Opis projektu
Platforma oparta na sztucznej inteligencji do przewidywania mutagenności związków chemicznych
Ocena mutagenności (potencjału substancji do uszkadzania DNA) ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia bezpieczeństwa w trakcie opracowywania leków. Proces ten jest złożony, czasochłonny i kosztowny. Niewłaściwa ocena mutagenności może prowadzić do poważnych konsekwencji. Skuteczna ocena może zapobiegać takim sytuacjom, a wykorzystanie sztucznej inteligencji i sekwencjonowania całego genomu może usprawnić ten proces. Projekt MUTAPREDICT finansowany przez ERBN ma na celu stworzenie platformy opartej na sztucznej inteligencji, która zmieni proces opracowywania leków poprzez przewidywanie potencjału mutagennego nowych związków chemicznych. Podejście to odpowiada na wyzwania etyczne i ekonomiczne związane z tradycyjnymi testami na zwierzętach, oferując humanitarną i skuteczną alternatywę. Rozwiązanie to przyspiesza opracowywanie leków dzięki wykorzystaniu zaawansowanych danych z sekwencjonowania całego genomu przy jednoczesnym zapewnieniu bezpieczeństwa i skuteczności.
Cel
Assessing mutagenicity, the capacity of a substance to cause permanent and potentially harmful changes to an organism's DNA, is a pivotal concern in drug development. This assessment is crucial because it helps to predict the carcinogenic potential of new pharmaceuticals, ensuring that they are safe for human use. The importance of evaluating mutagenicity in drug development cannot be overstated. Drugs are designed to interact with biological systems to treat or prevent diseases, but they must do so without causing harmful genetic alterations. The process of developing a new drug involves a complex, time-consuming, and costly sequence of research and testing to ensure efficacy and safety. If mutagenicity is not accurately assessed, the consequences can be severe. Addressing the complexities and limitations associated with assessing mutagenicity in drug development, an innovative approach utilizing artificial intelligence (AI) and whole genome sequencing (WGS) data presents a promising solution. MUTAPREDICT introduces an innovative AI-driven platform designed to revolutionize the field of drug development by accurately predicting the mutagenic potential of new chemical compounds. This platform is set to address the ethical, economic, and temporal challenges associated with conventional animal testing and in vitro analyses, promoting a more humane, cost-effective, and efficient approach to drug safety assessments. Leveraging advanced WGS data, our solution significantly accelerates the drug development process, ensuring both safety and efficacy. Our value proposition encompasses ethical and sustainable drug development by offering a viable alternative to animal testing, thus meeting the growing demands for ethical research practices.
Dziedzina nauki (EuroSciVoc)
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
- medycyna i nauki o zdrowiumedycyna klinicznafarmakologia i farmacjaopracowywanie leków
- medycyna i nauki o zdrowiumedycyna klinicznafarmakologia i farmacjalek
- nauki przyrodniczenauki biologicznegenetykamutacja
- nauki przyrodniczenauki biologicznegenetykagenom
Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować
Program(-y)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
System finansowania
HORIZON-ERC-POC - HORIZON ERC Proof of Concept GrantsInstytucja przyjmująca
3584CS Utrecht
Niderlandy