Transfer Learning for Heterocycle Retrosynthesis
Notice bibliographique
Résumé
Heterocycles are important scaffolds in medicinal chemistry that can be used to modulate the binding mode as well as the pharmacokinetic properties of drugs. The importance of heterocycles has been exemplified by the publication of numerous data sets containing heterocyclic rings and their properties. However, those data sets lack synthetic routes toward the published heterocycles. Consequently, novel and uncommon heterocycles are not easily synthetically accessible. While retrosynthetic prediction models could usually be used to assist synthetic chemists, their performance is poor for heterocycle formation reactions due to low data availability. In this work, we compare the use of four different transfer learning methods to overcome the low data availability problem and improve the performance of retrosynthesis prediction models for ring-breaking disconnections. The mixed fine-tuned model achieves top-1 accuracy of 36.5%, and, moreover, 62.1% of its predictions are chemically valid and ring-breaking. Furthermore, we demonstrate the applicability of the mixed fine-tuned model in drug discovery by recreating synthetic routes toward two drug-like targets published in 2023. Finally, we introduce a method for further fine-tuning the model as new reaction data becomes available.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».