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

Descrizione del progetto

Migliori modelli predittivi per valutare la tossicità di farmaci e sostanze chimiche

Il settore della tossicologia si trova ad affrontare una necessità critica di tecnologie rapide, efficienti e accurate per valutare gli effetti di un numero crescente di farmaci e sostanze chimiche. Sebbene la tossicologia computazionale offra metodi di analisi rapidi ed efficienti dal punto di vista dei costi, essa presenta delle limitazioni. Gli attuali modelli predittivi, come i modelli quantitativi di relazione struttura-attività, si basano su grandi insiemi di descrittori molecolari. Tuttavia, questa metodologia può valutare sostanze chimiche simili a quelle utilizzate per lo sviluppo dei modelli, mentre l’elevato numero di descrittori è difficile da interpretare. Il progetto QUANTUM-TOX, finanziato dal CEI, svilupperà un nuovo tipo di descrittore basato sulla meccanica quantistica in grado di coprire l’intero spazio chimico con parametri facilmente interpretabili. Creando firme elettroniche specifiche e sfruttando l’intelligenza artificiale, l’approccio innovativo di QUANTUM-TOX potrebbe migliorare significativamente la tossicologia computazionale.

Obiettivo

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.

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.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.
La classificazione di questo progetto è stata convalidata dal team del progetto.

Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

HORIZON-EIC - HORIZON EIC Grants

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-EIC-2023-PATHFINDEROPEN-01

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

ISTITUTO DI RICERCHE FARMACOLOGICHE MARIO NEGRI
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 394 931,25
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

€ 394 931,25

Partecipanti (4)

Partner (2)

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