? 2020/07/22/scienze/medicina/virus/Con metodi computazionali sviluppato potenziale vaccino contro SARS-CoV-2 - Heos.it Rivista scienze politica cultura salute

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Gastruloidi: avviato

un nuovo percorso

sullo sviluppo embrionale

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Illuminazione OLED

per l’agricoltura del futuro

 Enea basilico illuminazione oled

22.01.21 - Avviata per la prima volta la sperimentazione sulle piante di sistemi di illuminazione basati su sorgenti OLED (Organic Light Emitting Diode). L'obiettivo è favorire la crescita di piante in ambienti chiusi.

La ricerca internazionale è stata condotta dall’Istituto per le applicazioni del calcolo del Cnr, in collaborazione con colleghi indiani e americani

Con metodi computazionali

sviluppato potenziale vaccino

contro SARS-CoV-2


22.07 - Da qualche anno, si può fare affidamento su metodi di ricerca e sviluppo di vaccini basati sull'utilizzo di tecniche matematico-statistiche e computazionali, frutto della ricerca applicata in quest’ambito. Nello specifico, i ricercatori dell'Istituto delle applicazioni del calcolo del Consiglio nazionale delle ricerche di Roma (Cnr-Iac), in collaborazione con il gruppo di bioinformatica dell'Università di Bangalore (India) e della Chicago Medical School di Chicago (Usa) hanno progettato al calcolatore un vaccino detto "multi-epitopo" contro SARS-CoV-2 . Lo studio è pubblicato su Scientific Reports di Nature.

Questo innovativo filone di ricerca va ad affiancarsi a quelli tradizionali attivati dalla comunità scientifica in seguito allo scoppio della pandemia da coronavirus SARS-CoV-2, per comprendere le dinamiche del contagio, cercare di limitarlo e trovare una cura efficace. Fondamentali - pertanto - sono gli studi epidemiologici, per seguire e possibilmente anticipare l'andamento, quelli medici per capire la relazione tra agente patogeno e organismo ospite, l’analisi biologica per capire i meccanismi molecolari e cellulari del virus e bloccarne la replicazione, la ricerca chimico-farmaceutica per ideare e testare vaccini capaci di stimolare una risposta immunitaria efficace, durevole e sicura.

Ma torniamo alle ricerche tecniche matematico-statistiche e computazionali di cui si parlava sopra. "Lo studio sviluppato in questa ricerca è stato effettuato completamente in silico, ovvero con l'ausilio del calcolatore, usando la glicoproteina S di SARS-CoV-2 come potenziale target della risposta immunitaria", spiega Filippo Castiglione di Cnr-Iac, coautore dello studio. Aggiunge: "La glicoproteina S del SARS-CoV-2 è preposta a mediare l'ingresso del virus nella cellula ospite ed è uno dei determinanti antigenici più importanti: stimolando il sistema immunitario a reagire in maniera specifica contro questa molecola è infatti possibile ipotizzare la definizione di un vaccino capace di indurre un'efficace produzione di anticorpi e cellule citotossiche in grado di eliminare il virus".

La qualità complessiva del vaccino progettato, validata in silico, e la simulazione della dinamica molecolare ne hanno confermato la stabilità.

"Trovare porzioni della molecola glicoproteina S del coronavirus che risultino immunogeniche, ovvero capaci di scatenare una risposta immunitaria è importante perché costituiscono gli ingredienti principali nella definizione di un vaccino. Inoltre gli studi di docking, ossia l’interazione chimico-fisica a livello molecolare, hanno rivelato interazioni stabili del vaccino con i recettori del sistema immunitario dell'organismo ospite - prosegue Castiglione - L'efficienza del vaccino candidato per innescare una risposta immunitaria efficace è stata valutata mediante il sistema di simulazione della risposta immunitaria C-IMMSIM, sviluppato da ricercatori del Cnr".

In merito, il direttore dell’Istituto, Roberto Natalini così conclude: "Lo studio dimostra come le applicazioni di metodi in silico possano essere usate nell'ambito della fase preclinica del vaccine design con costi estremamente contenuti in termini di tempo, denaro e modelli animali lasciando la valutazione della sicurezza alle fasi successive dello sviluppo del vaccino". (red)

Riferimento
Sviluppo di un potenziale vaccino contro SARS-CoV-2 con metodi computazionali: Scientific Reports di Nature (2020) “A candidate multi-epitope vaccine against SARS-CoV-2” Tamalika Kar, Utkarsh Narsaria, Srijita Basak, Debashrito Deb, Filippo Castiglione, David M. Mueller & Anurag P. Srivastava, https://www.nature.com/articles/s41598-020-67749-1  

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