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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Peptide-based Supramolecular Co-assembly Design: Multiscale Machine Learning Modeling Approach

Descripción del proyecto

Un nuevo marco para la predicción eficaz del ensamblaje conjunto de péptidos

Desde hace poco, existe un interés creciente por el autoensamblaje supramolecular, en particular por el ensamblaje conjunto de péptidos multicomponentes. Esta tecnología parece muy prometedora para las industrias basadas en materiales, ya que mejora la utilidad funcional de los materiales a base de péptidos. Sin embargo, la comprensión de la complejidad de los materiales basados en péptidos y la predicción de las estructuras de los ensamblajes conjuntos han constituido grandes obstáculos para el avance de esta tecnología. El equipo del proyecto SupraModel, financiado con fondos europeos, tiene como objetivo desarrollar un marco eficaz y rápido para predecir estructuras de ensamblaje conjunto de péptidos y, a su vez, proporcionar información sobre el proceso de ensamblaje conjunto. Con este proyecto se establecerán nuevas normas de diseño para mejorar la eficiencia de futuros proyectos.

Objetivo

Supramolecular self-assembly is a fundamental process abundantly utilized by nature and emerging functional materials technologies ranging from drug delivery to soft semiconductor devices. Recently, an increased focus has been placed on the multicomponent peptide co-assembly as they often display unique emergent properties that can dramatically expand the functional utility of peptide-based materials. Still, the full potential is hindered by the combinatorial complexity of peptide-based materials and our inability to predict the co-assembled structures and, therefore, properties and functionality. Machine Learning models built on top of Molecular Dynamics simulations are ideally suited to decipher the co-assembly behavior. However, the existing molecular models either suffer from severe approximations disabling them to give accurate predictions or are computationally too expensive to transverse the material space. Addressing this trade-off, I aim to develop a computational framework for fast and accurate peptide co-assembly prediction using as a key strategy a multiscale construction of Graph Neural Network-based models that can predict the peptide co-assembly. This innovative approach will enable me to reach the following objectives: (1) obtain unprecedented molecular insight into the peptide co-assembly process inaccessible to experiments, (2) uncover novel candidate materials, and (3) provide rational design rules for multicomponent peptide-based supramolecular materials. In a broader context, increased insight into cooperative behavior will bring us closer to understanding and ultimately synthetically replicating the exceptional functionality of living systems, while the methodological advancements of data-driven molecular modeling will be of paramount importance in other areas of biomaterial engineering and beyond.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..

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Palabras clave

Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).

Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) ERC-2022-STG

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Institución de acogida

TECHNISCHE UNIVERSITAET MUENCHEN
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 1 474 182,00
Dirección
Arcisstrasse 21
80333 Muenchen
Alemania

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Región
Bayern Oberbayern München, Kreisfreie Stadt
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

€ 1 474 182,50

Beneficiarios (1)

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