In silico prediction of potential bioaccumulation and toxicity of Perfluorinated Substances

In questa tesi abbiamo applicato metodi computationali (ndr in silico) per valutare, senza l’uso di esperimenti potenzialmente costosi né pericolosi, gli effetti di composti perfluorurati sulla salute e in altri aspetti. I PFAS (Perfluorinated Alkyl Substances) sono composti di fluoro-carbonio ampiamente usati in industria e a livello commerciale per una miriade di applicazioni, da surfatanti a strati protettivi di vari altri materiali, persino in industria aerospaziale. Essi sono prodotti dalla fluorinazione di monomeri semplici, lunghi pochi carboni, poi usati per formare polimeri o così come sono. Tali monomeri possiedono una catena alifatica perfluorurata e lineare, ed una testa polare carbossilica o sulfonica. Sebbene idro e lipo-repellenti, dimostrano un’affinità pericolosa con le proteine, il che ha fatto crescere negli anni l’attenzione verso le loro proprietà come composti tossici. La loro resistenza chimica e termica li rende anche persistenti nell’ambiente, a discapito di corsi d’acqua e terreni in varie zone del mondo. In questo lavoro abbiamo dapprima valutato il loro impatto sulla salute umana tramite metodi di docking e molecular dynamics. I risultati si sono concentrati su 26 PFAS di varia natura e lunghezza, e su molteplici target proteici umani. Queste interazioni sono state evaluate a livello computazionale comparando, con target noti, per molecole native. La seconda parte si è concentrata sul processo di biodegradazione di molecole fluorurate tramite reazioni enzimatiche. Alcuni batteri sono in grado di degradare in maniera biologica molecole fluorurate rompendo il legame C-F, il più forte in chimica organica. Basandoci su quest’idea siamo partiti da una struttura cristallizzata e abbiamo sviluppato un metodo QM/MM per analizzare questa reazioni in tutti i suoi processi. I risultati, non ancora pubblicati, sono stati discussi estensivamente. In aggiunta, vari altri progetti già pubblicati sono stati inclusi.