RetroBridge: Modeling Retrosynthesis with Markov Bridges

RetroBridge: Modeling Retrosynthesis with Markov Bridges

### 1. 本研究の学術的背景，研究課題の核心をなす学術的「問い」は？
本研究の学術的背景は化学における基本的な課題である「レトロシンセシス（創薬プロセスの中で、目指す化合物からスタートするべき化合物を適切に選択する技術）」の計画へと向けられています。本研究の学術的な問いは、商業的に利用可能な開始物質から目標分子への反応経路を設計するために、各ステップで可能な前駆体分子を正確に予測し、ヒューリスティック検索アルゴリズムを導く信頼度見積もりが必要となります。

### 2. 本研究の目的及び学術的独自性と創造性は？
本研究の目的は、単一ステップのレトロシンセシス計画を離散状態空間での分布学習問題としてモデル化することです。また、本研究の独自性と創造性は、マルコフブリッジモデルという新たな生成フレームワークを紹介し、不可適な離散分布間の依存性を近似することにあります。このフレームワークは、マルコフブリッジという概念に基づいており、エンドポイントで固定されたマルコフプロセスです。

### 3. 本研究の着想に至った経緯や，関連する国内外の研究動向と本研究の位置づけは？
本研究の着想は、離散的な分布間の依存性を近似する新たな方法であるマルコフブリッジモデルの概念から来ています。関連研究としては、レトロシンセシスの計画に関する研究が挙げられますが、本研究はこの問題を分布学習問題として扱い、離散状態空間でのモデリングを提案しています。

### 4. 本研究で何をどのように，どこまで明らかにした？
本研究では、新しいフレームワークを用いてレトロシンテシス計画問題に取り組んでいます。本研究で開発した「RetroBridge」というテンプレートフリーのレトロシンセシスモデリング手法を紹介し、この手法が標準評価基準において最先端の結果を達成することを明らかにしました。

### 5. 本研究の有効性はどのように検証した？
本研究の有効性は、開発したモデル「RetroBridge」の結果が標準的な評価基準で最先端の結果を達成したことで検証されました。