8강 / 20강

PEG 딜레마 — 벗겨지도록 만든 외투

제11장 「그런데 PEG는 두 번 배신한다」

7강의 문제 — 옵소닌이 붙으면 삼켜진다 — 에 대한 답이 PEG 입니다.

폴리에틸렌글리콜 사슬은 물 분자를 붙잡아 입자 표면에 얇은 물 껍질을 만듭니다. 단백질이 표면에 닿으려면 그 물을 먼저 밀어내야 하는데, 그러기가 어렵습니다.

코로나가 잘 안 생긴다 → 딱지가 안 붙는다 → 삼켜지지 않는다

이걸 스텔스 효과 라고 부릅니다. 좋습니다. 그런데.

고등학생두 번 배신한다

	배신 하나 — PEG 딜레마	배신 둘 — ABC 현상
무슨 일	들어가고 싶은 세포로도 못 들어간다	몸이 PEG 에 항체를 만든다
결과	전달 효율이 떨어진다	두 번째 주사부터 안 듣는다

첫 번째가 왜 생기나

같은 성질이기 때문입니다. 물 껍질은 모든 것이 가까이 오는 걸 막습니다. 적도 막고 아군도 막아요.

두 번째는 왜 심각한가

백신은 부스터를 맞습니다. 로지의 백신도 초회 + 부스터 2회였어요. 두 번째부터 안 들으면 계획 전체가 무너집니다.

답 — 벗겨지도록 설계한다

두 배신을 한꺼번에 줄이는 방법이 있습니다. PEG 를 벗겨지게 만드는 것입니다.

PEG-DMG 의 DMG 는 디미리스토일글리세롤 — 탄소 열네 개짜리 꼬리 두 개입니다. 짧습니다. 이 길이로는 지질막을 오래 붙들고 있지 못합니다.

PEG 지질	꼬리	막에 머무는 시간	쓰임
PEG-DMG	C14 ×2	수십 분	mRNA 백신 — 벗겨져야 한다
PEG-DSG / DSPE-PEG	C18 ×2	수십 시간	오래 돌아다녀야 하는 제형

몸에 들어갈 때는 입고 있고,
세포에 닿을 때쯤에는 벗겨져 있다

탄소 네 개 차이가 분과 시간을 가릅니다. 소수성 꼬리가 길수록 막에서 빠져나오는 데 드는 에너지가 커지고, 그 관계가 지수적이기 때문입니다.

고등학생그래서 벗겨지게 만들었다

두 배신을 한꺼번에 줄이는 방법이 있습니다. PEG 를 벗겨지게 만드는 것입니다.

PEG 를 지질에 매어 두는 꼬리의 길이를 조절하면 됩니다.

꼬리 길이	막에 붙어 있는 시간	쓰임
탄소 14개	수십 분	mRNA 백신 — 벗겨져야 함
탄소 18개	수십 시간	오래 돌아다녀야 하는 약

탄소 네 개 차이가 분과 시간을 가릅니다

꼬리가 길수록 막에서 빠져나오기 어렵고, 그 관계가 급격히 커지기 때문입니다.

몸에 들어갈 때는 입고 있고, 세포에 닿을 때쯤엔 벗겨져 있다

일부러 벗겨지도록 설계한 외투입니다. 이게 얼마나 영리한 설계인지 느껴 보세요 — 문제를 없앤 게 아니라 시간차를 이용해 피한 것입니다.

이건 경향을 보이는 모형입니다. 요점은 봉우리가 존재한다는 것 — 많을수록 좋은 값이 아닙니다.

Python 브라우저에서 실행

# PEG 딜레마를 두 곡선으로 -- 하나를 좋게 하면 하나가 나빠진다.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

peg = np.linspace(0.2, 5.0, 300)          # mol %

# 스텔스: PEG 가 많을수록 코로나가 덜 생긴다 (포화)
stealth = 1 - np.exp(-peg/0.9)
# 융합: PEG 가 많을수록 막에 닿기 어렵다 (감소)
fusion  = np.exp(-peg/1.6)
# 실제로 세포질에 닿는 양은 둘의 곱에 가깝다
delivery = stealth*fusion

best = peg[int(np.argmax(delivery))]
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8.5, 3.2))
ax.plot(peg, stealth,  lw=2, label="stealth (phagocyte evasion)")
ax.plot(peg, fusion,   lw=2, label="membrane fusion")
ax.plot(peg, delivery, lw=2.6, label="net delivery (product)")
ax.axvline(best, ls="--", c="gray")
ax.axvline(1.5, ls=":", c="tab:green"); ax.axvline(1.8, ls=":", c="tab:red")
ax.set_xlabel("PEG-DMG (mol %)"); ax.legend(fontsize=8); plt.tight_layout(); plt.show()

print(f"이 모형에서 전달량이 최대인 PEG 비율 : {best:.2f} %")
print()
print(f'{"PEG %":>8}{"스텔스":>10}{"융합":>10}{"전달량":>10}')
for p in (0.5, 1.0, 1.5, 1.8, 3.0, 5.0):
    i = int(np.argmin(abs(peg-p)))
    print(f"{p:>8.1f}{stealth[i]:>10.2f}{fusion[i]:>10.2f}{delivery[i]:>10.3f}")
print()
print("소설의 1.5% 와 19강에서 올린 1.8% 가 둘 다 봉우리 근처입니다.")
print("봉우리가 넓고 완만하다는 것 -- 그래서 조금 옮겨도 크게 나빠지지 않습니다.")

고등학생위 코드가 방금 무슨 일을 했나요

곡선 세 개를 그렸습니다.

곡선	PEG 가 늘면
스텔스 (안 삼켜짐)	좋아진다 ↗
막 융합 (들어감)	나빠진다 ↘
실제 전달량 (둘의 곱)	봉우리 모양 🏔️

봉우리가 있다는 게 요점입니다

PEG 는 많을수록 좋은 게 아닙니다. 적당한 지점이 있어요.

소설의 1.5% 와 19강에서 올린 1.8% 가 둘 다 봉우리 근처입니다. 봉우리가 넓고 완만해서, 조금 옮겨도 크게 나빠지지 않아요.

공부 시간도 비슷합니다 — 늘릴수록 좋다가 어느 지점부터 효율이 떨어집니다

🤔 확인 문제

'PEG 딜레마' 가 가리키는 것은?

🤔 확인 문제

PEG-DMG 의 꼬리(C14)를 일부러 짧게 만든 이유는?