Descrizione del progetto
Scoprire peptidi antimicrobici con la generazione ottimizzata profonda
L’utilizzo eccessivo di antibiotici ha determinato la comparsa di microbi multiresistenti ai farmaci, comportando una minaccia per la salute. Si prevede che, entro il 2050, la resistenza agli antimicrobici potrebbe causare 10 milioni di morti all’anno. I peptidi antimicrobici (AMP, antimicrobial peptide) si sono dimostrati promettenti nell’uccidere selettivamente gli agenti patogeni resistenti agli antibiotici; tuttavia, il loro successo clinico è stato sinora limitato a causa della minore attività e sicurezza che presentano rispetto agli antibiotici tradizionali. In questo contesto, il progetto DOG-AMP, finanziato dal CER, sta sviluppando metodi per la scoperta di AMP avvalendosi della generazione ottimizzata profonda (DOG, Deep Optimised Generation). Il progetto utilizzerà un modello che combina autocodificatori, modellizzazione probabilistica e tecniche di ottimizzazione di Pareto e sarà integrato in un quadro di progettazione di AMP, a sua volta successivamente applicato per identificare e convalidare AMP più sicuri.
Obiettivo
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.
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.
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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
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HORIZON-ERC - HORIZON ERC GrantsIstituzione ospitante
85764 Neuherberg
Germania