PROGETTAZIONE E SVILUPPO DEL FARMACO

Anno accademico 2017/2018 - 2° anno
Docente: Salvatore GUCCIONE
Crediti: 6
SSD: CHIM/08 - CHIMICA FARMACEUTICA
Organizzazione didattica: 150 ore d'impegno totale, 108 di studio individuale, 42 di lezione frontale
Semestre:

Obiettivi formativi

Sinopsi: questo corso presenterà lo sviluppo del farmaco “selezione e validazione Hit-Lead” come un processo che coinvolge la selezione del target, la scoperta del lead e l’ ottimizzazione attraverso l’ utilizzo di metodi computazionali. Nel prosieguo del corso lo studente apprenderà sul riconoscimento molecolare e la progettazione supportata dal computer applicata allo sviluppo di nuovi farmaci.

 

Contenuti del corso e metodo di insegnamento

Obiettivi principali

Introdurre gli studenti alle tecniche di modellistica molecolare applicate a sistemi biologici 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 tempi e ampiezze del sistema siano accessibili; quali proprietà possano essere calcolate ed a quale livello di accuratezza; e 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.

Conoscenza e comprensione

Avere comprensione del background teorico e dell’ applicazione della modellizzazione molecolare in chimica farmaceutica; capire le origini delle interazioni intermolecolari, come modellarle e come correlarle a dati sperimentali; valutare i vantaggi e gli svantaggi (abilità critica) di differenti metodologie di modellistica.

Principali risultati dell’ apprendimento

  1. Abilità ad implementare le sopramenzionate metodologie nella pratica; b) Abilità ad analizzare un certo problema e selezionare un adatto metodo computazionale per studiarlo; (c) Abilità cognitive: la sfida chiave per questo corso è la capacità per gli studenti di pianificare uno studio di modellistica molecolare ed implementarlo efficientemente su un computer. Gli studenti inoltre saranno in grado di interpretare l’ analisi statistica ed i risultati nonchè le relazioni con gli esperimenti di laboratorio; d)abilità professionali specifiche: capacità ad utilizzare la modellistica molecolare per risolvere specifici problemi e per valuare criticamente dati ed articoli.

Prerequisiti richiesti

Chimica Organica; Biochimica


Frequenza lezioni

E' consigliata la frequenza alle lezioni ed ai seminari.


Contenuti del corso

Nome del corso: Progettazione e Sviluppo del Farmaco (CHIM 08).

Laurea: Chimica Biomolecolare (specialistica) - 120 ECTS.

Dipartimento: Scienze Chimiche.

Credito (CFU) : 6

Sinopsi: questo corso presenterà lo sviluppo del farmaco “selezione e validazione Hit-Lead” come un processo che coinvolge la selezione del target, la scoperta del lead e l’ ottimizzazione attraverso l’ utilizzo di metodi computazionali. Nel prosieguo del corso lo studente apprenderà sul riconoscimento molecolare e la progettazione supportata dal computer applicata allo sviluppo di nuovi farmaci.

 

Contenuti del corso e metodo di insegnamento

Obiettivi principali

Introdurre gli studenti alle tecniche di modellistica molecolare applicate a sistemi biologici 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 tempi e ampiezze del sistema siano accessibili; quali proprietà possano essere calcolate ed a quale livello di accuratezza; e 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.

Conoscenza e comprensione

Avere comprensione del background teorico e dell’ applicazione della modellizzazione molecolare in chimica farmaceutica; capire le origini delle interazioni intermolecolari, come modellarle e come correlarle a dati sperimentali; valutare i vantaggi e gli svantaggi (abilità critica) di differenti metodologie di modellistica.

Principali risultati dell’ apprendimento

  1. Abilità ad implementare le sopramenzionate metodologie nella pratica; b) Abilità ad analizzare un certo problema e selezionare un adatto metodo computazionale per studiarlo; (c) Abilità cognitive: la sfida chiave per questo corso è la capacità per gli studenti di pianificare uno studio di modellistica molecolare ed implementarlo efficientemente su un computer. Gli studenti inoltre saranno in grado di interpretare l’ analisi statistica ed i risultati nonchè le relazioni con gli esperimenti di laboratorio; d)abilità professionali specifiche: capacità ad utilizzare la modellistica molecolare per risolvere specifici problemi e per valuare criticamente dati ed articoli.

Attività di insegnamento programmate

Lezioni frontali per il corso: 42 ore integrate dalla risoluzione pratica di piccoli problemi in un laboratorio computazionale, seminari e workshops se organizzati.

Link Dipartimentale: http://www.dsf.unict.it/

Orario di ricevimento: Lunedì-Venerdì 9-13 previo appuntamento via email.

Lingua : italiano /inglese su richiesta.

Metodi di valutazione

Esame orale .

L’ esame finale valuterà la conoscenza degli approcci in silico per la la progettazione del farmaco.

Contenuti specifici

  • 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 (CoMFA, HASL) , 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.

  1. LIBRI DI TESTO ED ALTRE RISORSE

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”.


Testi di riferimento

Appunti delle lezioni; Dispensa di Chemiometria; Articoli forniti dal docente.



Programmazione del corso

 *ArgomentiRiferimenti testi
1*Gruppi funzionali; Biochimica delle proteine; Enzimi e Recettori 
* Conoscenze minime irrinunciabili per il superamento dell'esame.

N.B. La conoscenza degli argomenti contrassegnati con l'asterisco è condizione necessaria ma non sufficiente per il superamento dell'esame. Rispondere in maniera sufficiente o anche più che sufficiente alle domande su tali argomenti non assicura, pertanto, il superamento dell'esame.

Verifica dell'apprendimento

Modalità di verifica dell'apprendimento

Esame orale


Esempi di domande e/o esercizi frequenti

  1. Dinamica Molecolare
  2. Algoritmi genetici: operatori genetici e significato
  3. Metodi di selezione dei descrittori e scaling
  4. Docking: Flessibilità delle proteine
  5. Farmacofori statici e dinamici
  6. Principio di Ergodicità
  7. Indice di Tanimoto
  8. Funzioni di Scoring
  9. Approcci MIF
  10. 2D-QSAR/3D QSAR
  11. Metodi MIF.
  12. Descrittori
  13. Multiple Protein Structure (MPS) ed applicazioni.
  14. Metodi Chemiometrici