
Convite para o workshop QSAR 2025: construir o futuro das ciências ambientais e da saúde
Atualizado em
O 21.º Workshop Internacional sobre Relações Quantitativas entre Estrutura e Atividade (QSAR2025) em Ciências Ambientais e da Saúde terá lugar em Milão, Itália, de 3 a 6 de junho de 2025. Este evento reunirá especialistas internacionais do meio académico, das entidades reguladoras e da indústria para trocar ideias e perspetivas sobre novos resultados de investigação, ferramentas e aplicações regulatórias relacionados com os modelos (Q)SAR e a análise de dados.
Data
De 3 a 6 de junho de 2025. Para consultar outras datas importantes, visite o sítio oficial do QSAR 2025.Local do workshop
Local do encontro: Instituto Mario Negri, MilãoTaxa de participação
Os pagamentos devem ser efetuados em euros (EUR) por transferência bancária. As instruções detalhadas de pagamento serão fornecidas após a conclusão do processo de inscrição.| Taxa de inscrição normal, em euros | |
| Participantes académicos | 650 |
| Participantes gerais | 750 |
| Estudantes | 400 |
| Expositores | Isenção de 1 taxa; 450 a partir do 2.º participante |
| Acompanhantes | 250 |
| Jantar do workshop | 70 (IVA incluído) |
Temas principais
O QSAR2025 abordará, entre outras, as seguintes áreas de investigação ativa:
– Inteligência artificial, grandes volumes de dados e QSAR
– Aplicação e integração de novas metodologias de abordagem (NAM) computacionais na tomada de decisões regulatórias
– Modelos (Q)SAR para triagem, definição de prioridades e preenchimento de lacunas de dados
– Abordagens computacionais para a química verde, a sustentabilidade e as alterações climáticas
– Estratégias computacionais para parâmetros ou substâncias com poucos dados
– Conceção de fármacos e toxicidade dos medicamentos
– Quantificação das incertezas dos dados e dos modelos
– Modelos (Q)SAR para modelação toxicocinética
– Tecnologias e desafios emergentes, como substâncias UVCB, misturas e nanomateriais
– Aspetos metodológicos da modelação (Q)SAR
– Extrapolação por analogia, agrupamento e modelação por consenso num quadro de ponderação de evidências
