【ICML2021】自提升策略规划真实且可执行的分子逆合成路线

发现目标产物的合成路线在许多应用中发挥着重要作用。其中，逆合成面临的主要挑战包含两方面：(1)找到一个准确的单步逆合成模型来预测给定产物的单步反应；(2)设计一种有效的搜索算法设计完整的合成路线。目前已提出的用于单步逆合成的模型可分为三类：对产物分子应用模板以预测反应物、从头生成每种反应物、修改产物原子数目或更改化学键以获得反应物。而用于规划完整路线的搜索算法主要包含两类：将其视为顺序决策的过程、应用树搜索算法。逆合成框架的评估可以从以下两个方面出发：（1）模型提出的反应路线是否是现实世界中的反应；（2）模型预测的路线(从分子构建块开始合成)的成功率。目前的逆合成设计框架不是端到端的，而是朝着上述两个目标分别优化单步逆合成模型和搜索策略，因此模型的性能可能并未达到最佳。受此启发，作者提出了一个新的端到端逆合成框架，该框架在训练过程中同时考虑最大化搜索算法的成功率以及在真实世界中存在的反应。

https://www.zhuanzhi.ai/paper/f8aae4cb683d1571732e57f54dc775ff