Nous avons le plaisir d’annoncer le lancement du concours « DREAM x défi CACHE Target 2035 Drug Discovery Challenge », qui est désormais ouvert aux candidatures.

S’inscrivant dans le cadre de l’initiative Target 2035, ce défi, qui succède au premier DREAM Target 2035 Drug Discovery Challenge, est rendu possible grâce à une collaboration entre le Structural Genomics Consortium (SGC), les laboratoires de Damian Young au Baylor College of Medicine et de Neelagandan Kamariah à InStem, IBM (DREAM) et Sage Bionetworks, avec le soutien logistique et technique de Conscience et BEACON. Toutes les données et tous les résultats seront partagés ouvertement et publiquement.

Le défi scientifique

Dans le cadre de ce défi DEL-ML, les participants sont invités à prédire, de manière rétrospective et prospective, les petites molécules qui se lient à la phosphoglycérate kinase 2 (PGK2), une enzyme essentielle à la motilité des spermatozoïdes et une cible prometteuse pour la contraception non hormonale.

Les participants ont accès à toutes les structures chimiques et aux données de liaison à la PGK2 issues d’un criblage de la bibliothèque DEL (DNA-encoded library) comprenant près d’un milliard de composés, sur lesquelles ils peuvent entraîner leurs modèles d’apprentissage automatique (ML). Ils doivent ensuite utiliser leurs modèles pour extraire rétrospectivement les hits d’un criblage par spectrométrie de masse à sélection d’affinité (ASMS) de 400 000 composés qui ont été confirmés par un test de kinase.

Les participants qui auront identifié l’ensemble le plus diversifié de résultats cachés seront ensuite invités à prédire de manière prospective de nouveaux résultats à partir du catalogue d’Enamine, qui seront ensuite achetés et testés expérimentalement.

Les lauréats du défi seront déterminés en fonction du nombre de nouvelles séries chimiques identifiées à partir de l’ensemble de test et du nombre total de résultats, tel que déterminé lors de la phase prospective du défi.

Coût de participation

La participation à la phase rétrospective du défi est gratuite.

Les 10 meilleurs participants de la phase rétrospective seront invités à passer à la phase prospective, au cours de laquelle ils achèteront chacun 50 composés disponibles en stock chez Enamine (coût total < 1 000 $). Les organisateurs prendront en charge 100 % des coûts liés aux essais expérimentaux des composés.

Les participants issus de pays à revenu faible ou intermédiaire qui accèdent à la phase prospective peuvent voir l’ensemble de leurs frais pris en charge par le SGC s’ils font partie du réseau MAINFRAME Open Science Machine Learning Network for Drug Discovery.

Participants canadiens

Conscience financera jusqu’à 50 % des coûts de participation admissibles (y compris la main-d’œuvre directe, l’achat de matériaux directs/composés, les ressources informatiques et les autres coûts directs nécessaires à la réalisation des travaux) pour les universitaires et les entreprises canadiennes admissibles (jusqu’à 75 000 $ pour les PME et 50 000 $ pour les universitaires par phase du défi). Le financement est basé sur le remboursement, ce qui signifie que les coûts doivent être engagés et payés avant d’être remboursés, et que les candidats retenus doivent conclure un accord de bénéficiaire final avec Conscience.

Les participants canadiens les plus performants auront la possibilité de voir leurs prédictions testées expérimentalement dans un volet prospectif distinct financé par Conscience, même s’ils ne se sont pas classés parmi les 10 premiers du défi principal. Ces participants ne seront pas inclus dans le classement final du défi principal.

Comment participer

Inscrivez-vous pour participer via la plateforme Synapse en cliquant sur le lien ci-dessous. La première date limite de soumission des prédictions pour la phase rétrospective du défi est fixée au 15 septembre. Pour en savoir plus sur le défi et poser toutes vos questions, veuillez vous inscrire au webinaire de lancement du défi, qui se tiendra sur Zoom le 7 juillet à 9 h (heure de l’Est) / 15 h (heure d’Europe centrale).

Nous accueillons des participants du monde entier et nous nous engageons à promouvoir l’équité, la diversité et l’inclusion dans le domaine de la découverte de médicaments par des méthodes informatiques. Nous encourageons vivement les candidatures de personnes et d’équipes issues de groupes sous-représentés au sein de notre communauté de recherche.