模型至关重要：单步逆合成对合成规划的影响

逆合成旨在将化合物逐步递归地分解为分子前体，直至找到一组可商业购买的分子，以提供合成路线。其两个主要研究方向——建模化学反应逻辑的单步逆合成预测，以及试图寻找正确反应序列的多步合成规划——本质上是交织在一起的。然而，这种联系在当代研究中并未得到体现。在本工作中，我们通过在多步合成规划中应用多种单步逆合成模型，并利用公共与专有反应数据分析其影响，将这两大研究方向结合起来。我们发现单步高性能与潜在路线发现成功之间存在脱节，表明未来必须在合成规划中评估单步模型。此外，我们表明常用的单步逆合成基准数据集 USPTO-50k 并不充分，因为该评估任务无法代表模型在更大且更多样化数据集上的性能与可扩展性。对于多步合成规划，我们表明单步模型的选择可使合成规划的整体成功率相较常用基线模型提高至多 +28%。最后，我们表明每个单步模型都能发现独特的合成路线，并在路线发现成功率、发现的合成路线数量以及化学有效性等方面存在差异，使得单步逆合成预测与多步合成规划的结合成为未来方法开发中的关键方面。