Computer assisted synthesis and in-vitro cytotoxic evaluation of new pyrazole-fused isoquinolinoquinones derivatives as PI3K receptor antagonist with promising antitumoral activity

The importance of pyrazole and isoquinoline-5,8-dione scaffolds in medical chemistry is underlined by the high number of drugs currently on trading that contains these active ingredients. Due to their cytotoxic capability, the interest of medicinal chemists in these heterocyclic rings has grown exponentially especially, for cancer therapy. In this project, the first synthesis of pyrazole-fused isoquinoline-5,8-diones has been developed. 1,3-Dipolar cycloaddition followed by oxidative aromatization, established by our research group, has been employed. Screening of reaction conditions and characterization studies about the regioselectivity have been successfully performed. A remote control of regioselectivity, to achieve the two possible regioisomers has been accomplished. Through Molecular Docking studies, Structure-Activity relationship of differently substituted scaffolds containing our central core proved that a family of PI3K inhibitors have been discovered. Finally, in order to verify the promising antitumor activity, a first test of cell viability in vitro on T98G cell line of a solid brain tumor, the Glioblastoma Multiforme, showed cytotoxic inhibition comparable to currently trade anticancer drugs.

Data-driven Signal Processing per Jamming Detection in Sistemi Satellitari

In questo elaborato vengono analizzate differenti tecniche per la detection di jammer attivi e costanti in una comunicazione satellitare in uplink. Osservando un numero limitato di campioni ricevuti si vuole identificare la presenza di un jammer. A tal fine sono stati implementati i seguenti classificatori binari: support vector machine (SVM), multilayer perceptron (MLP), spectrum guarding e autoencoder. Questi algoritmi di apprendimento automatico dipendono dalle features che ricevono in ingresso, per questo motivo è stata posta particolare attenzione alla loro scelta. A tal fine, sono state confrontate le accuratezze ottenute dai detector addestrati utilizzando differenti tipologie di informazione come: i segnali grezzi nel tempo, le statistical features, le trasformate wavelet e lo spettro ciclico. I pattern prodotti dall’estrazione di queste features dai segnali satellitari possono avere dimensioni elevate, quindi, prima della detection, vengono utilizzati i seguenti algoritmi per la riduzione della dimensionalità: principal component analysis (PCA) e linear discriminant analysis (LDA). Lo scopo di tale processo non è quello di eliminare le features meno rilevanti, ma combinarle in modo da preservare al massimo l’informazione, evitando problemi di overfitting e underfitting. Le simulazioni numeriche effettuate hanno evidenziato come lo spettro ciclico sia in grado di fornire le features migliori per la detection producendo però pattern di dimensioni elevate, per questo motivo è stato necessario l’utilizzo di algoritmi di riduzione della dimensionalità. In particolare, l'algoritmo PCA è stato in grado di estrarre delle informazioni migliori rispetto a LDA, le cui accuratezze risentivano troppo del tipo di jammer utilizzato nella fase di addestramento. Infine, l’algoritmo che ha fornito le prestazioni migliori è stato il Multilayer Perceptron che ha richiesto tempi di addestramento contenuti e dei valori di accuratezza elevati.

Processing of measured acceleration response for SHM purpose

Structural Health Monitoring (SHM) is the process of characterization for existing civil structures that proposes for damage detection and structural identification. It's based firstly on the collection of data that are inevitably affected by noise. In this work a procedure to denoise the measured acceleration signal is proposed, based on EMD-thresholding techniques. Moreover the velocity and displacement responses are estimated, starting from measured acceleration.