{"id":12662,"date":"2021-12-23T12:18:15","date_gmt":"2021-12-23T11:18:15","guid":{"rendered":"https:\/\/www.teoresigroup.com\/?post_type=thesis&p=12662"},"modified":"2022-01-26T17:50:25","modified_gmt":"2022-01-26T16:50:25","slug":"sviluppo-di-un-modello-di-pathways-metabolici-in-python-per-testing-del-sildenafil-sulla-muscolatura-liscia-e-docking-molecolare","status":"publish","type":"thesis","link":"https:\/\/www.teoresigroup.com\/it\/thesis\/sviluppo-di-un-modello-di-pathways-metabolici-in-python-per-testing-del-sildenafil-sulla-muscolatura-liscia-e-docking-molecolare\/","title":{"rendered":"Sviluppo di un modello di pathways metabolici in Python per testing del Sildenafil sulla muscolatura liscia e docking molecolare"},"content":{"rendered":"\n
\n
\n

Abstract<\/h2>\n\n\n\n

Negli ultimi decenni la bioingegneria ha sviluppato un nuovo approccio nei confronti della biologia, finalizzato non alla realizzazione di strumenti analitici e diagnostici, ma alla comprensione e alla simulazione dei fenomeni molecolari che si svolgono nelle cellule. Ci\u00f2 ha prodotto una rapida diffusione della modellazione \u201cin silico\u201d dei processi biologici in tutto il mondo.<\/p>\n\n\n\n

Con l\u2019espressione \u201cin silico\u201d si intende l\u2019utilizzo dei computer per creare modelli necessari allo svolgimento di studi biologici. Modelli di questo tipo presentano diversi vantaggi: la riduzione dei costi a carico delle aziende e dei laboratori di ricerca, il significativo risparmio di tempo in quanto le predizioni sono pressoch\u00e9 istantanee, l\u2019azzeramento o riduzione del numero di animali da laboratorio utilizzati e la possibilit\u00e0 di utilizzare interfacce grafiche user-friendly, che consentono anche agli utenti alle prime armi di entrare nel mondo della modellazione \u201cin silico\u201d. D\u2019altro canto, bisogna precisare anche le loro principali limitazioni: la scarsa reperibilit\u00e0 dei dati, le semplificazioni adottate e l\u2019elevato numero di interconnessioni presenti tra i vari fenomeni molecolari cellulari.<\/p>\n\n\n\n

Lo scopo di questo lavoro di tesi \u00e8 lo sviluppo di un modello in Python in grado di simulare pathways metabolici per descrivere come il farmaco di interesse, precedentemente selezionato a monte, interagisca e produca gli effetti desiderati. Nello specifico, \u00e8 stato prima modellato il pathway metabolico che porta al rilassamento della muscolatura liscia e successivamente sono stati modellati gli effetti del farmaco Viagra, contenente il principio attivo Sildenafil, sul medesimo pathway metabolico, al fine di verificarne l\u2019eventuale compatibilit\u00e0 per applicazioni cliniche diverse da quelle per cui il farmaco viene comunemente utilizzato.<\/p>\n\n\n\n

\u00c8 stato deciso di utilizzare Python poich\u00e9 \u00e8 un linguaggio di programmazione ad alto livello, orientato a oggetti e diffuso in tutta la comunit\u00e0 scientifica per i suoi vantaggi: l\u2019utilizzo gratuito e libero su molti sistemi operativi, il supporto alla programmazione funzionale e il ricco ecosistema di librerie matematiche e scientifiche consultabili, come NumPy, SciPy e PySB. Oltre a ci\u00f2, Python \u00e8 in grado di interfacciarsi con altri linguaggi di programmazione, come C e C++, svolgendo il ruolo di collante per applicazioni che utilizzano librerie scritte con i suddetti linguaggi. Ovviamente, esistono altri linguaggi sviluppati proprio per la modellazione biologica che utilizzano una sintassi specializzata per codificare in modo conciso i processi dei modelli biologici. Per\u00f2, questi linguaggi mancano di molte funzionalit\u00e0 presenti in Python che possono essere utilizzate per rendere un codice complesso pi\u00f9 leggibile per l’uomo, come ad esempio costrutti di programmazione condizionali, cicli, funzioni, classi e moduli.<\/p>\n\n\n\n

Inoltre, il lavoro presenta uno studio di docking molecolare tra Sildenafil e la proteina recettore, attraverso il software AutoDock Vina per valutare l\u2019interazione tra principio attivo e struttura biologica.<\/p>\n\n\n\n

