open, Toxicology in the broadest sense is the study of the adverse effects of drugs or chemicals on living systems. The questions posed by this discipline include what compounds are toxic, how and why toxicity is manifested, and how might toxicity be predicted, treated, or prevented. Some of the toxicity effects are receptor-mediated, i.e. the toxic chemical binds to a receptor that initiates a cellular response. Ligand-induced modifications of the physicochemical properties or conformational changes of the receptor can trigger transcription processes or signal-transduction cascades. Computational toxicology aims to use rules, models and algorithms based on prior data for specific endpoints, to enable the prediction of whether a molecule is or is not toxic. Computational molecular modeling methods are at the core of mechanistic toxicology, allowing to understand the mechanisms through which a given chemical induces an adverse outcome pathway. We can say that the first step of the detoxification mechanism is the xenobiotic detection by the receptors, which include: Aryl hydrocarbon Receptor (AhR) and Pregnane X Receptor (PXR). Both receptors act as transcription factor activated by ligands. The functional domain responsible for ligand recognition is the Ligand Binding Domain (LBD). Xenobiotic receptors are highly promiscuous, because they have to bind a large variety of chemicals in order to eliminate toxic compounds, which can be very diverse. Promiscuity is often achieved increasing protein flexibility and plasticity. In case of AhR, we modeled the LBD by homology modeling and managed to include flexibility during both the docking step, and the post-docking step, by a short MD simulation. This new protocol allowed the identification of three groups of ligands, each binding in a specific site inside the cavity. The differences observed in the ligand-protein interactions could result in differential effects downstream in the AhR signaling pathway, thus these findings could, La tossicologia in senso ampio è lo studio degli effetti collaterali di farmaci o altri composti sui sistemi viventi. Le domande che questa disciplina si pone includono quali composti sono tossici, come e perché manifestano tossicità, e come questa tossicità possa essere predetta, trattata e prevenuta. Alcuni effetti di tossicità sono mediati da recettori, ossia il tossico lega un recettore che scatena una risposta cellulare. Le modificazioni, indotte dal ligando, delle proprietà chimico-fisiche o conformazionali del recettore possono innescare processi trascrizionali o cascate di trasduzione del segnale. La tossicologia computazionale mira a usare regole, modelli e algoritmi basati su dati con scopi specifici, per consentire il discernimento tra molecole tossiche e non tossiche. I metodi di modellistica molecolare sono al cuore della tossicologia meccanicistica, ossia che permette di comprendere il meccanismo attraverso il quale un composto espleta la sua tossicità. Possiamo dire che il primo passo del meccanismo di detossificazione è l’individuazione del tossico da parte dei recettori, questi recettori sono: Aryl hydrocarbon Receptor (AhR) e Pregnane X Receptor (PXR). Entrambi agiscono come fattori trascrizionali attivati da ligandi. Il dominio funzionale responsabile per il riconoscimento dei ligandi è il Ligand Binding Domain (LBD). I recettori degli xenobiotici sono molto promiscui, perché devono legare una vasta gamma di composti per poter eliminare quelli tossici, essi possono essere molto diversi. La promiscuità è ottenuta spesso aumentando la flessibilità e la plasticità della proteina. Nel caso di AhR, abbiamo modellato il LBD tramite homology modeling e incluso la flessibilità sia durante la fase di docking, sia durante il post-docking, grazie ad una breve simulazione di dinamica molecolare. Abbiamo identificato tre gruppi di ligandi, ciascuno che occupa un sito diverso all’interno della cavità di legame. Le differenze osservate nelle interazioni ligando, No, embargoed_20200219, GIANI TAGLIABUE, S