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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Deep optimized generation for antimicrobial peptide discovery

Description du projet

Découverte de peptides antimicrobiens grâce à une génération optimisée en profondeur

L’utilisation excessive d’antibiotiques a conduit à l’émergence de microbes multirésistants, ce qui constitue une menace pour la santé. On prévoit que d’ici 2050, la résistance aux antimicrobiens pourrait entraîner 10 millions de décès par an. Les peptides antimicrobiens (PAM) se sont révélés prometteurs pour tuer de manière sélective les agents pathogènes résistants aux antibiotiques. Toutefois, leur succès clinique a été limité en raison d’une activité et d’une sécurité moindres par rapport aux antibiotiques traditionnels. Dans ce contexte, le projet DOG-AMP, financé par le CER, développe des méthodes pour la découverte de PAM à l’aide de la génération optimisée en profondeur (GOP). Il utilisera un modèle qui combine des techniques d’autoencodage, de modélisation probabiliste et d’optimisation de Pareto. Ce modèle sera intégré dans un cadre de conception de PAM, qui sera ensuite appliqué pour identifier et valider des PAM plus sûrs.

Objectif

The DOG-AMP project will develop cutting-edge methods for Deep Optimized Generation (DOG), and use them to transform the emerging field of AntiMicrobial Peptide (AMP) discovery.

Continuous overuse of antibiotics fuels the outgrowth and spread of multi-drug resistant microbial strains. Increasing antimicrobial resistance is already now a major health and economic hazard, and is expected to account for 10 million deaths globally per year by 2050, exceeding deaths caused by cancer.

AMPs are short peptides that can actively and selectively kill antibiotic-resistant pathogens, and as such are considered the most promising strategy for fighting antimicrobial resistance. Still, intensive research on AMP did not translate to their success in the clinic, mostly due to their lower activity and safety compared to existing antibiotics. Deep optimized generation has the potential to radically advance AMP discovery, but only once unsolved problems are attacked and open research directions in this area are further explored to reach three major objectives of the DOG-AMP project:

i) develop a novel model, geared for deep optimized generation, combining the variational autoencoder framework with probabilistic modeling and algorithms for Pareto (conflicting multi-target) optimization, dealing with data scarcity and bias, generation diversity, and model interpretability;

ii) combine the deep optimized generation model into a framework tailored for the specific needs of AMP design, e.g. accounting for AMP clustering, or conflicting features that make AMPs active or toxic;

iii) apply the newly developed framework to explore and navigate the space of peptides to select and experimentally validate the best candidates that will supersede existing AMPs and antibiotics in their activity against hazardous microbes and safety.

DOG-AMP has the potential to bring breakthroughs in the broad research areas of deep generative modeling, sequence optimization, and AMP discovery.

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: Le vocabulaire scientifique européen.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2023-COG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

HELMHOLTZ ZENTRUM MUENCHEN DEUTSCHES FORSCHUNGSZENTRUM FUER GESUNDHEIT UND UMWELT GMBH
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 1 599 261,00
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

€ 1 599 261,00

Bénéficiaires (2)

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