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Spectral Interpretability for Molecular Potentials Learning with Graph Neural Networks

Descripción del proyecto

Redes neuronales gráficas con interpretabilidad espectral para modelizar potenciales de interacción molecular

Las redes neuronales gráficas empleadas para modelizar potenciales de interacción molecular tienen una gran importancia en el desarrollo de nuevos fármacos y materiales. Sin embargo, la complejidad de los modelos resultantes es tan alta que puede dificultar determinar qué interacciones moleculares son más importantes. En el proyecto SIMPL, que cuenta con el apoyo de las acciones Marie Skłodowska-Curie, se pretende mejorar la interpretabilidad y fiabilidad de las redes neuronales gráficas. Para ello, se diseñarán redes neuronales gráficas integradas con la teoría espectral de grafos y la topología algebraica para, de este modo, racionalizar los modelos e identificar las interacciones más importantes. A continuación, este marco se empleará para estudiar procesos de reconocimiento inmunitario, como la unión entre péptidos y el complejo principal de histocompatibilidad. Los resultados del proyecto podrían contribuir a optimizar la inmunoterapia y el desarrollo de nuevas vacunas.

Objetivo

The SIMPL project (Spectral Interpretability for Molecular Interaction PotentiaLs) is designed to enhance the interpretability and efficiency of Graph Neural Networks (GNNs) used to model Molecular Interaction Potentials (MIPs). GNNs have greatly advanced the prediction of molecular interactions, which is crucial for fields like drug discovery and material science. However, the complexity of these models often makes it challenging to identify which molecular interactions are most critical, limiting their practical application. SIMPL addresses this challenge by incorporating Spectral Graph Theory and Algebraic Topology into GNNs, allowing for clearer interpretation and streamlined models, focusing on the most relevant interactions without sacrificing accuracy. Compared to traditional gradient-based methods, which can be unstable and sensitive to specific molecular conformations, SIMPL offers a robust approach. Instead of a localized insights that could vary significantly depending on the particular state of the molecule or be subject to vanishing or exploding gradients problems (especially in complex models), SIMPL provides a global perspective by assessing the relevance of interactions across the entire learning task. This ensure that the identified interactions are consistently important and reliable. This approach in practice forces a multi-body expansion of the MIP leading to a comprehensive understanding of molecular systems.
While SIMPL has broad applications, it will be applied to the study of immune recognition processes, such as peptide-Major Histocompatibility Complex (MHC) binding. The framework’s ability to reliably identify critical molecular interactions could significantly enhance our understanding of these processes, leading to more informed approaches in immunotherapy and vaccine development.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

Palabras clave

Programa(s)

Tema(s)

Régimen de financiación

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Convocatoria de propuestas

(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

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Coordinador

FREIE UNIVERSITAET BERLIN
Aportación neta de la UEn
€ 202 125,12
Dirección
KAISERSWERTHER STRASSE 16-18
14195 Berlin
Alemania
Región
Berlin Berlin Berlin
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total
Sin datos