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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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MachinE Learning Ledger Orchestration for Drug DiscoverY

Projektbeschreibung

Virtualisierung der Arzneimittelforschung durch maschinelles Lernen

Die pharmazeutische Industrie steht vor immer größeren Herausforderungen, da mit dem rasanten technologischen Fortschritt auch immer strengere Vorschriften gelten. Dies macht eine bewährte, zuverlässige und datensichere Plattform nötig, über die Unternehmen Informationen aus wettbewerbsbezogenen Daten extrahieren können. Das EU-finanzierte Projekt MELLODDY demonstriert, wie die pharmazeutische Industrie ihre Datenressourcen besser ausschöpfen kann, indem sie maschinelle Lerntechnologien zur Virtualisierung der Wirkstoffforschung einsetzen. Das Projekt verarbeitet mehr als eine Milliarde privater und wettbewerbsbezogener Daten zur Wirkstoffforschung und Hunderte Tbs-Bilddaten unter Einhaltung strengster Datenschutzregelungen für das verwendete Material und wird einen offenen Dienst für den Sektor schaffen.

Ziel

MELLODDY will demonstrate how the pharmaceutical industry can better leverage its data assets to virtualize the Drug Discovery (DD) process with world-leading Machine Learning (ML) technologies as an answer to the ever-increasing challenges and stricter regulatory requirements it is facing. The lack of a tested, secure and privacy-preserving platform for federated machine learning that enables pharmaceutical partners to extract DD-relevant information from all types of, not only their own but even each other’s competitive data, without mutual disclosure of the chemistry and biology each partner has worked on, has previously held back such demonstration, to the detriment of patients in the EU and beyond.
MELLODDY’s ten pharmaceutical partners will enable this demonstration with an unprecedented volume of more than a billion highly private and competitive DD-relevant data points, and hundreds of Tbs of image data that annotate the biological effects of more than 10 million small molecules. The successful demonstration of the predictive benefits, i.e. increased predictive model performance and chemical applicability domain, of unlocking this data volume, while strictly preserving the privacy of all underlying data and the resulting predictive models, will shape best practices and translate into substantial efficiency gains in the DD process, and in the future, drug development. Finally, MELLODDY will prepare and exploit a service-for-fee vehicle to ensure the MELLODDY technologies are available to the rest of the pharmaceutical sector.

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: https://op.europa.eu/de/web/eu-vocabularies/euroscivoc.

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Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

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.

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.

RIA - Research and Innovation action

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) H2020-JTI-IMI2-2018-14-two-stage

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

OWKIN FRANCE
Netto-EU-Beitrag

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.

€ 2 683 635,00
Adresse
14-16 BOULEVARD POISSONNIERE
75009 PARIS
Frankreich

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KMU

Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).

Ja
Region
Ile-de-France Ile-de-France Paris
Aktivitätstyp
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Links
Gesamtkosten

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.

€ 2 784 340,00

Beteiligte (16)

Mein Booklet 0 0