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

Descrizione del progetto

Trovare le proteine nascoste nella spettrometria di massa

La proteomica, lo studio delle proteine mediante la spettrometria di massa, offre preziose informazioni sulle funzioni cellulari. Tuttavia, molte forme proteiche rimangono inosservate a causa della loro complessità, limitando la nostra comprensione delle malattie e dei potenziali trattamenti. I modelli di apprendimento automatico esistenti per la proteomica spesso non riescono ad analizzare completamente gli spettri di massa e non sono facilmente interpretabili. Questa mancanza di trasparenza ostacola la loro applicazione in ambito clinico. In quest’ottica, il progetto explainProt, finanziato dal CER, intende risolvere questo problema sviluppando modelli di apprendimento automatico chiari e completi per analizzare dati proteomici complessi. Combinando nuove tecniche di sequenziamento e dispositivi a nanopori, il progetto permetterà di scoprire proteine nascoste e varianti strutturali, facendo progredire la ricerca nel rilevamento delle malattie e nella scoperta dei microbi.

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

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Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) ERC-2023-COG

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Istituzione ospitante

HASSO-PLATTNER-INSTITUT FUR DIGITAL ENGINEERING GGMBH
Contributo netto dell'UE
€ 1 992 500,00
Indirizzo
PROF DR HELMERT STRASSE 2-3
14482 Potsdam
Germania
Regione
Brandenburg Brandenburg Potsdam
Tipo di attività
Research Organisations
Collegamenti
Costo totale
€ 1 992 500,00

Beneficiari (1)