DEEPPEST pretende desarrollar un enfoque innovador, rápido y rentable para identificar compuestos respetuosos con el medio ambiente para el control de plagas, sustituyendo los pesticidas convencionales por semioquímicos específicos de especie (señales químicas naturales que modifican el comportamiento de los insectos). El proyecto integra deep learning, química computacional, transcriptómica, análisis químico y ensayos de comportamiento para predecir la estructura de receptores y proteínas de unión a odorantes, cribar compuestos producidos por los insectos y diseñar nuevas moléculas activas de novo. La langosta marroquí (Dociostaurus maroccanus), una plaga agrícola importante que causa brotes recurrentes en España y otras regiones mediterráneas, se utiliza como caso de estudio. Los compuestos candidatos se validarán mediante ensayos de laboratorio y semicampo. Más allá de este caso, DEEPPEST busca establecer un protocolo general aplicable rápidamente frente a plagas emergentes o invasoras.