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An intelligent agent for general-purpose protein engineering

Descrizione del progetto

Un sistema intelligente per personalizzare l’ingegneria proteica

Le proteine offrono una soluzione promettente a diverse sfide biotecnologiche in virtù delle loro capacità di funzionare in condizioni blande e atossiche e di svolgere una vasta gamma di compiti. I recenti progressi compiuti nel campo dell’intelligenza artificiale hanno suscitato grande entusiasmo, in particolare per quanto concerne i modelli di linguaggio proteico (pLM, protein language model), che promettono di creare proteine su misura; tre avanzati pLM hanno già fornito risultati preliminari incoraggianti negli esperimenti svolti in tal ambito. Il progetto ATHENA, finanziato dal CER, si prefigge di sviluppare un sistema intelligente al fine di ingegnerizzare in modo efficiente le proteine funzionali sulla base di specifiche definite dall’utente. Il progetto prevede l’addestramento di un agente che apprende da dati di sequenza, strutturali, funzionali e dinamici per affrontare vari compiti nel campo dell’ingegneria proteica, offrendo inoltre ai ricercatori uno strumento accessibile per la progettazione di proteine personalizzate.

Obiettivo

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.

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.

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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-ERC - HORIZON ERC 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) ERC-2024-STG

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

FUNDACIO CENTRE DE REGULACIO GENOMICA
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.

€ 1 498 680,00
Indirizzo
CARRER DOCTOR AIGUADER 88
08003 Barcelona
Spagna

Mostra sulla mappa

Regione
Este Cataluña Barcelona
Tipo di attività
Research Organisations
Collegamenti
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.

€ 1 498 680,00

Beneficiari (1)

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