Università Trieste propone approccio computazionale che potrà essere utile a progettare farmaci resistenti a mutazioni 

Un approccio computazionale per prevedere gli effetti delle varianti di Sars-CoV-2 sull'efficacia terapeutica di due anticorpi monoclonali, bamlanivimab ed etesevimab. E' il lavoro di un gruppo di ricercatori dell'università di Trieste, pubblicato su 'Scientific Reports' (gruppo Nature), che apre alla possibilità - per il futuro - di progettare monoclonali resistenti alle varianti più pericolose del coronavirus pandemico.

Gli anticorpi monoclonali - ricordano gli esperti - sono derivati, tramite particolari procedure di laboratorio, da molecole che il nostro organismo produce naturalmente in risposta a un'infezione o dopo la somministrazione di un vaccino. I due anticorpi bamlanivimab ed etesevimab, somministrati insieme, sono autorizzati dallo scorso febbraio per il trattamento di Covid-19 da lieve a moderato, sia negli Stati Uniti che in Europa. In particolare, "la metodologia applicata in questo studio ha permesso di prevedere e spiegare a livello molecolare gli effetti negativi - evidenziano i ricercatori - sull'attività di questi agenti terapeutici di sostituzioni nelle posizioni 452 e 484 di Sars-Cov-2, mutazioni presenti nella ben nota variante Delta".

Secondo gli autori, del Molecular Biology and Nanotechnology Laboratory (MolBnl@UniTs) operativo nel Dipartimento di Ingegneria e Architettura dell'università degli Studi di Trieste, "i risultati computazionali presentati, fornendo un razionale molecolare agli effetti delle varianti circolanti di Sars-CoV-2, costituiscono uno strumento rapido e affidabile per identificare i punti di forza e di debolezza delle terapie anticorpali nei confronti di un virus in continua evoluzione, fornendo quindi sostanziali informazioni strutturali per lo sviluppo di anticorpi più efficienti".

"Rispetto ai precedenti studi eseguiti dal nostro gruppo di ricerca sulle varianti di Sard-CoV-2, in questo lavoro abbiamo spostato il punto di vista - spiega Erik Laurini, co-fondatore del gruppo MolBnl@UniTs - Prima guardavamo l'effetto di mutanti sull'interazione con la proteina umana che il virus sfrutta per entrare nelle nostre cellule. In quel caso andavamo a prevedere un eventuale aumento della pericolosità e dell'infettività del virus. In questo articolo, invece, siamo andati a valutare il ruolo della diversità genetica virale sull'efficacia di uno degli attuali trattamenti terapeutici. Prevedere in tempi rapidi se una nuova mutazione può compromettere l'efficacia di un agente antivirale sarà fondamentale per combattere definitivamente Covid-19".

Per condurre la ricerca - dettaglia una nota da UniTs - sono state adottate delle tecniche di simulazione al calcolatore nell'ambito dell'High Performance Computing (Hpc), che hanno permesso l'impiego di risorse e investimenti ridotti, a fronte di un'altissima rapidità di processazione dei dati con tempi non paragonabili a quelli dei laboratori sperimentali.

"Il prossimo obiettivo sarà quello di sfruttare le informazioni raccolte per costruire un modello computazionale in grado di progettare anticorpi monoclonali resistenti alle varianti più pericolose di Sars-CoV-2 - precisa Domenico Marson, assegnista del gruppo MolBnl@UniTs - Questi farmaci innovativi, infatti, possono essere modificati nella loro struttura in maniera tale da sopperire all'interferenza provocata da una mutazione virale, mantenendo allo stesso tempo le altre interazioni che ne garantivano l'efficacia".

Lo studio - prosegue la nota - può avere importanti applicazioni nella previsione dell'efficacia di vaccini e terapie, come altri tipi di anticorpi monoclonali e farmaci antivirali. L'utilizzo del sistema studiato dal team triestino consentirà di valutare questi e altri rimedi in maniera più veloce ed efficace.

"E' importante sottolineare che la procedura computazionale descritta in questo articolo ha un carattere veramente generale - conclude Sabrina Pricl, coordinatrice del gruppo MolBnl@UnitTs - Infatti, può essere applicata per prevedere in modo rapido ed affidabile l'effetto delle mutazioni anche su altri sistemi di interazione proteina/proteina, così come proteina/ligando e proteina/acido nucleico, che giocano ruoli chiave nella patogenesi di importanti malattie umane tra cui, ad esempio, infezioni batteriche, sindromi ereditarie e soprattutto il cancro, come già dimostrato in precedenti studi dal nostro gruppo di ricerca. L'Hpc, inoltre, è una risorsa strategica per il futuro dell'Europa nel campo delle nanobiotecnologie. Costituisce infatti un pilastro dei programmi di finanziamento europei sia nei precedenti Horizon 2020 che in quelli attuali Horizon Europe”.