Un approccio di Biologia dei Sistemi per la modellazione di malattie ed il riposizionamento dei farmaci
type: CreativeWork
description: Fornire strumenti facili da usare per supportare la ricerca clinica e biologica nell'analisi di fenomeni biologici complessi sta diventando una questione critica e una grande sfida. La biologia dei sistemi sta giocando un ruolo centrale in questa direzione. Questo tipo di approccio può essere strategico, per esempio, nell'aiutare i medici a prendere migliori decisioni cliniche, come la prescrizione di farmaci o le loro combinazioni, seguendo le deregolazioni fenotipiche conseguenti una data malattia, o specifiche di uno o più pazienti. Infatti, vi è un crescente interesse nel condurre analisi e previsioni incentrate sul paziente per valutare sia le condizioni specifiche del paziente che l'efficacia dei farmaci. Le difficoltà, i costi e le tempistiche richieste nella scoperta e nello sviluppo di nuove molecole farmaceutiche sono un problema primario. D'altra parte, la disponibilità di un enorme numero di farmaci, che hanno superato tutte le fasi critiche degli studi clinici e per i quali la maggior parte degli effetti collaterali sono già noti, aumenta l'interesse nel riposizionare tali farmaci per nuovi scopi terapeutici. Questa strategia costituisce una delle tematiche principali della medicina personalizzata. Lo scopo di questa tesi è quello di sviluppare una nuova metodologia, utilizzando un approccio di biologia dei sistemi, per il riposizionamento dei farmaci. Questo approccio produce una prioritizzazione dei farmaci basata su una previsione dinamica delle perturbazioni delle pathway biologiche. Le simulazioni in silico sono potenti tecniche in grado di integrare dati sperimentali e informazioni bibliografiche per prevedere, a diverse scale di dettaglio (percorsi, geni, proteine, metaboliti), l'effetto di malattie e farmaci. Gli esperimenti computazionali producono dati che permettono una comprensione a più livelli di una specifica malattia. Questo guiderà l'identificazione di nuovi bersagli farmacologici evidenziando i meccanismi d'azione dei farmaci …
abstract: Fornire strumenti facili da usare per supportare la ricerca clinica e biologica nell'analisi di fenomeni biologici complessi sta diventando una questione critica e una grande sfida. La biologia dei sistemi sta giocando un ruolo centrale in questa direzione. Questo tipo di approccio può essere strategico, per esempio, nell'aiutare i medici a prendere migliori decisioni cliniche, come la prescrizione di farmaci o le loro combinazioni, seguendo le deregolazioni fenotipiche conseguenti una data malattia, o specifiche di uno o più pazienti. Infatti, vi è un crescente interesse nel condurre analisi e previsioni incentrate sul paziente per valutare sia le condizioni specifiche del paziente che l'efficacia dei farmaci. Le difficoltà, i costi e le tempistiche richieste nella scoperta e nello sviluppo di nuove molecole farmaceutiche sono un problema primario. D'altra parte, la disponibilità di un enorme numero di farmaci, che hanno superato tutte le fasi critiche degli studi clinici e per i quali la maggior parte degli effetti collaterali sono già noti, aumenta l'interesse nel riposizionare tali farmaci per nuovi scopi terapeutici. Questa strategia costituisce una delle tematiche principali della medicina personalizzata. Lo scopo di questa tesi è quello di sviluppare una nuova metodologia, utilizzando un approccio di biologia dei sistemi, per il riposizionamento dei farmaci. Questo approccio produce una prioritizzazione dei farmaci basata su una previsione dinamica delle perturbazioni delle pathway biologiche. Le simulazioni in silico sono potenti tecniche in grado di integrare dati sperimentali e informazioni bibliografiche per prevedere, a diverse scale di dettaglio (percorsi, geni, proteine, metaboliti), l'effetto di malattie e farmaci. Gli esperimenti computazionali producono dati che permettono una comprensione a più livelli di una specifica malattia. Questo guiderà l'identificazione di nuovi bersagli farmacologici evidenziando i meccanismi d'azione dei farmaci …
author: RAPICAVOLI, Rosaria Valentina
language: ita
keywords: Systems biology, drug repositioning, pathways, Phenotype Simulator, SARS-CoV-2, Biologia dei Sistemi, riposizionamento di farmaci, SARS-CoV-2, pathways, Phenotype Simulator
date published: 2022-02-21
date modified: 2026-07-24T01:34:58Z
provider: Università degli Studi di Catania
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: Università degli studi di Catania

PropertyValue
property ID: Handle
value: https://hdl.handle.net/20.500.11769/581336