1/ Spesso si sente parlare di nano-tecnologia: ossia della possibilità di realizzare macchine molecolari finalizzate a scopi ben specifici come ripulire le arterie dal colesterolo in eccesso. In realtà alcune macchine molecolari esistono già e si chiamano proteine. 👇👇👇 
2/ Le proteine sono macchine molecolari che svolgono funzioni chiave per la vita. Sondano l'ambiente (gusto e olfatto), compiono lavoro meccanico (contrazione muscolare, digestione cibo) e formano strutture (capelli, ossa).
3/ Una grande differenza tra una macchina macroscopica ed una nano-macchina è che la prima dobbiamo assemblarla noi mentre la nano-macchina è in grado di assemblarsi da sola in apparente violazione del secondo principio della termodinamica.
4/ Le grandi molecole biologiche forniscono un esempio auto-assemblaggio che è fondamentale per la vita: il cosiddetto folding (ripiegamento). Infatti per svolgere la funzione prevista la proteina deve assumere una ben determinata configurazione spaziale.
5/ Invece, le macchine macroscopiche (motori termici e elettrici) sfruttano gradienti, ossia differenze di temperatura, pressione o potenziale elettrico per convertire energia a bassa entropia in movimento e, necessariamente, in calore con aumento dell’entropia totale.
6/ Nel 1824, un ingegnere dell’esercito francese, Sadi Carnot capì che l’efficienza di una macchina così fatta non avrebbe mai potuto essere del 100% nemmeno in linea di principio, ponendo così le basi della termodinamica moderna.
7/ La limitazione sta proprio nello sfruttamento dei gradienti: per aumentare l’efficienza di una locomotiva occorre che la caldaia sia sempre più calda e l’ambiente circostante sempre più freddo. Viceversa, quando la differenza (gradiente) tende a zero la macchina si ferma.
8/ Nelle cellule non ci sono gradienti. La temperatura è costante. Quindi noi dovremmo essere morti perché il secondo principio della termodinamica consente di estrarre lavoro utile solo da un differenziale al costo di scaricare calore nell’ambiente aumentando l’entropia totale.
9/ Come è possibile allora che alle nano-scale una macchina molecolare come una proteina riesca a funzionare compiendo lavoro utile in un ambiente a temperatura uniforme in apparente violazione del secondo principio della termodinamica?
10/ In realtà alle nano-scale in concetto di entropia diviene più vago. A causa dell’agitazione termica le configurazioni molecolari in cui l’entropia decresce spontaneamente non sono così pazzescamente rare come alle macro-scale.
11/ Un altro punto importante è che alle nano-scale entrano in gioco energie di tipo diverso (chimica, elastica, elettrostatica, termica) e sono tutte delle stesso ordine di grandezza e questo rende possibile conversioni da un tipo ad un altro a bassissimo costo di entropia.
12/ Una proteina riesce a sfruttare questo vantaggio. Chimicamente è una sequenza di unità più piccole: aminoacidi che si susseguono come anelli di una catena. Tutte le proteine impiegate dagli organismi viventi sono assemblate a partire da 20 aminoacidi distinti.
13/ Gli aminoacidi presenti in natura sono molti di più ma i rimanenti possono essere sintetizzati a partire dai 20 mattoni fondamentali. La sequenza specifica di aminoacidi che servono a produrre una certa proteina è codificata nel DNA della cellula.
14/ Ogni aminoacido ha delle precise affinità chimiche per via delle sue proprietà idrofobiche o idrofile: un gruppo di aminoacidi in soluzione acquosa si comporta in modi complicati sotto l’azione di una “forza idrofobica” che orienta ogni molecola.
15/ Le diverse tendenze ad esporre le teste idrofile o le code idrofobiche di ogni aminoacido rispetto a tutti gli altri “anelli” presenti nella proteina, determina la configurazione spaziale di tutta la catena che infine dà forma alla proteina completa.
16/ Ogni aminoacido ha una sua particolare affinità a causa dell’idrofobia/idrofilia: per esempio, se una proteina contenente N aminoacidi si piega a forma di “C” invece che di “S” uno si ritrova facilmente su una sedia a rotelle perché sviluppa la fibrosi cistica.
17/ Non basta la codifica contenuta nel DNA per produrre la proteina giusta, ci vuole anche che la proteina una volta “sfornata” si ripieghi su se stessa acquisendo la sua piena funzionalità ed anche eventuali opportunità terapeutiche.
