Descrizione del progetto
Valutare la tossicità senza test sugli animali
Il flusso di composti tossici nell’ambiente rappresenta un problema di salute globale. Valutare la situazione è difficile. L’esame della tossicità delle sostanze chimiche tramite test sugli animali è un processo costoso, che richiede tempo ed è eticamente discutibile. Un’alternativa è rappresentata dal metodo della relazione quantitativa struttura-attività (QSAR, quantitative structure–activity relationship), uno dei metodi di apprendimento automatico maggiormente riconosciuti nella progettazione di farmaci, nella tossicologia e nella chimica industriale e ambientale. I metodi QSAR sono inclusi nelle strategie di test integrati e sono in grado di fornire informazioni per la valutazione del pericolo e del rischio, la classificazione e la marcatura. In questo contesto, il progetto GenoQSAR, finanziato dall’UE, svilupperà un insieme di modelli predittivi QSAR per una serie di parametri relativi ai diversi tipi di danni da genotossicità, concentrandosi in particolare sulla generazione di modelli per i nanomateriali.
Obiettivo
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.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
- scienze mediche e della salutemedicina di basechimica farmaceutica
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Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) H2020-MSCA-IF-2020
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MSCA-IF -Coordinatore
46018 Valencia
Spagna
L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.