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Covid: oltre 20 varianti individuate da uno studio dell'Università di Trieste

Una ricerca del team dell’Università di Trieste pubblicata sulla rivista scientifica ACS Nano ha studiato gli effetti delle varianti di SARS-CoV-2 sull’organismo umano basandosi su simulazioni al calcolatore e arrivando a prevedere oltre 20 varianti già lo scorso dicembre 2020. Possibili applicazioni anche per la previsione dell’efficacia dei vaccini e delle terapie

Uno studio di un gruppo di ricercatori dell’Università di Trieste pubblicato sulla prestigiosa rivista ACS Nano (American Chemical Society) ha utilizzato il metodo computazionale per prevedere gli effetti delle varianti di SARS-CoV-2 sull’organismo umano, arrivando a prevedere già lo scorso dicembre un ventina di varianti, di cui una componente [mutazione 501] in particolare è stata poi identificata nelle ben note varianti aggressive del virus quali quella Inglese, Sud africana e Brasiliana. Le altre varianti del virus predette dallo studio, di cui per ora non si hanno ancora dati clinici a disposizione, sono state rilevate con un’alta frequenza nella popolazione mondiale, e riportate nei database messi a disposizione della comunità scientifica. Anche alcune delle varianti sulla proteina ACE2 sono state recentemente descritte in diverse popolazioni e la loro correlazione con la suscettibilità al virus di queste persone è in fase di studio. 

Sono questi i risultati ottenuti dal team di ricerca Molecular Biology and Nanotechnology Laboratory (MolBNL@UniTS), guidato dal responsabile scientifico Sabrina Pricl e operativo al Dipartimento di Ingegneria e Architettura dell’Università degli studi di Trieste, che ha ottenuto immediato interesse tra gli scienziati che stanno combattendo contro COVID-19.

Progettare nuove terapie

“Studiare gli effetti delle varianti sull’organismo umano - spiega Sabrina Pricl, professoressa di ingegneria chimica e responsabile scientifico del team MolBNL presso l’Università degli studi di Trieste - è di fondamentale importanza non solo per comprendere meglio la specificità di questa interazione, ma soprattutto per progettare nuove ed efficienti terapie. Il nostro sistema di analisi computazionale servirà a stabilire il possibile ruolo della diversità genetica virale e umana che sta emergendo dagli studi clinici sui pazienti COVID-19”.

22 ricercatori coinvolti

Per condurre la ricerca sono state adottate delle tecniche di simulazione al calcolatore 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. Per rendere l’idea, va considerato che per validare le previsioni di questo studio realizzato da 5 ricercatori sono stati condotti due lavori sperimentali che hanno coinvolto complessivamente 22 ricercatori.

Inoltre, grazie a questa metodologia, è stato possibile condurre l’attività di ricerca anche in periodi di forti restrizioni relative all’accesso ai laboratori sperimentali e nel rispetto delle misure anti Covid-19 relativamente alla sicurezza sul lavoro. È stato possibile effettuare uno studio di gruppo pur essendo separati, usando le piattaforme di collegamento per meeting virtuali e sfruttando la rete Internet per accedere alle risorse di calcolo sia in dotazione al gruppo di ricerca, che tramite l’accesso ai super computer del Consorzio Italiano per l’High Performance Computing (Cineca– Bologna).

“È fondamentale osservare che il nostro approccio, completamente basato su simulazioni al calcolatore, ha rivelato un accordo con i dati sperimentali ricavati dai pazienti pari al 92% - dichiara Erik Laurini, docente di simulazione molecolare presso l’Università degli studi di Trieste. - Considerando il risparmio di tempo, costo e risorse umane che la produzione di dati in laboratorio richiede rispetto alla simulazione al computer, il risultato che abbiamo ottenuto su una mole di dati risulta importante, sia dal punto di vista qualitativo che quantitativo”.

Importanti applicazioni

Lo studio può avere importanti applicazioni nella previsione dell’efficacia di vaccini e terapie come 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.

“In questo momento ci stiamo dedicando alla previsione degli effetti delle varianti del virus, incluse le più diffuse inglese, sudafricana e brasiliana, su diverse classi di anticorpi diretti alla neutralizzazione del SARS-CoV-2 - spiega Domenico Marson, docente di termodinamica presso l’Università  degli studi di Trieste. In particolare, abbiamo considerato anticorpi sia di origine fisiologica, ad esempio quelli trovati nelle persone che hanno già ricevuto uno dei vaccini disponibili, che di origine sintetica come gli anticorpi monoclonali. Questi ultimi sono di forte interesse come possibile approccio terapeutico per il COVID-19”.

Studio pubblicato su ACS Nano (American Chemical Society), 18 marzo 2021

Computational Mutagenesis at the SARS-CoV-2 Spike Protein/Angiotensin-Converting Enzyme 2 Binding Interface: Comparison with Experimental Evidences

Erik Laurini, Domenico Marson, Suzana Aulic, Alice Fermeglia, and Sabrina Pricl

Molecular Biology and Nanotechnology Laboratory (MolBNL@UniTS), DEA,

Università degli studi di Trieste

https://doi.org/10.1021/acsnano.0c10833

https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsnano.0c10833

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