Description du projet
Comment déchiffrer le code de la nanotoxicité?
Un défi se profile dans le domaine des nanomatériaux, où la résolution de leurs dangers est d’une difficulté redoutable. Actuellement, la détermination des risques potentiels associés à l’exposition humaine ou animale aux nanomatériaux exige des procédures méticuleuses et gourmandes en ressources. Dans ce contexte, le projet SmartNanoTox, financé par l’UE, intégrera des méthodes de pointe en matière de biologie des systèmes, d’analyse statistique et de calcul pour résoudre l’énigme complexe de la nanotoxicité. Grâce à une recherche exhaustive englobant des études in vivo, in vitro et in silico, il mettra en évidence les voies de toxicité respiratoire des nanomatériaux représentatifs. En se concentrant sur les événements clés et les interactions bioniques, le projet dévoilera un nouvel ensemble de points finaux tenant compte des mécanismes. Cette approche novatrice permettra de réaliser des tests économiques et simples, réduisant ainsi la nécessité de mener des expériences de toxicité approfondies.
Objectif
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.
Champ scientifique
- natural sciencesbiological sciencesbiochemistrybiomoleculesproteinsproteomics
- natural sciencescomputer and information sciencesdatabases
- natural sciencesphysical sciencesatomic physics
- natural sciencescomputer and information sciencescomputational science
- engineering and technologynanotechnologynano-materials
Programme(s)
Régime de financement
RIA - Research and Innovation actionCoordinateur
4 Dublin
Irlande