University of Modena and Reggio Emilia
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Performance and cavitation in automotive centrifugal pumps: experimental analysis and 3D-CFD modelling assessment
No full textCentrifugal pumps are challenging components in several applications, including automotive cooling systems, where compact design, high efficiency and cavitation resistance are essential. This study develops and validates a predictive 3D-CFD methodology for the estimation of both performance and cavitation in complex-geometry centrifugal pumps adopted in high-performance vehicles. Two single-stage, single-suction pumps with comparable dimensions but distinct designs are investigated through a combination of experiments and CFD analyses. Experimental results are analysed using dimensionless coefficients, introducing a novel Performance Factor (PF) based on turbomachinery similitude to correlate cavitation onset with flow coefficient (φ) and cavitation number (σ). Pump X starts to exhibit cavitation for σ<0.5 at φ=0.20 and for σ<1.2 at φ=0.34. Pump Y shows cavitation at higher fluid temperature for σ<0.8 and 0.21<φ<0.24. As for the simulations, they compare three turbulence models (Realizable k-ε, k-ω SST, and Elliptic Blending Reynolds Stress Transport) and three rotational modelling approaches (frozen rotor, mixing plane, and sliding mesh), combined with the Schnerr-Sauer cavitation model. Quantitative comparison with the experimental data demonstrates that the k-ω SST turbulence model provides the best trade-off between accuracy and computational cost, with an average deviation of 4.3 % for pump X and 3.0 % for pump Y in predicting performance. The Elliptic Blending RST model reduces the deviation to 2.9 % but increases computational time by 70 %, limiting its practical use. Among the rotational models, the sliding mesh approach achieves the highest accuracy (4.3 % and 3.0 % deviation for pumps X and Y, respectively), while steady approaches (frozen rotor and mixing plane) show deviations up to 12.2 %, especially in off-design conditions. In cavitating regimes, sliding mesh and k-ω SST accurately capture the head losses, whereas alternative combinations significantly underestimate them. Additionally, mesh sensitivity analyses reveal that cavitating conditions require finer meshes than non-cavitating ones to accurately predict vapor formation. The adopted CFD framework thus provides a validated, computationally efficient, and predictive tool for the design and optimization of compact centrifugal pumps in automotive and other high-performance thermal management applications
Meccanismi on-target di farmaci innovativi antitumorali e anti-infettivi studiati mediante approcci biochimici e biofisici
No full textQuesta tesi di dottorato presenta una strategia traslazionale per la scoperta di farmaci “on-target”, integrando metodologie biochimiche, biofisiche e cellulari per chiarire i meccanismi molecolari e stabilire piattaforme di saggio affidabili che colleghino la biologia meccanicistica all’applicazione farmaceutica.
L’obiettivo è progettare sistemi accurati e scalabili per quantificare l’interazione e la modulazione del target, consentendo l’identificazione di agenti terapeutici capaci di superare la resistenza ai farmaci, una delle principali sfide in oncologia e nelle malattie neglette.
Tre linee di ricerca affrontano sistemi molecolari distinti ma concettualmente correlati:
Progetto I – Investigare l’attività di repressione traslazionale della Timidilato Sintasi Umana per superare la resistenza ai farmaci
Questo progetto ha esaminato la regolazione post-trascrizionale della hTS attraverso approcci a singola molecola e biochimici. Gli esperimenti con pinzette ottiche hanno rivelato il profilo di svolgimento del sito di legame dell’mRNA della hTS, evidenziando i determinanti strutturali del riconoscimento proteina–RNA. In parallelo, è stato sviluppato un saggio bicistronico a doppia luciferasi per quantificare la repressione traslazionale dipendente da hTS e testare i dimer destabilizers (DDiS), piccole molecole capaci di dissociare il dimero attivo in monomeri inattivi. I DDiS hanno inibito la catalisi della hTS mantenendo il legame con l’RNA, prevenendo la sovraespressione compensatoria responsabile della resistenza a 5-fluorouracile e antifolati.
