病原性リステリア・モノサイトゲネス EGDe の粘着力の力平均化 DLVO モデルによる定量的予測

Force-Averaging DLVO Model Predictions of the Adhesion Strengths Quantified for Pathogenic Listeria monocytogenes EGDe Grown under Variable pH Stresses.

• Asma Eskhan
• Nehal I Abu-Lail

抄録

病原性Listeria monocytogenes EGDeのモデル表面への付着力を制御するために、様々なpH条件で培養した病原性Listeria monocytogenes EGDeの細菌表面バイオポリマーの役割を、水中での原子間力顕微鏡(AFM)を用いて調べた。その結果、接着力はpH7に調整した培地で培養した細胞が最も高く、pH6、8、9、5でそれぞれ1.39倍、1.49倍、1.57倍、2.18倍に低下した。接着エネルギーは、pH7で測定したエネルギーと比較して、pH6、8、9および5でそれぞれ1.35、1.67、2.20および2.79倍の減少を示し、同様の傾向を示した。 さらに、アプローチ力-距離データに反発の立体モデルを適用することにより、バイオポリマーブラシの厚さ（Lo）および分子密度（）に代表される細菌表面バイオポリマーブラシの構造的特性を決定した。Lo値は接着力とエネルギーと同じ傾向を示し，厚さはpH7で最も高く，pH6，8，9，5でそれぞれ1.82，2.99，3.11，4.66倍の減少を示した。厚みはpH5で最も高く、pH8, 9, 6及び7でそれぞれ1.26, 1.27, 1.70及び2.82倍の減少を示した。我々の結果は、細菌の付着力およびエネルギーが、Loの積と細菌表面の単位長さあたりの生体高分子の数を表す積に比例して直線的に増加することを示していた。測定された付着力およびエネルギーを予測するために、Derjaguin-Landau-Verwey-Overbeek（DLVO）理論の軟粒子解析の力平均化モデルを使用した。表面電位、疎水性、およびサイズのようなDLVO理論の軟粒子解析で説明される標準的なパラメータに加えて、この平均化モデルは、Loのような構造的な細菌のパラメータと同様に、バイオポリマーによって覆われた細菌の表面の割合を表す表面被覆率（）を組み込んでいます。DLVOの軟粒子解析を考慮した場合、反発性水素結合の強さは近距離(< 0.3 nm)で予測されました。比較すると、力平均化モデルは、魅力的な水素結合が定量化された細菌の付着力を支配することを予測した。pH 7で成長した細胞のために定量化された最高の接着力は、より長く、より間隔をあけたバイオポリマー、細胞の炭水化物の高い含有量、およびより親水性のバイオポリマー、それぞれが水素結合の形成のためのより高い可能性に寄与することに関連していた。これらの結果は、表面への細菌の付着を制御することを目的とした新しい戦略を設計する上で重要である。

The roles of the bacterial surface biopolymers of pathogenic Listeria monocytogenes EGDe grown at variable pH conditions in governing their adhesion to a model surface of silicon nitride were investigated using atomic force microscopy (AFM) under water. Our results indicated that the adhesion forces were the highest for cells cultured in media adjusted to pH 7, followed by a 1.39, 1.49, 1.57, and 2.18-fold reduction at pH 6, 8, 9, and 5, respectively. Adhesion energies followed the same trends with 1.35, 1.67, 2.20 and 2.79-fold reductions in energies at pH 6, 8, 9, and 5, respectively, compared to the energy measured at pH 7. Furthermore, the structural properties of the bacterial surface biopolymer brush represented by the biopolymer brush thickness (Lo) and the molecular density () were determined by fitting a steric model of repulsion to the approach force-distance data. The Lo values followed the same trends as adhesion forces and energies with thickness being highest at pH 7 followed by 1.82, 2.99, 3.11 and 4.66-fold reductions at pH 6, 8, 9 and 5, respectively. The  was the highest at pH 5 and was followed by 1.26, 1.27, 1.70 and 2.82-fold reductions at pH 8, 9, 6 and 7, respectively. Our results indicated that bacterial adhesion forces and energies increased linearly with the product of Lo and  representing the number of biopolymers per unit length of bacterial surface. To predict the adhesion forces and energies measured, a force-averaging model of the soft-particle analysis of the Derjaguin-Landau-Verwey-Overbeek (DLVO) theory was used. In addition to the standard parameters accounted for in the soft-particle analysis of the DLVO theory such as surface potential, hydrophobicity, and size, this averaging model incorporates in it structural bacterial parameters such as Lo and  as well as a surface coverage factor () that represents the fraction of the bacterial surface covered by biopolymers. When the soft-particle analysis of DLVO was considered, repulsive hydrogen bond strengths were predicted at close distances of approach (< 0.3 nm). In comparison, the force-averaging model predicted that attractive hydrogen bonds dominate the bacterial adhesion strengths quantified. The highest adhesion quantified for cells grown at pH 7 was related to longer and more spaced biopolymers, higher contents of cellular carbohydrates and more hydrophilic biopolymers, each of which contributes to higher possibilities for hydrogen bonding formation. These results are significant in designing new strategies that aim at controlling bacterial adhesion to surfaces.