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Un metodo rivoluzionario per la prevenzione dell’influenza: bloccare l’infezione prima che inizi

Luca Martini di Luca Martini
25 Mag 2024 - 17:08
in Magazine
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In un recente sviluppo scientifico, ricercatori dell’Istituto Scripps e del College di Medicina Albert Einstein hanno introdotto una nuova classe di molecole simili a farmaci che potrebbero rivoluzionare il modo in cui preveniamo le infezioni influenzali. Queste molecole, progettate per bloccare la fase iniziale dell’infezione da influenza di tipo A, rappresentano un notevole passo avanti rispetto ai trattamenti convenzionali, che intervengono solo dopo che il virus ha infettato l’organismo.

 

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(METEOGIORNALE.IT) L’innovazione principale di questo approccio sta nella prevenzione dell’accesso del virus alle cellule respiratorie del corpo, mirando specificamente all’emagglutinina, una proteina presente sulla superficie dei virus influenzali di tipo A. I risultati di questa ricerca, pubblicati il 16 maggio 2024 sulle Proceedings of the National Academy of Sciences, segnano un progresso significativo nello sviluppo di un farmaco preventivo contro l’influenza.

 

Il professor Ian Wilson, autore corrispondente dello studio e professore di biologia strutturale presso Scripps, sottolinea l’importanza di “mirare alla primissima fase dell’infezione influenzale”. L’obiettivo è prevenire l’infezione prima che essa abbia luogo, anche se queste molecole potrebbero anche essere utilizzate per limitare la diffusione del virus una volta che l’infezione è già in atto.

 

Per arrivare a questi risultati, i ricercatori hanno inizialmente identificato una piccola molecola, F0045(S), che mostrava una capacità limitata di legarsi e inibire i virus influenzali H1N1. Successivamente, hanno sviluppato un assaggio di legame ad alta capacità che ha permesso loro di esaminare rapidamente vasti archivi di piccole molecole e di identificare il composto guida F0045(S).

 

Il laboratorio di Dennis Wolan, PhD, ha poi utilizzato una tecnica chiamata “SuFEx click-chemistry”, sviluppata dal due volte premio Nobel K. Barry Sharpless, per generare una vasta biblioteca di molecole candidate con variazioni strutturali rispetto a F0045(S). Dopo aver esaminato questa biblioteca, hanno identificato due molecole, 4(R) e 6(R), che mostravano un’affinità di legame superiore rispetto a F0045(S).

 

Le strutture cristalline a raggi X prodotte dal laboratorio di Wilson hanno permesso di identificare i siti di legame delle molecole 4(R) e 6(R) al proteinema dell’emagglutinina del virus influenzale, determinando i meccanismi dietro la loro maggiore capacità di legame e individuando aree per ulteriori miglioramenti.

 

I test in coltura cellulare hanno confermato le proprietà antivirali e la sicurezza di 6(R), rivelando una potenza antivirale cellulare più di 200 volte superiore rispetto a F0045(S). Infine, i ricercatori hanno ottimizzato ulteriormente 6(R) per sviluppare il composto 7, che ha dimostrato un’abilità antivirale ancora maggiore.

 

Il dottor Seiya Kitamura, autore corrispondente dello studio, ha commentato che il composto 7 è “l’inibitore di piccole molecole dell’emagglutinina più potente sviluppato fino ad oggi”. I futuri studi si concentreranno sull’ottimizzazione del composto 7 e sul test dell’inibitore in modelli animali di influenza.

 

Questo lavoro, supportato dal NIH, dall’Istituto Nathan Shock di Ricerca sull’Invecchiamento e da Einstein-Montefiore, apre nuove prospettive per la prevenzione e il trattamento dell’influenza, con l’obiettivo di ridurre la dipendenza dalle vaccinazioni annuali e migliorare la gestione globale delle epidemie influenzali. (METEOGIORNALE.IT)

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Meteorologo e geoscientist con background in Scienze Naturali, specializzazione in meteorologia e geologia applicata. Mi occupo di modellistica atmosferica, analisi di dati meteo-climatici, nowcasting per eventi estremi e valutazioni geotecniche/geomorfologiche a supporto di infrastrutture e protezione civile. Esperienza in contesti internazionali (UK, Germania). Orientato a risultati, chiarezza dei prodotti previsionali e trasferimento alle decisioni operative. Modellistica numerica; assimilazione dati, downscaling, validazione modelli Python per data analysis (xarray, pandas) GIS (QGIS/ArcGIS Pro) Gestione progetti e divulgazione tecnica

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