論文の概要: Retrosynthetic Planning with Experience-Guided Monte Carlo Tree Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.06028v2
• Date: Sat, 10 Jun 2023 03:13:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-14 03:28:53.124432
• Title: Retrosynthetic Planning with Experience-Guided Monte Carlo Tree Search
• Title（参考訳）: 経験誘導モンテカルロ木探索による再合成計画
• Authors: Siqi Hong, Hankz Hankui Zhuo, Kebing Jin, Guang Shao, Zhanwen Zhou
• Abstract要約: 逆合成計画では、複雑な分子を合成する膨大な数の経路が、可能性の爆発に繋がる。 現在のアプローチは、化学的知識が限られている人や機械で訓練されたスコア関数に依存している。 検索中に合成経験から知識を学ぶための体験指導ネットワークを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.67810457039541
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In retrosynthetic planning, the huge number of possible routes to synthesize a complex molecule using simple building blocks leads to a combinatorial explosion of possibilities. Even experienced chemists often have difficulty to select the most promising transformations. The current approaches rely on human-defined or machine-trained score functions which have limited chemical knowledge or use expensive estimation methods for guiding. Here we an propose experience-guided Monte Carlo tree search (EG-MCTS) to deal with this problem. Instead of rollout, we build an experience guidance network to learn knowledge from synthetic experiences during the search. Experiments on benchmark USPTO datasets show that, EG-MCTS gains significant improvement over state-of-the-art approaches both in efficiency and effectiveness. In a comparative experiment with the literature, our computer-generated routes mostly matched the reported routes. Routes designed for real drug compounds exhibit the effectiveness of EG-MCTS on assisting chemists performing retrosynthetic analysis.
• Abstract（参考訳）: 逆合成計画では、単純な構成要素を使って複雑な分子を合成する多くの可能な経路は、組み合わせ可能性の爆発を引き起こす。 経験豊富な化学者でさえ、最も有望な変換を選択するのが難しいことが多い。 現在のアプローチは、化学知識が限られている人や機械が訓練したスコア関数に依存している。 本稿では,経験誘導型モンテカルロ木探索(EG-MCTS)を提案し,この問題に対処する。 ロールアウトの代わりに、検索中に合成体験から知識を学ぶためのエクスペリエンスガイダンスネットワークを構築します。 USPTOデータセットのベンチマーク実験によると、EG-MCTSは効率と有効性の両方において最先端のアプローチよりも大幅に改善されている。 文献との比較実験では,コンピュータ生成経路は報告経路とほぼ一致した。 実際の薬物化合物用に設計された経路は、レトロ合成分析を行う化学者を支援するeg-mctsの有効性を示す。

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