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Machine-Learning Frameworks for Metal-Ligand Modelling: Applications in Catalysis and Drug Design

Description du projet

Une modélisation précise des interactions métal–ligand en solution

La mise au point de médicaments efficaces et de produits chimiques durables repose sur la compréhension des interactions entre les molécules, en particulier celles des complexes métalliques présents dans les catalyseurs et les enzymes. Cependant, prédire le comportement de ces molécules dans des liquides réels reste un défi scientifique de taille. Le projet ML4MetaLigM, financé par le CER, s’attachera à résoudre ce problème en développant des modèles avancés d’apprentissage automatique permettant de simuler ces interactions avec une précision sans précédent. En comblant le fossé entre les simulations informatiques et les expériences en laboratoire, il étudiera comment les molécules s’auto-assemblent et facilitera la mise au point de nouveaux catalyseurs. À terme, ce projet vise à favoriser des avancées décisives dans la découverte de médicaments, notamment dans la lutte contre la résistance aux antimicrobiens, et à soutenir la conception de systèmes chimiques plus intelligents et plus efficaces pour l’avenir.

Objectif

Understanding molecular structure, reactivity, and dynamics is essential for advancing catalyst design, drug discovery, and sustainable synthesis. Molecular function arises from the interactions between molecules and their surroundings, which involve a wide range of intermolecular interactions. Among these, metal-ligand interactions stand out due to their tunability. These interactions are key in homogeneous catalysts, supramolecular assemblies, and enzymes. However, accurately modelling them in solution remains challenging, particularly for flexible systems or where solvent effects are relevant. machine learning interatomic potentials (MLIPs) offer a promising avenue to surpass current limitations, but their broad applicability is hindered by challenges in representation, training costs, and transferability.

This project introduces transformative approaches for modelling metal complexes in solution, integrating method development, applications, and experimental validation. Specifically, the project will:
1. Develop MLIP training strategies to model metal complexes across diverse environments.
2. Establish quantitative modelling framework to uncover mechanisms of processes such as self-assembly and speciation; aiding the design of novel structures.
3. Explore the origin of catalysis in supramolecular cages using MLIPs and hybrid approaches, guiding the design of novel catalysts with generative models.
4. Extend these frameworks to metal-ligand interactions in biological systems to guide the design of novel inhibitors for antimicrobial resistance (AMR).
This integrative approach will deliver unparalleled precision in modelling metal complexes and enable breakthroughs in catalysis and drug discovery. Experimental validation and interdisciplinary collaboration will ensure impactful outcomes.

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).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

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.

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.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

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.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2025-COG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

THE CHANCELLOR, MASTERS AND SCHOLARS OF THE UNIVERSITY OF OXFORD
Contribution nette de l'UE

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.

€ 1 994 343,00
Adresse
WELLINGTON SQUARE UNIVERSITY OFFICES
OX1 2JD Oxford
Royaume-Uni

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Région
South East (England) Berkshire, Buckinghamshire and Oxfordshire Oxfordshire
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

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.

€ 1 994 343,00

Bénéficiaires (1)

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