論文の概要: Fast and scalable retrosynthetic planning with a transformer neural network and speculative beam search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.01459v1
• Date: Sat, 02 Aug 2025 18:30:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 18:25:21.887508
• Title: Fast and scalable retrosynthetic planning with a transformer neural network and speculative beam search
• Title（参考訳）: 変圧器ニューラルネットワークと投機ビームサーチによる高速でスケーラブルな逆合成計画
• Authors: Mikhail Andronov, Natalia Andronova, Michael Wand, Jürgen Schmidhuber, Djork-Arné Clevert,
• Abstract要約: 本稿では,SMILES-to-SMILES変換器を単一ステップ逆合成モデルとして用いた多段階合成計画システムの高速化手法を提案する。 提案手法により,AiZynthFinder における多段合成計画におけるSMILES-to-SMILES変換器の遅延を低減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.069344340760715
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: AI-based computer-aided synthesis planning (CASP) systems are in demand as components of AI-driven drug discovery workflows. However, the high latency of such CASP systems limits their utility for high-throughput synthesizability screening in de novo drug design. We propose a method for accelerating multi-step synthesis planning systems that rely on SMILES-to-SMILES transformers as single-step retrosynthesis models. Our approach reduces the latency of SMILES-to-SMILES transformers powering multi-step synthesis planning in AiZynthFinder through speculative beam search combined with a scalable drafting strategy called Medusa. Replacing standard beam search with our approach allows the CASP system to solve 26\% to 86\% more molecules under the same time constraints of several seconds. Our method brings AI-based CASP systems closer to meeting the strict latency requirements of high-throughput synthesizability screening and improving general user experience.
• Abstract（参考訳）: AIベースのコンピュータ支援合成計画(CASP)システムは、AI駆動の薬物発見ワークフローのコンポーネントとして要求されている。 しかし、そのようなCASPシステムの高レイテンシは、デノボ医薬品設計における高スループット合成性スクリーニングの実用性を制限している。 本稿では,SMILES-to-SMILES変換器を単一ステップ逆合成モデルとして用いた多段階合成計画システムの高速化手法を提案する。 提案手法により,AiZynthFinder における多段合成計画におけるSMILES-to-SMILES変換器の遅延を低減する。 我々のアプローチで標準ビームサーチを置き換えることで、CASPシステムは数秒の時間制約の下で26～86倍の分子を解ける。 提案手法により,AIベースのCASPシステムは,高スループット合成性スクリーニングの厳格なレイテンシ要件を満たすとともに,一般ユーザエクスペリエンスの向上を実現している。

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