Tango*: Constrained synthesis planning using chemically informed value functions

要約

コンピュータ支援合成計画 (CASP) は、制約のない方法で単純な分子の逆合成経路を生成する点で大幅な進歩を遂げました。
最近の研究では、出発原料に制約のある合成問題に対処するために、前方および後方拡張を備えた特殊な双方向探索アルゴリズムが導入され、CASP システムが廃棄物や再生可能な原料などの指定された出発原料からの合成経路を提供できるようになりました。
この研究では、既存の一方向検索アルゴリズムである Retro* を使用して、出発物質に制約された合成計画問題を解決できる簡単なガイド付き検索を導入します。
単一のハイパーパラメーターを最適化することにより、Tango* が効率と解決速度の点で既存の方法よりも優れていることを示します。
Tango* コスト関数が双方向 DESP 手法の大幅な改善を促進することがわかりました。
また、私たちの方法では、実測時間の短縮を実現しながら、ルート品質の一般的な指標である同様の長さの合成ルートを提案します。
最後に、神経誘導検索手法に対して Tango のパフォーマンスが優れている潜在的な理由を強調します。

要約(オリジナル)

Computer-aided synthesis planning (CASP) has made significant strides in generating retrosynthetic pathways for simple molecules in a non-constrained fashion. Recent work introduces a specialised bidirectional search algorithm with forward and retro expansion to address the starting material-constrained synthesis problem, allowing CASP systems to provide synthesis pathways from specified starting materials, such as waste products or renewable feed-stocks. In this work, we introduce a simple guided search which allows solving the starting material-constrained synthesis planning problem using an existing, uni-directional search algorithm, Retro*. We show that by optimising a single hyperparameter, Tango* outperforms existing methods in terms of efficiency and solve rate. We find the Tango* cost function catalyses strong improvements for the bidirectional DESP methods. Our method also achieves lower wall clock times while proposing synthetic routes of similar length, a common metric for route quality. Finally, we highlight potential reasons for the strong performance of Tango over neural guided search methods

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