El recientemente emergente Pore-C de alto rendimiento (HiPore-C) puede identificar interacciones multi-vía de cromatina de orden superior en todo el genoma con una salida ultra alta, contribuyendo a descifrar la organización tridimensional (3D) del genoma. Sin embargo, también presenta nuevos desafíos para el análisis de datos relevantes. Para aliviar este problema, propusimos el EpiMCI, un modelo para la predicción de interacciones de cromatina multi-vía basado en una red neuronal de hipergrafo con señales epigenómicas como entrada. El EpiMCI integró representaciones de hiperedges separadas con información de hiperedges acopladas y obtuvo AUCs de 0.981 y 0.984 en los conjuntos de datos GM12878 y K562, respectivamente, superando el método actualmente disponible. Además, el EpiMCI puede aplicarse para eliminar el ruido de los datos de HiPore-C y mejorar la calidad de los datos de manera eficiente. Además, las incrustaciones de vértices extraídas del EpiMCI reflejaron con precisión la arquitectura global de la cromatina. El análisis de componentes principales sugirió que estaba bien alineado con las actividades de las regiones genómicas a nivel de compartimento de cromatina. En conjunto, el EpiMCI puede predecir con precisión interacciones de cromatina multi-vía y puede aplicarse a estudios que dependen de la arquitectura de la cromatina.