Projektbeschreibung
Innovative Plattform für maschinelles Lernen zur Vorhersage potenzieller Kandidaten in der Arzneimittelforschung
Die frühe Phase der Wirkstoffentdeckung hat den größten Einfluss auf die Erfolgsquote neuer Arzneimittelkandidaten. Das computergestützte Wirkstoffdesign ist das kosteneffizienteste Hilfsmittel für die Arzneimittelentdeckung, da es das Screening großer Moleküldatenbanken gestattet und deren Interaktion in vivo simuliert. Vereinfachungen in den Simulationen, um eine akzeptable Rechenzeit zu erreichen, führen jedoch oft zu geringen Erfolgsquoten bei der Suche nach bioaktiven Molekülen. Das in Spanien ansässige Unternehmen Pharmacelera strebt an, mithilfe einer Plattform für maschinelles Lernen einen neuen Rechenstandard für computergestütztes Wirkstoffdesign einzuführen, der für eine genaue Vorhersage der molekularen Eigenschaften von Molekülkandidaten und der relevanten molekularen Wechselwirkungen sorgt. Im Rahmen des EU-finanzierten Projekts MolPredict werden Marktforschung und technische Untersuchungen durchgeführt, um die Durchführbarkeit des Vorhabens zu bewerten.
Ziel
The competitiveness of the R&D process in this industry has been steadily declining during the past two decades. Whereas in 2000 the average cost for developing a new drug was close to €1 billion, in 2015 the estimated cost was €2.58 billion, a 150% increase. Consequently, the different actors of the pharmaceutical R&D industry have an urgent need to improve their effectiveness to develop new drugs. In this sense, the early stage of the R&D process shows the greatest potential to increase the success rate of new drug candidates, as it is in this phase where candidate molecules are selected for further testing in humans. Computer Aided Drug Design (CADD) is the most cost-effective tool for drug discovery. These technologies allow researchers to screen large databases of molecules and simulate its interaction in vivo. However, they are extremely intensive in computational resources. As a result, existing solutions have to implement simplifications in the simulations in order to incur acceptable computational times. These simplifications come at the cost of accuracy, finding a low rate of bioactive molecules that, in addition, usually fail during clinical trials. Pharmacelera aims at creating a new computing standard for Computer-Aided Drug Design (CADD) through an open machine learning platform that enables accurate prediction of molecular properties of candidate molecules based on quantum-mechanics (QM) calculations during drug development. By providing early stage ADME-Tox analysis, thus dramatically reducing the failure rate of the drug design process. In addition, by combining HPC, new disruptive molecular modelling techniques (computational chemistry) and machine learning, PharmAgile will be 20x faster and 10x more precise than any existing solution. Consequently, PharmAgile will be able to reduce the overall costs of drug development by up to 19% and the drug development time up to 8%. This translates into $335 million and 2 years saved per new approved drug.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.
- Medizin- und Gesundheitswissenschaften Grundlagenmedizin Pharmakologie und Pharmazie Arzneimittelforschung
- Medizin- und Gesundheitswissenschaften Grundlagenmedizin Pharmakologie und Pharmazie Arzneimittel
- Medizin- und Gesundheitswissenschaften Grundlagenmedizin medizinische Chemie
- Medizin- und Gesundheitswissenschaften Klinische Medizin
- Naturwissenschaften Informatik und Informationswissenschaften künstliche Intelligenz maschinelles Lernen
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Programm/Programme
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
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H2020-EU.2.3. - INDUSTRIAL LEADERSHIP - Innovation In SMEs
HAUPTPROGRAMM
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H2020-EU.3. - PRIORITY 'Societal challenges
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H2020-EU.2.1. - INDUSTRIAL LEADERSHIP - Leadership in enabling and industrial technologies
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Thema/Themen
Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.
Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.
Finanzierungsplan
Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.
Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.
SME-1 - SME instrument phase 1
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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
(öffnet in neuem Fenster) H2020-EIC-SMEInst-2018-2020
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Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.
08173 Saint Cugat Del Valles Barcelona
Spanien
Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).
Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.