Progetto II – Targeting dell’interazione YAP–TEAD: sviluppo di saggi biofisici e identificazione di “hit” per la scoperta di farmaci anticancro
Questo lavoro si è concentrato sull’interazione proteina–proteina YAP–TEAD, un nodo cruciale della cascata di segnalazione Hippo. È stato progettato un saggio di spiazzamento basato sull’anisotropia di fluorescenza per quantificare la competizione di piccole molecole all’interfaccia TEAD4–YAP. Lo screening in silico, la dinamica molecolare e la sintesi mirata hanno identificato derivati pirazolo-piperidinonici come ligandi TEAD4 ad alta affinità, con costanti di dissociazione a basso nanomolare e attività antiproliferativa in cellule di carcinoma colorettale e ovarico. Il saggio è stato miniaturizzato e automatizzato presso il Fraunhofer Institute (Amburgo) in un formato ad alto rendimento mediante dispensazione acustica e lettori di piastra avanzati, mostrando un’eccellente riproducibilità e fattori Z′ robusti, adatti a screening su larga scala.
Progetto III – Esplorazione dei Benzotiofene–Flavonoidi come nuovi candidati antileishmaniosi
Questa sezione ha affrontato l’urgente necessità di nuovi terapeutici contro la leishmaniosi, una malattia tropicale negletta caratterizzata da tossicità e crescente resistenza ai farmaci esistenti. Il composto benzotiofene–flavonoide H80 è stato caratterizzato tramite saggi “time-to-kill”, microscopia a fluorescenza e proteomica quantitativa. I risultati hanno rivelato un’assunzione selettiva da parte del parassita, la perturbazione dell’omeostasi mitocondriale e redox, e una modulazione metabolica coerente con una tossicità selettiva. La profilazione ADMET ed ecotossicologica ha confermato un indice farmacologico favorevole, supportando H80 come promettente molecola guida per una terapia mirata ospite–parassita.
Questa tesi dimostra come la progettazione razionale di saggi validati biofisicamente consenta la transizione dall’intuizione molecolare alla farmacologia traslazionale. La precisione meccanicistica e la scalabilità dei saggi emergono come fattori chiave per la scoperta di composti capaci di contrastare la resistenza, contribuendo al quadro della prossima generazione di scoperta di farmaci.This doctoral thesis presents a translational strategy for on-target drug discovery integrating biochemical, biophysical, and cellular methodologies to elucidate molecular mechanisms and establish reliable assay platforms bridging mechanistic biology with pharmaceutical application. The goal is to design accurate and scalable systems for quantifying target engagement and modulation, enabling the identification of therapeutic agents capable of overcoming drug resistance, a major challenge in oncology and neglected diseases.
Three complementary research lines address distinct but conceptually related molecular systems:
Project I – Investigating the translational repression activity of Human Thymidylate Synthase to overcome drug resistance. This project examined the post-transcriptional regulation of hTS through single-molecule and biochemical approaches. Optical-tweezers experiments unveiled the unfolding profile of the hTS mRNA binding site, revealing structural determinants of protein–RNA recognition. In parallel, a bicistronic dual-luciferase assay was established to quantify hTS-dependent translational repression and test dimer destabilizers (DDiS), small molecules able to dissociate the active dimer into inactive monomers. DDiS inhibited hTS catalysis while preserving RNA binding, preventing the compensatory overexpression responsible for resistance to 5-fluorouracil and antifolates. Project II – Targeting the YAP–TEAD Interaction: biophysical assay development and hit identification for cancer drug discovery. This work focused on the YAP–TEAD protein–protein interaction, a pivotal hub of the Hippo signaling cascade. A fluorescence-anisotropy displacement assay was designed to quantify small-molecule competition at the TEAD4–YAP interface. In silico screening, molecular dynamics, and targeted synthesis identified pyrazolo-piperidinone derivatives as high-affinity TEAD4 ligands with low-nanomolar dissociation constants and antiproliferative activity in colorectal and ovarian cancer cells. The assay was miniaturized and automated at the Fraunhofer Institute (Hamburg) into a high-throughput format using acoustic dispensing and advanced plate readers, showing excellent reproducibility and robust Z′-factors suitable for large-scale screening. Project III – Exploring Benzothiophene–Flavonoids as novel antileishmanial candidates. This section addressed the urgent need for new therapeutics against leishmaniasis, a neglected tropical disease characterized by toxicity and rising resistance to existing drugs. The benzothiophene–flavonoid compound H80 was characterized through time-to-kill assays, fluorescence microscopy, and quantitative proteomics. Results revealed selective parasite uptake, perturbation of mitochondrial and redox homeostasis, and metabolic modulation consistent with selective toxicity. ADMET and ecotoxicological profiling confirmed a favorable pharmacological index, supporting H80 as a promising lead for host–parasite-targeted therapy.
