Re-evaluating Retrosynthesis Algorithms with Syntheseus

要約

逆合成としても知られる分子の合成方法の計画は、近年、機械学習および化学コミュニティでますます注目を集めています。
着実な進歩が見られるにもかかわらず、不完全なベンチマークと一貫性のない比較により、既存の手法の体系的な欠点が隠蔽されていると私たちは主張します。
これを解決するために、デフォルトでベスト プラクティスを推進する syntheseus と呼ばれるベンチマーク ライブラリを提供し、シングルステップおよびマルチステップ逆合成アルゴリズムの一貫した有意義な評価を可能にします。
私たちは syntheseus を使用して以前の多数の逆合成アルゴリズムを再評価し、注意深く評価すると最先端のモデルのランキングが変わることを発見しました。
この分野における今後の取り組みについてのガイダンスで終わります。

要約(オリジナル)

The planning of how to synthesize molecules, also known as retrosynthesis, has been a growing focus of the machine learning and chemistry communities in recent years. Despite the appearance of steady progress, we argue that imperfect benchmarks and inconsistent comparisons mask systematic shortcomings of existing techniques. To remedy this, we present a benchmarking library called syntheseus which promotes best practice by default, enabling consistent meaningful evaluation of single-step and multi-step retrosynthesis algorithms. We use syntheseus to re-evaluate a number of previous retrosynthesis algorithms, and find that the ranking of state-of-the-art models changes when evaluated carefully. We end with guidance for future works in this area.

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