論文の概要: Mind the Retrosynthesis Gap: Bridging the divide between Single-step and
Multi-step Retrosynthesis Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.11809v1
- Date: Mon, 12 Dec 2022 18:06:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-25 02:44:18.938690
- Title: Mind the Retrosynthesis Gap: Bridging the divide between Single-step and
Multi-step Retrosynthesis Prediction
- Title（参考訳）: 再合成ギャップの心:単段階と多段階の再合成予測の分岐
- Authors: Alan Kai Hassen, Paula Torren-Peraire, Samuel Genheden, Jonas
Verhoeven, Mike Preuss, Igor Tetko
- Abstract要約: 多段階のアプローチは、単段階の逆合成モデルに格納された化学情報を繰り返し適用する。
複数のステップに拡張された1段階の逆合成のためのモデルが、現在のマルチステップ手法の経路探索能力に大きな影響を及ぼすことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9134244356393664
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Retrosynthesis is the task of breaking down a chemical compound recursively
step-by-step into molecular precursors until a set of commercially available
molecules is found. Consequently, the goal is to provide a valid synthesis
route for a molecule. As more single-step models develop, we see increasing
accuracy in the prediction of molecular disconnections, potentially improving
the creation of synthetic paths. Multi-step approaches repeatedly apply the
chemical information stored in single-step retrosynthesis models. However, this
connection is not reflected in contemporary research, fixing either the
single-step model or the multi-step algorithm in the process. In this work, we
establish a bridge between both tasks by benchmarking the performance and
transfer of different single-step retrosynthesis models to the multi-step
domain by leveraging two common search algorithms, Monte Carlo Tree Search and
Retro*. We show that models designed for single-step retrosynthesis, when
extended to multi-step, can have a tremendous impact on the route finding
capabilities of current multi-step methods, improving performance by up to +30%
compared to the most widely used model. Furthermore, we observe no clear link
between contemporary single-step and multi-step evaluation metrics, showing
that single-step models need to be developed and tested for the multi-step
domain and not as an isolated task to find synthesis routes for molecules of
interest.
- Abstract（参考訳）: 再合成は、商業的に利用可能な分子の集合が見つかるまで、再帰的に分子前駆体に分解する作業である。
したがって、分子の有効な合成経路を提供することが目的である。
単段階モデルが発展するにつれて、分子切断の予測精度が高まり、合成経路の生成が改善される可能性がある。
多段階のアプローチは、単段階のレトロシンセシスモデルに格納された化学情報を繰り返し適用する。
しかし、この接続は現代の研究には反映されず、プロセス内のシングルステップモデルまたはマルチステップアルゴリズムを固定する。
本研究では,2つの共通探索アルゴリズムであるモンテカルロ木探索法とレトロ*法を用いて,異なる単一ステップのレトロシンセシスモデルの性能と転送のベンチマークを行い,両タスク間の橋渡しを確立する。
複数のステップに拡張された単一ステップの逆合成を設計したモデルは、現在のマルチステップ手法の経路探索能力に大きな影響を及ぼし、最も広く使われているモデルと比較して最大30%性能が向上することを示した。
さらに,同時代の単段階評価指標と多段階評価指標との間には明確な相関は見られず,多段階領域に対して単段階モデルを開発し,テストする必要があることを示す。
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