This thesis demonstrates how the rational design of biophysically validated assays enables the transition from molecular insight to translational pharmacology. Mechanistic precision and assay scalability emerge as key factors for discovering compounds able to counteract resistance, contributing to the framework of next-generation drug discover
VALUTAZIONE FUNZIONALE CON SENSORI INERZIALI NEI PAZIENTI SOTTOPOSTI A PROTESI TOTALE D'ANCA CON SISTEMA ROBOTICO
No full textIntroduzione: L’utilizzo di sensori inerziali, in particolare delle Unità di Misura Magneto-Inerziali (MIMU), nella valutazione del movimento dell’articolazione dell’anca nei pazienti sottoposti ad Artroprotesi Totale d’Anca (THA) con strumentazione robotica rappresenta un approccio innovativo per analizzare il recupero funzionale post-operatorio. Questo studio mira a quantificare l’efficacia della THA nel migliorare la mobilità e ridurre il dolore, sfruttando tecnologie sensoristiche avanzate.
METODI: Un gruppo di 36 pazienti programmati per una protesi totale d’anca monolaterale con strumentazione robotica è stato valutato mediante MIMU per acquisire dati cinematici pre-operatori e post-operatori. L’analisi si è concentrata sui cambiamenti nei parametri di mobilità e nella percezione del dolore, con raccolta dati che si estende dalla fase pre-operatoria a quella postoperatoria attraverso uno schema di esercizi.
RISULTATI: I risultati dello studio indicano miglioramenti significativi nella mobilità e una riduzione dei livelli di dolore dopo l’intervento di THA. I dati quantitativi raccolti tramite MIMU hanno fornito misurazioni oggettive della funzionalità dell’articolazione dell’anca, evidenziando un miglioramento delle capacità di movimento e una diminuzione della sintomatologia dolorosa nei pazienti dopo l’intervento.
CONCLUSIONI: L’utilizzo delle MIMU in questo contesto evidenzia il potenziale dei sensori inerziali nel fornire approfondimenti dettagliati sugli esiti biomeccanici degli interventi ortopedici come la THA. Questo studio sottolinea l’importanza dei progressi tecnologici nella pianificazione chirurgica e nella gestione postoperatoria, suggerendo che l’analisi del movimento attraverso sensori inerziali possa essere uno strumento prezioso nella valutazione funzionale e nel processo riabilitativo dei pazienti sottoposti a protesi totale d’anca.Introduction:
The use of inertial sensors, particularly Magneto-Inertial Measurement Units (MIMUs), in the assessment of hip joint movement in patients undergoing Total Hip Arthroplasty (THA) with robotic instrumentation represents an innovative approach to analyzing postoperative functional recovery. This study aims to quantify the effectiveness of THA in improving mobility and reducing pain, leveraging advanced sensor technologies.
Methods:
A group of 36 patients scheduled for monolateral total hip arthroplasty with robotic instrumentation was evaluated using MIMUs to acquire preoperative and postoperative kinematic data. The analysis focused on changes in mobility parameters and pain perception, with data collection extending from the preoperative to the postoperative phase through a structured exercise protocol.
Results:
The results of the study indicate significant improvements in mobility and a reduction in pain levels following THA. Quantitative data collected through MIMUs provided objective measurements of hip joint function, highlighting enhanced movement capabilities and a decrease in pain symptoms in patients after surgery.
