Ricerca: Progettazione ed Identificazione Assistita da Tecniche Computazionali di Nuovi Agenti Antibatterici ed Antitumorali.
Titolo della progetto di ricerca: Progettazione ed Identificazione Assistita da Tecniche Computazionali di Nuovi Agenti Antibatterici ed Antitumorali.
Area tematica: Chimica Farmaceutica.
SSD: CHIM/08
Istruzione e formazione: -18/10/2022. Laurea Magistrale a Ciclo Unico in Chimica e Tecnologia Farmaceutiche, Sapienza Università di Roma, votazione 110/110 con lode; - 07/2016. Diploma di maturità classica, Liceo Classico Statale “Anco Marzio”, votazione 100/100.
Esperienza Lavorativa: -11/2022 - in corso. Dottorato di Ricerca in Scienze delle Vita, Sapienza Università di Roma; -02/2022 – 10/2022. Tesi Sperimentale di Laurea in Chimica Farmaceutica, Sapienza Università di Roma, Dipartimento di Chimica e Tecnologia Farmaceutiche; -07/2021 – 02/2022. Farmacista Tirocinante - “Farmacia Benni S.a.s”, Roma.
Breve descrizione del progetto di ricerca:
L’obiettivo primario della mia ricerca è l’identificazione e la progettazione di nuovi composti ad attività antibatterica ed antitumorale tramite tecniche chemo-informatiche come il docking molecolare e la dinamica molecolare (convenzionale ed avanzata). Tramite l’applicazione di queste metodologie è stato sinora possibile razionalizzare l’attività di una nuova classe di duplici inibitori dell’anidrasi carbonica umana e del pathway Wnt/β-catenina e di identificare potenziali molecole ad attività battericida (saggi biologici in corso).
Partecipazione a scuole, congressi, seminari e corsi:
- Scuole: 02/06/2023-10/06/2023, International School of Crystallography, Structural Drug Design 2023: Biology, Chemistry and Computers.
- Congressi: 02-04/05/2023, SBDD23 Computational Advances in Drug Discovery.
- Corsi: 02/02/2023-15/02/2023, Fundamentals of Enzyme Kinetics, Roberto Contestabile, Francesco Malatesta & Serena Rinaldo; 04/05/2023, Preparing artwork for scientific papers getting started in scientific illustration, Giorgio Giardina & Stefano Gianni.
- Seminari: 03/03/2023, Cristian Ripoli, Engineering proteins to boost LTP and memory; 09/03/2023, Anna Marabotti, Application of deep learning to the protein structure prediction: the tale of a “gigantic leap”; 17/03/2023, Elena Enzo, Deciphering self-renewal traits in epidermal stem cells; 23/03/2023, Eugenio Barone, Insulin Signaling in Alzheimer’s Disease Brain and Models Thereof; 14/04/2023, Velia Siciliano, Synthetic Biology: what, why and how; 21/04/2023, Simona Giunta, Protecting our genome: mechanisms to maintain DNA repeats stability in human cells; 12/05/2023, Amnon Horowitz, The chaperonin GroEL nano-machine: allostery and function; 19/05/2023, Giampietro Schiavo, The axonal transport machinery and its dysfunctions in neurodegenerative diseases; 01/06/2023, Massimiliano Aschi, Enzymes by the point of view of a computational chemist; 26/09/2023, Jean Quancard, Andra Unzue Lopez, Anita Wegert, Rob Young,Best Practices in hit-to-lead Optimization; 28/11/2023, Sandra Handschuh, Theodor Theis, Real World Use of FEP+ Calculations - Lessons Learned at Boehringer Ingelheim; 30/11/2023, Anna Vulpetti, Chris Phillips, Discovery of IL-1β and DCAF1 Ligands: from Fragment Hits to Cellular Proof of Concept, CryoEM in Industry: Small Proteins, Big Protein complexes, Supramolecular Protein Assemblies. Tales from the AstraZeneca microscope.