У Nature представили ШІ-модель для планування хімічного синтезу

Міжнародна група дослідників представила RetroChimera — модель штучного інтелекту для ретросинтезу, тобто планування шляхів отримання малих молекул із доступніших речовин. Роботу 21 вересня опублікував Nature. Серед авторів — фахівці Microsoft Research AI for Science, Novartis Biomedical Research, GSK, Кембриджського університету та інших установ.

Ретросинтез використовують для пошуку можливих реакцій і вихідних сполук, потрібних для синтезу заданої молекули. Автори зазначають, що сучасні ШІ-системи для такого планування мають труднощі з рідкісними, але стратегічно важливими реакціями, а також можуть пропонувати некоректні варіанти, які не відповідають очікуванням хіміків.

Поєднання двох підходів

RetroChimera об’єднує два нові компоненти з різними індуктивними упередженнями — закладеними в модель припущеннями щодо структури даних. Їхні результати інтегрують за допомогою навчальної стратегії ансамблювання. За даними дослідження, модель перевершила провідні базові системи в експериментах із наборами даних різного масштабу.

Автори також повідомили, що система демонструвала стійкість під час роботи з даними поза межами тренувальної вибірки та могла навчатися на дуже малій кількості прикладів для кожного класу реакцій. Це важливо для реакцій, для яких доступно небагато навчальних даних.

Оцінка органічними хіміками

У двох форматах оцінювання — парному та індивідуальному — органічні хіміки частіше обирали передбачення RetroChimera, ніж опубліковані еталонні реакції та результати інших ШІ-моделей. Дослідники також перевірили перенесення моделі без додаткового навчання і її донавчання на внутрішніх наборах даних двох великих фармацевтичних компаній.

За висновком авторів, ці випробування показали здатність моделі узагальнювати результати за зміни розподілу даних. Стаття доступна як рецензована прийнята версія та може бути відредагована до виходу остаточної версії публікації.