COMUNICATO STAMPA

Destinati 3 milioni di euro da parte della Commissione Europea

Fulcro del progetto Exscalate, la piattaforma di supercalcolo più performante al mondo: capacità di valutare 3 milioni di molecole al secondo, da una “biblioteca chimica” di 500 miliardi di molecole

Obiettivo: selezionare le molecole più promettenti per contrastare l’attuale epidemia e strutturare un modello operativo di intervento efficace ed efficiente a livello europeo per eventi analoghi. I risultati saranno messi a disposizione della comunità scientifica.

È a trazione italiana il consorzio pubblico-privato Exscalate4CoV (E4C) che si è aggiudicato 3 milioni di euro del bando della Commissione Europea per progetti di ricerca sul Coronavirus nell’ambito del programma quadro Horizon 2020.

Obiettivo primario di Exscalate4coronavirus (E4C) è di sfruttare le potenzialità di supercalcolo integrate con le migliori competenze scientifiche in ambito life-science presenti in Europa per fronteggiare al meglio e in tempi rapidi situazioni di pandemia di interesse sovranazionale.

Fulcro del progetto è Exscalate (EXaSCale smArt pLatform Against paThogEns), il sistema di supercalcolo - High Performance Computing, Structure-Based Drug Design System – più performante[1] a livello globale grazie alla sua “biblioteca chimica” di 500 miliardi di molecole, in grado di valutare di più di tre milioni di molecole al secondo.

Il consorzio guidato da Dompé farmaceutici aggrega 18 istituzioni e centri di ricerca in 7 Paesi europeiPolitecnico di Milano (Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria), Consorzio Interuniversitario CINECA (Supercomputing Innovation and Applications), Università degli Studi di Milano (Dipartimento di Scienze Farmaceutiche), Katholieke Universiteit Leuven, International Institute Of Molecular And Cell Biology In Warsaw (LIMCB), Elettra - Sincrotrone Trieste, Fraunhofer Institute for Molecular Biology and Applied EcologyBsc Supercomputing CentreForschungszentrum JülichUniversità Federico II di NapoliUniversità degli Studi di CagliariSIB Swiss Institute of BioinformaticsKTH Royal Institute of Technology(Department of Applied Physics), Associazione BigData, Istituto Nazionale Di Fisica Nucleare(INFN), l’Istituto nazionale per le malattie infettive Lazzaro Spallanzani e Chelonia Applied Science

Più in dettaglio il progetto si propone di individuare i farmaci più sicuri e promettenti per il trattamento immediato della popolazione già infetta a cui seguirà l’individuazione di molecole capaci di inibire la patogenesi del coronavirus per contrastare i contagi futuri.

Il piano di Exscalate4CoV (E4C) è così articolato:

-          Stabilire uno standard scientifico sostenibile per dare risposte veloci a qualsiasi scenario di pandemia. Il modello si basa sull’utilizzo di una piattaforma di supercalcolo integrata con i sistemi inteligenza aritificiale, modellistica 3D supportata dalla diffrattometria a raggi X per la identificazione dei migliori candidati alla clinica e successiva validazione sperimentazione  in laboratorio su modelli cellulari predittivi (virus, batterio, etc.);

-          Identificare virtualmente e in modo rapido i farmaci disponibili, o in fase avanzata di sviluppo, potenzialmente efficaci;

-          Definire un modello di screening per validare le molecole potenzialmente efficaci e gli eventuali meccanismi di azione e di mutazione del patogeno;

-          Strutturare insieme ad EMA – European Medicine Agency – un modello di sperimentazione efficace sulla molecola individuata per velocizzarne i tempi per l’impiego terapeutico;

-          Identificare i geni coinvolti nello sviluppo della patologia.

La piattaforma EXSCALATE sarà dedicata all'identificazione delle molecole più promettenti per contrastare il coronavirus grazie alla capacità di combinare la progettazione di farmaci in silico e una biblioteca virtuale di 500 miliardi di composti "tangibili" (facili da sintetizzare).

I Centri di supercalcolo CINECA, BSC e Jülich eseguiranno tutte le simulazioni di dinamica molecolare delle proteine ​​virali e lo screening virtuale ultraveloce della libreria E4C.

L'Università di Milano (UNIMI) e il Politecnico di Milano (POLIMI) saranno impegnate rispettivamente a supporto dell'attività di screening virtuale e per l'accelerazione del processo computazionale.

I risultati dello screening virtuale culmineranno nella selezione di composti attivi da testare in fase screening fenotipico presso l'infrastruttura di ricerca Katholieke Universiteit Leuven attraverso una piattaforma ad alta capacità di screening (High Throughput Screening)  multiparametrica su agenti patogeni vivi a rischio di biosicurezza elevato (livello 3) o sconosciuto.

Il Fraunhofer Institute for Molecular Biology and Applied Ecology (IME) integrerà lo screening fenotipico con il saggio biochimico sui target dei diversi virus putativi, fattraverso l'accesso alla BROAD Repurposing Library di Fraunhofer.

L'Università di Cagliari (UNICA) completerà la valutazione biologica definendo il meccanismo d'azione degli inibitori e la selezione dei mutanti nei sistemi. Questa informazione sarà cruciale per definire le barriere genetiche dei potenziali farmaci e per selezionare molecole più promettenti da sviluppare. Elettra Sincrotrone Trieste (ELETTRA) e l'Istituto Internazionale di Biologia Molecolare e Cellulare (IIMCB) produrranno le strutture a raggi X per i più interessanti enzimi virali e relativi inibitori al fine di supportare la progettazione razionale delle nuove strutture chimiche in grado di inibire i virus Corona. Il team di Chimica Medica dell'Università di Napoli Federico II (UNINA) supporterà  il  team EXSCALATE nella selezione dei migliori composti, oltre ad occuparsi della sintesi chimica dei migliori candidati. Qualora dovesse esserci una chiara indicazione della molecola proveniente dallo screening, l'Istituto nazionale per le malattie infettive Lazzaro Spallanzani è il centro ammissibile per i test nei pazienti.

 

https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_20_386 

https://ec.europa.eu/info/live-work-travel-eu/health/coronavirus-response_en 


Stefano Amoroso
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