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复杂天然产物的策略优先合成规划

文章背景与核心概要

复杂分子的全合成长期以来被认为是化学领域最具智力挑战性的任务之一，需要深厚的规划能力、战略前瞻性和创造力。虽然传统的自动化逆合成AI工具在编目反应的基准数据集上表现良好，但面对前沿天然产物所特有的复杂、高密度官能团化以及多环骨架结构时，它们往往力不从心。

本文引入了 SynthEx，这是一个由大语言模型驱动的智能体框架，它通过模仿人类化学专家来弥补这一差距。SynthEx 从“策略优先”的角度来进行合成规划：它提出竞争性策略，将常规步骤和关键步骤编织成有凝聚力的合成路线，并积极对自身的设计进行批判和精炼。在专家化学家的盲测评估中，SynthEx 的关键步骤被认为可与已发表的人类合成相媲美。同时，作者还发布了 SynthAtlas，这是一个开放的交互式数据库，其中包含对 1,000 多种缺乏先前文献路线的天然产物的路线预测。

摘要

The total synthesis of complex molecules remains one of the most intellectually demanding feats in chemistry, requiring advanced planning, strategic foresight, and creativity. While traditional AI tools for automated retrosynthesis perform well on benchmark datasets of catalogued reactions, they frequently struggle with the complex, densely functionalized, and polycyclic architectures characteristic of frontier natural products.

复杂分子的全合成仍然是化学中最具智力挑战性的壮举之一，需要先进的规划、战略前瞻性和创造力。虽然传统的自动化逆合成AI工具在编目反应的基准数据集上表现良好，但它们往往难以应对前沿天然产物所具有的复杂、高度官能团化和多环体系特征。

This paper introduces SynthEx, an agentic framework powered by large language models that bridges this gap by mimicking expert human chemists. SynthEx approaches synthesis planning from a "strategy-first" perspective: it proposes competing strategies, weaves routine and key steps into cohesive pathways, and actively critiques and refines its own designs. In blind evaluations by expert chemists, SynthEx's key steps were judged to be comparable to published human syntheses. The authors also release SynthAtlas, an open, interactive database containing route predictions for over 1,000 natural products lacking previous literature routes.

本文介绍了 SynthEx，这是一个由大语言模型驱动的智能体框架，它通过模仿人类化学专家来弥补这一差距。SynthEx 从“策略优先”的角度切入合成规划：它提出相互竞争的策略，将常规步骤和关键步骤编织成连贯的路线，并积极对其自身的设计进行批判和改进。在专家化学家的盲法评估中，SynthEx 的关键步骤被认为与已发表的人类合成相当。作者还发布了 SynthAtlas，这是一个开放的交互式数据库，包含对 1,000 多种缺乏先前文献合成路线的天然产物的路线预测。

元数据

作者

  • Daniel Armstrong
  • Xuan-Vu Nguyen
  • Octavian Susanu
  • Gabriel Gibberd
  • Théo A. Neukomm
  • Taddäus Strunden
  • Dan Forster
  • Morgane Delattre
  • Shawn Teh
  • Clément Rols
  • John Federice
  • Hayden Leatherwood
  • M. Lavelle Barnes
  • Maarten R. Dobbelaere
  • Peter Wipf
  • Jon T. Njardarson
  • Jieping Zhu
  • Philippe Schwaller
  • 丹尼尔·阿姆斯特朗 (Daniel Armstrong)
  • 阮春武 (Xuan-Vu Nguyen)
  • 奥克塔维安·苏萨努 (Octavian Susanu)
  • 加布里埃尔·吉伯德 (Gabriel Gibberd)
  • 特éo·A·纽科姆 (Théo A. Neukomm)
  • 塔代乌斯·施伦登 (Taddäus Strunden)
  • 丹·福斯特 (Dan Forster)
  • 摩根·德拉特 (Morgane Delattre)
  • 肖恩·特 (Shawn Teh)
  • 克莱芒·罗尔斯 (Clément Rols)
  • 约翰·费代里切 (John Federice)
  • 海登·莱瑟伍德 (Hayden Leatherwood)
  • M·拉维尔·巴恩斯 (M. Lavelle Barnes)
  • 马尔滕·R·多布拉埃尔 (Maarten R. Dobbelaere)
  • 彼得·维普夫 (Peter Wipf)
  • 琼·T·恩贾达尔森 (Jon T. Njardarson)
  • 朱捷平 (Jieping Zhu)
  • 菲利普·施瓦勒 (Philippe Schwaller)

核心贡献

  • SynthEx Framework: A large language model-based multiagent architecture designed for strategy-first retrosynthesis and forward synthesis planning of complex natural products.
  • Beyond Benchmark Limitations: Generates more convergent reaction pathways that explore regions of chemical space previously unreachable by traditional catalogue-based tools.
  • Expert Validation: Validated through blinded assessments where human chemistry experts rated SynthEx’s generated key steps as comparable to published expert human syntheses.
  • SynthAtlas Database: An open-access, interactive resource containing synthesis routes for over 1,000 complex natural products without prior literature routes.
  • SynthEx 框架： 一个基于大语言模型的多智能体架构，专为复杂天然产物的策略优先逆合成和顺合成规划而设计。
  • 超越基准限制： 生成更加收敛的反应路径，能够探索传统基于目录的工具以往无法触及的化学空间区域。
  • 专家验证： 通过盲法评估得到验证，人类化学专家认为 SynthEx 生成的关键步骤可与已发表的专家人工合成相媲美。
  • SynthAtlas 数据库： 一个开放获取的交互式资源库，包含 1,000 多种缺乏先前文献路线的复杂天然产物的合成路线。

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