Descripción del proyecto
Transformación de la información química captada mediante inteligencia artificial
La inteligencia artificial (IA) ha dado lugar a varios avances científicos. Sin embargo, en el descubrimiento de fármacos, la IA ha supuesto una evolución más que una revolución. Los algoritmos cada vez más sofisticados conducen a cada vez menos ganancias, lo que exige una revolución de la IA para el descubrimiento de fármacos. En este contexto, el equipo del proyecto ReMINDER, financiado por el Consejo Europeo de Investigación, replanteará por completo las representaciones moleculares en las que se basan los algoritmos de aprendizaje profundo. Estas representaciones no han cambiado mucho en los últimos decenios y limitan la cantidad y la calidad de la información química que puede aprender la IA. Para desarrollar modelos más eficientes y resolver retos científicos abiertos, en el proyecto se producirá un nuevo «lenguaje molecular», que captará información química más sofisticada adaptada a la IA. ReMINDER supondrá todo un cambio en el panorama de la IA molecular.
Objetivo
Artificial intelligence (AI) in the form of deep learning is driving unprecedented progress in numerous fields, e.g. for protein structure prediction and organic reaction planning. In drug discovery and chemical biology, such progress is an “evolution” rather than a revolution: several tasks still await to be solved by AI, e.g. accurate structure-activity and activity-cliff prediction, and design of structurally innovative chemical matter. Increasingly complex deep learning approaches are leading to progressively smaller gains in model capabilities, calling for a revolution in AI for drug discovery. The springboard for this project is a striking observation: while novel deep learning algorithms are in continuous development, the input ‘raw’ molecular representations they rely on (e.g. SMILES strings and molecular graphs) have not considerably changed in the last four decades – limiting the amount and quality of chemical information learnable by AI. The potential of capturing more sophisticated chemical information better into a new ‘molecular language’ is still untapped and bears promise to revolutionize molecular AI. ReMINDER will break with traditional approaches and shift the object of study from increasingly complex algorithms to novel molecular representation paradigms for AI. ReMINDER will be an agent of change in the molecular AI landscape, by developing a new representation framework at the interface between method development and experimental validation. ReMINDER will disrupt the potential of AI to (a) navigate complex structure-activity landscapes, (b) design innovative bioactive molecules from scratch, (c) leverage binding pocket information for molecule discovery. By transforming the chemical information captured for AI, we open opportunities to develop more efficient models and solve open scientific challenges. ReMINDER will create the basis for exciting new technology in the field of deep learning for drug discovery, and chemistry at large.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
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Palabras clave
Programa(s)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Régimen de financiación
HORIZON-ERC - HORIZON ERC GrantsInstitución de acogida
5612 AE Eindhoven
Países Bajos