Retro-fallback: retrosynthetic planning in an uncertain world

要約

逆合成は、より単純で購入可能な分子から目的の分子を作成するための一連の化学反応を提案するタスクです。
これまでの研究では、さまざまな指標（最短、最低コストなど）に対する最適な解決策を見つけるアルゴリズムが提案されてきましたが、これらの研究では一般に、考えられる反応の空間について不完全な知識しか持っていない、つまりアルゴリズムによって作成された計画が正しくない可能性があるという事実が見落とされています。
研究室で働く。
この論文では、この不確実性を説明するために、確率過程の観点から逆合成の新しい定式化を提案します。
次に、少なくとも 1 つの合成計画がラボで実行できる確率を最大化する、レトロ フォールバックと呼ばれる新しい貪欲アルゴリズムを提案します。
インシリコ ベンチマークを使用して、レトロ フォールバックは一般に、一般的な MCTS およびレトロ * アルゴリズムよりも優れた合成プランのセットを生成することを示します。

要約(オリジナル)

Retrosynthesis is the task of proposing a series of chemical reactions to create a desired molecule from simpler, buyable molecules. While previous works have proposed algorithms to find optimal solutions for a range of metrics (e.g. shortest, lowest-cost), these works generally overlook the fact that we have imperfect knowledge of the space of possible reactions, meaning plans created by the algorithm may not work in a laboratory. In this paper we propose a novel formulation of retrosynthesis in terms of stochastic processes to account for this uncertainty. We then propose a novel greedy algorithm called retro-fallback which maximizes the probability that at least one synthesis plan can be executed in the lab. Using in-silico benchmarks we demonstrate that retro-fallback generally produces better sets of synthesis plans than the popular MCTS and retro* algorithms.

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