Descripción del proyecto
Cómo descifrar el código de la nanotoxicidad
En el ámbito de los nanomateriales, la tarea de desentrañar sus peligros potenciales plantea un gran obstáculo. Hoy en día, determinar los riesgos potenciales relacionados con la exposición humana o animal a los nanomateriales exige procedimientos meticulosos y que consumen muchos recursos. En este contexto, en el proyecto SmartNanoTox, financiado con fondos europeos, se integrará biología de sistemas, análisis estadístico y métodos computacionales de vanguardia para abordar el intrincado rompecabezas de la nanotoxicidad. A través de una investigación exhaustiva que abarca estudios in vivo, in vitro e in silico, se identificarán las vías de toxicidad respiratoria de nanomateriales representativos. Centrándose en los acontecimientos clave y las interacciones bionano, el equipo del proyecto desvelará un novedoso conjunto de puntos finales conscientes de los mecanismos. Este enfoque pionero ofrecerá pruebas económicas y sencillas, reduciendo la necesidad de extensos experimentos de toxicidad.
Objetivo
A definitive conclusion about the dangers associated with human or animal exposure to a particular nanomaterial can currently be made upon complex and costly procedures including complete NM characterisation with consequent careful and well-controlled in vivo experiments. A significant progress in the ability of the robust nanotoxicity prediction can be achieved using modern approaches based on one hand on systems biology, on another hand on statistical and other
computational methods of analysis. In this project, using a comprehensive self-consistent study, which includes in-vivo, in-vitro and in-silico research, we address main respiratory toxicity pathways for representative set of nanomaterials, identify the mechanistic key events of the pathways, and relate them to interactions at bionano interface via careful post-uptake nanoparticle characterisation and molecular modelling. This approach will allow us to formulate novel set of toxicological mechanism-aware end-points that can be assessed in by means of economic and straightforward tests. Using the exhaustive list of end-points and pathways for the selected nanomaterials and exposure routs, we will enable clear discrimination between different pathways and relate the toxicity pathway to the properties of the material via intelligent QSARs. If successful, this approach will allow grouping of materials based on their ability to produce the pathway-relevant key events, identification of properties of concern for new materials, and will help to reduce the need for blanket toxicity testing and animal testing in the future.
Ámbito científico
- natural sciencesbiological sciencesbiochemistrybiomoleculesproteinsproteomics
- natural sciencescomputer and information sciencesdatabases
- natural sciencesphysical sciencesatomic physics
- natural sciencescomputer and information sciencescomputational science
- engineering and technologynanotechnologynano-materials
Programa(s)
Convocatoria de propuestas
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H2020-NMP-2015-two-stage
Régimen de financiación
RIA - Research and Innovation actionCoordinador
4 Dublin
Irlanda