【摘 要】
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有机化学是现代多个学科领域的基石,深刻改变着我们生活的方方面面,近代以来科研工作者一直致力于探索如何更高效的合成有机化合物,自上世纪60年代起,计算机技术初露锋芒时就有科研工作者将计算机技术用于合成规划,但是由于当时计算机算法和算力的制约,先驱者开发的计算机辅助合成规划算法并没有被学术界广泛关注。如今,随着计算机算力的大幅提高和人工智能机器学习算法的飞速进步,计算机辅助合成规划系统也因新的方法的融
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有机化学是现代多个学科领域的基石,深刻改变着我们生活的方方面面,近代以来科研工作者一直致力于探索如何更高效的合成有机化合物,自上世纪60年代起,计算机技术初露锋芒时就有科研工作者将计算机技术用于合成规划,但是由于当时计算机算法和算力的制约,先驱者开发的计算机辅助合成规划算法并没有被学术界广泛关注。如今,随着计算机算力的大幅提高和人工智能机器学习算法的飞速进步,计算机辅助合成规划系统也因新的方法的融入而高速发展。逆合成预测算法是计算机辅助合成规划系统中极其重要的组成部分,一个高精度、可靠的逆合成预测算法可以大大节省科研工作者的工作时间和精力,并且可以降低合成探索中失败的概率从而节约研发成本,对药物发现领域极为重要。近些年来,人工智能-专家融合逆合成预测算法已经可以帮助科研工作者寻找复杂天然产物的合成路线,但是该种算法需要大型团队经过数十年的努力来手动编码化学反应规则和合成策略,未能做到完全的自动化。鉴于化学反应知识库更新速度极快,完全将化学反应手动编码是一项艰巨的任务,纯数据驱动的逆合成预测算法则有望从海量数据中自动学习化学反应规则,可以完全将人类从繁杂的手动编码任务中解放出来。本文致力于机器学习数据驱动的逆合成预测算法的研究,提出了一种全新的单步逆合成预测模型,并且详细评测了多步逆合成预测算法。具体的创新及工作内容包括以下两个方面:1.提出一种全新的数据驱动的单步逆合成预测模型Retro Prime,该模型基于神经翻译原理,整合化学家的逆合成分析思路:（1）识别反应位点并将目标分子转化为合成子;（2）补全离去基团得到目标分子对应的反应物。两个阶段我们都使用先进的自然语言处理模型Transformer来完成。在标准的USPTO-50K化学反应数据集中,分别在化学反应类型给定和未知的预测条件下达到了64.8%和51.4%的Top-1精度,并且在百万量级的化学反应数据集USPTO-full中与最先进的基于Transformer的逆合成模型精度接近。Retro Prime还包含了针对性的策略来应对基于神经翻译的逆合成预测模型存在的两个问题:多样性较差、化学不可信结果比例高。这些问题还鲜有研究者提出针对性的策略,Retro Prime被设计来应对这些挑战。2.详细评测了逆合成模型的搜索框架、反应过滤器以及单步逆合成模型数据集的可靠性对合成路径合理性的影响。并且以合析树抽象逆合成搜索树,大大改进了深度优先算法这一基准算法的预测性能,通过在两个测试集中测试多达10种多步逆合成模型配置归纳总结出三类数据驱动的多步逆合成模型存在的路径规划问题:（1）原始数据的错误导致的预测路径不合理;（2）多反应位点化合物合成路径中的位点竞争反应冲突;（3）规划的路径相应的反应条件与反应物不兼容。本工作详细研究了多步逆合成模型的部件对上述规划问题的效果,并讨论了解决这些问题的方法。
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