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Prevedere le varianti di Coronavirus

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SARS-CoV-2 come tutti i virus a RNA muta rapidamente e crea varianti potenzialmente più infettive e più letali. Nell’era dei computer sempre più potenti si possono sviluppare algoritmi capaci di prevedere le varianti del virus con largo anticipo. Quali sono i vantaggi e le potenzialità?

Ne parliamo con la professoressa Sabrina Pricl, laureata in Chimica, Professore Associato di Principi di Ingegneria Chimica presso l’Università di Trieste e responsabile scientifico del Molecular Biology and Nanotechnology Laboratory (MolBNL@UniTs) presso il Dipartimento di Ingegneria e Architettura dell’Università degli Studi di Trieste.

Professoressa Pricl, nel recente articolo pubblicato dal suo gruppo, è stata utilizzata l’analisi computazionale. Prima di parlare dei risultati ottenuti, ci spieghi cosa è l’analisi computazionale e da dove nasce il suo interesse?

“L’analisi computazionale utilizza la potenza di calcolo dei più recenti calcolatori (High Performance Computing) al fine di analizzare dati complessi in tempi brevi. Io ho iniziato a utilizzare l’analisi computazionale circa 20 anni fa, quando i computer a disposizione erano molto meno potenti di quelli attualmente disponibili. I primi studi che ho fatto erano volti a prevedere delle strutture molecolari, in particolare in campo biologico. Ho avuto la fortuna di essere ricercatore AIRC (Associazione Italiana Ricerca sul Cancro) e collaborando con l’Istituto Tumori di Milano abbiamo lavorato sulla possibilità di prevedere gli effetti di determinate mutazioni su oncogeni e in particolare in risposta alle terapie mirate.

Con l’entrata in scena di SARS-CoV-2 ormai più di un anno fa, abbiamo pensato di impiegare questa nostra esperienza e conoscenza per poter predire l’impatto di nuove mutazioni sull’infettività del virus. Inoltre, avevamo già applicato l’analisi computazionale allo studio del virus dell’epatite C, al virus respiratorio sinciziale e all’HIV, perciò siamo partiti con alcune basi solide”.

Ci parli ora dello studio computazionale che avete pubblicato recentemente.

“Nello studio pubblicato su ACS Nano ci siamo concentrati su una regione specifica del virus, più precisamente sulla proteina Spike che riconosce e interagisce con ACE2, il recettore che si trova sulle cellule umane attraverso il quale SARS-CoV-2 entra nelle cellule per poi replicarsi. Ci siamo chiesti quali fossero le parti della proteina Spike e di ACE2, ovvero gli aminoacidi che conferissero maggiore affinità per poter consentire il legame.

La cosa più interessante di questo studio è proprio che non ci siamo limitati alle mutazioni del virus ma abbiamo indagato anche quali mutazioni della proteina umana ACE2 potessero influenzare l’efficacia dell’infezione.

Ad ogni modo sono tantissime le mutazioni che sono state riconosciute e non solo nella regione genica che produce la proteina Spike, così abbiamo cominciato a produrre mutazioni nelle regioni che scientificamente sapevamo essere fondamentali, sia nel virus che nel recettore ACE2″.

Cosa intende per mutazioni fondamentali?

“Intendo quelle mutazioni che conferiscono un miglior legame tra la proteina Spike e il recettore umano ACE2 e quindi ci davano una ragionevole certezza di essere importanti nell’influenzare il grado di infettività del virus. Tutto questo è stato fatto a livello di supercomputer e quindi con un impegno economico molto basso e con tempistiche molto più rapide della classica indagine di laboratorio. Inoltre, mi preme dire che tutta la recente nostra ricerca sul SARS-CoV-2 concretizzata in due lavori su riviste scientifiche di alto livello è stata completamente autofinanziata dal nostro gruppo, senza alcun aiuto economico.

I nostri studi li abbiamo condotti durante l’estate del 2020 e sono stati pubblicati alla fine del 2020. Nel frattempo, due gruppi internazionali di ricercatori hanno fatto dei lavori sperimentali in laboratorio e il nostro approccio, completamente basato su simulazioni al calcolatore, ha rivelato un accordo con tali dati sperimentali del 92%. Questo ulteriore risultato conferisce ulteriore valore e credibilità al nostro approccio e alle nostre previsioni”.

Quali mutazioni avete quindi predetto prima ancora che venissero individuate nella popolazione?

“Ne abbiamo predette otto, tra le quali la famosa N501Y che si trova sia nella variante inglese, che sudafricana che brasiliana. Questa mutazione è la più comune e diffusa in quanto si trova nella zona di contatto tra la proteina Spike e il recettore ACE2 e come sappiamo conferisce un grado di infettività superiore al ceppo virale mutato”.

Quale beneficio può portare lo studio computazionale delle varianti in relazione all’efficacia dei vaccini?

“A questo proposito stiamo analizzando i dati degli anticorpi sia degli immunizzati dopo la malattia che dei vaccinati. Purtroppo, i primi dati dicono che la mutazione E484K che è presente nella variante sudafricana e brasiliana, mostra un bassissimo legame tra la proteina Spike e l’anticorpo, ovvero gli anticorpi non proteggono dall’infezione.

Perciò, risulta molto importante la capacità di individuare e monitorare le varianti sul territorio e circoscrivere le persone infettate in modo da far diffondere il meno possibile le varianti che riducono l’efficacia degli anticorpi prodotti dai vaccini.

Inoltre, grazie alle nuove tecnologie che sono alla base della produzione dei vaccini a DNA e RNA, si potrebbe cambiare ad hoc anche una piccolissima parte del vaccino che conferirà nuovamente una buona efficacia, contro le nuove varianti, agli anticorpi indotti dalla vaccinazione. La possibilità di prevedere con uno studio computazionale l’insorgenza delle nuove varianti potrebbe dare un vantaggio temporale alle aziende farmaceutiche e agli organi di sorveglianza”.

Quali sviluppi futuri prevede per studi di tipo computazionale?

“Un possibile sviluppo futuro dell’approccio computazionale predittivo, può essere il suo utilizzo come primo approccio per scremare le varianti e poi focalizzare gli studi sperimentali da laboratorio sugli scenari più probabili. Questo porterebbe a una accelerazione notevole degli esperimenti oltre che a una riduzione di costi.

Un altro approccio molto interessante è l’utilizzo del computer per individuare farmaci già esistenti, per primi gli antivirali, che possano essere efficaci sul virus. Questa è una via che accelererebbe molto la cura poiché i farmaci già approvati hanno superato i criteri di sicurezza e potrebbero essere validati per uno scopo diverso dalle agenzie regolatorie (EMA e AIFA) piuttosto in fretta”.

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