Descrizione del progetto
Apprendimento automatico per la scoperta di nuove strutture chimiche tossiche
Gli studi sull’esposizione costituiscono un aspetto cruciale della ricerca chimica. Circa mezzo milione di sostanze chimiche sono state identificate come rilevanti per tali studi, con un numero significativo di loro prodotti di trasformazione che coesistono nell’ambiente. Purtroppo, nonostante questa vasta gamma, solo poche di queste strutture chimiche possono essere generate in silico, valutate analiticamente e validate. Gli attuali database e modelli di apprendimento automatico si basano su queste strutture chimiche esistenti. Il progetto LearningStructurE, finanziato dal CER, cerca di rivoluzionare questo panorama unendo l’apprendimento automatico a nuove tecnologie per identificare nuove strutture chimiche tossiche. Questa iniziativa intende semplificare il processo di scoperta di nuove strutture chimiche, rendendolo più accessibile, frequente ed efficiente.
Obiettivo
Nearly half a million known chemicals have been deemed relevant for exposure studies and an even larger number of their transformation products are likely to co-occur in the environment. This mind-blowing number of possible chemical structures makes it impossible to in-silico generate all these structures, let alone synthesise and analytically confirm them, thereby limiting the discovery of novel chemicals. Today, the structural elucidation of chemicals detected with high resolution mass spectrometry relies on databases and machine learning models trained on the known chemical space. Both are fundamentally ill-suited for discovering novel chemical structures. As a result, only a few percent of the toxic activity of the environmental samples is explained by the currently known and monitored chemicals. It is crucial to access the novel chemical space to improve our understanding of the origin, fate, and impact of these chemicals.
The aim of LearningStructurE is to turn the discovery of novel chemical structures from serendipity to routine. As a steppingstone in this pursuit, I will combine the fundamental understanding of chromatography and high resolution mass spectrometry with machine learning to pinpoint novel toxic chemical structures based on their empirical analytical information. To significantly advance the predictive power of machine learning models for empirical analytical information, I will take advantage of the candidate structures as a sample specific training set for machine learning models. The improved predictive power will feed into in-silico structure generation, allowing to elucidate the structure directly from the empirical analytical information.
LearningStructurE will pave the way for exploration of the unknown chemical space detected from environmental samples, and thereby improve our understanding of the emissions, chemical processes transforming the emitted chemicals, and close the gap in measured and explained toxicity.
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.
È necessario effettuare l’accesso o registrarsi per utilizzare questa funzione
Siamo spiacenti… si è verificato un errore inatteso durante l’esecuzione.
È necessario essere autenticati. La sessione potrebbe essere scaduta.
Grazie per il tuo feedback. Riceverai presto un'e-mail di conferma dell'invio. Se hai scelto di ricevere una notifica sullo stato della segnalazione, sarai contattato anche quando lo stato della segnalazione cambierà.
Parole chiave
Programma(i)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Argomento(i)
Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) ERC-2023-COG
Vedi altri progetti per questo bandoMeccanismo di finanziamento
HORIZON-ERC -Istituzione ospitante
10691 Stockholm
Svezia