Conclusions:
The use of MIMUs in this context highlights the potential of inertial sensors to provide detailed insights into the biomechanical outcomes of orthopedic procedures such as THA. This study underscores the importance of technological advancements in surgical planning and postoperative management, suggesting that movement analysis through inertial sensors can be a valuable tool in the functional assessment and rehabilitation process of patients undergoing total hip arthroplasty
Progettazione, Sintesi e Caratterizzazione di network polimerici con requisiti di riciclabilità per applicazioni ad elevato contenuto tecnologico.
No full textQuesta tesi presenta lo sviluppo di diverse strategie per la sintesi di Covalent Adaptable Networks (CANs), con l’obiettivo di fornire soluzioni rilevanti per applicazioni industriali. Sono state identificate tre principali vie per ottenere materiali polimerici reticolati: 1) reticolazione alle estremità di catena, 2) reticolazione lungo la catena e 3) reticolazione basata su piccole molecole. Il primo approccio si basa sull’esperienza del nostro gruppo di ricerca nell’Atom Transfer Radical Polymerization (ATRP). I polistireni telechelici sono stati post-funzionalizzati per ottenere α,ω-diEpoxyPS e α,ω-diAcetoacetatePS, e successivamente reticolati tramite due distinte chimiche dinamiche associative, ovvero β-idrossi estere e vinylogous urethane. Il secondo approccio si è concentrato sulla polimerizzazione radicalica libera (FRP), un metodo più semplice e scalabile per applicazioni industriali. In questo caso, le funzionalità reattive sono state direttamente introdotte nella catena polimerica tramite copolimerizzazione con co-monomeri funzionali, e successivamente reticolate attraverso una chimica dinamica dissociativa basata sullo scambio dicarbossimmide-amide. Questa strategia, basata su un meccanismo di scambio dissociativo, ha permesso di migliorare la (ri)processabilità mitigando l’effetto degli entanglements delle catene polimeriche. Infine, nel terzo approccio, sono stati esplorati alcuni aspetti rilevanti legati alla sintesi e alle proprietà di CANs ottenuti direttamente da piccole molecole. In primo luogo, sono state indagate due strategie alternative per la sintesi diretta di monomeri funzionali, che consentono una reticolazione immediata e migliorano ulteriormente l’efficienza della formazione di materiali reticolati. La prima strategia ha esaminato l’effetto della sostituzione N-alchilica sui monomeri e la sua influenza sulle energie di attivazione delle reti β-ammino ammide. È stato inoltre considerato l’impatto dell’introduzione di un secondo meccanismo dinamico dissociativo. La seconda strategia ha riguardato la progettazione e la sintesi di un nuovo reticolante dinamico contenente la porzione dinamica all’interno della propria struttura chimica. Questi reticolanti sono stati successivamente polimerizzati tramite FRP convenzionale, fornendo una strategia pratica e scalabile per ottenere materiali reticolati. Complessivamente, questi approcci mettono in luce percorsi differenti per la progettazione di network polimerici (ri)processabili e forniscono spunti sia sulle relazioni fondamentali struttura–proprietà, sia su strategie pratiche per lo sviluppo sostenibile di materiali polimerici avanzati.This thesis explores the development of different strategies for the synthesis of Covalent Adaptable Networks (CANs), with the aim of providing industrially relevant solutions. Three main routes were identified to obtain crosslinked polymer materials: 1) end-chain crosslinking, 2) in-chain crosslinking, and 3) small molecule-based crosslinking. The first approach is based on the expertise of our research group in Atom Transfer Radical Polymerization (ATRP). Telechelic polystyrenes were post-functionalized to yield α,ω-diEpoxyPS and α,ω-diAcetoacetatePS, which were subsequently crosslinked through two distinct associative dynamic chemistries, namely β-hydroxy ester and vinylogous urethane. The second approach focused on free radical polymerization (FRP), a more straightforward and scalable method for industrial applications. In this approach, reactive functionalities were directly incorporated into the polymer backbone by copolymerization with functional