Projektbeschreibung
Intelligentes Design für „grüne“ Chemikalien
Industriechemikalien finden während ihrer Produktion, ihres Einsatzes und bei der Entsorgung von Endprodukten ihren Weg in aquatische Ökosysteme. Auch sogenannte „grüne“ Chemikalien können lebende Organismen schädigen, wenn sich mikroskopisch kleine Partikel in der natürlichen Umwelt ansammeln. Es bedarf eines klaren Verständnisses der für die Ökotoxizität verantwortlichen strukturellen Eigenschaften, damit die vorhandenen Chemikalien sicher angewendet und die Chemikalien der Zukunft intelligent konzipiert werden können. Ein EU-finanziertes Wissenschaftlerteam nutzt zu diesem Zweck bereits bekannte Instrumente wie etwa Modelle von quantitativen Struktur-Wirkungs-Beziehungen (QSAR), die mithilfe von im Rahmen des Projekts entwickelten Modellen erweitert werden. Auf diese Weise wird die Industrie wettbewerbsfähig bleiben. Gleichzeitig werden die aquatischen Ökosysteme und das Leben dort nachhaltig geschützt.
Ziel
The main goal of the proposed research project is the computational evaluation of eco-toxicity (diverse endpoints) of various chemicals that are vastly utilized and produced by the pharmaceutical and cosmetic industries, such as green solvents (including future ones, i.e. ionic liquids and deep eutectic solvents) and active pharmaceutical ingredients (API).
We will be majorly focusing on toxicity in aquatic environment, where the toxicity data will cover four trophic levels of aquatic organisms, i.e. fish (vertebrates), invertebrates such as daphnids, algae (aquatic plants), and microorganisms. The toxicity related properties that will be studied include acute and chronic toxicity, biodegradation and bioaccumulation.
The research methodology to perform toxicity assessment and for understanding the structural features responsible for the eco-toxicity, will involve diverse Artificial Intelligence (AI) and chemoinformatics techniques like Quantitative Structure-Activity Relationship (QSAR), interspecies QSAR (QAAR), toxicophore mapping, virtual screening, similarity search, clustering techniques, multimedia mass-balance (MM) modeling (to understand the distribution profile of chemicals in different environmental compartments), matched molecular pair (MMPs) analysis etc.
The knowledge gained from the study will help in classifying existing chemicals into toxic and non-toxic groups and will also help in designing novel analogues of selected chemical that will show better desirable physicochemical properties with less or no eco-toxicity. This project will also include development of AI software tools and scheming KNIME workflows for various computational tasks.
Wissenschaftliches Gebiet
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligence
- natural sciencescomputer and information sciencessoftware
- medical and health sciencesbasic medicinepharmacology and pharmacypharmaceutical drugs
- natural sciencesbiological sciencesmicrobiology
- natural sciencesbiological scienceszoologyinvertebrate zoology
Programm/Programme
Thema/Themen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenFinanzierungsplan
MSCA-IF-EF-SE - Society and Enterprise panelKoordinator
46018 Valencia
Spanien
Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).