The inhibition of aerobic glycolysis as a therapeutic approach to improve cancer chemotherapy

The aim of the research project discussed in this thesis was to study the inhibition of aerobic glycolysis, that is the metabolic pathway exploited by cancer cells for the ATP generation. This observation has led to the evaluation of glycolytic inhibitors as potential anticancer agents. Lactate dehydrogenase (LDH) is the only enzyme whose inhibition should allow a blocking of aerobic glycolysis of tumor cells without damaging the normal cells which, in conditions of normal functional activity and sufficient oxygen supply, do not need this enzyme. In preliminar experiments we demonstrated that oxamic acid and tartronic acid, two LDH competitive inhibitors, impaired aerobic glycolysis and replication of cells from human hepatocellular carcinoma. Therefore, we proposed that the depletion of ATP levels in neoplastic cells, could improved the chemotherapeutic index of associated anticancer drugs; in particular, it was studied the association of oxamic acid and multi-targeted kinase inhibitors. A synergistic effect in combination with sorafenib was observed, and we demonstrated that this was related to the capacity of sorafenib to hinder the oxidative phosphorylation, so that cells were more dependent to aerobic glycolysis. These results linked to LDH blockage encouraged us to search for LDH inhibitors more powerful than oxamic acid; thus, in collaboration with the Department of Pharmaceutical Sciences of Bologna University we identified a new molecule, galloflavin, able to inhibit both A and B isoforms of LDH enzyme. The effects of galloflavin were studied on different human cancer cell lines (hepatocellular carcinoma, breast cancer, Burkitt’s lymphoma). Although exhibiting different power on the tested cell lines, galloflavin was constantly found to inhibit lactate and ATP production and to induce cell death, mainly in the form of apoptosis. Finally, as LDH-A is able to bind single stranded DNA, thus stimulating cell transcription, galloflavin effects were also studied on this other LDH function.

Analisi critica di modelli previsionali per le frane in Emilia Romagna

Questa tesi di dottorato è inserita nell’ambito della convenzione tra ARPA_SIMC (che è l’Ente finanziatore), l’Agenzia Regionale di Protezione Civile ed il Dipartimento di Scienze della Terra e Geologico - Ambientali dell’Ateneo di Bologna. L’obiettivo principale è la determinazione di possibili soglie pluviometriche di innesco per i fenomeni franosi in Emilia Romagna che possano essere utilizzate come strumento di supporto previsionale in sala operativa di Protezione Civile. In un contesto geologico così complesso, un approccio empirico tradizionale non è sufficiente per discriminare in modo univoco tra eventi meteo innescanti e non, ed in generale la distribuzione dei dati appare troppo dispersa per poter tracciare una soglia statisticamente significativa. È stato quindi deciso di applicare il rigoroso approccio statistico Bayesiano, innovativo poiché calcola la probabilità di frana dato un certo evento di pioggia (P(A|B)) , considerando non solo le precipitazioni innescanti frane (quindi la probabilità condizionata di avere un certo evento di precipitazione data l’occorrenza di frana, P(B|A)), ma anche le precipitazioni non innescanti (quindi la probabilità a priori di un evento di pioggia, P(A)). L’approccio Bayesiano è stato applicato all’intervallo temporale compreso tra il 1939 ed il 2009. Le isolinee di probabilità ottenute minimizzano i falsi allarmi e sono facilmente implementabili in un sistema di allertamento regionale, ma possono presentare limiti previsionali per fenomeni non rappresentati nel dataset storico o che avvengono in condizioni anomale. Ne sono esempio le frane superficiali con evoluzione in debris flows, estremamente rare negli ultimi 70 anni, ma con frequenza recentemente in aumento. Si è cercato di affrontare questo problema testando la variabilità previsionale di alcuni modelli fisicamente basati appositamente sviluppati a questo scopo, tra cui X – SLIP (Montrasio et al., 1998), SHALSTAB (SHALlow STABility model, Montgomery & Dietrich, 1994), Iverson (2000), TRIGRS 1.0 (Baum et al., 2002), TRIGRS 2.0 (Baum et al., 2008).