論文の概要: RetCL: A Selection-based Approach for Retrosynthesis via Contrastive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.00795v1
• Date: Mon, 3 May 2021 12:47:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-04 13:56:59.659039
• Title: RetCL: A Selection-based Approach for Retrosynthesis via Contrastive Learning
• Title（参考訳）: RetCL:コントラスト学習による再合成のための選択的アプローチ
• Authors: Hankook Lee, Sungsoo Ahn, Seung-Woo Seo, You Young Song, Sung-Ju Hwang, Eunho Yang, Jinwoo Shin
• Abstract要約: レトロシンセシスは深層学習の新たな研究分野である。 本稿では, 市販分子の候補群から, 反応物質の選択問題へとレトロシンセシスを再構成する新しいアプローチを提案する。 スコア機能を学ぶために、ハードネガティブマイニングを備えた新しいコントラストトレーニングスキームも提案します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 107.64562550844146
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Retrosynthesis, of which the goal is to find a set of reactants for synthesizing a target product, is an emerging research area of deep learning. While the existing approaches have shown promising results, they currently lack the ability to consider availability (e.g., stability or purchasability) of the reactants or generalize to unseen reaction templates (i.e., chemical reaction rules). In this paper, we propose a new approach that mitigates the issues by reformulating retrosynthesis into a selection problem of reactants from a candidate set of commercially available molecules. To this end, we design an efficient reactant selection framework, named RetCL (retrosynthesis via contrastive learning), for enumerating all of the candidate molecules based on selection scores computed by graph neural networks. For learning the score functions, we also propose a novel contrastive training scheme with hard negative mining. Extensive experiments demonstrate the benefits of the proposed selection-based approach. For example, when all 671k reactants in the USPTO {database} are given as candidates, our RetCL achieves top-1 exact match accuracy of $71.3\%$ for the USPTO-50k benchmark, while a recent transformer-based approach achieves $59.6\%$. We also demonstrate that RetCL generalizes well to unseen templates in various settings in contrast to template-based approaches.
• Abstract（参考訳）: レトロシンセシス(retro synthesis)は、ターゲットプロダクトを合成するための一連の反応物質を見つけることを目的としているが、ディープラーニングの新たな研究分野である。 既存のアプローチは有望な結果を示しているが、現在は反応剤の可利用性(安定性や購入性など)や、目に見えない反応テンプレート(化学反応規則)に一般化する能力が欠けている。 本稿では, 市販分子の候補集合からの反応物質の選択問題にレトロ合成を再構成することで, 問題を緩和する新しいアプローチを提案する。 そこで我々は,グラフニューラルネットワークによって計算された選択スコアに基づいて,全ての候補分子を列挙するretcl(retro synthesis via contrastive learning)という効率的な反応剤選択フレームワークを設計した。 また,スコア関数を学習するために,ハード・ネガティブ・マイニングを用いた新しいコントラスト・トレーニング・スキームを提案する。 広範な実験により,提案手法の利点が示された。 例えば、USPTO {database} の 671k 反応体が候補として与えられると、我々の RetCL は USPTO-50k ベンチマークで 711.3 % の正確な一致精度を、最近の変換器ベースのアプローチでは59.6 % の精度で達成する。 また、テンプレートベースのアプローチとは対照的に、RetCLはさまざまな設定で目に見えないテンプレートによく一般化することを示した。

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