Per decenni i ricercatori hanno studiato lo spliceosoma attraverso immagini tridimensionali molto dettagliate ma fisse: vere e proprie istantanee di singole fasi del processo. Immaginare il complesso comportamento di questa macchina molecolare basandosi solo su fotogrammi distanziati è come cercare di capire una coreografia osservando poche fotografie: le connessioni temporali e i movimenti reali restano invisibili. Il gruppo guidato dall’Istituto Italiano di Tecnologia (IIT), in collaborazione con l’Università di Uppsala e AstraZeneca, ha colmato questo vuoto ricorrendo a potenti calcoli su supercomputer, trasformando dati statici in una narrativa dinamica dell’splicing.
Perché osservare il movimento dello spliceosoma è cruciale
Lo splicing è il processo che trasforma l’RNA appena trascritto in un messaggero utilizzabile per la sintesi proteica: in pratica un montaggio che elimina sequenze non necessarie e collega quelle utili.
Il complesso che esegue questa operazione, lo spliceosoma, è costituito da molte subunità proteiche che si associano e si dissociano in una precisa sequenza temporale. Comprendere l’ordine e la cinetica di questi eventi non è un mero esercizio teorico: conoscere esattamente come e quando si aprono o chiudono certe interazioni permette di identificare punti di intervento farmacologico per correggere errori che, se non riparati, possono sfociare in malattie genetiche, tumori o disturbi neurodegenerativi.
Limitazioni delle immagini statiche
Le mappe strutturali ottenute con tecniche come la criomicroscopia elettronica offrono dettagli atomici ma restano istantanee. Queste fotografie ad alta risoluzione mostrano solo lo stato finale o intermedio di un evento, senza rivelare la traiettoria che porta da uno stato all’altro. Per questo motivo il lavoro del team si è concentrato nel connettere le fasi osservate sperimentalmente tramite modelli computazionali, ottenendo così una sequenza continua di movimenti che integra e interpreta i dati sperimentali, quasi come montare i fotogrammi di un film per ricostruire la scena completa.
Simulazioni atomiche e supercomputer: il metodo
I ricercatori hanno utilizzato il supercomputer denominato Franklin dell’Istituto Italiano di Tecnologia (IIT), dotato di oltre 360 GPU, per simulare il comportamento di circa due milioni di atomi che compongono il nucleo catalitico del complesso. Grazie a queste risorse è stato possibile seguire evoluzioni su scale temporali estese fino a decine di microsecondi, un salto rispetto alle classiche simulazioni atomiche che operano su scale dell’ordine dei femtosecondi. Questa capacità ha permesso di osservare transizioni rilevanti per il funzionamento del macchinario molecolare e di collegare stati sperimentali isolati in un percorso dinamico coerente.
Tecniche per estendere le scale temporali
Per raggiungere tempi utili allo studio di eventi biologici è stato necessario applicare strategie di enhanced sampling, ossia metodi che accelerano l’esplorazione degli stati possibili della struttura senza alterarne le proprietà fondamentali.
Queste tecniche hanno consentito di «spingere» il sistema ad attraversare più rapidamente diverse conformazioni, consentendo la ricostruzione di una sorta di film molecolare. I modelli sono stati poi validati confrontandoli con le istantanee sperimentali ottenute da laboratori specializzati, garantendo consistenza tra predizione e osservazione.
Risultati: micro-ingranaggi e bersagli terapeutici
Le simulazioni si sono concentrate sul cuore catalitico dello splicing e hanno messo in luce il ruolo dinamico di proteine accessorie come Prp11, Prp8 e Yju2, che si aggregano e si separano in una sequenza temporale precisa. In particolare è emersa l’importanza di una piccola rete di amminoacidi carichi positivamente e di una singola residua di lisina, la quale agisce come un vero e proprio cancello dinamico che regola l’attivazione dei tagli.
Monitorando il sistema per circa 26 microsecondi, il team ha osservato come queste micro-oscillazioni garantiscano che la reazione avvenga al momento giusto, evitando attivazioni premature che potrebbero generare prodotti difettosi.
Implicazioni cliniche e limiti dello studio
Dal punto di vista medico, comprendere questi meccanismi apre la strada alla modulazione farmacologica dello splicing, già considerata un target valido per malattie come l’atrofia muscolare spinale e con potenziali applicazioni in diversi tipi di cancro e patologie neurodegenerative. Tuttavia, va ricordato che le simulazioni sono state condotte partendo da strutture di un lievito, il Saccharomyces cerevisiae, e benché molte caratteristiche siano evolutivamente conservate, l’obiettivo finale rimane la modulazione dello splicing umano. Gli autori dello studio, pubblicato su PNAS da Gianfranco Martino, Jacopo Manigrasso, Giuseppina La Sala, Marco Marcia e Marco De Vivo, sottolineano che i risultati costituiscono una base promettente ma non conclusiva per lo sviluppo di nuovi farmaci.
