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QUANTUM-TOX - Revolutionizing Computational Toxicology with Electronic Structure Descriptors and Artificial Intelligence

Projektbeschreibung

Bessere Vorhersagemodelle zur Bewertung der Toxizität von Arzneimitteln und Chemikalien

In der Toxikologie mangelt es stark an schnellen, effizienten und genauen Technologien zur Prüfung der Wirkungen einer steigenden Anzahl an Arzneimitteln und Chemikalien. Die computergestützte Toxikologie ist eine kostengünstige und schnelle Testmethode, die jedoch mit Einschränkungen einhergeht. Aktuelle Vorhersagemodelle wie Modelle zur quantitativen Struktur-Wirkungsbeziehung beruhen auf großen Sätzen molekularer Deskriptoren. Mit dieser Methode können Chemikalien geprüft werden, die den zur Erstellung des Modells verwendeten Chemikalien ähneln, doch die meisten Deskriptoren sind schwer zu deuten. Finanziert über den Europäischen Innovationsrat wird im Projekt QUANTUM-TOX eine neue Art Deskriptor auf der Basis von Quantenmechanik entwickelt, mit dem der gesamte Chemical Space mit leicht ablesbaren Parametern abgedeckt werden kann. Beim innovativen Ansatz von QUANTUM-TOX werden spezifische elektronische Signaturen erstellt und KI genutzt, um die computergestützte Toxikologie erheblich zu stärken.

Ziel

Toxicology is at a crossroads. With ever more drugs going to market and more chemicals having an environmental impact, the need for fast, cheap and accurate technologies to assess toxic effects is pressing. Computational toxicology provides an array of tools and methods for toxicity prediction only using computer approaches. Conceptually, computational toxicology has significant advantages since testing is fast and cheaper than in vitro. However, currently computational toxicology has severe limitations. Predictions typically use Quantitative Structure-Activity Relationship (QSAR) models that rely on large sets of molecular descriptors. This causes severe problems since the methodologies cannot assess chemicals different than the ones used to develop the QSAR models, and when that is possible, the very large number of descriptors limits understandability. Therefore, new methodologies are needed to address those shortcomings. This project will develop a new type of descriptor, totally based on quantum mechanics that can cover the whole chemical space and relies on a small number of parameters that are easily interpretable. Starting with meaningful chemical perturbations, that extract the behaviour of the chemicals in assumed mechanisms of toxic action, the approach will develop specific Electronic SIGNatures (ESigns). ESigns are mathematical invariants that map the results of the quantum chemical calculations. Using Artificial Intelligence, the ESigns will relate to toxicity. The new approach introduces a momentous change in computational toxicology. It can cover the whole chemical space, since we are abandoning predictions based on molecular structures, uses fewer parameters, and can be related to the new trends in toxicology regarding use of pathways information. In fact, it is a powerful tool to allow accurate toxicology predictions solely on the basis of biochemical and chemical insight.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.
Das Projektteam hat die Klassifizierung dieses Projekts bestätigt.

Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

HORIZON-EIC - HORIZON EIC Grants

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-EIC-2023-PATHFINDEROPEN-01

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

ISTITUTO DI RICERCHE FARMACOLOGICHE MARIO NEGRI
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 394 931,25
Adresse
VIA MARIO NEGRI 2
20156 MILANO
Italien

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Region
Nord-Ovest Lombardia Milano
Aktivitätstyp
Research Organisations
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

€ 394 931,25

Beteiligte (4)

Partner (2)

Mein Booklet 0 0