Unravelling the effectiveness of gene delivery complexes polyethylenimine/siRNA : in silico prediction and in vitro validation

This present work aimed to bridge the gap of current literature for the gold-standard polymer PEI and develop a PEI CG-model that can faithfully replicates the conditions of use in effective in vitro complexations, namely three: relevant high MW, molecular topologies (lPEI and bPEI) and actual protonation states. Secondly, it was pursued to simultaneously validate in silico PEI-siRNA polyplexes by means of in vitro experiments performed under the same conditions. And lastly, by means of the most useful MD parameters it was expected to assess complexation (SASA, cluster, charge density) and pinpoint the most specific and reliable descriptors that may allow an ultimate goal, to predict gene delivery complexation through CG modelling to potentially avoid waste of material and resources at the expense of cheaper computational costs.

Questo lavoro mira a colmare le lacune attualmente presenti nella realizzazione di un modello computazionale per il polimero d’eccellenza nel campo del gene delivery, ovvero il PEI, e inoltre a sviluppare un modello CG per il PEI che sia in grado di replicare fedelmente le tre condizioni sperimentali per ottenere complessazioni efficaci in vitro, vale a dire: polimeri ad alti pesi molecolari, le due diverse topologie molecolari (lPEI e bPEI) e gli stati di protonazione reali. Inoltre, ci si è posti l’obbiettivo di validare i modelli dei complessi PEI-siRNA ottenuti in silico, attraverso i risultati sperimentali conseguiti in vitro alle stesse condizioni. Infine, si è deciso di analizzare alcuni dei parametri più utilizzati nell’ambito della dinamica molecolare (tra cui SASA, cluster, densità di carica), e quindi di individuare il descrittore di complessazione in silico più affidabile, al fine di prevedere la formazione di complessi per la terapia genica attraverso la modellizzazione CG con l’obbiettivo di evitare potenziali sprechi di materiale e risorse a scapito dei costi di calcolo più economici.