18 giugno 2020

Progetto di supercomputing Exscalate4CoV : Raloxifene farmaco candidato per contrastare il virus SARS-CoV-2

Exscalate2

Richiesto accesso agli studi clinici sull’uomo. Si ritiene che la molecola può avere un beneficio nel contrastare il virus SARS-CoV-2 nei casi moderati, grazie al suo effetto di contrastare la replicazione virale e la sua tollerabilità.

Come da accordi con la Commissione Europea, la proprietà intellettuale dei risultati prodotti da Exscalate4CoV è stata protetta per promuovere l'accesso universale alle cure che ne potranno derivare. Tutti i dati scientifici prodotti dal consorzio saranno resi di dominio pubblico.

18 giugno 2020 - Il progetto di supercomputing Exscalate4CoV, il consorzio pubblico-privato supportato programma Horizon 2020 dell'UE per la ricerca e l'innovazione, composto da 18 partner e guidato da Dompé farmaceutici, ha osservato che il Raloxifene può dimostrarsi efficace nel contrastare il virus Sars-Cov-2 nei casi moderati e lievi, dando coì un contributo nel limitare l’espansione della pandemia.

Il raloxifene è un farmaco selezionato per la sua sicurezza e il suo profilo tossicologico ben noto. Il raloxifene è un farmaco commercializzato ed è stato approvato dall'EMA per uso clinico contro l’osteoporosi. Il consorzio sta discutendo con EMA l’accesso ai clinical trials sull’uomo.

Come da accordi con la Commissione Europea, la proprietà intellettuale dei risultati prodotti da Exscalate4CoV è stata protetta – file depositato in data 6 maggio 2020 da Dompé farmaceutici, Fraunhofer Institute a Università di Lovanio - per promuovere l'accesso universale alle cure che ne potranno derivare. Tutti i dati scientifici prodotti dal Consorzio saranno resi di dominio pubblico. L’identificazione della molecola in tempi rapidi è stata possibile grazie al primo screening virtuale (in silico) condotto dai supercomputer del Consorzio su oltre 400.000 molecole (farmaci sicuri per l'uomo e prodotti naturali) messi a disposizione da Dompé farmaceutici e dal Fraunhofer Institute. Tra le molecole selezionate, è stata data priorità a quelle in fase clinica o già sul mercato. Sono state testate 7.000 molecole con alcune caratteristiche promettenti. Tra queste, sono state trovate 100 molecole attive in vitro e 40 hanno dimostrato capacità di contrastare il virus nelle cellule animali.

Al centro del progetto c'è Exscalate (EXaSCale smArt pLatform Against paThogEns), attualmente la piattaforma di supercalcolo intelligente più potente[1] (ed economica) al mondo. Exscalate sfrutta una "biblioteca chimica" di 500 miliardi di molecole, grazie a una capacità di elaborazione di oltre 3 milioni di molecole al secondo. Il processo di screening dei farmaci di Exscalate4Cov combina massicce risorse di supercomputer di oltre 122 Petaflop provenienti da quattro principali macchine dell'UE (Cineca Marconi - 50 Petaflops; HPC5 di ENI - 51,7 Petaflops; MareNostrum4 del Centro di supercomputer di Barcellona – 13,7 Petaflops; JUWELS del centro Julich – 12 Petaflops) dei migliori laboratori di ricerca computazionale e di scienze della vita del continente per contrastare le pandemie internazionali più velocemente e in modo più efficiente.

La Commissione Europea sostiene il Consorzio con un grant di 3 milioni di euro nel quadro del programma di “urgent computing” per il supercalcolo contro il coronavirus del programma Horizon 2020 in base al grant agreement N.101003551. Lo scopo di Exscalate4Cov è duplice: individuare i farmaci più sicuri e promettenti per il trattamento immediato della popolazione già infetta e, nella seconda fase, individuare 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 intelligenza 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.

Il consorzio guidato da Dompé farmaceutici aggrega 18 istituzioni e centri di ricerca in 7 Paesi europei e diversi partner privati: Politecnico 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 Ecology, Bsc Supercomputing Centre, Forschungszentrum Jülich, Università Federico II di Napoli, Università degli Studi di Cagliari, SIB Swiss Institute of Bioinformatics, KTH 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. Al consorzio contribuisce anche ENI (supercalcolo).

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[1] This performance exceeds by far the current "state of the art" technology which is also the subject of a recent article in Nature (6 February 2019, https://www.nature.com/articles/s41586-019-0917-9https://www.nature.com/articles/s41586-019-0917-9(www.nature.com/articles/s41586-019-0917-9) whereby a "chemical library" of 138 million molecules of a single target has been reached, with a processing capacity of less than 2 thousand molecules per second.

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