Microsoft Research опубликовала и открыла исходный код RetroChimera, новой системы для предсказания ретросинтеза, которая объединяет две взаимодополняющие модели для предложения высококачественных путей синтеза. Система интегрирует R-SMILES 2, модель на основе Transformer для de-novo генерации, с NeuralLoc, моделью на основе графовых нейронных сетей (GNN), используя обученную стратегию ансамблирования для ранжирования предсказаний.

  • RetroChimera использует гибкость R-SMILES 2 и точность NeuralLoc для захвата взаимодополняющих паттернов реакций.
  • В слепых тестах химики уровня PhD предпочли индивидуальные предсказания реакций от RetroChimera предыдущим моделям и записанным в литературе реакциям.
  • Модель достигла 90% уровня принятия полных путей синтеза экспертами, по сравнению с 20-50% для её субмоделей или базовых моделей.
  • Исходный код и веса доступны на GitHub под лицензией MIT и через Microsoft Foundry.

RetroChimera призвана помочь исследователям более эффективно выявлять перспективные пути синтеза, поддерживая более быстрые циклы проектирования-изготовления-тестирования в разработке лекарств и умных материалов.