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Covid-19, computational model to test if vaccines work developed at University of Catania

A computational model useful for predicting whether a vaccine built on monoclonal antibodies will work. The "model" comes from the University of Catania and is capable of reproducing the course of Covid-19 "in silico" and the effect of therapeutic agents potentially capable of preventing and contrasting its development. The research group "Combine - COmputational Modeling in systems BIomediciNE" led by prof. Francesco Pappalardo, Professor of Computer Science of the Department of Medicinal Sciences of the University of Catania. The research team is made up of Giulia Russo, Giuseppe Sgroi, Giuseppe Alessandro Parasiliti Palumbo, Valentina Di Salvatore, Santo Motta and Marzio Pennisi.

The research, available on the Arxiv platform of Cornell University with a scientific article under review entitled "In Silico Trial to test COVID-19 candidate vaccines: a case study with UISS platform", consists in the creation of a software developed thanks to the experience accumulated by the group over the last few years in the development of an immune system simulator called Universal Immune System Simulator (UISS), already successfully applied to numerous pathologies, including cancer, tuberculosis, atherosclerosis and multiple sclerosis.


«UISS allows to reproduce different aspects related to the evolution of the disease due to the infection by the Sars-Cov-2 virus, such as the evolution of the infection over time and its immune response, both in cases where this is sufficiently effective for eradication of the infection, both in cases where there is an excessive release of inflammatory agents, such as interleukin 6, considered by the scientific community to be factors potentially responsible for the most serious cases - prof. Francesco Pappalardo explains -. The computational model was then applied to predict the outcome of one of the latest pharmacological approaches suggested in the literature for the development of a vaccine based on the use of monoclonal antibodies. Through the framework designed by the Combine group it is now possible to have an "in silico" test platform capable of predicting the outcome of new treatments and any vaccination strategies against Sars-CoV-2, reducing research time, development and experimentation, and allowing ineffective therapies to be discarded in advance. In this way it will be possible to accelerate the development of effective treatments against Sars-CoV-2».


«The acute respiratory disease caused by the new Coronavirus represents one of the greatest health emergencies of our century - adds the teacher -. The resulting pandemic has involved the whole world, with serious consequences from the health, economic and social point of view. To cope with the emergency, it is necessary to speed up the development of specific interventions capable of preventing or stopping the spread of the disease. Although there are more than 40 vaccines being tested today, there are currently no vaccines approved for large-scale use. This is because animal or volunteer experimentation requires a huge waste of resources in terms of time and money, and very often leads to inconclusive results ».



(ITA) Covid-19, modello computazionale per predire se un vaccino funziona sviluppato all'Università di Catania


Un modello computazionale utile a predire se un vaccino costruito sugli anticopri monoclonali potrà funzionare. Il “modello” arriva dall’Università di Catania ed è capace di riprodurre “in silico” il decorso di Covid-19 e l’effetto di agenti terapeutici potenzialmente capaci di prevenire e contrastare il suo sviluppo.

Lo ha realizzato il gruppo di ricerca "Combine - COmputational Modeling in systems BIomediciNE" guidato dal prof. Francesco Pappalardo, docente di Informatica del dipartimento di Scienze del Farmaco dell’Università di Catania.

La ricerca, disponibile sulla piattaforma Arxiv della Cornell University con un articolo scientifico in fase di revisione dal titolo “In Silico Trial to test COVID-19 candidate vaccines: a case study with UISS platform”, consiste nella realizzazione di un software elaborato grazie all’esperienza accumulata dal gruppo nel corso degli ultimi anni nello sviluppo di un simulatore del sistema immunitario chiamato Universal Immune System Simulator (UISS), già applicato con successo a numerose patologie, tra cui cancro, tubercolosi, aterosclerosi e sclerosi multipla.

«UISS permette di riprodurre diversi aspetti legati all’evoluzione della malattia dovuta all’infezione dal virus Sars-Cov-2, come l’evoluzione dell’infezione nel tempo e relativa risposta immunitaria, sia nei casi in cui questa risulti sufficientemente efficace al debellamento dell’infezione, sia nei casi in cui vi sia un eccessivo rilascio di agenti infiammatori, come l’interleuchina 6, ritenuti da parte della comunità scientifica fattori potenzialmente responsabili dei casi più gravi – spiega il prof. Francesco Pappalardo -. Il modello computazionale è stato quindi applicato per predire l'esito di uno degli ultimi approcci farmacologici suggeriti in letteratura per lo sviluppo di un vaccino basato sull’utilizzo di anticorpi monoclonali. Attraverso il framework progettato dal gruppo Combine è adesso possibile disporre di una piattaforma di test “in silico” capace di prevedere l'esito di nuovi trattamenti ed eventuali strategie di vaccinazione contro Sars-CoV-2, riducendo i tempi di ricerca, lo sviluppo e la sperimentazione, e permettendo di scartare in anticipo terapie inefficaci. In tale modo sarà possibile accelerare lo sviluppo di trattamenti efficaci contro Sars-CoV-2».

«La malattia respiratoria acuta provocata dal nuovo Coronavirus rappresenta una delle maggiori emergenze sanitarie del nostro secolo – aggiunge il docente -. La pandemia che ne deriva ha coinvolto il mondo intero, con gravi conseguenze dal punto di vista sanitario, economico e sociale. Per far fronte all’emergenza è necessario velocizzare lo sviluppo di interventi specifici capaci di prevenire o arrestare il propagarsi della malattia. Nonostante vi siano al giorno d’oggi più di 40 vaccini in fase di sperimentazione, non esistono allo stato attuale vaccini approvati per l’utilizzo su larga scala. Questo perché la sperimentazione animale o su volontari richiede un ingente dispendio di risorse in termini di tempo e denaro, e molto spesso porta a risultati inconcludenti».

Il team di ricerca è composto da Giulia Russo, Giuseppe Sgroi, Giuseppe Alessandro Parasiliti Palumbo, Valentina Di Salvatore, Santo Motta e Marzio Pennisi.

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