Ricerca di nuovi potenziali inibitori delle carbapenemasi tramite virtual screening: un approccio per contrastare l'antibiotico resistenza

L’antibiotico-resistenza rappresenta un'emergenza sanitaria globale. I batteri Gram-negativi ESKAPE aggravano tale scenario producendo carbapenemasi, come le varianti KPC-2 e KPC-3, capaci di inattivare l'ultima linea di difesa antibiotica (i carbapenemi) grazie all'elevata plasticità del sito attivo, in particolare dell’Ω-loop. Il presente progetto si propone di identificare nuovi inibitori non covalenti per KPC-2 e KPC-3 implementando una pipeline gerarchica di Structure-Based Virtual Screening basata sul Drug Repurposing. La ricerca sfrutta la libreria “e-Drug3D”, comprendente 2162 farmaci e metaboliti approvati dall’FDA. Il workflow computazionale si articola in quattro macro-fasi: 1. Preparazione Strutturale: I complessi cristallografici sono stati estratti dal Protein Data Bank e preparati tramite MOE. Per KPC-2 sono stati selezionati complessi non covalenti. Per KPC-3, l'unico complesso disponibile (6Qwa) è stato modellato in silico per rimuovere il ligando covalente (relebactam) e minimizzare la geometria del residuo catalitico. Parallelamente, la libreria “e-Drug3D” è stata preparata avvalendosi della suite OpenEye. 2. Validazione degli Algoritmi: Sono stati implementati protocolli di calibrazione specifici. Per KPC-2, un'analisi geometrica ha diviso le strutture in due popolazioni rotameriche (Trp105 "aperto" e "chiuso") in base al valore soglia di 100° dell'angolo diedro χ2; entrambe le popolazioni sono poi state sottoposte ad una procedura di cross-docking. Per KPC-3 è stato condotto un self-docking. Valutando i valori di RMSD pesato rispetto alle pose cristallografiche, sono state identificate le combinazioni ottimali di struttura, algoritmi (PLANTS e GOLD) e funzioni di scoring. 3. Docking e Filtraggio: I ligandi sono stati sottoposti a docking, generando 20 pose per entry. I complessi generati sono stati filtrati gerarchicamente su MOE applicando: un filtro elettrostatico e sterico, un modello farmacoforico tridimensionale e un'analisi PLIF (Protein-Ligand Interaction Fingerprints) volta a quantificare i contatti non covalenti stabili con residui chiave del sito attivo (es. Ser70, Arg220, Thr237…). 4. Validazione Dinamica: Per superare i limiti intrinseci del docking statico, gli Hit compounds isolati saranno sottoposti a validazione in solvente esplicito. Questa fase conclusiva prevede l'implementazione sinergica di MD (Molecular Dynamics), SuMD (Supervised Molecular Dynamics) e TTMD (Thermal Titration Molecular Dynamics) per confermarne le modalità di interazione, i pathway di legame e la stabilità termodinamica complessiva.