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Closed-loop deep learning in early-stage drug discovery - cloud platform for targeted protein degradation

Description du projet

L’apprentissage automatique pour une conception rapide et précise des médicaments

La découverte de médicaments est un processus laborieux et chronophage qui doit tenir compte de nombreux paramètres, notamment l’activité, la solubilité, la stabilité et la toxicité des composés envisagés. Bien qu’une série d’approches informatiques différentes ait été utilisée pour faciliter la conception de nouveaux médicaments, celles-ci connaissent des limitations en termes de vitesse et de précision. Financé par le Conseil européen de l’innovation, le projet CelerisTx - Celeris One Platform s’est donné pour mission de développer une plateforme qui utilise l’apprentissage automatique pour prédire les interactions biomoléculaires. Les chercheurs entendent utiliser cet outil pour concevoir des molécules qui ciblent les interactions protéine-protéine et amorcent le processus de dégradation ciblée des protéines. Cette approche peut servir à éliminer des protéines pathogènes telles que celles associées à la maladie d’Alzheimer.

Objectif

Celeris Therapeutics is a deep learning company that uses innovative, in-silico methods such as geometric deep learning and graph neural networks to degrade currently undruggable targets (pathogenic proteins). The platform shall make a broad impact by addressing currently incureable diseases such as Alzheimer's, Parkinson's, and different types of cancer like breast and prostate cancer.

Celeris Therapeutics' technical solution is the web application (orchestration platform) Celeris One.
It consists of three modules: Hades (target ID), Xanthos (predicting biomolecular interactions and ligand design), Hephaistos (automated synthesize and validate).
The addressed market is in the early-stage drug discovery and users are pharmaceutical and biotech companies with a focus on Targeted Protein Degradation.
The targeted customers are med. and comp. chemists, that currently rely on docking, which is computationally intensive, slow and inaccurate compared to CelerisTx deep learning methods.

Régime de financement

EIC-ACC - EIC-ACC

Coordinateur

CELERIS THERAPEUTICS GMBH
Contribution nette de l'UE
€ 2 500 000,00
Adresse
SCHMIEDLSTRASSE 3
8042 GRAZ
Autriche

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PME

L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.

Oui
Région
Südösterreich Steiermark Graz
Type d’activité
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Liens
Coût total
€ 4 860 501,25