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

Description du projet

Améliorer les modèles prédictifs pour évaluer la toxicité des médicaments et des produits chimiques

Le domaine de la toxicologie est confronté à un besoin critique de technologies rapides, efficaces et précises pour évaluer les effets d’un nombre croissant de médicaments et de produits chimiques. Bien que la toxicologie computationnelle propose des méthodes de tests rapides et rentables, elle se heurte à des limites. Les modèles prédictifs actuels, tels que les modèles de relation quantitative structure-activité, reposent sur de vastes ensembles de descripteurs moléculaires. Cependant, cette méthodologie permet d’évaluer des produits chimiques similaires à ceux utilisés pour élaborer les modèles, tandis que le grand nombre de descripteurs est difficile à interpréter. Le projet QUANTUM-TOX, financé par le CEI, se propose de développer un nouveau type de descripteur basé sur la mécanique quantique qui peut couvrir l’ensemble de l’espace chimique avec des paramètres facilement interprétables. En créant des signatures électroniques spécifiques et en s’appuyant sur l’IA, l’approche innovante de QUANTUM-TOX pourrait considérablement améliorer la toxicologie computationnelle.

Objectif

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.

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.
La classification de ce projet a été validée par l'équipe qui en a la charge.

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-EIC - HORIZON EIC 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) HORIZON-EIC-2023-PATHFINDEROPEN-01

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

ISTITUTO DI RICERCHE FARMACOLOGICHE MARIO NEGRI
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.

€ 394 931,25
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.

€ 394 931,25

Participants (4)

Partenaires (2)

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