co-monomers, and subsequently crosslinked via a dissociative dynamic chemistry bond based on the chemistry of, the dicarboximide-amide exchange. This strategy, relying on a dissociative exchange mechanism, enabled improved (re)processability by mitigating the effect of polymer chain entanglements. Finally, in the third approach, we explored some important aspects related to the synthesis and the properties of CANs directly obtained from small molecules. Firstly, two the effect alternative strategies were investigated for the direct synthesis of functional monomers, allowing immediate crosslinking and further improving the efficiency of the network formation. The first strategy examined the effect of N-alkyl substitution on the monomers and its influence on the activation energies of β-amino amide networks were studied. The impact of introducing a second dissociative dynamic mechanism was also considered. Secondly, The second strategy involved the design and the synthesis of a new dynamic crosslinkers modified crosslinker containing the dynamic moiety within its chemical structure were performed. This These crosslinkers whereas subsequently polymerized via conventional FRP providing a practical and scalable route to obtain crosslinked materials. Collectively, these approaches highlight different pathways for the design of (re)processable polymer networks and provide insights into both fundamental structure–property relationships and practical strategies for sustainable material development of advanced polymeric materials
The Latin Translation of the Babylonian Talmud: Assessing Boundaries Between Judaism and Christianity in the Thirteenth Century
No full textA Workflow for Cost- and Time-Aware Refueling Itinerary Optimization
No full textThe complete workflow of the RI-PIENO framework is presented, a system for refueling itinerary optimization that extends the original PIENO design. While prior work introduced the conceptual modules of RI-PIENO, their operational pipeline was not described in detail. This study makes the workflow explicit, covering the end-to-end process from CAN Bus data acquisition and stop detection to the construction of daily trip graphs, refueling optimization, and mileage prediction. By clarifying the sequence of operations, the contribution provides a reproducible and extensible foundation for future research and development
Sviluppo di un modello multimodale di intelligenza artificiale per la segmentazione, la diagnosi e l’estrazione di caratteristiche radiomiche finalizzate alla caratterizzazione istopatologica dell’epatocarcinoma da immagini di tomografia computerizzata
No full textIntroduzione: Diagnosi e riscontro di recidiva di epatocarcinoma (HCC) si basano principalmente su immagini TC con mezzo di contrasto (CECT), che richiedono la valutazione del radiologo esperto, infatti l’HCC tipicamente insorge in parenchimi epatici strutturalmente alterati e sono numerose le lesioni, sia benigne che maligne, che possono mimare il comportamento contrastografico dell’HCC, rendendo complessa la diagnosi differenziale. Le immagini TC contengono numerose informazioni digitali, comprese quelle radiomiche, non percepibili all’occhio umano. Pertanto, la segmentazione automatica di fegato e tumore guidata da modelli di intelligenza artificiale (AI), associata all’estrazione di feature radiomiche per la caratterizzazione istopatologica (grading tumorale, satellitosi e invasione microvascolare [MVI]), costituiscono strumenti a supporto di interpretazione radiologica e pianificazione chirurgica. Obiettivi: Creare un database (HCC-ARSeg) esclusivamente dedicato ai casi di HCC non trattati e finalizzato allo sviluppo di modelli di AI per la segmentazione, la diagnosi e la caratterizzazione istologica dell’HCC a partire da immagini TC. Ulteriori obiettivi sono addestramento e successiva identificazione delle architetture di deep learning (DL) e degli algoritmi di machine learning (ML) con le migliori prestazioni di segmentazione, classificazione e previsione radiomica delle caratteristiche istologiche dell’HCC. Metodi: Tra il 2021 e il 2024 sono stati inclusi nel database HCC-ARSeg 240 pazienti (110 HCC e 130 non-HCC, tra cui angiomi, tumori neuroendocrini, iperplasie nodulari focali, colangiocarcinomi