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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Machine Learning Combined with Spectral Imaging for Inferring the Toxicity of Micro- and Nanoplastics

Descripción del proyecto

Avances en la evaluación de riesgos de los microplásticos y nanoplásticos

Los microplásticos y nanoplásticos (MNP) plantean riesgos importantes para la salud humana, ya que pueden afectar al sistema gastrointestinal, pero su pequeño tamaño y su presencia generalizada complican las evaluaciones de toxicidad. Los métodos tradicionales de evaluación de riesgos son costosos y requieren mucho tiempo, lo cual pone de relieve la necesidad de enfoques innovadores. En este contexto, el proyecto PlasTox, financiado por el Consejo Europeo de Investigación, pretende avanzar en nuestra comprensión de los riesgos de los MNP combinando técnicas experimentales, computacionales y de aprendizaje automático. Asimismo, desarrollará un marco para caracterizar los MNP mediante imágenes espectrales y bioensayos, integrando estos datos con modelos de aprendizaje automático para predecir la toxicidad. Aprovechando el aprendizaje profundo, el equipo de PlasTox pretende descubrir vías toxicológicas y crear modelos predictivos para evaluar los impactos en la salud humana, revolucionando la evaluación de riesgos y la investigación toxicológica.

Objetivo

The project aims to advance our understanding of potential risks posed by micro- and nanoplastics (MNPs) to human gastrointestinal health through a combination of quantitative, experimental, and computational approaches, leveraging powerful machine learning (ML) algorithms and versatile spectral imaging techniques. Towards this goal, the project will first deliver a framework to extensively characterise MNPs using multiple spectral imaging techniques covering from micro- to nanoscale coupled with complementary instruments. The fused characterisation data will be combined with experimental in vitro bioassays to develop ML models, enabling the prediction of toxicity patterns and unveiling key drivers of MNP toxicity. Harnessing the broad literature data, a knowledge-based deep learning approach will be employed to unlock mechanistic insights into toxicological pathways. The most ambitious part of the proposal is to integrate previously acquired knowledge to develop innovative predictive models for predicting human health impacts of MNPs based on their physicochemical properties. This will be achieved through two independent pathways: one built on insights from in vitro experiments and another rooted in extensive literature data. The ground-breaking approaches hold the potential to revolutionise the characterisation and risk assessment of MNPs, significantly reducing reliance on expensive in vitro and in vivo experiments.

This project offers a unique integration of approaches, competencies and resources in environmental science, life science, analytical chemistry, machine learning, and computer vision and technological developments of spectral imaging instruments. The outcomes could yield potential breakthroughs in numerous key applications of tremendous human, technological, and environmental importance, such as toxicological screening of drugs, safety assurance and environmental hazard monitoring and open a whole new field of research in toxicology.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..

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Palabras clave

Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).

Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) ERC-2024-STG

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Institución de acogida

UNIVERSITY COLLEGE DUBLIN, NATIONAL UNIVERSITY OF IRELAND, DUBLIN
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 1 499 949,00
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

€ 1 499 949,00

Beneficiarios (1)

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