Notícies

3 d'agost de 2020 - Informació general

Dues innovacions del GRIB desenvolupades en el marc del projecte eTRANSAFE, reconegudes pel Radar de la Innovació de la Comissió Europea

El Radar de la Innovació, una iniciativa de la Comissió Europea per identificar innovacions i equips innovadors de gran potencial en els programes marc de recerca i innovació finançats per la UE, ha seleccionat dues innovacions desenvolupades pel GRIB en el projecte eTRANSAFE perquè s'incloguin en la plataforma del Radar de la Innovació: 

la plataforma del Radar de la Innovació: 

• Solució de mineria de textos preclínics per a la resposta a tractaments
• Modelatge in silico avançat per predir la toxicitat

Aquestes innovacions, resultants del treball del projecte, han estat classificades pel Radar de la Innovació com a Innovacions d'exploració en les primeres fases de maduresa tecnològica i han estat publicades en el lloc web d'innovacions finançades per la UE el 20 de juliol de 2020, i s'han unit així a les més de 3.600 innovacions finançades per la UE que ja es mostren a la plataforma.

Solució de mineria de textos preclínics per a la resposta a tractaments

S'ha desenvolupat un flux de mineria de textos preclínics per recollir les conclusions d'experts sobre resultats de tractaments a partir d'informes d'estudis de toxicologia animal en la base de dades preclíniques eTRANSAFE en un format coherent, estructurat i de lectura electrònica. Aquesta innovació, liderada per Laura I. Furlong, cap del Grup de recerca en Bioinformàtica Integrativa del GRIB (IMIM-UPF), juntament amb investigadors del BSC, Lhasa Limited i PDS Consultants, inclou eines de mineria de textos concebudes per extreure les conclusions d'experts dels informes d'estudis de toxicologia animal en una nova plantilla "Study Report (SR)-Domain", un domini addicional que s'ha proposat a l'estàndard SEND, per integrar-lo en la plataforma de la base de dades preclíniques eTRANSAFE allotjada al núvol. Més informació

Modelatge in silico avançat per predir la toxicitat

Manuel Pastor, cap del Grup de recerca en Farmacoinformàtica del GRIB (IMIM-UPF), ha dirigit el desenvolupament de Flame, un marc de modelatge avançat per desenvolupar i aplicar models predictius. Aquest programari permet desenvolupar models d'aprenentatge automàtic o altres tipus de models predictius i encapsular-los en motors de predicció autònoms, que poden transferir-se fàcilment per Internet. Això facilita la col·laboració entre els socis acadèmics i industrials, ja que els models generats emprant dades obertes poden distribuir-se fàcilment i utilitzar-se en la producció. A més, els models instal·lats localment poden readaptar-se fàcilment amb dades corporatives (sovint confidencials) per millorar-ne encara més la qualitat.

Flame incorpora totes les eines necessàries per crear models predictius a partir d'una col·lecció d'estructures químiques anotades i admet de manera nativa els descriptors moleculars i els mètodes d'aprenentatge automàtic més estesos. També incorpora estratègies innovadores de combinació de models per donar suport al modelatge de nivells múltiples. Flame és una aplicació web amb una interfície gràfica fàcil d'emprar que pot utilitzar-se en un ordinador de taula o desplegar-se en un servidor per executar prediccions en tots els ordinadors connectats a la intranet de l'empresa. Aquest marc de modelatge s'està utilitzant per crear models predictius per a diferents tipus de criteris de valoració toxicològics i fins i tot pot aplicar-se per predir altres propietats biològiques d'interès.