Il docking molecolare \u00e8 un metodo computazionale che tenta di prevedere in modo efficiente l\u2019interazione tra due molecole o, pi\u00f9 frequentemente, tra una macromolecola (recettore) e una piccola molecola (ligando), a partire dalle loro strutture non legate. AutoDock Vina \u00e8 un programma open-source per svolgere il docking molecolare. \u00c8 stato scelto per le sue potenzialit\u00e0 computazionali, infatti presenta delle significative ottimizzazioni per quanto concerne la velocit\u00e0 e l\u2019accuratezza nella previsione del legame, rispetto al software predecessore AutoDock 4.<\/p>\n\n\n\n

Obiettivo Tesi<\/h2>\n\n\n\n

Lo scopo di questo lavoro di tesi \u00e8 lo sviluppo di un modello in Python in grado di simulare pathways metabolici per descrivere come il farmaco di interesse, precedentemente selezionato a monte, interagisca e produca gli effetti desiderati. Nello specifico, \u00e8 stato prima modellato il pathway metabolico che porta al rilassamento della muscolatura liscia e successivamente sono stati modellati gli effetti del farmaco Viagra, contenente il principio attivo Sildenafil, sul medesimo pathway metabolico, al fine di verificarne l\u2019eventuale compatibilit\u00e0 per applicazioni cliniche diverse da quelle per cui il farmaco viene comunemente utilizzato.<\/p>\n\n\n\n

Metodologia di ricerca<\/h2>\n\n\n\n

Modellazione in Python e simulazioni di docking<\/em> molecolare<\/p>\n\n\n\n

Conclusioni<\/h2>\n\n\n\n

Il lavoro di tesi si pone come modello per simulare il metabolismo e le interazioni del principio attivo Sildenafil, sia nelle applicazioni cliniche approvate, ovvero il trattamento della disfunzione erettile e della ipertensione polmonare, sia in applicazioni cliniche nuove, non ancora approvate. Dai risultati ricavati, si pu\u00f2 osservare come il modello sviluppato riesca a predire, in maniera abbastanza accurata, l\u2019effetto del Sildenafil sulla muscolatura liscia e le sue interazioni con la proteina PDE5. Infatti, come da previsioni, \u00e8 stato dimostrato che l\u2019andamento temporale del cGMP in presenza del Sildenafil si riduce pi\u00f9 lentamente, determinando un effetto di rilassamento della muscolatura liscia pi\u00f9 deciso e lungo. In questo modo \u00e8 possibile fornire informazioni anche per future simulazioni con concentrazioni diverse da quelle usate nel modello. Mentre, per quanto riguarda le interazioni, la configurazione calcolata dal software AutoDock Vina presenta minime differenze con i dati sulla posa reale presenti in letteratura, in modo tale da avere informazioni importanti per l\u2019eventuale docking del Sildenafil con altre molecole. In letteratura, non risulta essere presente alcuna modellazione in Python del seguente pathway metabolico e dell\u2019azione del Sildenafil, quindi, sotto questo punto di vista, tale modello rappresenta un\u2019innovazione. Infatti, sono state trovate informazioni riguardanti le reazioni del pathway considerate singolarmente, ma non esiste alcuna modellazione in cui venga considerata l\u2019intera cascata di reazioni nel suo insieme. Simulare le reazioni all\u2019interno del network metabolico fornisce una maggiore similitudine con la realt\u00e0, piuttosto che considerarle separatamente. <\/p>\n\n\n\n

Sviluppi futuri<\/h2>\n\n\n\n

Le varie funzioni definite nel modello possono essere utilizzate per l\u2019analisi del metabolismo di altri farmaci, in quanto sono state definite in maniera generale e non in funzione di questo determinato pathway. Le funzioni sono state concepite come user-friendly, ovvero anche gli utenti meno esperti nella programmazione possono essere in grado di modellare le reazioni chimiche di interesse, purch\u00e9 siano in possesso di tutti i parametri necessari. Lo sviluppo di questo tipo di modelli comporta una notevole riduzione dei costi, dei tempi e del numero di esperimenti in vivo su animali. Quindi, il modello si presenta versatile per numerose applicazioni: come modello di riferimento per l\u2019implementazione di altri pathways metabolici, per eseguire uno screening iniziale di molecole target in modo da ridurne il numero o per effettuare la validazione di protocolli sperimentali.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"featured_media":0,"template":"","university":[219],"thesis_type":[259,251,255],"keyword":[221,220,222,187,223],"class_list":["post-12662","thesis","type-thesis","status-publish","hentry","university-universita-di-pisa-it","thesis_type-model-based-design-it","thesis_type-organ-on-chip-it","thesis_type-python-it","keyword-autodoc","keyword-farmacocinetica","keyword-organ-on-chip","keyword-python","keyword-simulink"],"yoast_head":"\nSviluppo di un modello di pathways metabolici in Python per testing del Sildenafil sulla muscolatura liscia e docking molecolare - Teoresi Group<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Discover all you need to know about Sviluppo di un modello di pathways metabolici in Python per testing del Sildenafil sulla muscolatura liscia e docking molecolare on Teoresi Group - Teoresi Group is high profile engineering. 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