Description du projet
Conception intelligente de produits chimiques verts
La production, l’utilisation et l’élimination des produits chimiques industriels se retrouvent dans les milieux aquatiques. Même les substances dites «vertes» peuvent nuire aux organismes vivants si des particules microscopiques s’accumulent dans des environnements naturels. Pour une utilisation sûre des produits chimiques existants et une conception intelligente des produits futurs, il est nécessaire de bien comprendre les caractéristiques structurelles responsables de l’écotoxicité. Des scientifiques financés par l’UE utilisent des outils bien connus, comme les modèles quantitatifs de relations structure-activité (RQSA), complétés par d’autres modèles développés à cette fin dans le cadre du projet. Cela aidera les industries à être compétitives, tout en favorisant des environnements durables pour la vie aquatique.
Objectif
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.
Champ scientifique
- 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
Programme(s)
Régime de financement
MSCA-IF-EF-SE - Society and Enterprise panelCoordinateur
46018 Valencia
Espagne
L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.