BASI MOLECOLARI DELL’AZIONE DEL FARMACO BIOTECNOLOGIE FARMACOLOGICHE LEZIONE 7 CORSO DI LAUREA SPECIALISTICA IN BIOTECNOLOGIE DEL FARMACO Adriana Maggi ttp://users.unimi.it/mpl/lezioni.h
May 03, 2015
BASI MOLECOLARI DELL’AZIONE DEL FARMACOBIOTECNOLOGIE FARMACOLOGICHE
LEZIONE 7
CORSO DI LAUREA SPECIALISTICA IN BIOTECNOLOGIE DEL FARMACO
Adriana Maggi
http://users.unimi.it/mpl/lezioni.html
SEXUAL REPRODUCTION
“REGULATORS”
NUTRIMENT AGE
“EFFECTOR”
EVOLUTION: LAND OF BIOLOGICAL EQUAL OPPORTUNITIES
SEXUAL REPRODUCTION
• FECUNDITY SHOULD BE DIRECTLY PROPORTIONAL TO NUTRIENT AVAILABILITY,
• HIGH NUTRIENT AVAILABILITY, FAVORING FECUNDITY, SHOULD SHORTEN THE LIFE SPAN
DEATH: A TOOL INDISPENSABLE TO ENSURE THE CONTINUATION OF THE SPECIE
but
EVOLUTION: LAND OF BIOLOGICAL
EQUAL OPPORTUNITIES
Intrinsic program for aging aiming at increasing the fraility of the organism:
a biological clock(telomers length, mitochondrial viability; DNA replication errors, loss of immune control and inflammation…) sex-dependent (male fecundity cannot be limited as well as in females)
Fertility-driven
Extrinsic factors
nutrition adaptable environment
AGING
AS NECESSITY FOR THE CONTINUATION OF LIFE and
AS A MEAN TO GIVE TO EACH INDIVIDUAL EQUAL POSSIBILITIES TO GIVE HIS GENETIC CONTRIBUTION TO THE NEXT GENERATION
Single-gene mutation approach in model organsisms has demonstrated that impairment in the insulin/IGF-1 signalling pathway results in lifspan extension in:
nematodes: (Friedman 1988; Kenyon 1993)
Drosophila (Clancy 2001; Tatar 2001)
mouse (Bluher. 2003; Brown-Borg 1996; Flurkey 2001)
Decreased fertility
Dietary restriction increases longevity in:
Saccharomyces: (Jjang, 2000; Lin 2000))
C.elegans (Klass 1977; Lakowski and Hekimi 1998; Houthoofd 2003)
Drosophila m.(Chapman and Partrige 1996)
rodents (Weidruch and Walfrd 1988)
primates (Mattison 2003; Lane 2004)
Caenorabditis elegans Caenorabditis elegans
LIPIDS
LXRIGF-1R
REPRODUCTIONINCREASED LIFE SPAN
?
THE COST OF REPRODUCTIONTHE COST OF REPRODUCTION long lifespan low fecundity
FOXO TF
LE TECNOLOGIE DEL DNA RICOMBINANTE E LA POSSIBILITA’ DI
MUTARE SINGOLI GENI CI PERMETTE DI ESPRIMERE IPOTESI SU
EVENTI BIOLOGICI DELLA MASSIMA COMPLESSITA’ (QUALI APPUNTO
L’INVECCHIAMENTO) E DI VERIFICARLE SPERIMENTALMENTE,
ALMENO CON L’USO DI SISTEMI ANIMALE MODELLO
TROVARE IL COLLEGAMENTO TRA
GENI, FARMACI E MALATTIE
20-25.000 GENI PIU’ DI 100.000 VARIANTI DI SPLICING
DI TRASCRITTI1 MILIONE DI PROTEINE
LA MAPPA DI CONNESSIONE
USA LA “FIRMA” SUL GENOMA DI PICCOLE MOLECOLE PER
TROVARE LE BASI MOLECOLARI DELLE MALATTIE
UTILIZZO DI 164 PERTURBANTI (“PERTURBAGENS”)
ANALISI DEL LORO EFFETTO SU TRASCRITTOMA DI CELLULE MCF7
COMPILAZIONE DI DATI DI RIFERIMENTO (DATABASE REFERENCE)
UTILIZZO DI UN ALGORITMO NON PARAMETRICO DI STATISTICA PER CATALOGARE LE MOLECOLE IN BASE ALLA LORO SIMILARITA’ DI EFFETTI CON LE MOLECOLE DI RIFERIMENTO
GENERAZIONE DI DI UNA LISTA DI GENI CORRELATI CON UNO STATO BIOLOGICO DI INTERESSE (TUMORE SENSIBILE/NON SENSIBILE ALL’EFFETTO DI UN FARMACO)
Analysis of estrogenic compounds based on connectivity map
Mappe di connessione per identificare il meccanismo d’azione di farmaci ignoti
Identificazione di molecole con potenziale attività farmacologica
OBESITA’: utilizzando insiemi di geni modulati in casi di obesità indotta da dieta e hanno identificato molecole attive sui recettori PPARgamma quali troglitazone, rosiglitazone e indomicina
ALZHEIMER: insiemi di geni caratteristici di cervello di pazienti di Alzheimer: identificata una molecola, 4,5,dianilinoftalimide che ha un effetto negativo sulla formazione di aggregati proteici
LEUCEMIA LINFOBLASTICA ACUTA: usando profili genici da midollo di pazienti resistenti a trattamento con dexametasone, per identificare un inibitore di mTOR (sirolimo, o rapamicina) che reverte la resistenza al farmaco
The “Connectivity Map” Concept.
BIOLOGICAL STATEOF INTEREST(SIGNATURE)
REFERENCE DATABASE(PROFILES)
strongnegative
strongpositive
weakpositive
null
outputquery
up
down
positive
negative
CONNECTIONS
STANDARD DI RIFERIMENTO
• Sequenze di metilazione del DNA• Livelli di mRNA• Espressione di proteine• Espressione di metaboliti