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Explainable Machine Learning for Identifying the Full Heterogeneity of Peptidoforms and Proteoforms

Description du projet

Révéler les protéines cachées en spectrométrie de masse

La protéomique, l’étude des protéines par spectrométrie de masse, apporte de précieux renseignements sur les fonctions cellulaires. De nombreuses formes de protéines ne sont toutefois pas détectées en raison de leur complexité, ce qui limite notre compréhension des maladies et des traitements potentiels. Les modèles d’apprentissage automatique actuels pour la protéomique échouent souvent à analyser complètement les spectres de masse et ne sont pas facilement interprétables. Ce manque de transparence freine leur application en milieu clinique. Le projet explainProt, financé par le CER, entend résoudre ce problème en développant des modèles d’apprentissage automatique clairs et de bout en bout pour analyser des données protéomiques complexes. En combinant de nouvelles techniques de séquençage et des dispositifs à nanopores, le projet révélera des protéines et des variantes structurelles cachées, ce qui fera progresser la recherche en détection des maladies et en découverte microbienne.

Objectif

Mass spectrometry driven proteomics allows deep insights into the working of cells. Still, the vast majority of proteoforms, representing the full heterogeneity of molecular forms of protein products in a sample, currently remain undetected in proteomics experiments. This lack of information strongly restricts our knowledge of disease progression, possible biomarkers, and therapeutic targets across a large number of diseases. Several machine learning approaches have been developed for proteomics data, but not being trained end-to-end, they cannot capture the full wealth of proteomic mass spectra and commonly remain unexplained black boxes. Within explAInProt, my team and I will develop representations of spectra that allow deploying explainable, end-to-end machine learning models on the wealth of proteomic data available, regarding both bottom-up and topdown spectra to identify novel protein variants. Explanations will allow identifying the origin of predictions and allow reducing bias and building up the trustworthiness of AI systems required for clinical applications. To verify results, we will pioneer orthogonal real-time strategies based on selective sequencing approaches and calling of amino acids that we will introduce for nanopore sequencing devices as a complementary acquisition method. All combined, this will allow to drastically increase our knowledge about the current dark matter of mass spectrometry driven proteomics: those proteins and peptides that are non-canonically modified, non-tryptic, have potentially multiple amino acid substation, or no close match in databases or result from structural variants such as fusion proteins that they remain undetected in current analyses. We will highlight applicability in two areas of particular concern in current approaches: the detection of structural variants in proteomic mass spectra and the characterization of novel microbial organisms without sufficient database information.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

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Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2023-COG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

HASSO-PLATTNER-INSTITUT FUR DIGITAL ENGINEERING GGMBH
Contribution nette de l'UE
€ 1 992 500,00
Adresse
PROF DR HELMERT STRASSE 2-3
14482 Potsdam
Allemagne
Région
Brandenburg Brandenburg Potsdam
Type d’activité
Research Organisations
Liens
Coût total
€ 1 992 500,00

Bénéficiaires (1)