integrazione della proteomica mediante spettrometria di massa nel processo di Drug Discovery come strumento innovativo per superare la farmacoresistenza

The field of Drug Discovery has witnessed significant advancements with the integration of mass spectrometry (MS) Proteomics, a technology that allows for comprehensive analysis of protein expression, modification, and interaction within biological systems. In the present PhD thesis, I investigate the critical role of MS-based Proteomics in identifying and developing new chemotherapeutic and antiparasitic agents, and in characterizing and validating new panel of biomarkers to facilitate the diagnosis of antiproliferative diseases. In particular, this PhD thesis aims to address the growing need for effective and targeted treatments for cancer and parasitic infections in vitro and ex vivo, both of which pose significant global health challenges. Cancer and vector borne parasitic diseases (VBPD), such as trypanosomiases and leishmaniases, continue to be major health burdens worldwide. Traditional Drug Discovery approaches have several limitations, including the long development times and substantial costs. On the other hand, MS Proteomics offers a promising alternative by enabling high-throughput, in-depth analysis of the proteomes of the investigated system, thus facilitating the discovery of novel drug targets and biomarkers and accelerating the pre-clinical phase, and the transition from pre-clinical-to-clinical phase. The Proteomic landscape of diseased cells or collected serum provides critical insights into disease mechanisms, protein-drug interactions, and potential therapeutic targets and represents a reliable model to be integrated in the Medicinal Chemistry workflow. Also, MS Proteomics applications are gaining momentum in the field of new biomarkers and panel of biomarkers discovery to characterize the patient’s responsiveness to a certain pharmacological treatment, of to map their possible drug resistance to approach the disease in a more personalized manner. This PhD thesis employs a multi-faceted approach, integrating different MS-based proteomic techniques, including quantitative proteomics, both label free and labelled, and MS chemoproteomics. Advanced Bioinformatic tools and Computational Biochemical approaches are exploited to analyse and understand large-scale proteomic data. The Thesis is organized in a general introduction about MS Proteomics and its emerging role in the biomedical field, and several case studies of its application. Case studies are furtherly divided into four main sub-paragraphs, according to the different considered target of the study and their purposes, i.e i. on target MS Proteomics studies / single protein (Chemoproteomics), ii. cellular proteomics to depict drug resistance mechanisms at a biochemical level, iii. MS Proteomics for biomarkers discovery and validation, iv. MS proteomics in the sustainability of Drug Discovery process. Overall, the general aim of the present PhD Thesis is to demonstrate the new emerging role of MS proteomics in transforming the Drug Discovery process in the post-genomic era. The successful application of MS based techniques in identifying novel targets and biomarkers underlines its potential in addressing the complexities of cancer and parasitic diseases. Future research should focus on integrating MS proteomics with other omics platforms like Metabolomics and Transcriptomics and advancing computational methods to further speed-up the Drug Discovery pipeline and meet the objective of the benchside-to-bedside paradigm.

L’ambito del Drug Discovery ha assistito a significativi avanzamenti grazie all'integrazione della Proteomica basata sulla spettrometria di massa (MS), una tecnologia che consente un'analisi completa dei livelli di espressione, delle modificazioni e dell'interazione tra proteine all'interno dei sistemi biologici. Nella presente tesi di dottorato, mi occupo del ruolo della proteomica basata su MS nell'identificazione e nello sviluppo di nuove molecole ad attività chemioterapica e antiparassitaria, oltre a caratterizzare e validare nuovi set di biomarcatori per facilitare la diagnosi di malattie antiproliferative. Nello specifico, la presente tesi mira a soddisfare la crescente necessità di trattamenti efficaci e mirati per il cancro e per le infezioni parassitarie in modelli in vitro ed ex vivo, entrambe sfide impellenti per la salute globale. Il cancro e le malattie parassitarie trasmesse da vettori (VBPD), come le tripanosomiasi e le leishmaniosi, continuano a rappresentare un grave peso per la salute e l’economia a livello mondiale. Gli approcci tradizionali del Drug Discovery in questi ambiti presentano diverse limitazioni, tra cui i lunghi tempi di sviluppo e i costi elevati. D'altro canto, la proteomica MS offre un'alternativa promettente, permettendo un'analisi high-throughput e approfondita del proteoma del sistema in esame, facilitando così la scoperta di nuovi target farmacologici e biomarcatori e accelerando la fase pre-clinica e la transizione dalla fase pre-clinica a quella clinica. La mappa proteomica delle cellule o del siero da pazienti fornisce informazioni chiave sui meccanismi della malattia, sulle interazioni farmaco-proteina e sui potenziali bersagli terapeutici, rappresentando un modello affidabile da integrare nel workflow della chimica farmaceutica. Inoltre, le applicazioni della proteomica MS stanno guadagnando terreno nel campo della scoperta di nuovi biomarcatori e set di biomarcatori per caratterizzare la risposta del paziente a un determinato trattamento farmacologico, o per mappare la possibile resistenza ai farmaci, affrontando la malattia in modo più personalizzato. Questa tesi di dottorato impiega un approccio multifattoriale, integrando diverse tecniche proteomiche basate su MS, inclusa la proteomica quantitativa, sia labelled che label-free, e la chemoproteomica MS (Photoaffinity labelling). Strumenti bioinformatici avanzati e approcci biochimici computazionali vengono qui utilizzati per analizzare e comprendere i dati proteomici su larga scala. La tesi è organizzata in un'introduzione generale sulla proteomica MS e il suo ruolo emergente nel campo biomedico, e diversi case studies relativi alle sue applicazioni. I case studies trattati sono ulteriormente suddivisi in quattro principali sotto-paragrafi, in base al diverso target considerato e ai loro scopi, ovvero i. studi di proteomica MS sul target isolato (chemoproteomica) / PAL, ii. Studi di proteomica cellulare per descrivere i meccanismi di resistenza ai farmaci a livello biochimico, iii. Utilizzo di Proteomica MS per il Discovery e la validazione di biomarcatori, iv. Proteomica MS nella sostenibilità del processo di Drug Discovery. Nel complesso, l'obiettivo generale della presente tesi di dottorato è dimostrare il ruolo emergente della proteomica MS nella evoluzione del processo di Drug Discovery nell'era post-genomica. La crescente applicazione delle tecniche basate sulla MS nell'identificazione di nuovi bersagli e biomarcatori evidenzia il suo potenziale nel trattare le complessità delle malattie iperproliferative parassitarie. Le ricerche future, quindi, convergono nel concentrarsi sull'integrazione della proteomica MS con altre piattaforme omiche, come la metabolomica e la trascrittomica, e sullo sviluppo di metodi computazionali avanzati per accelerare ulteriormente la pipeline della Chimica Farmaceutica e soddisfare il paradigma del benchside-to-bedside.