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Protein-ligand data generation at scale to support computational hit finding and optimization

Projektbeschreibung

Die Entdeckung niedermolekularer Arzneimittel voranbringen und demokratisieren

Die Entdeckung und Optimierung niedermolekularer Liganden mittels physikalischer Methoden, maschinellem Lernen (ML) und künstlicher Intelligenz (KI) könnte die Entwicklung neuer Arzneimittel und Forschungsinstrumente revolutionieren, insbesondere für seltene und pädiatrische Krankheiten, Krebs und die Gesundheit von Frauen. Die Fortschritte werden jedoch durch den Mangel an hochwertigen, allgemein zugänglichen Protein-Ligand-Daten eingeschränkt. Das EU-finanzierte Projekt LIGAND-AI zielt darauf ab, potenzielle Arzneimittelkandidaten für mehr als 500 menschliche Proteine zu identifizieren und damit die Entdeckung kleiner Moleküle zu revolutionieren und zu demokratisieren. Eine breit aufgestellte öffentlich-private Partnerschaft wird frei verfügbare hochwertige, für maschinelles Lernen geeignete Protein-Ligand-Daten in großem Umfang produzieren und als öffentliche Ressource dienen. Darüber hinaus wird die Zusammenarbeit mit der Forschungsgemeinschaft forciert, um neue Modelle des maschinellen Lernens für die Entdeckung und Optimierung kleiner Moleküle zu entwickeln, zu vergleichen und zu bewerten.

Ziel

The ability to discover and optimize small-molecule ligands by using innovative physics-based, machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) approaches would transform and democratize the discovery of new small molecule drugs and related research tools (chemical probes), with important implications for the development of new medicines for rare and pediatric diseases, cancer, and women’s health. The development of these methods is being held back by the lack of high-quality protein-ligand data in the public domain. To fill this gap, we have assembled a multi-sector public-private partnership that will generate high-quality, ML-ready, open protein-ligand data at scale and as a public good, and will engage with the research community to build, benchmark and test new machine learning models for small molecule discovery and optimization. Our ambition is to identify drug starting points for >500 human proteins and transform and democratize small molecule drug discovery.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

Schlüsselbegriffe

Programm/Programme

Thema/Themen

Finanzierungsplan

HORIZON-JU-RIA - HORIZON JU Research and Innovation Actions

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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-JU-IHI-2025-09-single-stage

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

STRUCTURAL GENOMICS CONSORTIUM LBG
Netto-EU-Beitrag
€ 2 677 741,25
Adresse
EUSTON ROAD 215
NW1 2BE London
Vereinigtes Königreich
Region
London Inner London — West Camden and City of London
Aktivitätstyp
Research Organisations
Links
Gesamtkosten
€ 4 677 741,25

Beteiligte (16)

Partner (5)