Leap: Molecular Synthesisability Scoring with Intermediates

Temel Kavramlar

Leap, a novel synthesisability scoring method, considers intermediates to better estimate the practical synthetic complexity of molecules.

Özet

1. Abstract:

• Assessing molecule synthesis is crucial in drug discovery.
• Existing methods lack dynamic conditioning on intermediates.
• Leap model surpasses other scoring methods by at least 5% on AUC score.

2. Introduction:

• Predicting compound synthesizability accelerates drug discovery.
• Synthesis planning algorithms are computationally expensive.
• Generative workflows need fast and accurate metrics for chemical tractability.

3. Methods:

• Leap uses transformers to predict multi-step synthesis routes.
• Pre-training involves encoding synthesis routes as strings.
• Fine-tuning predicts tree depth for target molecules with or without intermediates.

4. Experiments:

• Leap outperforms other scorers in identifying synthesisable molecules.
• Leap adapts its scores when key intermediates are provided.
• Leap maintains ranking of expected tree depth with different intermediates.

5. Conclusion:

• Leap is the first method to consider intermediates in scoring molecule synthesisability.
• Pre-training enhances Leap's performance compared to baseline models like CatBoost and BERT.

İstatistikler

SAScore、SCScore、RAScoreなどの既存の合成可能性スコアリング方法が存在します。
Leapは他のスコアリング方法を少なくともAUCスコアで5％上回ります。

Alıntılar

Önemli Bilgiler Şuradan Elde Edildi

Leap

by Anto... : arxiv.org 03-21-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.13005.pdf

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ネットワーク内部では反復処理や注意機構（Attention）等強力かつ柔軟なニューラル言語処理技術（NLP）手法も活用されており、「真偽」「意味」「文脈」といった要素までも考慮した推論・予測能力向上も期待されている。
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