Scheda insegnamento
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Docente Maurizio Recanatini
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Moduli Maurizio Recanatini (Modulo 1)
Matteo Masetti (Modulo 2)
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Crediti formativi 6
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SSD CHIM/08
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Modalità didattica Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 1)
Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 2)
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Lingua di insegnamento Italiano
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Campus di Bologna
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Corso Laurea Magistrale in Pharmaceutical biotechnology (cod. 9068)
SDGs
L'insegnamento contribuisce al perseguimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell'Agenda 2030 dell'ONU.

Anno Accademico 2020/2021
Conoscenze e abilità da conseguire
Al termine del corso lo studente conosce gli aspetti teorici e pratici relativi alle simulazioni molecolari dei sistemi biologici di interesse farmaceutico. In particolare, lo studente conosce le basi di diversi metodi computazionali (incluso il docking molecolare e la Dinamica Molecolare), e la loro integrazione per la progettazione o selezione di composti bioattivi. Infine, lo studente apprende come pianificare ed allestire esperimenti virtuali ed eseguire calcoli con software open-source per le simulazioni biomolecolari
Contenuti
Modulo 1 (3 CFU: 24 ore, lezioni frontali)
Il processo d'azione di un farmaco: farmaceutica, farmacocinetica, farmacodinamica.
I bersagli molecolari dell'azione dei farmaci: definizione ed esempi; rappresentazione termodinamica dell'interazione farmaco-bersaglio.
Interazioni farmaco-bersaglio: covalente e non covalenti, entalpiche ed entropiche.
La "pallottola magica"; esempi: penicilline, derivati degli ormoni steroidei.
Polifarmacologia e farmaci multi-target.
Targeting di vie di segnalazione e di sistemi.
Approcci basati sulla struttura: screening virtuale; FBDD (progettazione di farmaci basata su frammenti).
Approcci basati sul ligando: farmacofori e ricerca in database; QSAR e chemoinformatica.
Approcci basati su network.
Discussione di casi di studio: applicazione e integrazione dei metodi.
Modulo 2 (1 CFU: 8 ore, lezioni frontali; 2 CFU: 30 ore, laboratorio)
Modeling statico (teoria). Funzioni di energia potenziale per modellistica molecolare. Algoritmi di minimizzazione. Analisi conformazionale: ricerca sistematica e algoritmi genetici. Principi fondamentali delle simulazioni Monte Carlo. Aspetti pratici del docking molecolare.
Modeling statico (laboratorio). Disegno e costruzione di small molecules. Strutture cristallografiche di proteine per la progettazione target-based di farmaci (Protein Data Bank). Impostazione ed esecuzione di simulazioni di docking molecolare.
Simulazioni dinamiche (teoria). Principi fondamentali delle simulazioni di Dinamica Molcolare. Simulazione di condizioni sperimentali/fisiologiche per sistemi biologici complessi (proteine in ambiente acquoso, proteine in membrana, acidi nucleici, ...).
Simulazioni dinamiche (laboratorio). Impostazione ed esecuzione di simulazioni di Dinamica Molecolare.
Testi/Bibliografia
Materiale di lettura fornito dagli insegnanti durante le lezioni.
A.R. Leach, Molecular Modelling: Principles and Applications, Person Education Limited, 2nd edition, 2001.
Metodi didattici
Lezioni frontali ed esercitazioni di formazione sul computer con il supporto di tutor.
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
Modulo 1: gli studenti saranno tenuti a presentare e discutere oralmente un breve riassunto scritto (3-5 pagine) di un documento di ricerca tratto dalla letteratura che riporta un lavoro relativo ad un argomento inerente al programma del corso (progettazione computazionale / identificazione di composti bioattivi ). Durante la discussione, verranno poste ulteriori domande inerenti al programma.
Modulo 2: gli studenti saranno valutati in base al raggiungimento dei compiti assegnati durante il laboratorio.
I moduli saranno valutati separatamente e il punteggio finale sarà calcolato come media dei punteggi dei singoli moduli.
Strumenti a supporto della didattica
Diapositive elettroniche, articoli scientifici e altro materiale didattico disponibile attraverso la piattaforma Insegnamenti online (IoL).
Orario di ricevimento
Consulta il sito web di Maurizio Recanatini
Consulta il sito web di Matteo Masetti