Sviluppo di modelli predittivi
Studi in-silico structure-based (docking molecolare) e ligand-based (QSAR) per lo sviluppo di modelli predittivi di bioattività e/o tossicità per la progettazione del farmaco e la predizione del rischio chimico (in ottemperanza al regolamento europeo REACH).
L’attività di ricerca di prefigge come scopo quello di sviluppare e applicare modelli in-silico mediante l’utilizzo di tecniche sia structure-based (docking molecolare e dinamica molecolare) che ligand-based (QSAR, 3D-QSAR) al fine di predire: i) l’attività biologica su specifici target di interesse; ii) possibili effetti collaterali risultanti da interazioni off-target; iii) effetti tossici da somministrazione di (e/o esposizione a) sostanze chimiche. Particolare attenzione è dedicata alla cardiotossicità, uno dei più comuni effetti collaterali dei farmaci.
– Creanza, T.M., Delre, P., Ancona, N., Lentini, G., Saviano, M., Mangiatordi, G.F. Structure-Based Prediction of hERG-Related Cardiotoxicity: A Benchmark Study (2021) Journal of Chemical Information and Modeling, 61 (9), pp. 4758-4770.
– Delre, P., Caporuscio, F., Saviano, M., Mangiatordi, G.F. Repurposing Known Drugs as Covalent and Non-covalent Inhibitors of the SARS-CoV-2 Papain-Like Protease (2020) Frontiers in Chemistry, 8, art. no. 594009
– Zacheo, A., Hodek, J., Witt, D., Mangiatordi, G.F., Ong, Q.K., Kocabiyik, O., Depalo, N., Fanizza, E., Laquintana, V., Denora, N., Migoni, D., Barski, P., Stellacci, F., Weber, J., Krol, S. Multi-sulfonated ligands on gold nanoparticles as virucidal antiviral for Dengue virus (2020) Scientific Reports, 10 (1), art. no. 9052.
– Spinelli, F., Giampietro, R., Stefanachi, A., Riganti, C., Kopecka, J., Abatematteo, F.S., Leonetti, F., Colabufo, N.A., Mangiatordi, G.F., Nicolotti, O., Perrone, M.G., Brea, J., Loza, M.I., Infantino, V., Abate, C., Contino, M. Design and synthesis of fluorescent ligands for the detection of cannabinoid type 2 receptor (CB2R) (2020) European Journal of Medicinal Chemistry, 188, art. no. 112037.
