| 研究領域 | 水圏機能材料：環境に調和・応答するマテリアル構築学の創成 |
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| 研究課題/領域番号 |
19H05720
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
田中 賢 九州大学, 先導物質化学研究所, 教授 (00322850)
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| 研究分担者 |
藤井 義久 三重大学, 工学研究科, 准教授 (70578062)
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| 研究期間 (年度) |
2019-06-28 – 2024-03-31
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| キーワード | バイオ界面 / 水和界面 / 走査プローブ顕微鏡 / 高分子精密合成 / 細胞接着 / 界面レオロジー / 界面構造・物性解析 / 界面ダイナミクス |
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| 研究実績の概要 |
本研究では、材料の化学構造と含水による物理化学的な物性変化により、界面水和構造・運動を制御することで、特定の生体分子や細胞を選択的に認識（はたらく）する水圏バイオ・環境機能材料を創製することを目指す。界面水の構造・運動を制御するための高分子の精密合成と生体機能評価を行う。また、水中プローブ顕微鏡技術による合成高分子の界面状態の解明・制御を行う。A02（先端計測・シミュレーション班）との連携により水・材料界面の状態を精密解析する技術を確立し、界面水構造・運動制御の基礎学理を構築する。A01（分子・材料構築班）と連携し、生体親和性および金属ステント表面への高接着性を示す材料の設計指針を創出する。
本年度は、生体親和性に影響する中間水量および基材へのを厳密に制御するために、高分子の側鎖に導入する官能基が制御された新規高分子を設計した。また、ステントへのコーティング安定性を向上させるために、側鎖に各種官能基を導入した単環式オレフィン類をモノマーとして精密合成した。開環メタセシス重合または可逆的付加-開裂連鎖移動重合とそれに続く水素添加反応を行うことで目的の高分子を得た。さらに、モデル高分子としてポリ（2－メトキシエチルアクリレート）などをグラフト化した表面の水和構造をA02の放射光・中性子を用いた先端計測・解析により解明した。水圏における合成高分子の表面および界面における物性と水和構造の解析を行い、界面選択的な評価手法を確立した。さらに、計画研究内だけでなく、複数の公募研究者との共同研究も推進することで、水圏で働く材料の機能特性の発現において水和状態、とりわけ、含水した高分子に形成される中間水量や不凍水に対する中間水の比率が重要な役割を果たしていることを明らかにした。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
水和環境における高分子の表面物性および水和構造・運動解析を進展させるために、官能基の構造、位置、量、配列が精密に制御された生体親和性合成高分子を合成に成功した。さらに、A03内だけではなくA02との連携、公募研究との共同研究など、領域内連携を推進したことで、23報の原著論文を出版できた。また、材料の化学構造と水和による物理化学的な物性変化を精密に評価するために、水和した材料の構造および運動について検討した。さらに、材料の物性が変化するときの水の状態について、詳細な解析を行い、水和した材料の構造物性の変化が水の運動性の変化を伴うことを明らかにした。
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| 今後の研究の推進方策 |
水圏バイオ・環境機能材料構築を達成するため、官能基の構造、位置、量、配列が制御されたモデル高分子を基にして生体親和性材料を精密設計する。また、プローブ顕微鏡測定、中性子散乱測定、放射光分光、テラヘルツ分光、シミュレーションなどの本領域の強みを活かし、水・高分子界面の物理化学的特性を明らかにする。具体的には、以下の4点に主眼を置き研究を推進して行く。１．生体親和性に影響する中間水量の厳密な制御、ならびに、ステントへのコーティング安定性向上のため、高分子の側鎖に導入する官能基が制御された新規高分子を合成する。２．乾燥および水和状態における高分子のガラス転移温度、弾性率などの物理化学的な材料物性変化を定量化する。また、A02の放射光・中性子を用いた先端計測では、ポリ（2－メトキシエチルアクリレート）などの重水素化物を用いるとともに、水圏共通溶媒（重水など）を積極的に活用し高分子に水和した水の状態を明らかにする。３．タンパク質吸着を抑制する水和層が高分子表面に形成される過程について、高分子の空間分布変化、水の吸着サイト、水の水素結合ネットワーク構造を解析し、水圏機能材料構築の学理を深化させる。公募研究とも密に連携して水圏における高分子の表面物性および水和構造・運動性解析とタンパク質の吸着・構造変化、細胞接着との相関解明に取り組む。また、A02との連携を発展させ含水時の材料物性と細胞接着挙動を予測可能にする機械学習モデルを検討する。４．生体親和性を発現する高分子と水との界面における水の状態をA02の先端的な分光手法と協働することで明らかにし、高分子と水それぞれの物理化学特性を考慮し、その支配因子を検討する。さらに、A01および公募研究との共同研究を拡充することで水圏材料の物理物性を取得し、機械学習の予測最適化のための基礎データとして活用を目指す。
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