Anestesia e cervello nelle simulazioni di dinamica molecolare

Non sempre è possibile verificare in modo sperimentale i meccanismi attraverso cui un farmaco interagisce con la sua proteina bersaglio, o capire come una proteina svolge la sua funzione. In questi casi si possono applicare metodi computazionali, per fare simulazioni e analisi statistiche

RICERCANDO ALL’ESTERO – “Nella scelta dell’università sono sempre stato abbastanza indeciso tra la fisica, la biologia e la medicina. Ho scelto fisica ma appena possibile ho cercato di applicare le tecniche teoriche a problemi pratici molto complessi come quelli biologici. In fondo il fisico ha la testa fatta a particelle e qui parliamo di tante particelle unite tra loro; il fisico ha un approccio riduzionista e qui c’è bisogno di ridurre ai minimi termini gli elementi che determinano il comportamento delle proteine”.

danieleNome: Daniele Granata
Età: 32 anni
Nato a: Roma
Vivo a: Filadelfia (Stati Uniti)
Dottorato in: biofisica computazionale (Trieste)
Ricerca: Studiare le proteine attraverso tecniche teorico -computazionali
Istituto: Institute for Computational Molecular Science, Temple University (Filadelfia, Stati Uniti)
Interessi: uscire e giocare a pallone con gli amici, cinema
Di Filadelfia mi piace: è molto autentica rispetto alle altre città americane, ha spirito
Di Filadelfia non mi piace: la sporcizia
Pensiero: Sbagliare è l’unica strada che abbiamo per conoscere, capire, essere felici

Alcuni aspetti molecolari delle proteine al momento non sono accessibili alle tecniche sperimentali. Esistono metodi computazionali, tra cui la dinamica molecolare e gli allineamenti multipli di sequenze, che sono in grado di dare spiegazioni molecolari atomistiche sul funzionamento di queste macromolecole. L’obiettivo finale è capire la funzione di una certa proteina e come questa si è evoluta nel tempo.

Cosa è la dinamica molecolare?
È una tecnica computazionale che permette di simulare il comportamento e l’evoluzione di un sistema, a livello atomico e molecolare, utilizzando le equazioni del moto di Newton. Tra le sue applicazioni c’è lo studio dei movimenti e del ripiegamento di una proteina, per cercare di capire quali regioni sono coinvolte nello svolgimento della funzione proteica. Nello specifico, mi occupo di un particolare tipo di proteine, presenti nella membrana delle cellule e capaci di propagare l’impulso nervoso: si tratta di canali ionici, principalmente quelli del sodio e del potassio, localizzati nei neuroni, nei muscoli e nel cuore. Con le tecniche di dinamica molecolare cerchiamo di capire come questi canali si aprono, fanno passare gli ioni e interagiscono con altre molecole che magari ne alterano la funzionalità.

Per fare queste simulazioni, si parte dalla struttura cristallografica dei canali oppure, nei casi più estremi, dalla sequenza amminoacidica (da cui ricostruire al computer il modello proteico). Si inserisce la struttura in specifici software di dinamica molecolare, come per esempio GROMACS e NAMD e si fissano tutti i parametri di interesse, dalla temperatura alla pressione. Infine, a seconda del sistema che si vuole studiare, si aggiungono alcune variabili. Per le proteine si può aggiungere acqua (se la molecola è globulare), lipidi (se è una molecola di membrana), farmaci e altre piccole molecole. A questo punto si osserva il moto degli atomi dovuto alle fluttuazioni termiche e si analizzano le traiettorie.

Da cosa dipendono le traiettorie delle proteine?
Il loro movimento è casuale ma la direzione è determinata dalla sequenza degli amminoacidi e dai legami chimici presenti. I moti hanno una durata che va dal picosecondo, per le fluttuazioni locali, al secondo, per i fenomeni più complicati. Ogni simulazione è diversa da un’altra e facciamo analisi molto lunghe in modo da avere medie temporali consistenti, indipendentemente dalla configurazione di partenza.

La dinamica molecolare ha fornito ai biologi un gran numero di risposte negli ultimi 10 anni, è una specie di microscopio atomistico che permette di vedere cosa succede nelle proteine, come si muovono, con chi interagiscono; tutte cose che a livello sperimentale non è ancora possibile fare.

