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Recensione di pubblicazione da progetto FFC

12 marzo 2018

Nuove tecnologie per velocizzare la ricerca di farmaci per il difetto di base FC

Flaminia Malvezzi

È stato pubblicato recentemente un lavoro (1) frutto dei progetti FFC 7/2015, coordinato da Enrico Millo del CEBR (Centro Eccellenza Ricerca Biomedica) dell’Università di Genova, e FFC 6/2014, coordinato da Marco Rusnati del Dipartimento di Medicina Molecolare e Traslazionale dell’Università di Brescia. Un obiettivo dei progetti era l’ottimizzazione di un nuovo approccio multidisciplinare per la scoperta di nuovi farmaci nel campo della fibrosi cistica (FC), per mezzo di due tecnologie avanzate: una sperimentale indicata con SPR (Risonanza Plasmonica di Superficie) e una computazionale, la cosiddetta bioinformatica. SPR è una tecnica sperimentale che permette l’analisi delle interazioni molecolari in tempo reale; la tecnica è basata sulla teoria che ha rivoluzionato la Fisica Classica di Galilei e Newton e ha aperto la strada alla Fisica Moderna. Questa teoria rivoluzionaria è chiamata Fisica dei Quanti e descrive il comportamento della materia, della radiazione e di tutte le loro interazioni sia come fenomeni di onde sia come fenomeni di particelle. La Fisica dei Quanti prevede che la luce provochi l’eccitazione del cosiddetto plasmone di superficie, che si può dire costituito dall’insieme degli elettroni sulla superficie del materiale analizzato. Mediante SPR si raggiungono conoscenze strutturali della superficie di un dato materiale estremamente fini. Viceversa, l’altra tecnica del progetto, la bioinformatica, consente la completa valutazione dei comportamenti dinamici delle proteine, simulando al computer eventi biologici reali come le interazioni molecolari tra una molecola con azione di “legando” e il suo target e i cambiamenti conformazionali delle varianti di CFTR (Cystic Fibrosis Transmembrane Regulator) in confronto alla proteina nativa. L’idea di partenza è quella di studiare con queste tecniche i cambiamenti della conformazione di CFTR mutata ed esposta all’azione dei farmaci già in commercio, al fine di rendere prevedibile con una simulazione al calcolatore la struttura di nuovi potenziali farmaci.

CFTR è composta da 5 domini o unità: due unità che attraversano la membrana cellulare e fanno da canale, due unità rimangono all’interno della cellula e interagiscono tra loro fornendo energia per l’apertura del canale (si chiamano NBD1 e NBD2) e un dominio regolatore. La più comune mutazione di CFTR è la delezione della fenilalanina 508 (mutazione F508del) che avviene nel dominio NBD1. La proteina mutata per effetto di F508del assume una struttura instabile e non supera il controllo di qualità a cui è sottoposta nel settore cellulare, chiamato reticolo endoplasmatico: qui viene intrappolata e avviata alla degradazione. Il dominio NBD1 rappresenta il target ideale per piccole molecole che possano correggere la mutazione e quindi l’alterazione di struttura che provoca. In questo lavoro (1) sono stati studiati i meccanismi di recupero di NBD1 ad opera di VX809 (Lumacaftor) e VX770 (Ivacaftor) e di altre molecole del gruppo degli Aminoariltiazoli (AAT), potenziali correttori, integrando le informazioni fornite dalla bioinformatica con la Risonanza Plasmonica di Superficie. Attraverso SPR sono state analizzate le oscillazioni plasmoniche dello strato superficiale del materiale in analisi, che i ricercatori (1) hanno fatto in modo fosse NDB1 e il relativo ligando (la sostanza che si lega al recettore che interessa attivare, ndr), generando dati di alta qualità su aspetti di affinità cinetica e meccanica delle interazioni che avvengono tra essi. Poiché la struttura tridimensionale di NDB1 di topo è nota, sia come struttura nativa che mutata per opera di F508del, le stesse interazioni di F508del-NDB1 e nativa-NDB1 sono state simulate al calcolatore.

Il lavoro (1) mostra che i dati ottenuti con l’approccio computazionale sono in accordo con quelli forniti dalla tecnica SPR, fornendo una caratterizzazione dettagliata dell’interazione proteina-ligando, utile per uno screening efficiente di grandi librerie di composti chimici, e quindi per una implementazione più sistematica di composti che recuperino CFTR. Questo pone le basi per l’utilizzo della bioinformatica nel drug discovery in fibrosi cistica, suggerendo un modo per rendere più rapida l’identificazione dei nuovi farmaci.

Finanziamenti di FFC 7/2015, coordinato da Enrico Millo (CEBR, Centro Eccellenza Ricerca Biomedica, Università di Genova) e FFC 6/2014 coordinato da Marco Rusnati (Dip. di Medicina Molecolare e Traslazionale, Università di Brescia, Unità Analisi Interazione Macromolecolare-Sez. di Oncologia Sperimentale e Immunologia) con il supporto di: Delegazione FFC di Foggia, Latteria Montello, Delegazione FFC di Manciano Grosseto, Delegazione FFC di Vicenza.

In this paper (1), supported by FFC Grants No 7/2015 and 6/2014, coordinated by Enrico Millo (Genova) and Marco Rusinati (Brescia) respectively, an integrated bioinformatics and surface plasmon resonance (SPR) approach was applied to investigate the rescue mechanisms of a series of CFTR-ligands including VX809, VX770 and some aminoarylthiazole derivatives (AAT). Computational studies tentatively identified a large binding pocket in the ΔF508-CFTR nucleotide binding domain-1 (NBD1) and predicted all the tested compounds to bind to three sub-regions of this main pocket. SPR results corroborated all these computational findings. Moreover, for all the considered ligands, a statistically significant correlation was determined between their binding capability to ΔF508-NBD1 measured by SPR and the pockets availability measured by computational studies. Taken together, these results demonstrate a strong agreement between the in silico prediction and the SPR-generated binding data, suggesting a path to speed up the identification of new drugs for the treatment of cystic fibrosis.

1. Rusnati M, Sala D, Orro, Bugatti A, Trombetti G, Cichero E, Urbinati C, Di Somma M, Millo E, Galietta LJV, Milanesi L, Fossa P, D’Ursi P. Speeding Up the Identification of Cystic Fibrosis Transmembrane Conductance Regulator-Targeted Drugs: An Approach Based on Bioinformatics Strategies and Surface Plasmon Resonance. Molecules. 2018 Jan 8;23(1). pii: E120. doi: 10.3390/molecules23010120.