Sono a pH 0: tutto il mio mondo è protonato!

C’è una cosa che negli ultimi tempi ho iniziato a prendere molto sul serio. Non solo nelle simulazioni, ma anche nella vita reale. Del resto, alcuni miei amici mi hanno detto qualche volta che il mio umore era in zona pH 0. E probabilmente in questa fase della mia vita accade anche più spesso: i motivi? Vecchiaia, solitudine, risposta alla situazione geopolitica mondiale, vai a capire, se proprio abbiamo voglia di capire. Fatto sta che, a quanto pare, tendo a diventare decisamente più acido del solito. Ora, a parte le conseguenze sociali di questa osservazione, c’è un punto interessante. Perché il pH, nella vita reale, è una metafora passabile. Nella biofisica delle proteine, invece, è una cosa tremendamente concreta. E, soprattutto, non è una proprietà che “c’è” o “non c’è”. È qualcosa che cambia continuamente, che dipende dall’ambiente, che modifica il comportamento delle molecole in modo sottile ma decisivo. Un po’ come l’umore, se vogliamo restare nella metafora, ma con meno giustificazioni e più protoni. Se chiedete a uno studente cosa sia il pH, probabilmente vi risponderà qualcosa tipo: “una misura dell’acidità”. Se insistete un po’, magari salta fuori un logaritmo, qualche concentrazione di protoni, e un vago senso di disagio. Poi arrivate a lavorare con le proteine, e improvvisamente il pH smette di essere un numeretto sul bordo di una provetta e diventa… una manopola. Non una manopola qualunque: una di quelle che, girate di poco, cambiano completamente il comportamento del sistema. Perché il pH, in fondo, misura quanti protoni ci sono in giro. E i protoni sono piccoli, mobili, e soprattutto molto democratici: si attaccano un po’ ovunque, a gruppi chimici che li vogliono più o meno trattenere. Quando un gruppo prende o perde un protone, cambia carica. E quando cambia carica, cambiano le interazioni. E quando cambiano le interazioni… cambia tutto il resto.

Il punto è che per anni, nelle simulazioni di dinamica molecolare, ci siamo comportati come se questo problema non esistesse. Abbiamo deciso all’inizio chi era protonato e chi no, e poi abbiamo lasciato tutto così, come se le proteine fossero creature con una personalità chimica stabile, coerente e immutabile. Il che, a pensarci bene, è una visione del mondo piuttosto ottimistica. A questo punto entra in gioco un’altra parola che spesso viene pronunciata con lo stesso tono con cui si parla di un parente complicato: il pKa. Detta in modo semplice (e perdonatemi i chimici per la brutalità): il pKa è il valore di pH a cui un certo gruppo chimico è indeciso. Metà del tempo è protonato, metà no. È il punto in cui non ha ancora deciso da che parte stare. Se il pH è più basso del pKa, tende a prendere il protone. Se è più alto, tende a lasciarlo andare. Ma soprattutto, e questo è il punto importante, quella “decisione” dipende dall’ambiente: dalla struttura della proteina, da chi ha vicino, da come si muove. E qui la cosa si fa interessante. Perché nelle simulazioni di dinamica molecolare classiche, noi queste decisioni le prendiamo all’inizio. Questa lisina è protonata, questo glutammato no, questa istidina… boh, scegliamo e andiamo avanti. E poi per tutta la simulazione, quei protoni restano lì. Fermi. Obbedienti. Definitivi. Il che è una rappresentazione piuttosto fantasiosa della realtà.

Nella realtà, i protoni sono tra gli oggetti più mobili che esistano in soluzione. Entrano, escono, si scambiano, rispondono al campo elettrostatico locale. E spesso sono proprio loro a fare da “interruttori” funzionali. Un esempio concreto, che mi ha fatto apprezzare molto questa cosa, è quello dei recettori adrenergici, di cui si parlava in un bel seminario nella conferenza di Bressanone di due mesi fa. I recettori adrenergici sono proteine di membrana, della famiglia GPCR (le proteine appartengono a famiglie identificate da acronimi che sembrano codici fiscali), che rispondono a molecole come adrenalina e noradrenalina. Tradotto: sono coinvolti nella risposta “combatti o scappa”, cioè una delle cose più concrete che la biologia faccia. Queste proteine, come tante altre, non sono oggetti rigidi: esistono in più stati conformazionali, e il passaggio tra questi stati è regolato da una combinazione delicata di interazioni, tra cui quelle elettrostatiche. In particolare, alcune istidine e residui acidi possono cambiare stato di protonazione a seconda del microambiente  e questo può favorire o ostacolare l’attivazione del recettore. Ora, se nella simulazione quei residui li “congeliamo” in uno stato di protonazione arbitrario, rischiamo di perdere proprio il meccanismo che vogliamo studiare. Ed è qui che entrano in scena le simulazioni a pH costante.

L’idea è semplice: invece di decidere una volta per tutte chi è protonato e chi no, lasciamo che la proteina cambi idea durante la simulazione. In pratica, accoppiamo la dinamica molecolare (cioè il movimento degli atomi) con una dinamica di protonazione, che dipende dal pH e dall’ambiente locale. Dal punto di vista tecnico, questo si può fare in diversi modi. Ci sono approcci “discreti”, in cui ogni tanto si prova a cambiare lo stato di protonazione con una mossa tipo Monte Carlo, e approcci “continui”, in cui la protonazione diventa una variabile che evolve insieme alle coordinate atomiche (la famosa λ-dynamics). Non entro nei dettagli, anche perché immagino che il pubblico di questo blog sia piuttosto paziente, ma non sadico: però il messaggio è che oggi abbiamo strumenti abbastanza maturi per far dialogare davvero struttura, dinamica e chimica acido-base. E questo dialogo, nel caso di sistemi come i recettori adrenergici, è tutt’altro che secondario.

Alcuni lavori recenti (tra cui quelli su cui mi sono un po’ appoggiato per questo post) mostrano come il profilo di protonazione possa cambiare tra stati attivi e inattivi, e come questi cambiamenti siano accoppiati alla dinamica conformazionale. In altre parole: non è solo la struttura che determina la protonazione, ma anche il contrario. È una relazione a due vie. Un piccolo circolo di feedback che, in fondo, è esattamente il tipo di complessità che ci aspettiamo dai sistemi viventi. E qui arriva la parte che, da fisico, trovo più soddisfacente.

Per anni abbiamo costruito modelli sempre più raffinati della dinamica molecolare, ma con una semplificazione implicita piuttosto forte: i protoni stanno fermi. Funziona, spesso funziona anche bene, ma è un’approssimazione. Le simulazioni a pH costante sono un passo nella direzione opposta: non aggiungono “magia”, ma tolgono un vincolo artificiale. Permettono al sistema di fare una cosa in più che nella realtà fa sempre: cambiare stato chimico mentre evolve. Non è la soluzione a tutti i problemi, e apre nuove questioni (campionamento, convergenza, tempi di scala…). Ma è una di quelle estensioni che ti fanno pensare: ok, adesso il modello assomiglia un po’ di più al sistema reale. E, come spesso succede in biofisica computazionale, non è tanto una questione di fare modelli più complicati, quanto di fare modelli meno sbagliati. In fondo, tutto nasce da una domanda molto semplice: cosa succede se lasciamo ai protoni la libertà di muoversi? E la risposta è un po' la stessa che abbiamo quando lasciamo ai nostri sentimenti la libertà di esprimersi liberamente: magari non succede quello che ci aspetteremmo, ma succedono cose interessanti!