Description du projet
Un système intelligent pour l’ingénierie de protéines sur mesure
Les protéines apportent une solution prometteuse à divers défis biotechnologiques en raison de leur capacité à fonctionner dans des conditions douces et non toxiques et à accomplir un large éventail de tâches. Les récentes avancées de l’IA ont suscité un vif enthousiasme, en particulier les modèles de langage protéiques (pLM), prometteurs pour la création de protéines sur mesure. Trois pLM avancés ont déjà démontré des résultats préliminaires encourageants dans le cadre d’expériences. Le projet ATHENA, financé par le CER se propose de développer un système intelligent permettant d’élaborer des protéines fonctionnelles sur la base de spécifications définies par l’utilisateur. Le projet va former un agent qui apprend à partir de données séquentielles, structurelles, fonctionnelles et dynamiques afin de répondre à diverses tâches d’ingénierie des protéines. Il fournira également aux chercheurs un outil de conception de protéines sur mesure.
Objectif
Proteins offer an exciting path to address a multitude of biotechnological challenges. Capable of working under non-toxic, mild conditions and performing a myriad of functions, their controllable design has been sought-after for decades. However, to gain a technological advantage in a world with pressing demands in sustainability and healthcare, we must accelerate the development of custom-tailored, proficient proteins. In this proposal, we will develop an intelligent system capable of efficiently engineering functional proteins tailored to user-defined specifications.
Artificial Intelligence (AI) advancements are promoting a fresh wave of enthusiasm across many fields, providing solutions to problems that escape human intuition. Recently, protein language models (pLMs) are showing unprecedented performance in generating novel, efficient proteins. We have trained three advanced pLMs, demonstrating promising preliminary results in experimental settings. In this proposal, we will train an agent that will learn from combined sequence, structural, functional, and dynamic data to perform multiple protein engineering tasks. The agent will iteratively improve from experimental feedback using Reinforcement Learning, and explainable AI will allow us to ‘open the black box’ and understand its decision process. A vital component of this work will be its rigorous experimental validation, progressing through increasingly challenging tasks with biotechnological applications.
This project will deliver an intelligent agent with continuous learning capabilities, accessible through user-friendly interfaces, empowering researchers worldwide with an easy-to-use tool to design custom-tailored proteins. In addition, by incorporating explainability, it will offer a novel angle to understanding complex sequence-to-function relationships. Lastly, comprehensive experimental validation will assess the reliability and applicability of these novel approaches in real-world contexts.
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.
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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).
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Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
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HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
PROGRAMME PRINCIPAL
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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.
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.
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-ERC - HORIZON ERC Grants
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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.
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) ERC-2024-STG
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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.
08003 Barcelona
Espagne
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.