Insegnamento NUOVE FRONTIERE DEL DRUG DISCOVERY
| Nome del corso | Farmacia |
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| Codice insegnamento | A005441 |
| Curriculum | Comune a tutti i curricula |
| Docente responsabile | Maria Letizia Barreca |
| Docenti |
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| Ore |
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| CFU | 4 |
| Regolamento | Coorte 2022 |
| Erogato | Erogato nel 2025/26 |
| Attività | Affine/integrativa |
| Ambito | Attività formative affini o integrative |
| Settore | CHIM/08 |
| Tipo insegnamento | Opzionale (Optional) |
| Tipo attività | Attività formativa monodisciplinare |
| Lingua insegnamento | ITALIANO |
| Contenuti | Introduzione alle sfide attuali nella scoperta di farmaci. Fragment-Based Drug Discovery (FBDD). Targeted Protein Degradation (TPD). Probe chimici. Intelligenza Artificiale nella Drug Discovery. Database e risorse online specializzate. |
| Testi di riferimento | G. Costantino, G. Sbardella - CHIMICA FARMACEUTICA (EdiSES), 2024 (I Ed.) |
| Obiettivi formativi | Il corso mira a fornire una solida comprensione concettuale delle più recenti frontiere del drug discovery Le principali conoscenze acquisite saranno: - I principi fondamentali e i vantaggi delle tecnologie presentate (FBDD, database e risorse web, probe chimici, Intelligenza Artificiale, Targeted Protein Degradation); - Il ruolo e le potenzialità dell’Intelligenza Artificiale a supporto della scoperta razionale di nuovi farmaci; - I criteri teorici per integrare metodologie diverse in un workflow di ricerca coerente e innovativo. Le principali abilità (ossia la capacità di applicare le conoscenze acquisite) saranno: - Valutare in modo critico la letteratura scientifica relativa agli argomenti trattati; - Navigare e interrogare efficacemente i principali database e le risorse online dedicate alla chimica farmaceutica; - Integrare, su base teorica, le conoscenze apprese in workflow di ricerca per proporre strategie innovative di drug discovery. |
| Prerequisiti | Lo studente che accede a questo insegnamento deve possedere una solida preparazione pregressa in chimica farmaceutica e farmacologia |
| Metodi didattici | Lezioni frontali in aula su tutti gli argomenti del corso, con l’ausilio di slide che verranno messe a disposizione degli studenti in formato elettronico durante il corso. |
| Modalità di verifica dell'apprendimento | L’esame consiste in una prova orale finale, articolata in una discussione sugli argomenti trattati nel corso e riportati nel programma. La prova è volta a verificare la conoscenza e la comprensione dei contenuti, nonché la capacità di analisi, sintesi e rielaborazione critica. Saranno inoltre valutate le abilità espositive e l’appropriatezza del linguaggio utilizzato. |
| Programma esteso | -Fragment-based drug discovery (FBDD): Introduzione al FBDD; Identificazione dei Frammenti; Ottimizzazione dei Frammenti; Applicazioni e casi studio. -Targeted Protein Degradation (TPD): Introduzione alla TPD; PROTACs e Molecole Bifunzionali; Altre Strategie di TPD; Applicazioni e casi studio -Chemical Probes: Introduzione ai Chemical Probes; Design e Selezione di Chemical Probes; Applicazioni e casi studio -Intelligenza Artificiale (AI) nella Drug Discovery: Introduzione ad AI; Approcci ligand-based e structure-based; Applicazioni e casi studio; Limiti, Sfide e Prospettive -Database e Risorse Online nella Drug Discovery: il ruolo dei database nella ricerca farmaceutica; Database Chimici e Bioattività; Database Strutturali e di Target; Brevetti e fonti di letteratura; Portali e strumenti integrati per Drug Discovery |
| Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile | 3. Salute e Benessere; 4 Istruzione di qualità |