Investigazione di analoghi della metformina nel targeting delle molecole di segnalazione nei percorsi del cancro della testa e del collo mediante approcci computazionali

Il carcinoma della testa e del collo rappresenta una significativa sfida sanitaria globale con limitazioni terapeutiche sostanziali rispetto ai trattamenti convenzionali. Lo studio adotta una metodologia computazionale sofisticata per identificare inibitori di pathway biologici cruciali nell'oncogenesi dell'HNC. La ricerca integra tre approcci complementari: il molecular docking per valutare le interazioni ligando-proteina, le simulazioni di dinamica molecolare su 100 nanosecondi per caratterizzare la stabilità conformazionale nel tempo, e i calcoli MM/PBSA per quantificare l'energia libera di binding. Il target selezionato, mTOR (mammilian target of rapamycin), rappresenta una proteina-chiave nei pathway PI3K/AKT/mTOR, Wnt/β-catenina, AMPK e glicolitico, tutti essenziali nella progressione dell'HNC. Il composto CID 222300 ha mostrato affinità di binding elevata verso mTOR, mantenendo durante la simulazione MD un raggio di girazione progressivamente decrescente, indicativo di compattamento strutturale, e un RMSD stabile, evidenziando equilibrio conformazionale. L'analisi dei legami idrogeno ha rivelato interazioni polari sporadiche ma regolari che contribuiscono alla stabilità del complesso. Nel contesto della letteratura esistente, metformina e analoghi hanno dimostrato attività anticancro in diversi modelli tumorali attraverso l'inibizione di mTOR e AMPK. Questo approccio computazionale rappresenta una strategia di drug discovery innovativa che precede e accelera gli studi preclinici in vitro e in vivo, potenzialmente riducendo tempi e costi dello sviluppo farmacologico verso terapie mirate per l'HNC.