Bioinformatica e drug design

Mi chiamo Tommaso Laurenzi, mi sono laureato in Biotecnologie del Farmaco e sono al primo anno del corso di dottorato in Scienze farmacologiche sperimentali e cliniche della Statale di Milano.

Il mio progetto di dottorato riguarda lo sviluppo di un nuova strategia farmacologica per curare una malattia genetica rara, la FLD, o deficienza familiare di lecitina:colesterolo-acil-transferasi (LCAT). Questa patologia è causata dalla mutazione di LCAT, un enzima fondamentale per il corretto funzionamento delle lipoproteine, ovvero di quelle strutture necessarie per il trasporto dei trigliceridi e del colesterolo nel sangue. Ad oggi, una cura definitiva per la FLD non esiste e le persone affette da questa malattia vanno incontro a gravi problemi di insufficienza renale già in giovane età; spesso si rende necessario il trapianto, che tuttavia non è risolutivo, in quanto la patologia renale tende a ripresentarsi.

Spesso ci immaginiamo i ricercatori a lavorare in laboratori futuristici, con grossi occhiali protettivi, camici bianchi e provette colorate. E infatti, alle volte è proprio così; ma nel laboratorio dove svolgo il mio progetto facciamo ricerca in modo un po’ particolare: con i computer e la bioinformatica, che riguarda l’utilizzo di risorse computazionali per risolvere problemi biologici. Grazie a questa metodologia di indagine in silico siamo in grado di simulare lo svolgersi di fenomeni molecolari e atomici altrimenti impossibili da osservare; ad esempio, possiamo osservare come due proteine cambiano conformazione quando interagiscono tra loro o come un recettore riconosce una piccola molecola o un farmaco.

In particolare, in questo periodo, mi sto occupando di simulare le interazioni tra LCAT e le lipoproteine, per capire, da un punto di vista molecolare, che cosa va storto quando nell’enzima sono presenti le mutazioni che si ritrovano più comunemente nei portatori di questa malattia. Capire per quale motivo una cosa smette di funzionare è il primo passo per capire come riparala. Infatti, i dati raccolti durante le simulazioni ci permetteranno di disegnare in modo mirato nuovi farmaci, volti a correggere le interazioni alterate dalla mutazione e ripristinare il funzionamento di LCAT.

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