Invitation à l’atelier QSAR 2025 : façonner l’avenir des sciences de l’environnement et de la santé
Mis à jour le
Le 21e atelier international sur les relations quantitatives structure-activité (QSAR2025) dans les sciences environnementales et de la santé se tiendra à Milan, en Italie, du 3 au 6 juin 2025. Cet événement réunira des experts du monde entier issus du milieu universitaire, des organismes de réglementation et de l’industrie afin d’échanger des connaissances et des points de vue sur les résultats de recherche émergents, les outils et les applications réglementaires liés aux (Q)SAR et à l’analyse des données.
Date
3–6 juin 2025. Pour connaître les autres dates importantes, consultez le site officiel de QSAR 2025.Lieu de l’atelier
Lieu de la réunion : Institut Mario Negri, MilanFrais de conférence
Les paiements devraient être effectués en euros (EUR) par virement bancaire. Les instructions de paiement détaillées seront fournies une fois le processus d’inscription terminé.| Frais d’inscription standard, euros | |
| Universitaire | 650 |
| Tarif normal | 750 |
| Étudiant | 400 |
| Exposant | Exonération de 1 droit d’inscription ; 450 (à partir du 2e participant) |
| Personne accompagnante | 250 |
| Dîner de l’atelier | 70 (TVA incluse) |
Thèmes principaux
QSAR2025 portera notamment, sans s’y limiter, sur les domaines de recherche actifs suivants :
– IA, mégadonnées et QSAR
– Mise en œuvre et intégration de NAM in silico dans les contextes de prise de décision réglementaire
– (Q)SAR pour le criblage, la hiérarchisation des priorités et le comblement des lacunes en matière de données
– Approches in silico pour la chimie verte, la durabilité et le changement climatique
– Stratégies in silico pour les critères d’évaluation ou les substances disposant de peu de données
– Conception de médicaments et toxicité des médicaments
– Quantification des incertitudes liées aux données et aux modèles
– (Q)SAR pour la modélisation toxicocinétique
– Technologies émergentes et défis (p. ex. UVCB, mélanges, nanomatériaux)
– Aspects méthodologiques de la modélisation par (Q)SAR
– Lecture croisée, regroupement et modélisation par consensus dans un cadre de poids des preuves
Inscription
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