Competenze e linee di ricerca sviluppate
Andrea Cavalli si laurea in Chimica e Tecnologie Farmaceutiche nel 1996 presso l’Università di Bologna.
Ottiene il dottorato di Ricerca in Scienze Farmaceutiche nel 1999, presso lo stesso ateneo. Attualmente è Professore Ordinario di Chimica Farmaceutica presso il Dipartimento di Farmacia e Biotecnologie dell’Università di Bologna. Egli collabora con la Fondazione Istituto Italiano di Tecnologia di Genova, dove coordina l’attività di ricerca del gruppo CompuNet, una rete internazionale di computational scientists, dedicata al calcolo multiscala in life science e material science.
Il Prof. Cavalli si occupa di sviluppo di metodi teorici e di applicazione di strumenti computazionali in drug discovery. All’interno di progetti interdisciplinari, questa attività di ricerca ha condotto alla scoperta di numerose molecole biologicamente attive in differenti aree terapeutiche: malattia di Alzheimer, cancro e malattie tropicali dimenticate. L’attività scientifica finora svolta è documentata da oltre 170 articoli, pubblicati su riviste molto prestigiose. Sta ora applicando soprattutto le sue competenze computazionali per trovare migliori correttori di CFTR; in particolare è orientato a scoprire la molecola più efficace per bloccare RNF5, proteina che ostacola il meccanismo di recupero di CFTR-F508del mutata.
Progetti finanziati da FFC Ricerca come Principal Investigator o come Responsabile di ricerca
FFC#2/2015
La ubiquitina ligasi RNF5/RMA1 quale nuovo bersaglio terapeutico per il recupero della proteina CFTR mutata per effetto di F508del
Progetti finanziati da FFC Ricerca come partner
FFC#9/2019
Mutazioni orfane presenti nei pazienti italiani con FC: caratterizzazione della risposta ai modulatori di CFTR e saggio della risposta agli inibitori di RNF5
FFC#9/2017
Gli inibitori di RNF5 quali potenziali farmaci per il difetto di base in fibrosi cistica
Pubblicazioni da progetti FFC Ricerca
Haque AKMA, Dewerth A, Antony JS, et al., Chemically modified hCFTR mRNAs recuperate lung function in a mouse model of cystic fibrosis. Sci Rep. 2018 Nov 13;8(1):16776. doi: 10.1038/s41598-018-34960-0.