DEEPPEST pretén desenvolupar un enfocament innovador, ràpid i rendible per identificar compostos respectuosos amb el medi ambient per al control de plagues, substituint els pesticides convencionals per semioquímics específics d’espècie (senyals químiques naturals que modifiquen el comportament dels insectes). El projecte integra deep learning, química computacional, transcriptòmica, anàlisi química i assajos de comportament per predir l’estructura de receptors i proteïnes d’unió a odorants, cribrar compostos produïts pels insectes i dissenyar noves molècules actives de novo. La llagosta marroquina (Dociostaurus maroccanus), una plaga agrícola important que causa brots recurrents a Espanya i altres regions mediterrànies, s’utilitza com a cas d’estudi. Els compostos candidats es validaran mitjançant assajos de laboratori i semicamp. Més enllà d’aquest cas, DEEPPEST busca establir un protocol general aplicable ràpidament davant de plagues emergents o invasores.