Description du projet
Évaluer la toxicité sans recourir à l’expérimentation animale
Le rejet de composés toxiques dans l’environnement constitue un problème de santé mondial. Il est toutefois difficile d’évaluer la situation. L’évaluation de la toxicité des produits chimiques par le biais de l’expérimentation animale est coûteuse, chronophage et discutable sur le plan éthique. Une alternative consiste à utiliser la méthode de la relation quantitative structure-activité (QSAR). Il s’agit d’une des méthodes d’apprentissage automatique les plus reconnues dans les domaines de la conception de médicaments, de la toxicologie et de la chimie industrielle et environnementale. Incluses dans des stratégies de test intégrées, les méthodes QSAR peuvent fournir des informations destinées à l’évaluation des dangers et des risques, à la classification et à l’étiquetage. Dans ce contexte, le projet GenoQSAR, financé par l’UE, développera un ensemble de modèles prédictifs QSAR pour plusieurs paramètres liés aux différents types de préjudices liés à la génotoxicité. Une attention particulière sera accordée à la génération de modèles pour les nanomatériaux.
Objectif
The concern to protect human health and the environment has prompted significant changes in EU regulation on chemical
substances. The European Chemicals Agency (ECHA) plays the role in implementing the Registration, Evaluation,
Authorization and Restriction of Chemicals (REACH) legislation, that requires industry to evaluate the toxicity of chemical
substances that are in use but have never been subjected to regulatory testing.
REACH regulation has also raised strong criticism and concern from society and industrials because of ethical and economic
reasons. The toxicity evaluation of chemicals requires costly, time-consuming and ethically questionable animal
experiments. As consequence, this European regulation promotes scientific innovation and encourages the use of results
generated by alternative methods, including especially non-testing methods (NTMs), also referred to as in silico tools.
Among them, “Quantitative Structure-Activity Relationships” (QSAR) methods are one of the most recognized machine
learning methods in drug design, toxicology, industrial and environmental chemistry. Nowadays, they can be included in
integrated testing strategies (ITS), to provide information for hazard and risk assessment, classification and labelling.
We propose the development of an ensemble of QSAR predictive models for several parameters related with the different
kinds of genotoxicity damage. These chemoinformatic will be implemented on a proprietary computational technological
platform. Particular attention will be also payed to the generation of models for nanomaterials, taking into account their high
and growing impact nowadays on industry in general.The QSAR models and integration algorithms will be characterized by
their reliability, and will be developed according to the rules set out by the OECD, therefore guaranteeing their validity in
REACH.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
- sciences médicales et de la santémédecine fondamentalechimie médicinale
- ingénierie et technologienanotechnologienanomatériaux
- sciences naturellesinformatique et science de l'informationintelligence artificielleapprentissage automatique
- sciences médicales et de la santémédecine fondamentaletoxicologie
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Mots‑clés
Programme(s)
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) H2020-MSCA-IF-2020
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MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)Coordinateur
46018 Valencia
Espagne
L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.