端に固定し型 AFM を用いた，界面水分子の可視化など様々な手法で，たコロイドプローブを使用した(図 3(a )上)．表面間力測定

抗付着性 SAM が持つ界面水分子の特殊な水素結合状態の解においては，基板，コロイドプローブ双方に金の蒸着，析を行っている(7)(10)．

SAMs の形成を行い，リン酸緩衝生理食塩水中での表面間力測定を行った(図 3(b)上)．

田中らは示差走査熱測定を用いて，高分子近傍の水を不凍水，中間水，自由水の 3 種類に分類し，血液適合性が非常

まず，抗付着性をもたない SAMs の表面間力測定結果にに 高 い Poly ( 2methoxyethylacrylate ) ( PMEA ) , Poly

ついて述べる．疎水性 SAM( C8)間には 6 nm 程度の表面間(ethyleneglycol)(PEG)などの高分子材料の水和水には中間距離から，疎水性相互作用と van der Waals 相互作用による水が多いことを発見した．我々の赤外分光法を用いた分析結引力が観測された．また，親水性 SAM であるスルホン酸基

果も， PEG, PMEA と抗付着性を有する SAMs の水和水の( SA )，トリメチルアミン基( TMA )基を有する SAM では水素結合状態の類似性が確認されている(8)(9)(11) ．表面間力

0.2～2 nm の距離において van der Waals 引力のみが観察さ測定による界面の水分子が引き起こす相互作用，振動分光法れた．一方，抗付着性を有する OEG 末端，スルホベタインによる界面水分子の水素結合状態の解析は，抗付着性発現に( SB )には，引力相互作用は観察されず，表面間距離 5 nmおける界面水分子の重要性を示しており，界面水分子の挙動程度から斥力が観察された．この斥力の減衰長は 1.5 nm 程の制御が抗付着性材料の開発に肝要であることを示している．

度であり，溶液のデバイ長( 0.7 nm )よりもはるかに長いことから，電気 2 重層による斥力とは考えられない．筆者ら



特集

データセットを構築することができる．

.

生体材料に対する生体分子・細胞の応答データを取得するためのプラットフォーム

このようなコンビナトリアル的手法の特筆すべき長所は，同一の条件で調整したタンパク質，細胞を用いてデータを取得出来ることである．バイオ実験の特有の生体分子・細胞の前述のように，抗付着性と界面の水分子の関係が明らかにサンプルのロット間の違い，細胞の播種までの培養条件などなりつつある．一方で，望むべきタンパク質・細胞との相互の違いなどによるデータのばらつきを最小限に抑え，“品質作用を示す材料の設計は，依然として試行錯誤的な手法，セの良い”データセットを構築できる点である．

レンディピティーに依存する場合が多い．そのような状況を.

打開するために，近年では情報科学の手法を用いた材料設計

機械学習を用いた抗付着性材料の設計が注目されている．特に機械学習を用いて，材料の化学構造とその機能の相関を解析する手法[一般的には定量的構造物

ここでは上述のように取得されたデータを用いて，単分子性 相 関 QSPR: Quantitative Structure Property Relation-

膜を構成する分子の化学構造から，タンパク質の吸着量を予ships )と呼ばれる]は固体触媒，バッテリーの電極材料など測する回帰モデルの構築について述べる．与えられた条件の固体材料の開発において成果を挙げている．一方でバイオ(説明変数)から結果(目的変数)を求めるには，様々なアルゴマテリアル分野での情報科学的手法の応用例は少なリズムが存在する．データセットのサイズ・特徴，説明・目い(12)(14)．

的変数の数などによって，最適なアルゴリズムは変わってく

固体材料開発においては，機械学習に用いる大規模で系統ることから，研究者はその都度，アルゴリズムの選択，およ的かつ網羅的なデータセットを第一原理計算などの計算科学

び回帰モデルを記述する様々な条件(ハイパーパラメータとによって構築可能である．一方，生体材料開発においては，呼ばれる)の組み合わせの最適解を網羅的な調査によって見材料に対するタンパク質の吸着，細胞の接着，組織応答を計つけ出す必要がある．

算科学で求めることは不可能であり，どうしても実験データ

図に SAM を構成する分子構造から水の静的接触角，タを基にデータセットを構築する必要がある．このことから，ンパク質吸着量を予測した例を示す．様々なアルゴリズムを効率的な材料の化学組成と材料に対する生体分子細胞・組織用いた回帰モデルの比較の結果，人工ニューラルネットワーの応答に関するデータの取得が要求される．ここでは単一のクモデルが，予測の正確性という観点から最も適したアルゴ基板上に 2 種類の異なる末端基を持つチオール分子の組成リズムであることが分かった．図 5(b, c)から明らかなようが場所によって連続的に変化する基板(傾斜基板)をデータ取に，学習(訓練)後のニューラルネットワークは単分子膜の水得に応用した例について述べる(図)．図 4 では抗付着性・親水性を持つ OEG 基末端，疎水性でタンパク質・細胞を接着するメチル基末端を持つチオール分子で構成される傾斜基板を用いた例を示す．表面における分子の集積構造，血小板の粘着・活性化の特性は，2 つの分子の割合によって大きく異なることが分かる．この基板に対し，タンパク質吸着実
験，細胞接着実験を行うことで，大量のデータを一度にに取得することが可能となる．さらに，異なる分子の組み合わせを用いて基板の作製・データの収集をすることで，網羅的な

図5
図4

2 種類のチオール分子の組成が基板上で連続的に変化す
る傾斜基板を用いた水の接触角(上)，STM による表面分子構造(中)，血小板粘着(下)実験の例．基板の右側に行くほど OEG 基末端のチオール分子の割合が高くなる．(オンラインカラー)