L’obiettivo della mia ricerca è caratterizzare l’interazione tra i canali ionici e gli anestetici o altri farmaci che possono modulare, cambiare e bloccare la funzione di queste proteine. C’è un grande interesse medico per gli anestetici: in generale sappiamo che funzionano e che bloccano le funzioni cerebrali, ma al momento non si è ancora capito attraverso quale meccanismo molecolare. Dato che i canali ionici sono proteine responsabili della propagazione dell’impulso nervoso, a intuito possiamo ipotizzare che siano coinvolti nella perdita di coscienza. Sappiamo anche che questi farmaci sono tossici, infatti fare l’anestesia comporta sempre un rischio e, se è possibile, evitiamo di farla. Capire quali sono i determinanti molecolari dell’interazione tra anestetici e canali ionici è importante per riuscire a disegnare nuove molecole con un alto effetto sulla perdita di coscienza ma una bassa tossicità.

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Grazie a metodi computazionali è possibile studiare il modo in cui gli anestetici interagiscono con i canali ionici nel cervello. Crediti immagine: ISAF Headquarters Public Affairs Office

In cosa consistono gli allineamenti multipli di sequenze?
Uno dei paradigmi della biologia molecolare è che la sequenza della proteina determina la sua struttura, e la struttura è alla base della funzione. Esistono grandi database che raccolgono tutte le sequenze degli organismi che sono stati sequenziati: spesso non c’è scritto di che proteina si tratta e a volte nemmeno la sua funzione, si sa solo che c’è una parte codificante che traduce una proteina.

Gli allineamenti multipli di sequenze (MSA) sono analisi abbastanza sofisticate dal punto di vista statistico che confrontano le sequenze di una specifica proteina in organismi diversi. Per fare ciò esistono diversi programmi, basati su tecniche teoriche diverse, che partono da una proteina di interesse e cercano, all’interno dei database, tutte le sequenze omologhe (cioè simili) e selezionano quelle che con maggior probabilità hanno un legame di parentela. Un esempio di programma per le analisi MSA è HMMER.
Il risultato è un elenco di sequenze, messe in colonna, in cui si vanno a ricercare tutti i residui amminoacidici diversi ma comunque accoppiati statisticamente, per vedere quali sono le mutazioni che si sono accumulate nel tempo. Questi residui sono strutturalmente e funzionalmente legati tra loro.

Con questo tipo di analisi è possibile ottenere informazioni su una proteina anche quando non se ne conosce la sua struttura cristallografica. L’obiettivo finale è sempre quello di raccogliere più indizi possibili per riuscire a capire la funzione di una proteina.

Cosa hai scoperto sui canali ionici usando queste due tecniche computazionali?
Stiamo per pubblicare un articolo e per questo non posso fare nomi precisi. In breve, attraverso la dinamica molecolare abbiamo individuato la posizione in cui un determinato anestetico si lega a un canale del sodio. I risultati sono stati dimostrati sperimentalmente attraverso la risonanza magnetica nucleare ed esperimenti di voltage clamp ed elettrofisiologia,.

Per quanto riguarda gli allineamenti multipli di sequenza, abbiamo ricostruito la storia evolutiva dei canali ionici del sodio in relazione a quelli del potassio e ad altri tipi di canali. Analizzando le sequenze e la conservazione di alcuni residui, siamo riusciti a capire che c’è una sorta di modularità: i canali ancestrali erano costituiti da due moduli proteici, chiamiamoli A e B, che poi si sono divisi per ottenere le tre combinazioni possibili AA, BB, AB che ritroviamo nei canali più recenti.

Quali sono le prospettive future del tuo lavoro?  
Un’idea è quella del protein design, cioè disegnare una nuova sequenza proteica, anche inesistente nella realtà, basata sull’evoluzione indipendente di gruppi di residui amminoacidici. In questo modo sarebbe possibile creare chimere di gruppi funzionali diversi e ottenere proteine magari dotate di nuove funzioni, perché no, anche migliori di quelle esistenti.

Leggi anche: Modelli computazionali per lo sviluppo di nuovi farmaci

Pubblicato con licenza Creative Commons Attribuzione-Non opere derivate 2.5 Italia.

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