Prediction of key properties of molecular (nano)systems for biological and industrial application through HPC-based techniques and experimental validation

Understanding how molecular and nanoscale systems behave in complex biological environments is central to advancing modern biomedicine, drug design, and nanotechnology. This thesis integrates high-performance computing (HPC)-based molecular simulations with a comprehensive array of biophysical and spectroscopic techniques to elucidate the structural, energetic, and dynamic determinants of molecular recognition across multiple biological interfaces. The work investigates three interconnected areas: the binding of clinically relevant BRAF and MEK inhibitors to human serum albumin (HSA), with implications for pharmacokinetics, bioavailability, and therapeutic performance; the off-target interaction of small molecules with DNA, using vemurafenib as a model to assess binding modes, thermodynamic signatures, and potential genotoxic liabilities; and the multiscale behavior of amphiphilic dendrimers and their self-assembled nanomicelles, focusing on their interactions with serum proteins, protein corona formation, and suitability as drug-delivery platforms. Across these case studies, synergistic computational-experimental cycles, including molecular dynamics simulations, free-energy calculations, UV-Vis and fluorescence spectroscopy, CD, ITC, DLS, TEM, and NMR, enabled quantitative characterization of binding affinities, conformational responses, and emergent cooperative effects. The results reveal how structural and chemical variations propagate from the atomic scale to mesoscopic behavior, influencing drug transport, stability, biodistribution, and nanocarrier performance. Collectively, this thesis demonstrates the predictive power of integrating HPC with experimental validation, establishing a unified framework for probing molecular interactions and guiding the rational design of pharmaceuticals and nanomaterials with improved efficacy, selectivity, and safety.

Comprendere il comportamento di sistemi molecolari e nanoscopici in ambienti biologici complessi è fondamentale per il progresso della biomedicina moderna, della progettazione farmacologica e della nanotecnologia. Questa tesi integra simulazioni molecolari basate su high-performance computing (HPC) con un ampio insieme di tecniche biofisiche e spettroscopiche, al fine di chiarire i determinanti strutturali, energetici e dinamici del riconoscimento molecolare attraverso diverse interfacce biologiche. Il lavoro esplora tre ambiti interconnessi: il legame degli inibitori di BRAF e MEK clinicamente rilevanti con l’albumina sierica umana (HSA), con implicazioni per farmacocinetica, biodisponibilità e performance terapeutica; l’interazione off-target di piccole molecole con il DNA, utilizzando vemurafenib come modello per valutare modalità di legame, firme termodinamiche e potenziali rischi genotossici; e il comportamento multiscala di dendrimeri anfifilici e delle loro nanomicelle autoassemblate, focalizzandosi sulle interazioni con proteine sieriche, la formazione della corona proteica e l’idoneità di tali sistemi come piattaforme di drug delivery. Attraverso questi casi di studio, in sinergia tra simulazione computazionale ed esperimenti, comprendenti dinamica molecolare, energia libera, spettroscopia UV–Vis e di fluorescenza, CD, ITC, DLS, TEM e NMR, hanno permesso una caratterizzazione quantitativa delle affinità di legame, delle risposte conformazionali e dei processi cooperativi derivanti dall’interazione collettiva delle componenti del sistema. I risultati mostrano come variazioni strutturali e chimiche si propaghino dalla scala atomica a quella mesosopica, influenzando trasporto dei farmaci, stabilità, biodistribuzione e performance dei nanovettori. Complessivamente, la tesi dimostra il potere predittivo derivante dall’integrazione tra HPC e validazione sperimentale, stabilendo un quadro unificato per lo studio delle interazioni molecolari e guidando la progettazione razionale di farmaci e nanomateriali con maggiore efficacia, selettività e sicurezza.