概要
AiZynthFinder は、コンピューター支援による逆合成経路計画をサポートします。デフォルトの手法ではモンテカルロ木探索を用い、対象分子から購入可能な前駆体へ向かって逆方向に探索します。神経ネットワークによる展開ポリシーが、既知の反応テンプレートのライブラリを使って前駆体への変換を提案します。そのため、単独の予測モデルではなく、学習済みモデルを用いる計画ツールキットです。また、プロジェクトの資料では、別の探索アルゴリズムや展開ポリシーのサポートについても説明されています。
合成計画のワークフローでは、このツールは後続の評価に用いる候補経路を提示します。文書に記載されたコマンドラインインターフェースは、SMILES 入力ファイルと設定ファイルを受け付けます。また、アプリケーションインターフェースからアルゴリズムにアクセスする方法もあります。探索の実行には、在庫ファイルと学習済みの展開ポリシーネットワークが必要です。学習済みのフィルターポリシーネットワークは任意です。README には公開アセットへのリンクがあり、いずれかのインターフェース用の設定ファイルも作成するダウンロードユーティリティについて説明されています。
設定済みの在庫は計画ワークフローで利用できる前駆体の一覧を定め、展開ポリシーは探索中にテンプレートに基づく提案を行います。提案された経路を解釈する際には、これらの入力を考慮してください。出典の抜粋からは、実験室での実現可能性、他手法と比較した計画精度、または特定の対象クラスでの性能は確認できません。環境のサポートも依存関係を利用できることが条件です。README では Python 3.10–3.12 を指定し、この条件のもとで Linux、Windows、macOS をサポートすると説明しています。リポジトリのコードには MIT ライセンスが適用されていますが、別途ダウンロードするモデルや在庫アセットの利用条件までは確定できません。
主な機能
- デフォルトのモンテカルロ木探索では、対象分子を購入可能な前駆体へ向けて再帰的に分解します。
- 神経ネットワークによる展開ポリシーが、既知の反応テンプレートを用いて前駆体を提案します。
- デフォルト設定だけに限定されず、複数の探索アルゴリズムと展開ポリシーをサポートします。
- `aizynthcli` と `aizynthapp` のインターフェースを提供します。文書に記載された CLI ワークフローは、設定ファイルと SMILES ファイルを受け付けます。
- 在庫ファイルと展開ポリシーネットワークが必要で、学習済みのフィルターポリシーネットワークは任意です。
- 公開アセットを取得し、提供されているインターフェース用の設定ファイルを生成する `download_public_data` を含みます。
用途
- 評価案：代表的な対象分子について、選択した前駆体在庫に基づく候補逆合成経路を探索し、その後、提案を別途評価する。
- 評価案：同じ対象セットで、文書に記載された探索アルゴリズムや展開ポリシーを比較し、経路探索への影響を調べる。
- 評価案：研究パイプラインに組み込む前に、SMILES ファイルを用いる CLI ワークフローがバッチ合成計画に適しているか評価する。
使い方
- 公式ドキュメントとリポジトリの READMEを確認してください。対象分子を準備する前に、使用するインターフェースと設定要件を確認します。
- README に記載されたエンドユーザー向けのインストール手順に従い、Python 3.10–3.12 の環境で導入します。必要な機能に応じて、文書に記載された基本パッケージまたはより広範なインストールを選択してください。プラットフォームのサポートは依存関係によって異なります。
- 在庫ファイルと学習済みの展開ポリシーネットワークを用意します。README には公開計画アセットとフィルターポリシーのアセットへのリンクがあります。それぞれに適用される条件を確認してください。フィルターネットワークは任意です。
- 適切であれば、文書に記載された
download_public_dataユーティリティを使用します。または、ドキュメントに従って必要なアセットと設定を準備してください。このユーティリティは、いずれかのインターフェース用にconfig.ymlファイルを作成します。 - 対象分子の SMILES を用意して
aizynthcliを使用するか、設定ファイルを指定してaizynthappを起動します。評価を行う際は、選択した在庫に照らして提案経路を確認し、化学的実現可能性を独立して評価してください。