論文の概要: Retrosynthetic Planning with Dual Value Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13755v3
- Date: Sun, 3 Mar 2024 14:23:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-07 03:58:43.619786
- Title: Retrosynthetic Planning with Dual Value Networks
- Title（参考訳）: デュアルバリューネットワークによる再合成計画
- Authors: Guoqing Liu, Di Xue, Shufang Xie, Yingce Xia, Austin Tripp, Krzysztof
Maziarz, Marwin Segler, Tao Qin, Zongzhang Zhang, Tie-Yan Liu
- Abstract要約: 我々は、PDVN(Planning with Dual Value Networks)と呼ばれる新しいオンライントレーニングアルゴリズムを提案する。
PDVNは計画段階と更新段階を交互に行い、分子の合成性とコストを予測する。
広く使われているUSPTOデータセットでは、PDVNアルゴリズムが既存のマルチステッププランナの探索成功率を改善する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 107.97218669277913
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Retrosynthesis, which aims to find a route to synthesize a target molecule
from commercially available starting materials, is a critical task in drug
discovery and materials design. Recently, the combination of ML-based
single-step reaction predictors with multi-step planners has led to promising
results. However, the single-step predictors are mostly trained offline to
optimize the single-step accuracy, without considering complete routes. Here,
we leverage reinforcement learning (RL) to improve the single-step predictor,
by using a tree-shaped MDP to optimize complete routes. Specifically, we
propose a novel online training algorithm, called Planning with Dual Value
Networks (PDVN), which alternates between the planning phase and updating
phase. In PDVN, we construct two separate value networks to predict the
synthesizability and cost of molecules, respectively. To maintain the
single-step accuracy, we design a two-branch network structure for the
single-step predictor. On the widely-used USPTO dataset, our PDVN algorithm
improves the search success rate of existing multi-step planners (e.g.,
increasing the success rate from 85.79% to 98.95% for Retro*, and reducing the
number of model calls by half while solving 99.47% molecules for RetroGraph).
Additionally, PDVN helps find shorter synthesis routes (e.g., reducing the
average route length from 5.76 to 4.83 for Retro*, and from 5.63 to 4.78 for
RetroGraph). Our code is available at \url{https://github.com/DiXue98/PDVN}.
- Abstract（参考訳）: 市販の開始物質から標的分子を合成する経路を見つけることを目的とした再合成は、薬物発見と材料設計において重要な課題である。
近年,MLに基づく単段階反応予測器と多段階計画器の組み合わせにより,有望な結果が得られた。
しかしながら、シングルステップ予測器は、完全なルートを考慮せずに、主にオフラインでトレーニングされ、シングルステップ精度を最適化する。
ここでは,木形MDPを用いて完全経路を最適化することにより,強化学習(RL)を活用して単段階予測を改善する。
具体的には,計画段階と更新段階を交互に行う2値ネットワークを用いたオンライン学習アルゴリズム,planning with dual value networks (pdvn)を提案する。
pdvnでは,分子の合成可能性とコストを予測するために2つの値ネットワークを構築した。
単段精度を維持するため,単段予測器のための2分岐ネットワーク構造を設計する。
広く使われているUSPTOデータセットでは、PDVNアルゴリズムは既存のマルチステッププランナの検索成功率を改善する(Retro*では85.79%から98.95%に増加し、RetroGraphでは99.47%の分子を解きながらモデルの呼び出し回数を半分に減らす)。
さらにpdvnは、より短い合成経路(例えば、レトロ*では5.76から4.83、レトログラフでは5.63から4.78)を見つけるのに役立つ。
我々のコードは \url{https://github.com/DiXue98/PDVN} で入手できる。
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