intraepatici e metastasi epatiche da carcinoma colorettale). Due radiologi esperti hanno annotato tutte e tre le fasi contrastografiche delle TAC incluse. Sono state valutate, in fase portale, le performance di segmentazione di fegato ed HCC, e di classificazione di HCC vs. non-HCC di diverse architetture di DL, nnU-Net, U-Mamba e SwinUNETR, per identificare il modello con le migliori prestazioni, utilizzando sia database pubblici (LiTS, HCC-TACE-Seg e WAW-TACE) che HCC-ARSeg. Successivamente, mediante PyRadiomics su tutte e tre le fasi contrastografiche sono state estratte le feature radiomiche. Le maschere 3D multifase ottenute sono state associate a variabili cliniche (età, sesso, AFP, numero di noduli e volume tumorale relativo) e sono state quindi selezionate le feature radiomiche più informative. Infine, tali feature sono state utilizzate per addestrare e valutare le performance di previsione di grading, satellitosi e MVI degli algoritmi supervisionati di ML: ElasticNetCV, Support Vector Machine, LightGBM, Random Forest e XGBoost. Risultati: L’architettura nnU-Net ha dimostrato le performance di segmentazione migliori (Dice Score di 0,712) con accurata definizione dei margini (SASD 3,903). Quando il training è stato esteso ai casi non-HCC, la performance di segmentazione del fegato e’ migliorata (Dice 0,995), ma quelle di segmentazione e classificazione dell’HCC sono peggiorate (Dice 0,356 e 0,533), spiegabile con i simili comportamenti contrastografici di HCC e non-HCC in fase portale. ElasticNetCV ha dimostrato la migliore performance predittiva per il grading tumorale (AUC 0,648), LightGBM per la MVI (AUC 0,784) e Support Vector Machine per la satellitosi (AUC 0,716). Le performance predittive sono migliorate dopo l’inclusione delle variabili cliniche. Conclusioni: HCC-ARSeg e’ uno dei database più completi e integrati con informazioni cliniche e istopatologiche per lo sviluppo di modelli di AI dedicati all’HCC. L’architettura nnU-Net ha dimostrato la massima accuratezza nella segmentazione e l’analisi radiomica ha fornito modelli di ML multiparametrici per la previsione delle principali caratteristiche istologiche.Introduction: Hepatocellular Carcinoma (HCC) diagnosis and recurrence detection rely primarily on contrast-enhanced CT (CECT) scans, which require expert radiological interpretation to characterize heterogeneous liver lesions within diverse hepatic parenchymal textures. Several benign and malignant nodules may mimic HCC across arterial or portal-venous phases, making differential diagnosis challenging. Moreover, CECT scans embed a vast amount of digital information, including radiomic data, beyond human visual perception. Artificial intelligence (AI)-driven liver and tumor segmentation, and radiomic feature extraction for histopathological characterization (tumor grading, satellitosis, and microvascular invasion, [MVI]), represents a promising strategy to assist radiological interpretation and surgical management. Aims: To create a novel dataset (HCC-ARSeg) specifically focused on untreated HCC, for the development of an AI-based framework for segmentation, diagnosis, and histological characterization from CECT scans. The study also aimed to train and subsequently identify the best-performing deep-learning (DL) architecture and supervised Machine Learning (ML) algorithms for segmentation, classification, and radiomic prediction of HCC pathological characteristics. Methods: Between 2021 and 2024, 240 patients (110 with HCC and 130 with non-HCC lesions, including angioma, neuroendocrine tumor, focal nodular hyperplasia, intrahepatic cholangiocarcinoma, and colorectal liver metastasis) were included in the HCC-ARSeg dataset. All three CECT scan phases were fully annotated by two expert radiologists. Multiple DL architectures, nnU-Net, U-Mamba, and SwinUNETR, were evaluated to identify the best-performing model for liver and HCC segmentation on both publicly available (LiTS, HCC-TACE-Seg, and WAW-TACE) and newly developed HCC-ARSeg datasets, focusing on the portal-venous phase. After preprocessing liver and tumor segmentation masks, radiomic features were extracted using PyRadiomics across all three CE phases. The resulting triple-phase 3D segmentation masks were then integrated with clinical