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

Descrizione del progetto

L’apprendimento automatico per una progettazione farmacologica veloce e accurata

La scoperta di farmaci è un processo laborioso e dispendioso in termini di tempo che deve risolvere molteplici criticità, tra cui l’attività, la solubilità, la stabilità e la tossicità dei potenziali composti. Nonostante il ricorso a vari approcci computazionali per facilitare la progettazione di nuovi farmaci, permangono limitazioni relative alla rapidità e all’accuratezza. Finanziato dal Consiglio europeo per l’innovazione, il progetto CelerisTx - Celeris One Platform si propone di sviluppare una piattaforma avvalendosi dell’apprendimento automatico per prevedere le interazioni biomolecolari. I ricercatori intendono utilizzare questo strumento per progettare molecole che bersaglino le interazioni proteina-proteina e diano il via al processo di degradazione della proteina bersaglio. Questo approccio può essere impiegato con successo per rimuovere le proteine patogene, quali quelle associate al morbo di Alzheimer.

Obiettivo

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.

Meccanismo di finanziamento

EIC-ACC - EIC-ACC

Coordinatore

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

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PMI

L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.

Regione
Südösterreich Steiermark Graz
Tipo di attività
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Collegamenti
Costo totale
€ 4 860 501,25