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MELLODDY

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MachinE Learning Ledger Orchestration for Drug DiscoverY

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... ver más

31/05/2022

OWKIN

19M€

Presupuesto del proyecto: 19M€

Líder del proyecto

OWKIN FRANCE No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 18 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2022-05-31

IMI2-2018-14-03: Development of a platform for feder...

I+D

Cerrada hace 6 años

0% 43% 100%

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No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

18 Participantes

OWKIN

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Duración del proyecto: 36 meses Fecha Inicio: 2019-05-22
Fecha Fin: 2022-05-31

Líder del proyecto

OWKIN FRANCE No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 19M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto 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.

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