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SCoV2-MD: una risorsa aperta per studiare il Covid

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Come noto, il virus SARS-CoV-2 è l’agente causale della malattia da Coronavirus 2019 (Covid-19), che ad oggi è responsabile di quasi 5 milioni di morti a livello globale. La diffusione della pandemia da Covid-19 ha prodotto varianti emergenti, che sono tracciate attraverso sforzi di sequenziamento che superano quelli di qualsiasi altro patogeno. Comprendere le basi molecolari dell’infezione da SARS-CoV-2 è, quindi, un aspetto chiave già dall’emergere della malattia, perché una comprensione dettagliata e meccanicistica dei meccanismi di infettività e replicazione del virus è necessaria per affrontarlo attraverso farmaci mirati e vaccini resistenti alle varianti di fuga.Oggi, grazie a una collaborazione tra i principali istituti di ricerca europei è disponibile SCoV2-MD, una risorsa online per raccogliere e organizzare dati atomistici e filogenetici sulla dinamica dell’intero proteoma della SARS-CoV-2 e delle sue varianti. SCoV2-MD incrocia i dati risolti nel tempo disponibili a livello molecolare con l’evoluzione della pandemia, seguendo migliaia di varianti del genoma virale, sequenziate e rese disponibili durante la pandemia. L’iniziativa è frutto del lavoro congiunto dell’Istituto di Ricerca Medica dell’Hospital del Mar e del Cnr, che durante il blocco della pandemia hanno unito le forze con i colleghi dell’Universitat Pompeu Fabra, Dompé Farmaceutici, e l’Istituto svizzero Paul Scherrer.

“SCoV2-MD permette l’analisi interattiva delle traiettorie depositate attraverso un’interfaccia web, che consente agli utenti di cercare per proteina virale, isolato, attributi filogenetici o specifiche mutazioni puntiformi”, ha affermato la dott.ssa Jana Selent, dell’Hospital del Mar Medical Research Institute, tre le principali autrici dello studio che descrive la piattaforma, pubblicato come “Breakthrough Article” nella prestigiosa rivista Nucleic Acids Research.

Gli esperimenti computazionali su larga scala, noti come simulazioni di dinamica molecolare (MD), consentono lo studio di fenomeni transitori che si verificano su scala molecolare, a risoluzioni temporali e spaziali non disponibili per la maggior parte delle tecniche sperimentali.

“Con SCoV2-MD colleghiamo la dinamica del proteoma virale risolta nel tempo con le informazioni sulle varianti esistenti di SARS-CoV-2, la loro filogenesi e i singoli isolati corrispondenti. Questo permette per la prima volta di valutare l’impatto strutturale delle varianti tenendo conto della dinamica delle proteine” ha aggiunto il dott. Toni Giorgino, dell’Istituto di biofisica (Ibdf) del Consiglio Nazionale delle Ricerche, co-autore della pubblicazione.

I dati MD sono molto rilevanti per comprendere le dinamiche funzionali del proteoma virale che spesso non possono essere dedotte dalla struttura statica che è stata risolta sperimentalmente. Inoltre, aiutano a razionalizzare l’impatto strutturale/funzionale della variabilità di sequenza nel proteoma virale. Questo è particolarmente utile quando la relazione tra la posizione della mutazione e l’attività non è ovvia (ad esempio, la mutazione è lontana dal centro attivo della proteina).

In SCov2-MD ogni mutazione può essere analizzata interattivamente combinando punteggi statici (per esempio una varietà di penalità di sostituzione degli aminoacidi) e dinamici (dati dipendenti dal tempo derivati dalla dinamica della geometria locale). I punteggi dinamici possono essere calcolati sulla base di nove tipi di interazione non covalente, comprese le proprietà steriche, l’accessibilità del solvente, il legame idrogeno e altri tipi di interazioni chimiche. Se disponibili, sono anche resi disponibili dati sperimentali come la fuga da anticorpi e il cambiamento delle affinità di legame, entrambi derivati da esperimenti di scansione mutazionale profonda. Tutte le metriche possono essere combinate per costruire punteggi predefiniti o personalizzati per interrogare l’impatto delle varianti in evoluzione sulla struttura e la funzione delle proteine.

SCoV2-MD è un’opportunità per dimostrare l’impegno per una scienza inclusiva, collaborativa e interdisciplinare che ha implicazioni significative nella comprensione dei meccanismi patogeni, così come le ricadute nella scoperta di trattamenti urgenti.

Questi i riferimenti del lavoro: Torrens-Fontanals, M., Peralta-García, A., Talarico, C., Guixà-González, R., Giorgino, T., Selent, J. SCoV2-MD: un database per la dinamica del proteoma di SARS-CoV-2 e previsioni di impatto delle varianti. Nucleic Acids Research (2021). doi:10.1093/nar/gkab977

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