LABORATORIO DI MODELLISTICA MOLECOLARE

Anno accademico 2022/2023 - Docente: Salvatore GUCCIONE

Risultati di apprendimento attesi

Sinopsi: Introdurre gli studenti alle tecniche di modellistica molecolare applicate alla progettazione razionale del farmaco ponendo l’ accento sui metodi utilizzati ed i loro aspetti teorici. Lo studente dovrebbe raggiungere una comprensione di base dei metodi computazionali disponibili e delle loro basi teoriche;  quali proprietà possano essere calcolate ed a quale livello di accuratezza; quali metodi siano più appropriati per differenti sistemi molecolari e proprietà. Specifici softwares insieme a storie di successo, possibilità e difficoltà verranno anche brevemente presentati.

Modalità di svolgimento dell'insegnamento

Lezioni Frontali.

Qualora l'insegnamento venisse impartito in modalità mista o a distanza potranno essere introdotte le necessarie variazioni rispetto a quanto dichiarato in precedenza, al fine di rispettare il programma previsto e riportato nel syllabus. 

In accordo con il Regolamento Didattico di Ateneo (R.D.A.) la frequenza delle lezioni è obbligatoria.

E' altresì fortemente consigliata la partecipazione ai seminari integrativi che vengono organizzati.

Informazioni per studenti con disabilità e/o DSA:

A garanzia di pari opportunità e nel rispetto delle leggi vigenti, gli studenti interessati possono chiedere un colloquio personale in modo da programmare eventuali misure compensative e/o dispensative, in base agli obiettivi didattici ed alle specifiche esigenze.

E' possibile rivolgersi anche al docente referente CInAP (Centro per l’integrazione Attiva e Partecipata - Servizi per le Disabilità e/o i DSA) del nostro Dipartimento, prof.ssa Teresa Musumeci

Prerequisiti richiesti

Chimica Organica; Biochimica

Frequenza lezioni

In accordo con il Regolamento Didattico di Ateneo (R.D.A.) è obbligatoria la frequenza delle lezioni .

Qualora l'insegnamento venisse impartito in modalità mista o a distanza potranno essere introdotte le necessarie variazioni rispetto a quanto dichiarato in precedenza, al fine di rispettare il programma previsto e riportato nel syllabus. 

Contenuti del corso

Il  corso presenterà lo sviluppo del farmaco  come processo che coinvolge la selezione del target, la scoperta del lead e la sua ottimizzazione utilizzando  metodi computazionali:

Processo dell’ azione dei farmaci. Farmacodinamica: target molecolari; interazione tra molecole bioattive e targets farmacologici; Farmacocinetica: assorbimento, distribuzione, metabolismo, eliminazione. • Introduzione ai principi di base delle interazioni proteina-ligando e ad un certo numero di concetti nella moderna scoperta del farmaco. • Progettazione razionale del farmaco ed introduzione ai metodi computazionali. • Analisi conformazionale: metodi per l’ ottimizzazione della geometria e la minimizzazione dell’ energia. Metodi quanto-meccanici e meccanica molecolare (Force-Field).. • Banche dati cristallografiche commerciali (Cambridge Structural Database: CSD) e non-profit (Protein Brookaven Databank: PDB). • Metodi Structure Based : analisi del sito di binding, docking, funzioni di scoring e screening virtuale. • Applicazione delle tecniche di docking alla predizione di interazioni farmaco-target. • Metodi MIF (Molecular Interaction Fields) : GRID, CoMFA. • Approcci Ligand-Based : QSAR (QSPR) “traditionali” (2D), 3D-QSAR , Modelling farmacoforico. • Chemoinformatica e sviluppo del farmaco. • Database(Banche dati) chimici e di farmaci. • Calcoli e “filtering” (selezione) delle proprieta delle molecole. • Similarità molecolari. • Predizioni ADME (Administration-Distribution-Metabolism-Excretion) e di tossicità di molecole bioattive . • Bioinformatica strutturale nello sviluppo del Farmaco (Modelli di omologia). • Dinamica Molecolare.

Testi di riferimento

Considerati i rapidi avanzamenti nel campo della modellistica molecolare, non è stato possibile identificare un singolo testo primario che copra adeguatamente il contenuto di questo corso. Di conseguenza, il docente fornirà agli studenti risorse addizionali per integrare il materiale (appunti) della lezione. Queste risorse potranno avere”forma” di libro, articoli di riviste (se disponibile il link elettronico a dette risorse sarà reso disponibile) o essere “web based”.
 

Programmazione del corso

 ArgomentiRiferimenti testi
1Vedi Programma del CorsoAppunti delle Lezione e dispensa/articoli forniti dal docente.
2Eng

Verifica dell'apprendimento

Modalità di verifica dell'apprendimento

Prova scritta con 5 domande aperte da essere svolte in 80 minuti. 

La verifica dell’apprendimento potrà essere effettuata anche per via telematica, qualora le condizioni lo dovessero richiedere.

Informazioni per studenti con disabilità e/o DSA:

A garanzia di pari opportunità e nel rispetto delle leggi vigenti, gli studenti interessati possono chiedere un colloquio personale in modo da programmare eventuali misure compensative e/o dispensative, in base agli obiettivi didattici ed alle specifiche esigenze.

E' possibile rivolgersi anche al docente referente CInAP (Centro per l’integrazione Attiva e Partecipata - Servizi per le Disabilità e/o i DSA) del nostro Dipartimento, prof.ssa Teresa Musumeci

Esempi di domande e/o esercizi frequenti

  1. Algoritmi genetici: operatori genetici e significato
  2. Metodi di selezione dei descrittori e scaling
  3. Docking: Flessibilità delle proteine
  4. Farmacofori statici e dinamici
  5. Principio di Ergodicità
  6. Indice di Tanimoto
  7. Funzioni di Scoring
  8. Approcci MIF
  9. 2D-QSAR/3D QSAR
  10. Descrittori
  11. Metodi Chemiometrici