ま て り あ 第61巻 第11号(2022)
Materia Japan(a) SAMs を構成する分子の化学構造からタンパク質吸着量を予測するために用いた人工ニューラルネットワークモデル．機械学習を用いて分子の化学構造から予測した SAMs の接触角 (b)，タンパク質(フィブリノーゲン)吸着量 ( c) と実験値との比較(15)． (オンラインカラー)

の接触角，タンパク質吸着量を予測出来ていることが分か提案を平行して遂行することが肝要と考える．

る(15)．

文

また，学習後のニューラルネットワークモデルを用いて，献データベース外の仮想の SAM の水の接触角，タンパク質吸着量を予測することも可能であることが明らかとなっている(詳細は参考文献(15)を参照)．この結果は実際の材料開発を行う前に，ある程度材料のスクリーニングが可能であることを示している．ある程度の規模のデータセットがあれば，回帰モデルを構築することによって，実験科学者の材料開発における負担を軽減することが期待できる．

.

む

すび

本稿では表面・界面科学的手法を用いた抗付着性単分子膜の抗タンパク吸着・抗細胞接着特性のメカニズムについて説明した．ここでは界面の水分子がタンパク質・細胞の接着を防ぐ障壁としての役割を果たしていることを示す実験結果について述べた．また後半では，情報科学的な手法(主に機械学習)を用いた，望むべき生体分子・細胞の応答を誘起する単分子膜の設計について述べた．バイオマテリアル分野の研
究は計算科学との親和性が低く，材料に対する生体分子・細胞応答のデータセットを構築するには，コンビナトリアル的な手法を用いて効率的に実験によるデータ収集を行う必要がある．ここでは傾斜基板を用いたデータ収集方法について述
べ，さらにそれらのデータを用いた機械学習による，水の接触角，タンパク質吸着量の予測に関する事例を紹介した．また，近年では筆者らは SAMs よりも複雑かつ多様な構造を持つ高分子膜へのタンパク質の吸着の予測も可能であることを実証している(16) ．このように更なる情報科学的手法のバ( 1 ) 林 智広生体適合性制御と要求特性掌握から実践する高分子バイオマテリアルの設計・開発戦略～モノマー(いち)からデザインするバイオインターフェースと上市までの道筋～，
サイエンス & テクノロジー，(2014)．
( 2 ) T. Hayashi and M. Hara: Current Physical Chemistry, 1(2011), 90
98.
( 3 ) J. C. Love, L. A. Estroff, J. K. Kriebel, R. G. Nuzzo and G. M.
Whitesides: Chem. Rev., 105(2005), 11031169.
( 4 ) R. Chang, S. Asatyas, G. Lkhamsuren, M. Hirohara, E. a. Q.
Mondarte, K. Suthiwanich, T. Sekine and T. Hayashi: Polymer
Journal, 50(2018), 563571.
( 5 ) T. Hayashi, Y. Tanaka, Y. Koide, M. Tanaka and M. Hara:
Phys. Chem. Chem. Phys., 14(2012), 10196206.
( 6 ) N. Kanayama, T. Sekine, K. Ozasa, S. Kishi, T. Nyu, T.
Hayashi and M. Maeda: Langmuir, 32(2016), 1329613304.
( 7 ) T. Sekine, Y. Tanaka, C. Sato, M. Tanaka and T. Hayashi:Langmuir, 31(2015), 71005.
( 8 ) M. Tanaka, T. Hayashi and S. Morita: Polymer Journal, 45(2013), 701
710.
( 9 ) M. Tanaka, S. Morita and T. Hayashi: Colloids Surf B Biointerfaces, 198(2021), 111449.
(10) Y. Araki, T. Sekine, R. Chang, T. Hayashi and H. Onishi: Rsc.
Adv., 8(2018), 2466024664.
(11) T. Hayashi: Chemistry Letters, 50(2021), 1173
1180.
(12) 林 智広研究開発リーダー，16(2020), 22
25.
( 13) 林 智広データ科学で医療材料を創る．In みらいぶっく～
学問・大学なび 学校法人河合塾，(2020).
(14) D. Palai，千頭俊太，前田翔一，田原寛之，林 智広表面と真空，65(2022), 1014.
(15) R. J. Kwaria, E. a. Q. Mondarte, H. Tahara, R. Chang and T.
Hayashi: ACS Biomater Sci. Eng., 6(2020), 49494956.
(16) D. Palai, H. Tahara, S. Chikami, G. V. Latag, S. Maeda, C.
Komura, H. Kurioka and T. Hayashi: ACS Biomater Sci. Eng.,(2022), 印刷中.

イオマテリアル材料開発への応用が期待される(14)．

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2003年 5 月

情報科学の手法は，従来の試行錯誤的アプローチを軽減し，「研究者が集中すべき課題に集中できる時間を作ってくれる」ことが期待できる．一方で，今回紹介した機械学習を用いた材料の化学構造からの材料機能の予測における回帰モ
デルの構築は，実は複雑な相関関係を解析しているに過ぎず，材料機能が発現するメカニズムに関しては，回帰モデルの解析からは困難な場合が多い．筆者は基礎研究と応用研究の両輪を回すには，メカニズムの理解のための研究と材料の

林智広

ハイデルベルグ大学物理化学研究所 Ph.
D 取得
2006 年 7 月 東京工業大学大学院総合理工学研究科助教
2010 年 7 月 東京工業大学物質理工学院材料系准教
授
専門分野表面・界面科学，マテリアルズインフォマ
ティクス◎バイオマテリアル近傍での分子の振る舞い，それにより引き起こされる相互作用の解析に従事．近年では情報科学を用いたバイオマテリアル設計に注力している．

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特集