نموذج تعلّم الرسوم البيانية للتركيب العكسي دون استخدام القوالب

تُعدّ مسألة التنبؤ بالتركيب العكسي (Retrosynthesis prediction) مشكلة أساسية في التخليق العضوي، حيث يُطلب تحديد الجزيئات المسبقة التي يمكن استخدامها لتخليق جزيء مستهدف. وتعتبر المُراعاة الأساسية عند بناء النماذج العصبية لهذا المهمة هي محاذاة تصميم النموذج مع الاستراتيجيات التي يعتمدها الكيميائيون. وبناءً على هذا المنظور، تقدّم هذه الورقة منهجًا يعتمد على الرسوم البيانية (graph-based)، ويستفيد من الفكرة القائلة بأن بنية الرسم البياني للجزيئات المسبقة تبقى في الغالب غير مُغيّرة أثناء التفاعل الكيميائي. يُقدّر النموذج أولًا مجموعة من التعديلات على الرسم البياني التي تحوّل الجزيء المستهدف إلى جزيئات غير كاملة تُعرف بـ "السينثونات" (synthons). ثم يتعلم النموذج توسيع هذه السينثونات إلى جزيئات كاملة من خلال ربط مجموعات مغادرة ذات صلة. وتُبسط هذه الطريقة التفكيكية بنية النموذج، مما يجعل تنبؤاته أكثر قابلية للتفسير، كما يصبح من السهل تصحيحها يدويًا. وقد حقق النموذج دقة في الترتيب الأول (top-1 accuracy) بلغت 53.7٪، متفوقًا على الطرق السابقة التي لا تعتمد على قوالب (template-free) أو التي تعتمد جزئيًا على القوالب (semi-template-based).