Оценка влияния ксантеновых красителей на физические свойства липидных мембран методом молекулярной динамики

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Обоснование и цель. Правильный выбор красителей, особенно нацеленных на клеточные мембраны, является первостепенной задачей для успешных научных исследований. В настоящей работе изучено влияние ксантеновых красителей (флуоресцеина, эритрозина, эозина Y и бенгальского розового) на физические свойства модельных липидных мембран. Метод. Молекулярное моделирование. Результаты. Выявлено, что ксантеновые красители увеличивают площадь, приходящуюся на одну липидную молекулу, эффект возрастает в ряду флуоресцеин ≈ эозин Y < эритрозин ≤ бенгальский розовый. Расчет параметра упаковки «хвостов» молекул фосфолипидов показывает, что флуоресцеин, эритрозин и эозин Y оказывают разупорядочивающее действие на мембраны, в то время как бенгальский розовый практически не влияет на этот параметр. Оценка изменения дипольного потенциала фосфолипидной мембраны в присутствии красителей показывает, что их способность снижать эту величину возрастает в ряду флуоресцеин ≤ эозин Y ≈ эритрозин < бенгальский розовый. Вывод. Сопоставление результатов молекулярной динамики с данными электрофизиологических исследований и дифференциальной сканирующей микрокалориметрии выявило ряд расхождений, причины которых обсуждаются.

Об авторах

А. И. Малыхина

Институт цитологии РАН

Email: efimova@incras.ru
Санкт-Петербург, 194064, Россия

О. С. Остроумова

Институт цитологии РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: efimova@incras.ru
Санкт-Петербург, 194064, Россия

