Modellizzazione quanto meccanica della biocatalisi mediante l'approccio a cluster

Biocatalysis is an area of ​​growing relevance in the panorama of chemical and biotechnological sciences, with regard to its industrial and environmental application. Enzymes are natural catalysts that biological organisms exploit to accelerate chemical reactions, thanks to the efficiency and specificity with which this occurs. Biocatalysis drastically reduces the time of a reaction and minimizes the formation of waste or unwanted by-products and it is for these reasons that the scientific community tries to explore new strategies to optimize it, in order to improve its applicability in industrial contexts. The use of molecular simulation has proven to be a fundamental tool for understanding reaction mechanisms. In the specific case of enzymatic catalysis, computational methods allow to investigate on an atomic scale the interactions between the active site of an enzyme and the substrate of the catalyzed reaction, offering a detailed description of the reactive processes. The objective of molecular modeling applied to biological systems, such as enzymatic ones, is to predict their behavior in a physiological environment, and possibly in contexts other than the same, such as the industrial one.This paper aims to describe the quantum chemical modeling through the cluster approach, focusing on the definition of the model starting from experimental data and on the electronic calculation method, namely the Density Functional Theory (Density Functional Theory), in particular its hybrid form B3LYP. Therefore, the first chapter will introduce the definition of catalyst and enzyme, paying particular attention to the role of dynamics in biocatalysis and the importance of molecular simulations. The second chapter provides an overview of the foundations of computational chemistry, outlining the main methodologies used in the simulation of enzymatic reactions. The procedures for creating the model starting from experimental structures and the methods used for energy calculation will be explored in order to define a theoretical basis for the subsequent analysis.The third chapter instead delves into the cluster quantum chemical approach, describing the application of the B3LYP functional and illustrating the specific case of PADs (Phenolic Acid Decarboxylases), a class of natural enzymes capable of catalyzing the decarboxylation of phenolic acids. The peculiarity of these enzymes concerns the ability to also catalyze the reverse carboxylation reaction of vinylphenol derivatives and their hydration to hydroxystyrenes. It is also highlighted how the cluster approach allows to obtain significant results in the understanding of the interactions involved and the catalysis mechanisms. In the case of hydration, it also allows to characterize its enantioselectivity by identifying the determining transition states. Finally, the importance of modeling study in enzyme engineering is discussed, underlining how computational techniques can be used to design enzymes with desired characteristics, thus opening new perspectives for their application in the industrial and environmental fields. Through a compilation and systematic analysis, this work aims to provide a more comprehensive understanding of enzymatic dynamics and the potential of computational chemistry in the simulation and design of innovative catalytic systems, supporting the evolution towards more sustainable and environmentally friendly chemical practices.

La biocatalisi si configura come un ambito di crescente rilevanza nel panorama delle scienze chimiche e biotecnologiche, in merito alla sua applicazione industriale e ambientale. Gli enzimi sono i catalizzatori naturali che gli organismi biologici sfruttano per accelerare le reazioni chimiche, grazie all’efficienza e alla specificità con cui questo avviene. La biocatalisi riduce drasticamente il tempo di una reazione e minimizza la formazione di scarti o di sottoprodotti indesiderati ed è per tali motivi che la comunità scientifica cerca di sondare nuove strategie per ottimizzarla, al fine di migliorare la sua applicabilità in contesti industriali. L’uso della simulazione molecolare si è rivelato uno strumento fondamentale per la comprensione dei meccanismi di reazione. Nel caso specifico della catalisi enzimatica, i metodi computazionali consentono di investigare su scala atomica le interazioni tra il sito attivo di un enzima e il substrato della reazione catalizzata, offrendo una descrizione dettagliata dei processi reattivi. L’obiettivo della modellistica molecolare applicata ai sistemi biologici, come quelli enzimatici, è quello di prevederne il comportamento in ambiente fisiologico, ed eventualmente in contesti diversi dallo stesso, come quello industriale. Il presente elaborato si propone di descrivere la modellizzazione chimico quantistica tramite l’approccio a cluster, focalizzandosi sulla definizione del modello a partire dai dati sperimentali e sul metodo di calcolo elettronico, ovvero la Teoria del Funzionale di Densità (Density Functional Theory), in particolare la sua forma ibrida B3LYP. Dunque, il primo capitolo introdurrà la definizione di catalizzatore e di enzima, ponendo particolare attenzione sul ruolo della dinamica nella biocatalisi e sull’importanza delle simulazioni molecolari. Il secondo capitolo fornisce una panoramica sui fondamenti della chimica computazionale, delineando le principali metodologie impiegate nella simulazione delle reazioni enzimatiche. Saranno approfondite le procedure di creazione del modello a partire dalle strutture sperimentali e i metodi utilizzati per il calcolo dell’energia, al fine di definire una base teorica per l’analisi successiva. Il terzo capitolo approfondisce invece l’approccio chimico quantistico a cluster, descrivendo l’applicazione del funzionale B3LYP e illustrando il caso specifico delle PADs (Phenolic Acid Decarboxylases), una classe di enzimi naturali in grado di catalizzare la decarbossilazione degli acidi fenolici. La peculiarità di questi enzimi riguarda la capacità di catalizzare anche la reazione inversa di carbossilazione dei derivati del vinilfenolo e l’idratazione degli stessi ad idrossistireni. Si evidenzia, inoltre, come l’approccio a cluster permetta di ottenere risultati significativi nella comprensione delle interazioni coinvolte e dei meccanismi di catalisi. Nel caso dell’idratazione, permette di caratterizzarne anche l’enantioselettività identificando gli stati di transizione determinanti. In ultima istanza, si discute l’importanza dello studio modellistico nell’ingegnerizzazione enzimatica, sottolineando come le tecniche computazionali possano essere impiegate per progettare enzimi con caratteristiche desiderate, aprendo così nuove prospettive per una loro applicazione in ambito industriale e ambientale. Attraverso un’analisi compilativa e sistematica, questo elaborato intende fornire una comprensione più esaustiva delle dinamiche enzimatiche e delle potenzialità della chimica computazionale nella simulazione e progettazione di sistemi catalitici innovativi, sostenendo l’evoluzione verso pratiche chimiche più sostenibili e rispettose dell’ambiente.