Scienza e tecnologia

Modelli matematici per nanoparticelle autoassemblanti

Lo scopo del percorso di ricerca è sviluppare strumenti e modelli matematici per lo studio di nanoparticelle autoassemblanti sia biologiche sia di sintesi

In natura esistono numerose particelle a scala nanometrica in grado di assemblarsi da sole, e i virus rappresentano l'archetipo di quelle biologiche. La maggior parte dei virus è costituto da un involucro proteico, detto capside, che racchiude l'acido nucleico del virus e lo protegge dall'ambiente circostante. La teoria che descrive come si dispongono le proteine nei capsidi fu proposta da Donald L. D. Caspar e Aaron Klug nel 1962, e rappresenta il paradigma attuale per la descrizione dei capsidi virali.
Recentemente gli scienziati hanno iniziato a ingegnerizzare nano-particelle in grado di autoassemblarsi. Le loro possibili applicazioni sono molteplici e innovative: dall'utilizzo come vettori per il trasporto di geni o di farmaci, al loro impiego come vaccini sintetici. Il rapido sviluppo di questo campo di ricerca ha posto nuove sfide per l'analisi strutturale: infatti, in generale, le particelle sintetiche non rispettano lo schema di Caspar e Klug. Allo stato attuale della ricerca non esiste una generalizzazione della teoria classica, e d'altro canto le tecniche sperimentali disponibili non sono sufficienti per determinare la struttura delle nanoparticelle sintetiche in modo non ambiguo.
I modelli matematici possono aiutare a identificare la struttura geometrica e la stabilità di virus e nanoparticelle. La matematica può assumere quindi la funzione di un “microscopio” virtuale che permetta di prevedere la posizione delle proteine nelle particelle assemblate.


impatto sulla società

La ricerca ha un alto impatto sia nel campo delle biotecnologie che sulla società in generale. L'utilizzo di modelli matematici contribuisce all'ottimizzazione delle nanoparticelle autoassemblanti utilizzate come piattaforme per vaccini. In particolare sono allo studio applicazioni di questa tecnologia per vaccini contro la Malaria, la Sindrome acuta respiratoria grave (SARS) e il tabagismo.


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referente

Giuliana Indelicato
gruppo di lavoro

dipartimento

Matematica "Giuseppe Peano"
partner


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