Scienza

Contro la COVID-19 e non solo: le ricerche per nuovi farmaci

Una piattaforma open source permette di testare virtualmente miliardi di molecole note contro target specifici: sta lavorando per la COVID-19.

La necessità ormai urgente di trovare farmaci da usare contro la COVID-19 ha riportato all'attenzione l'importanza della ricerca scientifica e della condivisione dei dati. Per alleviare nell'immediato i sintomi di chi è affetto da nuovo coronavirus occorrerà usare, per forza di cose, farmaci già approvati e utilizzati per altre patologie, ma a emergenza conclusa serviranno molecole specifiche che prendano di mira il SARS-CoV-2, studiate apposta per interferire con la sua attività e che si possano utilizzare nel lungo periodo.

Sviluppare nuovi farmaci non è affatto semplice: il 90% dei medicinali sperimentali fallisce ancora prima di iniziare i trial sull'uomo o nella prima fase dei test. È un problema di costi e di tempo sprecato: per questo, sempre più spesso si cerca di identificare i composti più promettenti verso il target desiderato su piattaforme virtuali, ancora prima di testarli fisicamente in laboratorio.

Il più potente supercomputer del mondo (SUMMIT di IBM, nella foto) è stato assoldato per combattere la COVID-19. In due giorni di calcolo ha analizzato migliaia di molecole, individuandone 77 che, in teoria, potrebbero impedire al SARS-CoV-2 di attaccare l'organismo  (anche così, il passaggio a un farmaco è un'operazione lunga e complessa, e non ci sono garanzie a priori). © IBM

Un balzo in avanti. Un team della Harvard Medical School ha portato queste piattaforme in silico (cioè in silicio, perché basate su simulazioni computerizzate e non su esperimenti in vitro) a un livello superiore, sviluppando un software capace di assemblare e analizzare miliardi di composti già conosciuti e vedere se sono efficaci contro le proteine chiave per lo sviluppo di malattie. La nuova piattaforma open source - VirtualFlow - mette a confronto il "bersaglio", la proteina che per esempio facilita la replicazione di un virus, con modelli 3D di composti chimici attualmente disponibili in commercio.

Non solo: con un programma di docking ("attracco") molecolare, mette a confronto le molecole trovate con la proteina in questione, per capire se sono in grado di legarsi. In pratica, identifica i pezzi del puzzle che combaciano meglio con il bersaglio, individuando  quali, tra i tanti possibili orientamenti del composto, sono più efficaci. Per il momento, il software è in grado di analizzare 1,4 miliardi di molecole: è cioè il più grande database disponibile di composti chimici (quelli precedenti riuscivano a controllare tra un milione e dieci milioni di combinazioni ciascuno).

Un contributo prezioso. Quando la lista dei composti più promettenti si riduce a un centinaio di unità, si lascia il mondo virtuale e si testano le molecole in laboratorio: a quel punto, è già stato compiuto un grosso lavoro di scrematura. A pochi giorni dall'uscita dei dati in anteprima su Nature, il team di Harvard ha iniziato a usare VirtualFlow per cercare composti in grado di interferire con cinque proteine del nuovo coronavirus. L'idea è analizzare un miliardo di molecole per ciascuno di questi target: un progetto supportato da Google con la possibilità di utilizzare la sua piattaforma di calcolo in cloud.

23 marzo 2020 Elisabetta Intini
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