9797607 - METODI COMPUTAZIONALI IN CHIMICA FARMACEUTICA

1. Comprendere i principi e le metodologie della modellistica molecolare applicata alla scoperta di farmaci.

2. Utilizzare strumenti computazionali per analizzare le interazioni molecolari e progettare potenziali candidati farmaco.

3. Applicare strategie di drug design basate sulla struttura e sul ligando.

4. Interpretare i dati computazionali e integrarli con i risultati sperimentali.

5. Valutare criticamente potenzialità e limiti della progettazione razionale del farmaco nella ricerca farmaceutica.

Il corso nel suo insieme presenterà strategie per una più rapida ed efficace identificazione di potenziali candidati-farmaci . Sarà preso in esame lo sviluppo del farmaco dalla identificazione del target alla  “selezione e validazione Hit-Lead” . 

Lezioni Frontali.

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.

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. 

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 Santina Chiechio (santina.chiechio@unict.it).

Orario di ricevimento studenti lunedì ore 16,30-18,30 e venerdì ore 9,00-11,00 presso PALAZZO DELL’ ETNA via San Nullo 5A primo piano stanza 26.

Appelli di esame: http://www.dsf.unict.it/corsi/lm-13_ctf/calendario-esami

Chimica Organica I ; Biochimica

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

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. 

• 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(-proteina).
• Progettazione razionale del farmaco ed introduzione ai metodi computazionali.
• Chemoinformatica 
• Chemiometria (MLR, PCA, PLS)
• 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) .
• 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”. 

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

Esame orale

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 Santina Chiechio (santina.chiechio@unict.it).

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