論文の概要: Trustworthy Retrosynthesis: Eliminating Hallucinations with a Diverse Ensemble of Reaction Scorers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.10645v2
• Date: Wed, 15 Oct 2025 15:58:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-16 13:11:49.467496
• Title: Trustworthy Retrosynthesis: Eliminating Hallucinations with a Diverse Ensemble of Reaction Scorers
• Title（参考訳）: 信頼できる再合成:反応スコラーの多角的アンサンブルによる幻覚の除去
• Authors: Michal Sadowski, Tadija Radusinović, Maria Wyrzykowska, Lukasz Sztukiewicz, Jan Rzymkowski, Paweł Włodarczyk-Pruszyński, Mikołaj Sacha, Piotr Kozakowski, Ruard van Workum, Stanislaw Kamil Jastrzebski,
• Abstract要約: RetroTrim(レトロトリム)は、薬物様標的の非感覚的計画を回避するリトロシンセサイザーシステムである。 我々のシステムは、幻覚反応をフィルターするのに成功する唯一の方法であるだけでなく、全体的な高品質な経路の最大数にも繋がる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3831711904009911
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Retrosynthesis is one of the domains transformed by the rise of generative models, and it is one where the problem of nonsensical or erroneous outputs (hallucinations) is particularly insidious: reliable assessment of synthetic plans is time-consuming, with automatic methods lacking. In this work, we present RetroTrim, a retrosynthesis system that successfully avoids nonsensical plans on a set of challenging drug-like targets. Compared to common baselines in the field, our system is not only the sole method that succeeds in filtering out hallucinated reactions, but it also results in the highest number of high-quality paths overall. The key insight behind RetroTrim is the combination of diverse reaction scoring strategies, based on machine learning models and existing chemical databases. We show that our scoring strategies capture different classes of hallucinations by analyzing them on a dataset of labeled retrosynthetic intermediates. This approach formed the basis of our winning solution to the Standard Industries \$1 million Retrosynthesis Challenge. To measure the performance of retrosynthesis systems, we propose a novel evaluation protocol for reactions and synthetic paths based on a structured review by expert chemists. Using this protocol, we compare systems on a set of 32 novel targets, curated to reflect recent trends in drug structures. While the insights behind our methodology are broadly applicable to retrosynthesis, our focus is on targets in the drug-like domain. By releasing our benchmark targets and the details of our evaluation protocol, we hope to inspire further research into reliable retrosynthesis.
• Abstract（参考訳）: 再合成は生成モデルの台頭によって変化した領域の1つであり、非感覚的あるいは誤った出力(幻覚)の問題が特に深刻である。 本研究では, 薬物様標的の非感覚的計画を回避するためのレトロ合成システムであるRetroTrimを提案する。 この分野の一般的なベースラインと比較すると,本システムは幻覚反応のフィルタリングに成功している唯一の方法であるばかりでなく,全体としても高品質な経路が最多となる。 RetroTrimの背後にある重要な洞察は、機械学習モデルと既存の化学データベースに基づく多様な反応評価戦略の組み合わせである。 評価戦略は,ラベル付きレトロシンセティック中間体のデータセット上で解析することにより,異なる種類の幻覚を捉えていることを示す。 このアプローチは、Standard Industries \$100M(100万ドル)のレトロシンセシスチャレンジに勝利したソリューションの基礎を形成しました。 逆合成システムの性能を評価するため, 専門家による構造的レビューに基づいて, 反応経路と合成経路の新たな評価プロトコルを提案する。 このプロトコルを用いて、薬物構造の最新動向を反映した32の新規ターゲットのシステムを比較する。 我々の方法論の背後にある洞察は、レトロシンセシスに広く適用されているが、我々の焦点は薬物のような領域の標的に焦点を当てている。 ベンチマークターゲットと評価プロトコルの詳細を公開することによって、信頼性の高い再合成に関するさらなる研究を促したいと考えています。

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