https://search.dev.ndltd.org/etd/catania/oai:www.iris.unict.it:20.500.11769/685234
type: CreativeWork
name: In Silico Platform for Accelerated Drug and Vaccine Development, Assessment, and Repositioning in Pandemic and Emergency Scenarios [Piattaforma In Silico per lo Sviluppo Accelerato, la Valutazione e il Riposizionamento di Farmaci e Vaccini in Scenari di Pandemia ed Emergenza]
description: La pandemia di COVID-19 ha evidenziato gravi lacune nella preparazione globale alle pandemie, sottolineando la necessità di strategie rapide e proattive per contrastare le malattie infettive emergenti. Sia il COVID-19 che l'influenza continuano a rappresentare minacce significative, con il potenziale di innescare future pandemie. L'influenza, in particolare i ceppi aviari come l'H5N1, rappresenta un rischio considerevole a causa dell'elevato tasso di mutazione e della capacità di “spillover” zoonotico. La rapida diffusione globale del COVID-19 ha dimostrato la necessità di una preparazione completa contro pandemie simili o addirittura più gravi. Data l'imprevedibilità e la rapida evoluzione di questi virus, sistemi robusti per la rilevazione precoce, la previsione delle varianti e lo sviluppo di vaccini sono essenziali. Questa tesi propone un approccio a doppio binario per affrontare queste lacune attraverso la modellazione computazionale: prevedere le Varianti di Interesse (VOCs) utilizzando algoritmi genetici (GA) e sviluppare un'efficiente pipeline di scoperta di vaccini per future pandemie, con particolare attenzione al virus dell’influenza aviaria e il suo sottotipo H5N1. Il primo obiettivo si concentra sull'uso di algoritmi genetici per prevedere potenziali varianti di SARS-CoV-2 ottimizzando le strutture tridimensionali delle proteine spike mutate. Questo approccio basato su GA simula le pressioni evolutive per identificare mutazioni che potrebbero aumentare la trasmissibilità e l'evasione immunitaria, fornendo preziose informazioni sulle potenziali VOC prima che emergano. Vengono utilizzate metriche avanzate, tra cui l'energia libera di Gibbs, l'affinità di legame e i punteggi di energia proteica ottimizzati, per valutare le varianti future più preoccupanti e comprendere le loro caratteristiche strutturali e funzionali. Il secondo obiettivo prevede la creazione di una pipeline di risposta rapida per i vaccini contro l'H5N1 utilizzando un approccio di…
abstract: La pandemia di COVID-19 ha evidenziato gravi lacune nella preparazione globale alle pandemie, sottolineando la necessità di strategie rapide e proattive per contrastare le malattie infettive emergenti. Sia il COVID-19 che l'influenza continuano a rappresentare minacce significative, con il potenziale di innescare future pandemie. L'influenza, in particolare i ceppi aviari come l'H5N1, rappresenta un rischio considerevole a causa dell'elevato tasso di mutazione e della capacità di “spillover” zoonotico. La rapida diffusione globale del COVID-19 ha dimostrato la necessità di una preparazione completa contro pandemie simili o addirittura più gravi. Data l'imprevedibilità e la rapida evoluzione di questi virus, sistemi robusti per la rilevazione precoce, la previsione delle varianti e lo sviluppo di vaccini sono essenziali. Questa tesi propone un approccio a doppio binario per affrontare queste lacune attraverso la modellazione computazionale: prevedere le Varianti di Interesse (VOCs) utilizzando algoritmi genetici (GA) e sviluppare un'efficiente pipeline di scoperta di vaccini per future pandemie, con particolare attenzione al virus dell’influenza aviaria e il suo sottotipo H5N1. Il primo obiettivo si concentra sull'uso di algoritmi genetici per prevedere potenziali varianti di SARS-CoV-2 ottimizzando le strutture tridimensionali delle proteine spike mutate. Questo approccio basato su GA simula le pressioni evolutive per identificare mutazioni che potrebbero aumentare la trasmissibilità e l'evasione immunitaria, fornendo preziose informazioni sulle potenziali VOC prima che emergano. Vengono utilizzate metriche avanzate, tra cui l'energia libera di Gibbs, l'affinità di legame e i punteggi di energia proteica ottimizzati, per valutare le varianti future più preoccupanti e comprendere le loro caratteristiche strutturali e funzionali. Il secondo obiettivo prevede la creazione di una pipeline di risposta rapida per i vaccini contro l'H5N1 utilizzando un approccio di…
author: MALEKI, AVISA
language: eng
keywords: Variant of concern, Genetic Algorithm, Reverse Vaccinology, Influenza H5N1, Variante di Interesse, Algoritmo Genetico, Vaccinologia Inversa
date published: 2025-02-10
date modified: 2026-07-24T01:34:53Z
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/20.500.11769/685234