Il vaiolo delle scimmie è una zoonosi virale che presenta sintomi simili a quelli del vaiolo, pur avendo una letalità minore. Tuttavia nei paesi in cui è endemico, ovvero la zona centro-occidentale dell’africa, comporta un importante rischio, soprattutto per i bambini che tendono a sviluppare la malattia in forma severa. Negli ultimi 20 anni il vaiolo delle scimmie si è diffuso numerose volte fuori dai paesi in cui è endemico, questo ha stimolato la ricerca verso cure efficaci e verso l’uso preventivo dei vaccini. Per contrastare il virus la vaccinazione rimane l’arma più efficace, tuttavia è importante sviluppare degli antivirali per offrire un ventaglio terapeutico maggiore, oltre alla prevenzione e al già approvato Tecovirimat. I potenziali bersagli di interesse terapeutico sono la dna polimerasi e la proteasi virale. L’obbiettivo della tesi è quello di riposizionare dei farmaci già approvati al fine di bloccare la proteasi virale. Il vaiolo delle scimmie appartiene al genere orthopox di cui fa parte anche il variola virus, l’agente eziologico del vaiolo; questi virus presentano una proteasi, attiva sulle proteine del core virale, che è conservata all’interno del genere. La struttura della proteasi non è disponibile, di conseguenza sono stati sviluppati dei modelli monomerici e dimerici tramite homology modeling e de novo prediction. Attraverso la dinamica molecolare e i dati grazie a essa raccolti, è stata indagata la stabilità e la qualità dei modelli, selezionando conseguentemente il modello dimerico per le successive analisi. Seguendo dei dati presenti in letteratura, questo modello è stato mutato a livello della sequenza amminoacidica e il comportamento in dinamica molecolare dei mutanti rispetto al modello wild type è stato confrontato, al fine di verificare i dati sperimentali di mutagenesi. È stato effettuato un docking del ttp6171, un composto avente attività inibente sul vaccinia virus, per caratterizzarne la binding mode. Una pose di docking del ttp6171 è stata sfruttata per generare una fingerprint di interazione con la proteasi, con l’obbiettivo di avere un riferimento per quanto riguarda il pattern e il tipo di interazioni con la proteina, da utilizzare poi in un virtual screening per cercare composti aventi una binding mode similare. Un primo virtual screening su composti approvati o arrivati alle fasi cliniche, ha portato alla selezione di 14 molecole. Altri 4 composti sono stati selezionati da un secondo virtual screening, effettuato su composti in house tramite docking, in maniera speculare rispetto al primo. Questi composti uscenti dai virtual screening, verranno testati sperimentalmente dai ricercatori del dipartimento di Medicina Molecolare dell’università di Padova.

Affrontare l'epidemia di vaiolo delle scimmie: un protocollo computazionale per l'identificazione di farmaci approvati da riposizionare come inibitori della proteasi virale.

DODARO, ANDREA
2021/2022

Abstract

Il vaiolo delle scimmie è una zoonosi virale che presenta sintomi simili a quelli del vaiolo, pur avendo una letalità minore. Tuttavia nei paesi in cui è endemico, ovvero la zona centro-occidentale dell’africa, comporta un importante rischio, soprattutto per i bambini che tendono a sviluppare la malattia in forma severa. Negli ultimi 20 anni il vaiolo delle scimmie si è diffuso numerose volte fuori dai paesi in cui è endemico, questo ha stimolato la ricerca verso cure efficaci e verso l’uso preventivo dei vaccini. Per contrastare il virus la vaccinazione rimane l’arma più efficace, tuttavia è importante sviluppare degli antivirali per offrire un ventaglio terapeutico maggiore, oltre alla prevenzione e al già approvato Tecovirimat. I potenziali bersagli di interesse terapeutico sono la dna polimerasi e la proteasi virale. L’obbiettivo della tesi è quello di riposizionare dei farmaci già approvati al fine di bloccare la proteasi virale. Il vaiolo delle scimmie appartiene al genere orthopox di cui fa parte anche il variola virus, l’agente eziologico del vaiolo; questi virus presentano una proteasi, attiva sulle proteine del core virale, che è conservata all’interno del genere. La struttura della proteasi non è disponibile, di conseguenza sono stati sviluppati dei modelli monomerici e dimerici tramite homology modeling e de novo prediction. Attraverso la dinamica molecolare e i dati grazie a essa raccolti, è stata indagata la stabilità e la qualità dei modelli, selezionando conseguentemente il modello dimerico per le successive analisi. Seguendo dei dati presenti in letteratura, questo modello è stato mutato a livello della sequenza amminoacidica e il comportamento in dinamica molecolare dei mutanti rispetto al modello wild type è stato confrontato, al fine di verificare i dati sperimentali di mutagenesi. È stato effettuato un docking del ttp6171, un composto avente attività inibente sul vaccinia virus, per caratterizzarne la binding mode. Una pose di docking del ttp6171 è stata sfruttata per generare una fingerprint di interazione con la proteasi, con l’obbiettivo di avere un riferimento per quanto riguarda il pattern e il tipo di interazioni con la proteina, da utilizzare poi in un virtual screening per cercare composti aventi una binding mode similare. Un primo virtual screening su composti approvati o arrivati alle fasi cliniche, ha portato alla selezione di 14 molecole. Altri 4 composti sono stati selezionati da un secondo virtual screening, effettuato su composti in house tramite docking, in maniera speculare rispetto al primo. Questi composti uscenti dai virtual screening, verranno testati sperimentalmente dai ricercatori del dipartimento di Medicina Molecolare dell’università di Padova.
2021
Tackling the monkeypox epidemic: a computational workflow towards the repurposing of FDA-approved drugs as viral protease inhibitors.
Monkeypox
CADD
Virtual screening
Drug repurposing
Protease inhibitors
File in questo prodotto:
File Dimensione Formato  
Dodaro_Andrea.pdf

accesso aperto

Dimensione 19.88 MB
Formato Adobe PDF
19.88 MB Adobe PDF Visualizza/Apri

The text of this website © Università degli studi di Padova. Full Text are published under a non-exclusive license. Metadata are under a CC0 License

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.12608/42404