variables (age, sex, AFP level, nodules’ number, and relative tumor volume), and the most informative radiomic features were selected. Finally, the extracted features were used to train and evaluate supervised ML algorithms (ElasticNetCV, Support Vector Machine, LightGBM, Random Forest, and XGBoost) for predicting tumor grading, satellitosis and MVI. Results: nnU-Net consistently outperformed alternative DL architectures in liver and HCC segmentation, achieving a Dice Score of 0.712 and superior boundary precision (SASD 3.903). When trained including non-HCC cases, liver segmentation performance improved (Dice`0.995), but HCC segmentation and classification accuracy decreased (Dice 0.356 and 0.533, respectively), likely due to similar CE behaviors between HCC and non-HCC lesions in portal-venous phase. In the radiomic study, ElasticNetCV achieved the best predictive performance for tumor grading (AUC 0.648), LightGBM for MVI (AUC 0.784), and Support Vector Machine for satellitosis (AUC 0.716). Predictive performance improved after inclusion of clinical variables. Conclusions: Our HCC-ARSeg dataset represents one of the most comprehensive, fully annotated, three phases CECT data resource integrated with clinical and histopathological data for AI model development in untreated HCC. The nnU-Net architecture demonstrated the highest segmentation accuracy, while radiomic analysis across all phases provided a comprehensive multiparametric framework for predicting relevant pathological features. However, the limited number of G1, MVI, and satellitosis cases hampered model learning and generalization, emphasizing the need for larger multicenter datasets
Analisi del potenziale delle vescicole extracellulari tra ambito terapeutico e diagnostico
No full textLe vescicole extracellulari (EVs) sono emerse come mediatori chiave all’interfaccia tra ambito terapeutico e diagnostico, grazie alla loro capacità di trasferire molecole bioattive e riflettere lo stato molecolare delle cellule di origine. Il presente progetto di dottorato si articola in due linee di ricerca complementari, finalizzate a esplorare il potenziale traslazionale delle EVs in medicina rigenerativa e oncologia.
Linea di ricerca I – EVs derivate da EDT-MSCs (Progetto Europeo “Biogenic Organotropic Wetsuits”)
Nell’ambito del progetto europeo BOW (2019–2025), l’attività di ricerca si è concentrata sulla produzione e caratterizzazione di EVs derivate da cellule mesenchimali stromali/staminali di tessuto deciduale endometriale (EDT-MSCs). Queste cellule, ottenute in modo non invasivo dal sangue mestruale, presentano spiccate proprietà immunomodulatorie e angiogeniche, oltre a un’elevata capacità di secrezione di EVs. Le colture primarie di EDT-MSCs sono state ottimizzate in condizioni prive di EVs esogene per prevenire contaminazioni xenogene. Le EVs prodotte sono state isolate, purificate e ampiamente caratterizzate per garantirne qualità e riproducibilità. Le successive fasi di bioingegnerizzazione e funzionalizzazione, condotte da altri partner del consorzio, non sono oggetto di questa tesi. Questa linea di ricerca ha consentito di stabilire una piattaforma standardizzata per la produzione di EVs da EDT-MSCs clinicamente rilevanti, contribuendo allo sviluppo di future applicazioni terapeutiche in medicina rigenerativa.
Linea di ricerca II – EVs come biomarcatori nel carcinoma mammario
Parallelamente, è stato indagato il potenziale delle EVs circolanti come biomarcatori nel carcinoma mammario. Le EVs sono state isolate dal siero di pazienti con carcinoma mammario metastatico HER2-positivo e analizzate per il loro contenuto molecolare, con particolare attenzione a miR-21, un oncomiR ampiamente descritto, frequentemente arricchito nelle EVs di origine tumorale e associato a resistenza terapeutica. La validazione funzionale è stata condotta nella linea cellulare SKBR3 (HER2+), dove l’inibizione dell’espressione di miR-21 ha determinato una significativa riduzione della proliferazione e della vitalità cellulare, come dimostrato dai saggi funzionali. Questi risultati supportano il coinvolgimento di miR-21-5p associato alle EVs nei meccanismi di aggressività tumorale e ne evidenziano il potenziale come biomarcatore circolante per il monitoraggio della malattia.