С. С. Ефимова

Институт цитологии РАН

Email: efimova@incras.ru
Санкт-Петербург, 194064, Россия

Список литературы

  1. Abraham M. J., Murtola T., Schulz R., Páll S., Smith J. C., Hess B., Lindahl E. 2015. GROMACS: high performance molecular simulations through multi-level parallelism from laptops to supercomputers. Software X. V. 1—2. P. 19. https://doi.org/10.1016/j.softx.2015.06.001
  2. Banks J. G., Board R. G., Carter J., Dodge A. D. 1985. The cytotoxic and photodynamic inactivation of micro-organisms by Rose Bengal. J. Appl. Bacteriol. V. 58. P. 3910—400. https://doi.org/10.1111/j.1365-2672.1985.tb01478.x
  3. Bernetti M., Bussi G. 2020. Pressure control using stochastic cell rescaling. J. Chem. Phys. V. 153. Art. ID: 114107. https://doi.org/10.1063/5.0020514
  4. Bhat M., Acharya S., Prasad K. V.V., Kulkarni R., Bhat A., Bhat D. 2017. Effectiveness of erythrosine-mediated photodynamic antimicrobial chemotherapy on dental plaque aerobic microorganisms: a randomized controlled trial. J. Indian Soc. Periodontol. V. 21. P. 210. https://doi.org/10.4103/jisp.jisp_157_17
  5. Buck S. T.G., Bettanin F., Orestes E., Homem-de-Mello P., Imasato H., Viana R. B., da Silva A. B.F. 2017. Photodynamic efficiency of xanthene dyes and their phototoxicity against a carcinoma cell line: a computational and experimental study. J. Chem. V. 2017. Article ID: 7365263. https://doi.org/10.1155/2017/7365263
  6. Bussi G., Donadio D., Parrinello M. 2007. Canonical sampling through velocity rescaling. J. Chem. Phys. V. 126. Art. ID: 014101. https://doi.org/10.1063/1.2408420
  7. Calori I. R., Pellosi D. S., Vanzin D., Cesar G. B., Pereira P. C.S., Politi M. J., Hioka N., Caetano W. 2016. Distribution of xanthene dyes in DPPC vesicles: rationally accounting for drug partitioning using a membrane model. J. Braz. Chem. Soc. V. 27. P. 1938. https://doi.org/10.5935/0103-5053.20160079
  8. Chaudhuri S., Sardar S., Bagchi D., Dutta S., Debnath S., Saha P., Lemmens P., Pal S. K. 2016. Photoinduced dynamics and toxicity of a cancer drug in proximity of inorganic nanoparticles under visible light. Chemphyschem. V. 17. P. 270. https://doi.org/10.1002/cphc.201500905
  9. Clarke R. J. 2015. Dipole-potential-mediated effects on ion pump kinetics. Biophys. J. V. 109. P. 1513. https://doi.org/10.1016/j.bpj.2015.08.022
  10. Darden T., York D., Pedersen L. 1993. Particle mesh Ewald: An N⋅log(N) method for Ewald sums in large systems. J. Chem. Phys. V. 98. P. 10089. https://doi.org/10.1063/1.464397
  11. Efimova S. S., Ostroumova O. S. 2012. Effect of dipole modifiers on the magnitude of the dipole potential of sterol-containing bilayers. Langmuir. V. 28. P. 9908. https://doi.org/10.1021/la301653s
  12. Efimova S. S., Schagina L. V., Ostroumova O. S. 2014. The influence of halogen derivatives of thyronine and fluorescein on the dipole potential of phospholipid membranes. J. Membr. Biol. V. 247. P. 739. https://doi.org/10.1007/s00232-014-9703-7
  13. Efimova S. S., Zakharova A. A., Ismagilov A. A., Schagina L. V., Malev V. V., Bashkirov P. V., Ostroumova O. S. 2018. Lipid-mediated regulation of pore-forming activity of syringomycin E by thyroid hormones and xanthene dyes. Biochim. Biophys. Acta Biomembr. V. 1860. P. 691. https://doi.org/10.1016/j.bbamem.2017.12.010
  14. Guixà-González R., Rodriguez-Espigares I., Ramírez-Anguita J.M., Carrió-Gaspar P., Martinez-Seara H., Giorgino T., Selent J. 2014. MEMBPLUGIN: studying membrane complexity in VMD. Bioinformatics. V. 30. P. 1478. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btu037
  15. Humphrey W., Dalke A., Schulten K. 1996. VMD: visual molecular dynamics. J. Mol. Graph. V. 14. P. 33—38. https://doi.org/10.1016/0263-7855(96)00018-5
  16. Jo S., Lim J. B., Klauda J. B., Im W. 2009. CHARMM-GUI Membrane builder for mixed bilayers and its application to yeast membranes. Biophys. J. V. 97. P. 50. https://doi.org/10.1016/j.bpj.2009.04.013
  17. Kotova E. A., Rokitskaya T. I., Antonenko Y. N. 2000. Two phases of gramicidin photoinactivation in bilayer lipid membranes in the presence of a photosensitizer. Membr. Cell Biol. V. 13. P. 411.
  18. Kučerka N., Nieh M. P., Katsaras J. 2011. Fluid phase lipid areas and bilayer thicknesses of commonly used phosphatidylcholines as a function of temperature. Biochim. Biophys. Acta. V. 1808. P. 2761. https://doi.org/10.1016/j.bbamem.2011.07.022
  19. Lee J., Cheng X., Swails J. M., Yeom M. S., Eastman P. K., Lemkul J. A., Wei S., Buckner J., Jeong J. C., Qi Y., Jo S., Pande V. S., Case D. A., Brooks C. L. 3rd, MacKerell A. D. Jr., Klauda J. B., Im W. 2016. CHARMM-GUI input generator for NAMD, GROMACS, AMBER, OpenMM, and CHARMM/OpenMM simulations using the CHARMM36 additive force field. J. Chem. Theory Comput. V. 12. P. 405. https://doi.org/10.1021/acs.jctc.5b00935
  20. Qin J., Kunda N., Qiao G., Calata J. F., Pardiwala K., Prabhakar B. S., Maker A. V. 2017. Colon cancer cell treatment with rose bengal generates a protective immune response via immunogenic cell death. Cell Death. Dis. V. 8. Art. ID: e2584. https://doi.org/ 10.1038/cddis.2016.473
  21. Stenberg T. 1964. Studies of the liver function in experimental burns. IV. The radioiodine Rose Bengal (rirb) test in the burned rabbit. Acta Chir. Scand. V. 127. P. 367.
  22. Soifer M., Azar N. S., Blanco R., Mousa H. M., Ghalibafan S., Tovar A., Mettu P. S., Allingham M. J., Cousins S. W., Sabater A. L., Perez V. L. 2023. Fluorescein CorneoGraphy (FCG): use of a repurposed fluorescein imaging technique to objectively standardize corneal staining. Ocul. Surf. V. 27. P. 77—79. https://doi.org/10.1016/j.jtos.2022.11.010
  23. Vanommeslaeghe K., MacKerell A. D. Jr. 2012. Automation of the CHARMM general force field (CGenFF) I: bond perception and atom typing. J. Chem. Inf. Model. V. 52. P. 3144. https://doi.org/10.1021/ci300363c

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».