論文の概要: DirectMultiStep: Direct Route Generation for Multi-Step Retrosynthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13983v2
• Date: Tue, 21 Jan 2025 17:37:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-23 16:52:34.918696
• Title: DirectMultiStep: Direct Route Generation for Multi-Step Retrosynthesis
• Title（参考訳）: DirectMultiStep:マルチステップ再合成のための直接経路生成
• Authors: Yu Shee, Haote Li, Anton Morgunov, Victor Batista,
• Abstract要約: 本稿では,多段階合成経路を単一文字列として直接生成する,エキスパートアプローチの混合を利用したトランスフォーマーモデルを提案する。 我々のモデルは、所望のステップ数や出発材料など、特定の条件を満たすことができる。 DMS-Flex(Duo)がPaRoutesデータセットの最先端メソッドを上回り、Top-1の精度が2.5倍向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Traditional computer-aided synthesis planning (CASP) methods rely on iterative single-step predictions, leading to exponential search space growth that limits efficiency and scalability. We introduce a series of transformer-based models, utilizing mixture of experts approach, that directly generate multistep synthetic routes as a single string by conditionally predicting each molecule based on all preceding ones. Our models can accommodate specific conditions such as the desired number of steps and starting materials, with the top-performing DMS-Flex (Duo) surpassing state-of-the-art methods on the PaRoutes dataset with a 2.5x improvement in Top-1 accuracy on the n$_1$ test set and a 3.9x improvement on the n$_5$ test set. It also successfully predicts routes for FDA-approved drugs not included in the training data, showcasing its generalization capabilities. While the current suboptimal diversity of the training set may impact performance on less common reaction types, our multistep-first approach presents a promising direction towards fully automated retrosynthetic planning.
• Abstract（参考訳）: 従来のコンピュータ支援合成計画法(CASP)は反復的な単一ステップ予測に依存しており、効率と拡張性を制限する指数関数的な検索空間が成長する。 本稿では, 先行する全ての分子を条件付きで予測することにより, 多段階合成経路を直接単一文字列として生成する, 専門家アプローチの混合を利用した変圧器モデルを提案する。 DMS-Flex(Duo)がPaRoutesデータセットの最先端メソッドを上回り、n$_1$テストセットのTop-1精度が2.5倍、n$_5$テストセットの3.9倍向上した。 また、FDAが承認した薬物がトレーニングデータに含まれていないルートの予測も成功し、その一般化能力を示している。 現在のトレーニングセットの最適部分の多様性は、あまり一般的でない反応タイプのパフォーマンスに影響を及ぼすかもしれないが、我々のマルチステップファーストアプローチは、完全に自動化された再合成計画に向けて有望な方向を示す。

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