90823 - BIOMOLECULAR SIMULATIONS FOR DRUG DESIGN

Scheda insegnamento

  • Docente Maurizio Recanatini

  • Moduli Maurizio Recanatini (Modulo 1)
    Matteo Masetti (Modulo 2)

  • Crediti formativi 6

  • SSD CHIM/08

  • Modalità didattica Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 1)
    Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 2)

  • Lingua di insegnamento Inglese

  • Campus di Bologna

  • Corso Laurea Magistrale in Pharmaceutical biotechnology (cod. 9068)

SDGs

L'insegnamento contribuisce al perseguimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell'Agenda 2030 dell'ONU.

Salute e benessere

Anno Accademico 2022/2023

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)

- Introduzione e concetti base
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.

- Il paradigma della scoperta di farmaci
La "pallottola magica"; esempi: penicilline, derivati degli ormoni steroidei, inibitori di kinasi.
Polifarmacologia e farmaci multi-target.
Targeting di vie di segnalazione e di sistemi.

- Strategie di progettazione in silico di farmaci
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.

- Presentazione di casi di studio

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

Gli studenti saranno tenuti a presentare e discutere oralmente un breve riassunto scritto (3-5 pagine) di un articolo di ricerca tratto dalla letteratura che riporti un lavoro che affronta un argomento inerente ai contenuti del corso (progettazione computazionale/identificazione di composti bioattivi).
Verranno inoltre poste ulteriori domande inerenti l'intero contenuto del corso (Moduli 1 e 2).

Strumenti a supporto della didattica

Diapositive elettroniche, articoli scientifici e altro materiale didattico disponibile attraverso la piattaforma Virtuale.

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Maurizio Recanatini

Consulta il sito web di Matteo Masetti