Caratterizzazione di mutanti della gelsolina responsabili di una nuova amiloidosi renale e ricerca di nuovi farmaci

  • 1 Anni 2016/2017
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Le proteine sono lunghi polimeri lineari che si ripiegano ad assumere una determinata struttura tridimensionale (folding). Quando la struttura non è corretta le proteine possono essere tossiche e dare origine a patologie note come malattie da misfolding. Le amiloidosi appartengono a questa ampia classe di disturbi e sono caratterizzate da depositi di aggregati proteici fibrosi in varie parti dell'organismo. L'amiloidosi da gelsolina (GA) è una malattia genetica rara, causata da mutazioni nel gene della gelsolina. Esistono due diverse manifestazioni di GA: una forma sistemica, in cui sono coinvolti diversi organi e tessuti, ed una forma prettamente renale (rGA) che porta ad una grave e cronica insufficienza renale. La rGA è stata descritta solo di recente, non se ne conoscono infatti i meccanismi molecolari né i motivi che portano ad un accumulo preferenziale dei depositi nei reni. Per nessuna forma di GA esiste un test diagnostico specifico, si crede infatti che sia spesso non diagnosticata correttamente o confusa con altre malattie. Né tantomeno esiste una cura efficace per questa malattia. Il trattamento dei pazienti affetti da GA si basa esclusivamente sul tentativo di alleviarne i sintomi. Bisognerebbe, quindi, con urgenza sviluppare nuovi farmaci contro la GA che vadano a bloccare la formazione dei depositi amiloidogenici, alla base dei sintomi descritti. Per questi motivi il progetto mira alla comprensione dei meccanismi molecolari che portano all'evolversi della GA, con particolare enfasi sulla meno caratterizzata forma renale. A questo scopo, useremo tecniche che permettono la visualizzazione delle proteine ad un livello di dettaglio "atomico". Inoltre integreremo i dati strutturali con altri esperimenti per comprendere il ruolo delle mutazioni all'origine della malattia. Le conoscenze ottenute saranno impiegate per iniziare il processo di ricerca di nuovi farmaci contro la GA, utilizzando strumenti propri della biologia computazionale.

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