Fai scorta di regali adesso! Spedizione gratis da 60€

IN PRIMO PIANO

Intervista a Domenico Gadaleta, vincitore del Lush Prize 2020

Al Lush Prize 2020, nella categoria “Giovani ricercatori” premiato anche l’italiano Domenico Gadaleta - ricercatore presso Istituto di Ricerche Farmacologiche Mario Negri IRCCS a Milano - candidato con un progetto di studio basato sulla messa a punto di metodi alternativi che possano prevedere il rischio legato ad alcune sostanze chimiche di causare danni neurologici grazie all’ausilio dell’intelligenza artificiale e di simulazioni computerizzate.

Bio

Nome: Dott. Domenico Gadaleta

Curriculum: Laureato in Chimica Farmaceutica e dottorato presso l’Università di Bari, si è poi trasferito a Milano dove ora lavora da cinque anni presso l’Istituto di Ricerche Farmacologiche Mario Negri IRCCS come ricercatore.
 
Modelli computazionali, alternative possibili all’animal testing: il progetto del dott. Gadaleta
 
Su cosa si basa il tuo progetto?
Il mio progetto si pone di mettere a punto dei metodi alternativi che possano prevedere il rischio legato ad alcune sostanze chimiche di causare danni neurologici con l’ausilio dell’intelligenza artificiale e di simulazioni computerizzate.
 
Qual è l’idea alla base?
L’idea di questo progetto nasce dal fatto che la nostra popolazione è quotidianamente esposta a una grande quantità di prodotti chimici. Alcune di queste sostanze possono avere possibili conseguenze a lungo termine sulla nostra salute. Per esempio, è stato stimato che circa il 30-40% delle patologie di neuro sviluppo e neurodegenerative (es. Parkinson e Alzheimer) sono causate dall’esposizione a sostanze chimiche tossiche, oltre che da predisposizione genetica.
 
Puoi citare alcune di queste sostanze tossiche?
Le sostanze chimiche sono presenti in moltissimi aspetti della nostra vita. Esempi classici sono i farmaci, i coloranti nei tessuti, i prodotti cosmetici, i pesticidi agricoli, gli scarti di lavorazione industriale che possono essere rilasciati nell’ambiente.
 
Modelli computazionali come valida alternativa all’animal testing: dunque è possibile!
Il numero di sostanze alle quali siamo potenzialmente esposti rende impossibile, oltre che eticamente inaccettabile, ricorrere a test sugli animali per valutarne i potenziali rischi legati. A tal proposito, l’uso di modelli computazionali aiuta a prevedere il pericolo rappresentato dalle sostanze chimiche prima ancora che esse vengano prodotte e messe in commercio, con un chiaro vantaggio in termini di sicurezza della popolazione e risparmio di denaro.
 
Come si svolgono gli esperimenti con questo modello innovativo?
I modelli computazionali permettono di simulare la tossicità di una sostanza semplicemente conoscendone la struttura chimica, prima ancora che essa sia effettivamente prodotta e messa in circolazione. Esistono modi per processare le strutture chimiche in modo che esse possano essere riconosciute da un software, che a quel punto può prevedere la pericolosità della sostanza sulla base di simulazioni e di un database interno di sostanze per le quali la tossicità è già nota.
 
Perché hai deciso di candidarti al Lush Prize?
Le altre persone sono curiose sul mio lavoro e ho spesso avuto la sensazione che da parte di molti di loro ci sia sensibilità sulla necessità di trovare alternative ai test sugli animali. Purtroppo, i metodi computazionali sono ancora poco conosciuti ai non addetti ai lavori, nonostante le grandi opportunità e applicazioni che offrono. Con la mia candidatura volevo far conoscere meglio agli altri il mio lavoro e le potenzialità pratiche che implica.
 
Cosa significa per te aver vinto il Lush Prize?
L’aver conseguito il premio Lush è per me un riconoscimento di quanto ho fatto finora, oltre che un incoraggiamento e una nuova spinta per continuare a lavorare in questa direzione. Personalmente penso che l’esclusivo utilizzo dei metodi computazionali per valutare la tossicità delle sostanze chimiche sia in alcuni casi ancora precoce.
 
Che futuro ti aspetti grazie all’uso dei modelli computazionali?
I modelli computazionali rappresentano oggi una valida alternativa, se combinati con altri metodi alternativi (ad esempio metodi in vitro). Inoltre, poiché relativamente giovani, credo che i metodi computazionali abbiano tutto il potenziale per essere perfezionati e per sostituire completamente in alcuni casi l’uso degli animali in un futuro prossimo. Questa è una delle sfide che mi incoraggiano a continuare a lavorare in questo campo.

Commenti (0)
0 Commenti