Projekty finansowane przez NCN

Dane kierownika projektu i jednostki realizującej

Szczegółowe informacje o projekcie i konkursie

Słowa kluczowe

Aparatura

Wyczyść formularz

Zastosowanie sztucznej inteligencji opartej na uczeniu maszynowym do poszukiwania nowych substancji modulujących aktywność receptorów RORgamma/RORgammaT.

2019/33/B/NZ7/00795

Słowa kluczowe:

Sztuczna inteligencja uczenie maszynowe RORgamma RORgammaT agonista antagonista limfocyty Th17 choroby autoimmunologiczne nowotwory.

Deskryptory:

  • NZ7_12: Prewencja chorób człowieka
  • NZ7_14: Farmacja, farmakoterapia, farmakologia
  • NZ7_16: Inne zagadnienia pokrewne

Panel:

NZ7 - Zdrowie publiczne: epidemiologia, choroby cywilizacyjne i społeczne zagrożenia środowiskowe dla zdrowia ludzi i zwierząt, medyczna i weterynaryjna ochrona zdrowia publicznego, etyka, medycyna pracy, farmakoekonomika

Jednostka realizująca:

Instytut Biologii Medycznej Polskiej Akademii Nauk

woj.

Inne projekty tej jednostki 

Kierownik projektu (z jednostki realizującej):

dr hab. Marcin Marek Ratajewski 

Liczba wykonawców projektu: 5

Konkurs: OPUS 17 - ogłoszony 2019-03-15

Przyznana kwota: 1 277 600 PLN

Rozpoczęcie projektu: 2020-02-01

Zakończenie projektu: 2025-02-05

Planowany czas trwania projektu: 60 miesięcy (z wniosku)

Status projektu: Projekt zakończony

Opis Projektu

Pobierz opis projektu w formacie .pdf

Uwaga - opisy projektów zostały sporządzone przez samych autorów wniosków i w niezmienionej formie umieszczone w systemie.

Dane z raportu końcowego/rocznego

  • Publikacje w czasopismach (10)
  1. RORγT agonists as immune modulators in anticancer therapy.
    Autorzy:
    Bachorz RA, Pastwińska J, Nowak D, Karaś K, Karwaciak I, Ratajewski M.
    Czasopismo:
    Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - Reviews on Cancer (rok: 2023, tom: Volume 1878, Issue 6,, strony: 189021), Wydawca: Elsevier
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1016/j.bbcan.2023.189021 - link do publikacji
  2. Neural Networks in the Design of Molecules with Affinity to Selected Protein Domains
    Autorzy:
    Damian Nowak, Rafał A. Bachorz, Marcin Hoffmann
    Czasopismo:
    International Journal of Molecular Sciences (rok: 2023, tom: 24(2), strony: 1762), Wydawca: MDPI
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.3390/ijms24021762 - link do publikacji
  3. Cardiac glycosides with target at direct and indirect interactions with nuclear receptors
    Autorzy:
    Kaja Karaś, Anna Sałkowska, Jarosław Dastych, Rafał A. Bachorz, Marcin Ratajewski
    Czasopismo:
    Biomedicine & Pharmacotherapy (rok: 2020, tom: 127, strony: 110106), Wydawca: Elsevier
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1016/j.biopha.2020.110106 - link do publikacji
  4. Cardiac glycosides with target at direct and indirect interactions with nuclear receptors
    Autorzy:
    Kaja Karaś, Anna Sałkowska, Jarosław Dastych, Rafał A. Bachorz, Marcin Ratajewski
    Czasopismo:
    Biomedicine & Pharmacotherapy (rok: 2020, tom: 127, strony: 110106), Wydawca: Elsevier
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1016/j.biopha.2020.110106 - link do publikacji
  5. Identification of Corosolic and Oleanolic Acids as Molecules Antagonizing the Human RORγT Nuclear Receptor Using the Calculated Fingerprints of the Molecular Similarity
    Autorzy:
    Joanna Pastwińska, Kaj Karaś, Anna Sałkowska, Iwona Karwaciak, Katarzyna Chałaśkiewicz, Błażej A Wojtczak, Rafał A. Bachorz, Marcin Ratajewski
    Czasopismo:
    Internation Journal of Molecular Sciences (rok: 2022, tom: 23, strony: 1906), Wydawca: MDPI
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.3390/ijms23031906 - link do publikacji
  6. Neural Networks in the Design of Molecules with Affinity to Selected Protein Domains
    Autorzy:
    Damian Nowak, Rafał A. Bachorz, Marcin Hoffmann
    Czasopismo:
    International Journal of Molecular Sciences (rok: 2023, tom: 24(2), strony: 1762), Wydawca: MDPI
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.3390/ijms24021762 - link do publikacji
  7. The application of machine learning methods to the prediction of novel ligands for RORγ/RORγT receptors
    Autorzy:
    Bachorz RA, Pastwińska J, Nowak D, Karaś K, Karwaciak I, Ratajewski M.
    Czasopismo:
    Computational and Structural Biotechnology Journal (rok: 2023, tom: Volume 21, 2023, strony: 5491-5505), Wydawca: Elsevier
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.021 - link do publikacji
  8. Identification of Corosolic and Oleanolic Acids as Molecules Antagonizing the Human RORγT Nuclear Receptor Using the Calculated Fingerprints of the Molecular Similarity
    Autorzy:
    Joanna Pastwińska, Kaj Karaś, Anna Sałkowska, Iwona Karwaciak, Katarzyna Chałaśkiewicz, Błażej A Wojtczak, Rafał A. Bachorz, Marcin Ratajewski
    Czasopismo:
    Internation Journal of Molecular Sciences (rok: 2022, tom: 23, strony: 1906), Wydawca: MDPI
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.3390/ijms23031906 - link do publikacji
  9. Identification of Corosolic and Oleanolic Acids as Molecules Antagonizing the Human RORγT Nuclear Receptor Using the Calculated Fingerprints of the Molecular Similarity
    Autorzy:
    Joanna Pastwińska, Kaj Karaś, Anna Sałkowska, Iwona Karwaciak, Katarzyna Chałaśkiewicz, Błażej A Wojtczak, Rafał A. Bachorz, Marcin Ratajewski
    Czasopismo:
    Internation Journal of Molecular Sciences (rok: 2022, tom: 23, strony: 1906), Wydawca: MDPI
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.3390/ijms23031906 - link do publikacji
  10. Cardiac glycosides with target at direct and indirect interactions with nuclear receptors
    Autorzy:
    Kaja Karaś, Anna Sałkowska, Jarosław Dastych, Rafał A. Bachorz, Marcin Ratajewski
    Czasopismo:
    Biomedicine & Pharmacotherapy (rok: 2020, tom: 127, strony: 110106), Wydawca: Elsevier
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1016/j.biopha.2020.110106 - link do publikacji

O Narodowym Centrum Nauki

Finansowanie nauki

Współpraca zagraniczna

Centrum prasowe

Deklaracja dostępności
Przetwarzanie danych osobowych
Polityka cookies

Partnerzy