18/ Per esempio, la glicoproteina del virus Ebola è considerata "indistruttibile": gli esperimenti non sembrano individuare siti adatti cui le molecole dei farmaci possano “attaccarsi”. I virus usano le proteine per legarsi alle cellule ospiti, operandole come grimaldelli.
19/ Ma torniamo al mistero di una proteina che trova da sola la forma giusta da assumere nello spazio tridimensionale. Come fa se quando viene assemblata da quelle fabbriche cellulari che sono i ribosomi esce come una lunga catena lineare di aminoacidi ?
20/ A causa di agitazione termica e collisioni con le molecole d’acqua contenute nella cellula, che scuotono la proteina, alcuni gruppi di anelli (peptidi = blocchi di aminoacidi) inizieranno ad intrecciarsi tra loro seguendo le affinità chimiche idrofobiche e idrofile.
21/ La proteina procede per tentativi. In effetti non sa come ripiegarsi su se stessa: anche una proteina corta dispone di un numero di configurazioni superiore al numero di atomi dell’universo. Però non tutte le configurazioni hanno uguale energia…
22/ L’energia totale della proteina dipende dalle configurazioni assunte dagli aminoacidi che la compongono ossia dai contatti che si stabiliscono tra questi. Alcune forme avranno un’energia maggiore, altre minore.
23/ Gli aminoacidi e i peptidi si legano in modo da minimizzare l’energia che equivale a dire che la loro parte idrofoba è ben protetta all’interno dagli avvolgimenti proteici mentre rimangono esposte all’esterno solo le parti idrofile.
24/ La configurazioni molecolari in cui le parti idrofile sono esposte e quelle idrofobe sono protette sono molto comuni. Un esempio banale è costituito dalle micelle formate dalle molecole dai saponi. E sì,esatto: la decantata acqua micellare è banale ma costosa acqua saponata.
25/ Le proteine sono molto più complicate dei tensioattivi. Per loro si può costruire una mappa del paesaggio energetico: le coordinate nel piano XY rappresentano gli angoli possibili della catena e l’altezza Z è l’energia corrispondente a quella configurazione.
26/ I paesaggi energetici generati da proteine lunghe sono incredibilmente complicati. La proteina li “esplora” cambiando continuamente configurazione (energia): i suoi componenti sballottati dall’agitazione termica modificano continuamente la forma della struttura.
27/ I cambiamenti di configurazione della proteina sono indicati dalle frecce bianche che attraversano la superficie del paesaggio ed ogni punto corrisponde ad una particolare forma della proteina. I punti in alto sono sfavoriti energeticamente quelli in basso sono favoriti.
28/ L’agitazione termica e la forza “idrofobica portano la proteina ad assumere, per tentativi, forme con energia libera sempre più bassa fino a quando prima o poi l’unica forma con energia libera minima viene realizzata e la proteina rimane “intrappolata” nel minimo assoluto.
29/ E’ possibile riprodurre al calcolatore il paesaggio energetico di una proteina complessa e simularne l’”attraversamento” da parte delle configurazioni della proteina fino al ripiegamento finale stabile grazie ad appositi software.
30/ Tornando un momento alla glicoproteina del virus Ebola, grazie alle simulazioni al calcolatore del processo di ripiegamento è stato possibile scoprire nella sua struttura un sito di attacco farmacologico che non era stato rivelato dagli esperimenti in laboratorio.
31/ Anche per lo sviluppo di farmaci antivirali per il SARS-Cov-2 il protein folding è fondamentale. Infatti la proteina S (spike) è il mezzo con cui il virus si lega ai recettori ACE2 e saldandosi alla membrana cellulare inietta il suo RNA nella cellula ospite, infettandola.
32/ La proteina spike del SARS-Cov-2 è soggetta a continue mutazioni che vanno considerate sia per lo sviluppo di vaccini che di farmaci antivirali e quindi poter simulare velocemente al computer la dinamica molecolare della proteina S è di fondamentale importanza.
34/ Ulteriore potenza di calcolo per le simulazioni di folding viene dai cluster di calcolatori usati dagli esperimenti di LHC, come ALICE, ATLAS, CMS e LHCb, tutto nella speranza di contribuire attivamente alla scoperta di un farmaco efficace contro la #COVID19.
