SINTESI DEL PROGETTO
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Open Data PON REC
Obiettivo del progetto è quello di generare una piattaforma tecnologica per l'identificazione di biomarcatori di effetto di specifiche classi di farmaci antineoplastici. Data la eterogeneicità dei tipi tumorali su cui una stessa classe di antineoplastici può essere efficace, i biomarcatori di effetto costituiscono in campo oncologico uno strumento essenziale per selezionare in una fase precoce dello sviluppo quelle molecole che offrono migliori possibilità di successo. In primo luogo, questi biomarcatori potranno essere utilizzati per sviluppare saggi mirati alla determinazione dell'efficacia di nuove molecole antineoplastiche. In secondo luogo, questi biomarcatori potrebbero avere un valore aggiunto: fornire indicazioni sul meccanismo, ancora oscuro, mediante il quale gli antineoplastici si sono dimostrati efficaci agenti neuroprotettivi nei modelli preclinici di demenza di Alzheimer (AD). Per raggiungere questi obiettivi saranno usate tre differenti classi di antineoplastici che agiscono con differenti meccanismi di azione: gli inibitori delle chinasi ciclina-dipendenti (CDK), inibitori delle src-chinasi ed agenti stabilizzanti dei microtubuli. I modelli cellulari saranno costituiti da colture di tumori solidi (carcinoma della mammella, della tiroide e glioblastomi) e di leucemia mieloide cronica (CML). Verranno inoltre inclusi modelli cellulari e animali di AD e ischemia cerebrale. Per conseguire le finalità del progetto si procederà come segue:O1)-Identificazione dei biomarcatori di effetto tramite cDNA microarrays.L'obiettivo è quello di identificare i biomarcatori di effetto di tre specifiche classi di farmaci antineoplastici. Tali biomarcartori potranno essere utilizzati per sviluppare saggi mirati alla determinazione dell'efficacia di nuove molecole in via di sviluppo e per promuovere l'R&D degli antineoplastici come farmaci neuroprotettori. Le indicazioni sui possibili biomarcatori di effetto saranno ottenute dall'analisi bioinformatica dei profili di espressione genica ottenuti nei diversi modelli, oncologici e neurologici, e nelle diverse condizioni di trattamento.OR2–Validazione dei biomarcatori di effettoIl processo di validazione dei profili genici identificati come biomarcatori di effetto si svolgerà in diverse tappe analitiche, che comprenderanno l'applicazione della real-time PCR, dell'analisi dell'espressione proteica e di appropriati saggi funzionali ai modelli cellulari utilizzati per lo studio. Una parte importante del processo di validazione dei biomarcatori sarà condotta sui tessuti ottenuti da modelli animali di AD, ischemia cerebrale e cancro.OR3-Analisi subproteomica degli elementi colocalizzati con il biomarcatoreUna volta individuati (OR1) e validati (OR2) i biomarcatori di interesse, prevediamo di operare un'analisi della popolazione di proteine interagenti con i biomarcatori identificati (analisi subproteomica). Questo approccio potrebbe condurre all'identificazione di biomarcatori aggiuntivi, non identificabili mediante "gene profiling" (per esempio, proteine fosforilate), che potrebbero rivelarsi substrati più idonei per lo sviluppo di saggi su larga scala.OR4-Studi di farmacodinamica e farmacocinetica cellulareQuesto specifico obiettivo servirà a validare ed integrare i dati ottenuti dalla realizzazione di OR1, OR2 e OR3. L'obiettivo sarà quello di analizzare le azioni dinamiche dei farmaci a livello di singola cellula ed in particolare di studiare le loro interazioni con molecole del segnale.OR5–Sviluppo di saggi.Una volta individuati i biomarcatori di interesse, l'ultima fase del progetto prevede lo sviluppo di saggi prototipo per la determinazione di efficacia delle classi farmacologiche esplorate ed eventualmente il loro trasferimento su scala HTS.