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03/08/2020 - Información general

Dos innovaciones del GRIB desarrolladas en el marco del proyecto eTRANSAFE, reconocidas por el Radar de la Innovación de la Comisión Europea

El Radar de la Innovación, una iniciativa de la Comisión Europea para identificar innovaciones y equipos innovadores de gran potencial en los programas marco de investigación e innovación financiados por la UE, ha seleccionado dos innovaciones desarrolladas por el GRIB en el proyecto eTRANSAFE  para que se incluyan en la plataforma del Radar de la Innovación:

• Solución de minería de textos preclínicos para la respuesta a tratamientos
• Modelado in silico avanzado para predecir la toxicidad

Estas innovaciones, resultantes del trabajo del proyecto, han sido clasificadas por el Radar de la Innovación como Innovaciones de exploración en las primeras fases de madurez tecnológica y han sido publicadas en el sitio web de innovaciones financiadas por la UE el 20 de julio de 2020, y se han unido así a las más de 3.600 innovaciones financiadas por la UE que ya se muestran en la plataforma.

Solución de minería de textos preclínicos para la respuesta a tratamientos

Se ha desarrollado un flujo de minería de textos preclínicos para recoger las conclusiones de expertos sobre resultados de tratamientos a partir de informes de estudios de toxicología animal en la base de datos preclínicos eTRANSAFE en un formato coherente, estructurado y de lectura electrónica. Esta innovación, liderada por Laura I. Furlong, coordinadora del Grupo de investigación en Bioinformática Integrativa del GRIB (IMIM-UPF), junto con investigadores del BSC, Lhasa Limited y PDS Consultants, incluye herramientas de minería de textos concebidas para extraer las conclusiones de expertos de los informes de estudios de toxicología animal en una nueva plantilla "Study Report (SR) -Domain", un dominio adicional que se ha propuesto en el estándar SEND, para integrarlo en la plataforma de la base de datos preclínicos eTRANSAFE alojada en la nube. Más información

Modelado in silico avanzado para predecir la toxicidad

Manuel Pastor, coordinador del Grupo de investigación en Farmacoinformática del GRIB (IMIM-UPF), ha dirigido el desarrollo de Flame, un marco de modelado avanzado para desarrollar y aplicar modelos predictivos. Este software permite desarrollar modelos de aprendizaje automático u otros tipos de modelos predictivos y encapsularlos en motores de predicción autónomos, que pueden transferirse fácilmente por Internet. Esto facilita la colaboración entre los socios académicos e industriales, ya que los modelos generados utilizando datos abiertos pueden distribuirse fácilmente y utilizarse en la producción. Además, los modelos instalados localmente pueden readaptarse fácilmente con datos corporativos (a menudo confidenciales) para mejorar aún más la calidad.

Flame incorpora todas las herramientas necesarias para crear modelos predictivos a partir de una colección de estructuras químicas anotadas y admite de forma nativa los descriptores moleculares y los métodos de aprendizaje automático más extendidos. También incorpora estrategias innovadoras de combinación de modelos para apoyar el modelado de niveles múltiples. Flame es una aplicación web con una interfaz gráfica fácil de usar que puede utilizarse en un ordenador de mesa o desplegarse en un servidor para ejecutar predicciones en todos los ordenadores conectados a la intranet de la empresa. Este marco de modelado se está utilizando para crear modelos predictivos para diferentes tipos de criterios de valoración toxicológicos e incluso puede aplicarse para predecir otras propiedades biológicas de interés.

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