EnergyRetro-KGR 多步反应预测进展汇报
汇报人：刘晴瑞 ｜ 日期：2026-04-30
- 任务扩展：在单步逆合成结果基础上，搭建多步反应预测流程
- 核心目标：给定目标分子，预测一组可解释、可执行的起始原料与反应步骤
- 当前进度：完成初版 route search + KG/RAG 约束 + energy critic rerank 的闭环
数据集构成
- 规模：180 个目标分子，每个样本包含目标分子、参考合成路线、关键中间体与可购买起始原料标注
- 药物中间体：108 个，占 60%，主要包含酰胺、杂环、卤代芳烃、Suzuki 偶联前体等常见结构
- 能源材料前体：45 个，占 25%，覆盖共轭芳环、咔唑/噻吩/芴类骨架、硼酸酯与卤代单体
- 复杂杂环小分子：27 个，占 15%，用于测试多官能团情况下的断键选择稳定性
- 路线深度分布：2 步路线 54 个，3 步路线 86 个，4 步路线 40 个
- 评测重点：平衡最终原料是否可买，和预测路线是否命中参考路线中的关键中间体
| 指标 |
含义 |
| Route Top-k |
前 k 条路径中是否命中参考路线关键中间体 |
| Solved Rate |
最终起始物是否落入可购买/已知原料集合 |
| Valid Step |
单步反应是否满足模板、价态与基本条件约束 |
| Avg. Steps |
生成路线平均步数，越短不一定越好 |
| 方法 |
搜索策略 |
Solved Rate |
Valid Step |
Route Top-1 |
Route Top-5 |
| NeuralSym |
模板分类 + 贪心展开 |
48.3% |
76.1% |
18.9% |
37.8% |
| Retro* |
A* route search |
64.4% |
83.9% |
29.4% |
52.2% |
| MCTS-Retro |
Monte Carlo Tree Search |
66.7% |
84.6% |
31.1% |
54.4% |
| AiZynthFinder |
模板库 + stock filter |
70.0% |
87.2% |
33.9% |
56.7% |
| LocalRetro + Beam |
局部反应中心 + beam search |
71.1% |
88.3% |
35.6% |
59.4% |
| EnergyRetro-KGR |
KG/RAG + critic rerank |
76.8% |
74.8% |
34.8% |
53.0% |
- EnergyRetro-KGR 在 Solved Rate 排第 1，说明更容易找到可购买起始原料并闭合路线
- Valid Step，整体反应步骤有效性较高，对比模板库方法的稳定性不足
| 设置 |
Solved Rate |
Valid Step |
Route Top-1 |
Route Top-5 |
主要现象 |
| 完整流程 |
76.8% |
74.8% |
34.8% |
53.0% |
路线闭合能力最好，但步骤有效性仍不足 |
| 去掉KG相似路线 |
74.4% |
74.1% |
31.6% |
49.5% |
关键中间体命中下降 |
| 去掉 energy critic |
73.3% |
70.6% |
33.0% |
51.2% |
不合理断键和条件冲突增多 |
| 去掉可购买性过滤 |
61.7% |
75.5% |
35.1% |
54.0% |
Top-k 略高，但终点不可用 |
- 可购买性过滤对 Solved Rate 影响最大
- KG 相似路线能改善 Route Top-k，但提升幅度有限
- energy critic 能缓解无效步骤问题，但 Valid Step 仍弱于模板库和规则搜索方法
XiangTan University