Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10077/9976
Title: In silico prediction of drug resistance: from cancer targeted therapy to cancer targeted prevention
Authors: Dal Col, Valentina
Supervisore/Tutore: Pricl, Sabrina
Cosupervisore: Fermeglia, Maurizio
Issue Date: 27-Mar-2014
Publisher: Università degli studi di Trieste
Abstract: Le recenti scoperte sulla natura dei processi genetici, implicati nelle trasformazioni neoplastiche, ci hanno permesso di identificare le principali lesioni cellulari che portano alla formazione del tumore, individuando in questo modo target selettivi sulla base dei quali progettare nuovi agenti terapeutici efficaci. La terapia bersaglio ha rappresentato una rivoluzione permettendo di superare l’aspecificità del trattamento antitumorale e colpendo, nello specifico, la causa biomolecolare del processo patologico neoplastico. I recenti sviluppi della modellistica molecolare si sono resi indispensabili per la ricerca oncologica. Questi, infatti, aprono delle opportunità per la scoperta di nuovi farmaci attraverso la comprensione delle basi molecolari delle malattie; si tratta di un metodo conveniente per identificare dei composti che siano in grado di bloccare l’azione di molte proteine, suggerite come fattori fondamentali in diversi tipi di neoplasie. In questo lavoro di tesi verrà adoperata un’ampia gamma di tecniche di simulazione molecolare al fine di studiare differenti problemi che possono comparire durante il trattamento chemioterapico. La scoperta di nuovi dettagli nei meccanismi che conducono alla carcinogenesi ha permesso di identificare proteine target innovative e più precise per affrontare la terapia senza effetti collaterali per le cellule sane. In particolare, saranno riportati in dettaglio gli studi che coinvolgono tre nuovi differenti target: il recettore σ1, la proteina -catenina e lo sviluppo di dendrimeri per una terapia di silenziamento genico. Tuttavia, nonostante i successi clinici della terapia bersaglio, molti pazienti che inizialmente hanno risposto positivamente manifestano una recidiva, come risultato di una resistenza acquisita; questo tipo di risposta può manifestarsi dopo un periodo variabile di trattamento cronico. L’approccio delle tecniche in silico può essere utilizzato per predire l’avvento di mutazioni secondarie attivanti e al contempo resistenti alla terapia e quindi aiutare nello sviluppo di una strategia di prevenzione focalizzata su una terapia multi-farmaco. In questo lavoro, verranno discusse in particolare delle mutazioni che coinvolgono i recettori c-Kit e Smoothened, pre e post trattamento. L’ampia serie di esempi illustrati e discussi qui enfatizza il ruolo e le potenzialità del modeling molecolare nello sviluppo della terapia bersaglio anti tumorale. Una valutazione in silico permette di prendere in considerazione la specificità molecolare del problema e ridurre drasticamente i tempi e i costi richiesti per formulare nuovi farmaci e strategie di intervento.
Ciclo di dottorato: XXVI Ciclo
metadata.dc.subject.classification: SCUOLA DI DOTTORATO DI RICERCA IN NANOTECNOLOGIE
Description: 2012/2013
Keywords: simulazione molecolare
targeted therapy
Language: en
Type: Doctoral Thesis
Settore scientifico-disciplinare: ING-IND/24 PRINCIPI DI INGEGNERIA CHIMICA
NBN: urn:nbn:it:units-12260
Appears in Collections:Ingegneria civile e architettura

Files in This Item:
File Description SizeFormat
DalCol_thesis.pdfTesi di dottorato9.48 MBAdobe PDFView/Open
Show full item record


CORE Recommender

Page view(s)

663
Last Week
0
Last month
1
checked on Nov 14, 2018

Download(s)

2,190
checked on Nov 14, 2018

Google ScholarTM

Check


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.