論文の概要: Retro-fallback: retrosynthetic planning in an uncertain world
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09270v2
- Date: Wed, 3 Apr 2024 10:17:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 23:08:03.575318
- Title: Retro-fallback: retrosynthetic planning in an uncertain world
- Title（参考訳）: レトロスペクティブフォールバック:不確実な世界における再合成計画
- Authors: Austin Tripp, Krzysztof Maziarz, Sarah Lewis, Marwin Segler, José Miguel Hernández-Lobato,
- Abstract要約: 再合成は、よりシンプルで購入可能な分子から望ましい分子を作るために一連の化学反応を計画するタスクである。
本稿では,この不確実性を考慮したレトロ合成の新規な定式化を提案する。
そこで我々は,少なくとも1つの計画が実験室で実行可能である確率を最大化する,レトロフォールバック(retro-fallback)と呼ばれる新しいグリージーアルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.35379180648418
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Retrosynthesis is the task of planning a series of chemical reactions to create a desired molecule from simpler, buyable molecules. While previous works have proposed algorithms to find optimal solutions for a range of metrics (e.g. shortest, lowest-cost), these works generally overlook the fact that we have imperfect knowledge of the space of possible reactions, meaning plans created by algorithms may not work in a laboratory. In this paper we propose a novel formulation of retrosynthesis in terms of stochastic processes to account for this uncertainty. We then propose a novel greedy algorithm called retro-fallback which maximizes the probability that at least one synthesis plan can be executed in the lab. Using in-silico benchmarks we demonstrate that retro-fallback generally produces better sets of synthesis plans than the popular MCTS and retro* algorithms.
- Abstract（参考訳）: 再合成は、よりシンプルで購入可能な分子から望ましい分子を作るために一連の化学反応を計画するタスクである。
これまでの研究では、様々なメトリクス(例えば、最短、最低コスト)の最適解を求めるアルゴリズムが提案されていたが、これらの研究は一般的に、反応の空間について不完全な知識を持っているという事実を見落としている。
本稿では, この不確実性を考慮するために, 確率過程の観点からのレトロ合成の新規な定式化を提案する。
そこで我々は,少なくとも1つの合成計画が実験室で実行可能である確率を最大化する,レトロフォールバック(retro-fallback)と呼ばれる新しいグリージーアルゴリズムを提案する。
In-silicoベンチマークを用いて、レトロフォールバックが一般的なMCTSやレトロ*アルゴリズムよりも優れた合成計画を生成することを示した。
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