RetroComposer: テンプレートベースの逆合成予測のためのテンプレート作成

リトロシンセシスの主な目的は、望まれる分子を再帰的に利用可能な構造単位に分解することである。既存のテンプレートベースのリトロシンセシス手法は、テンプレート選択の固定観念に従っており、限られた訓練テンプレートに依存しているため、新たな反応を発見することができないという問題がある。この制約を克服するために、我々は訓練テンプレートを超えた新たなテンプレートを組み立てる革新的なリトロシンセシス予測フレームワークを提案する。我々が知る限り、これは機械学習を使用してリトロシンセシス予測のために反応テンプレートを組み立てる最初の手法である。さらに、我々は原子レベルの変換を捉えることができる効果的な反応物候補評価モデルも提案しており、これによりUSPTO-50Kデータセットにおいて従来の手法よりも優れた性能を達成している。実験結果は、我々の手法が訓練テンプレートでカバーされていない15つのUSPTO-50Kテスト反応に対して新たなテンプレートを生成できることを示している。ソースコードの実装は公開されている。注：- 「リトロシンセシス」（retrosynthesis）：逆合成解析- 「構造単位」（building blocks）：ビルディングブロック- 「固定観念」（stereotype）：ステレオタイプ- 「機械学習」（machine learning）：マシンラーニング- 「USPTO-50Kデータセット」（USPTO-50K dataset）：USPTO-50Kデータセット