Nel complesso, le due linee di ricerca offrono prospettive complementari sul duplice ruolo traslazionale delle EVs: come vettori terapeutici derivati da fonti cellulari rigenerative e come biomarcatori diagnostici in oncologia. I risultati complessivi contribuiscono ad ampliare la comprensione delle EVs come piattaforme multifunzionali in medicina rigenerativa e di precisione.Extracellular vesicles (EVs) have emerged as key mediators at the interface between therapeutics and diagnostics, due to their ability to transfer bioactive molecules and reflect the molecular state of their cells of origin. This PhD project was articulated along two complementary research lines aimed at elucidating the translational potential of EVs in regenerative medicine and oncology.
Research line I – EDT-MSC-derived EVs (European Project “Biogenic Organotropic Wetsuits”)
Within the European BOW Project (2019–2025), the research focused on the production and characterization of EVs derived from endometrial decidual mesenchymal stromal/stem cells (EDT-MSCs). These cells, obtained non-invasively from menstrual blood, display strong immunomodulatory and angiogenic properties together with a high EV secretion capacity. Primary EDT-MSC cultures were optimized under EV-depleted conditions to prevent xenogenic contamination. The resulting EVs were isolated, purified, and extensively characterized to ensure reproducibility and quality. The subsequent bioengineering and functionalization steps performed by other consortium partners are not included in this thesis. This research line established a standardized platform for the generation of clinically relevant EDT-MSC-derived EVs, contributing to the European effort to exploit EVs as therapeutic nanocarriers in regenerative medicine.
Research line II – EVs as biomarkers in breast cancer
In parallel, the study investigated circulating EVs as potential biomarkers in breast cancer. EVs were isolated from the serum of patients with HER2-positive metastatic breast cancer and analyzed for their molecular cargo, with a focus on miR-21, a well-characterized oncomiR frequently enriched in tumor-derived EVs and associated with therapy resistance. Functional validation was conducted in the HER2+ breast cancer cell line SKBR3, where inhibition of miR-21 expression resulted in a significant reduction of cell proliferation and viability, as demonstrated by proliferation and viability assays. These findings support the involvement of EV-associated miR-21-5p in tumor aggressiveness and highlight its potential as a circulating biomarker for disease monitoring.
Together, these two research lines provide complementary insights into the dual translational role of EVs—as therapeutic vectors derived from regenerative cell sources and as diagnostic biomarkers in oncology. The overall findings contribute to the understanding of EVs as versatile and multifunctional platforms within the context of precision and regenerative medicine
Stress shielding effects in pin-loaded hole contact with clearance using FGM
No full textAn analytical solution is presented for the contact problem with clearance between a loaded rigid pin and a circular ring made of functionally graded material (FGM), which is inserted around a hole in an infinite isotropic elastic plane. It is assumed that the elastic shear modulus of the FGM ring varies continuously with the radius according to a power law, while the Poisson’s ratio is taken costant. The most general expressions for the stress and displacement fields in polar coordinates are considered, both for the FGM ring and the elastic plane. The frictionless contact conditions yield a set of dual trigonometric series equations that can be reduced to a linear system of infinite equations, then solved by truncation. Due to nonlinearity of the advancing contact problem, an inverse method of solution is employed, namely, the contact stress distribution is derived for a set of contact angle values. The corresponding pin load is then calculated, and a nonlinear pointwise relationship is obtained between the contact angle and the pin load. By properly tuning the variation of the material properties within the ring thickness, the contact angle can be increased. Consequently, more uniform distributions can be achieved for the contact pressure and the hoop stress along radial directions, thereby preventing mechanical failure in many fasteners and bolt connections. To compare the stress distributions in the plate with and without the FGM annular reinforcement around the hole, a new solution is worked out as a particular case for the problem of a rigid circular pin in frictionless quasi-conformal contact with a hole in an isotropic elastic plane, and the stress shielding effect consequent to the introduction of the FGM ring is clearly illustrated. The analytical results are then validated against Finite Element predictions, as well as by verifying the invariance of the sum of the classical M-integral, taken along circular contours surrounding the hole, together with an area integral that compensates for the path dependence of the M-integral in inhomogeneous elastic materials, showing very good agreement