3.5. Key AI-driven Retrosynthesis Tools and Platforms

Various AI-driven retrosynthesis tools and platforms have emerged in recent years, showcasing the potential of artificial intelligence in facilitating and improving the process of retrosynthetic analysis. These tools and platforms employ advanced techniques, such as machine learning, deep learning, and hybrid approaches, to predict synthetic routes, identify precursors, and assist chemists in designing efficient syntheses (180, 181). This section highlights key AI-driven retrosynthesis tools and platforms developed in the past five years.

1. Chematica: Chematica is a computer-aided synthesis planning tool that uses a template-based approach combined with graph-based algorithms to generate synthetic routes and retrosynthetic trees (182, 183). The platform has been shown to successfully design efficient synthetic routes for a wide range of target molecules, including complex natural products and pharmaceuticals (184).
2. Synthia: Developed by Merck KGaA, Synthia is an AI-driven synthesis platform that combines machine learning, deep learning, and reaction templates to predict retrosynthetic routes for a given target molecule (185, 186). The platform has demonstrated its potential in identifying efficient and chemically feasible synthetic routes for a variety of target compounds (187).
3. IBM RXN: IBM RXN is an AI-driven platform that employs deep learning techniques, including RNNs and sequence-to-sequence models, to predict retrosynthetic routes without relying on reaction templates (188, 189). The platform has shown promise in predicting novel and non-intuitive synthetic routes for a range of target molecules (190).
4. Molecular Transformer: The Molecular Transformer, developed by Schwaller et al., is a deep learning-based approach that uses sequence-to-sequence models to predict retrosynthetic routes, chemical reactions, and reaction templates (191, 192). The model has demonstrated its effectiveness in predicting retrosynthetic routes for various target molecules and has been used as a component in other AI-driven retrosynthesis tools (193).
5. ASKCOS: ASKCOS (Automated System for Knowledge-based Continuous Organic Synthesis) is a web-based platform developed by Coley et al. that integrates template-based and template-free approaches to predict retrosynthetic routes, reaction templates, and synthetic feasibility (194, 195). The platform provides a comprehensive suite of tools for chemists to design and evaluate synthetic routes for target molecules (196).
6. RDChiral: RDChiral is an open-source software package developed by Zhang et al. that employs a template-based approach to predict enantioselective reactions and retrosynthetic routes (197, 198). The tool has been used in combination with other AI-driven retrosynthesis platforms to enhance the prediction of stereoselective synthesis routes (199).
7. AiZynthFinder: AiZynthFinder is an open-source AI-driven retrosynthesis tool developed by Genheden et al. that uses a graph-based approach combined with reinforcement learning and Monte Carlo Tree Search to predict retrosynthetic routes (200, 201). The tool has demonstrated its ability to identify efficient synthetic routes for various target molecules, including pharmaceuticals and natural products (202).

These AI-driven retrosynthesis tools and platforms have significantly impacted the field of organic synthesis by providing more accurate, efficient, and innovative tools for synthetic route prediction and assisting chemists in the design of novel compounds (203, 204).

References:

1. Gao, W., Coley, C. W., & Jensen, K. F. (2020). The synthesizability of molecules proposed by generative models. Journal of Chemical Information and Modeling, 60(12), 5712-5722.
2. Moriya, Y., Satoh, H., & Funatsu, K.
.5. 주요 AI 기반 역합성 도구 및 플랫폼최근 몇 년 동안 다양한 AI 기반 역합성 도구와 플랫폼이 등장하여 역합성 분석 프로세스를 촉진하고 개선하는 데 있어 인공지능의 잠재력을 보여주고 있습니다. 이러한 도구와 플랫폼은 기계 학습, 딥 러닝, 하이브리드 접근 방식과 같은 고급 기술을 사용하여 합성 경로를 예측하고 전구체를 식별하며 화학자가 효율적인 합성을 설계하는 데 도움을 줍니다(180, 181). 이 섹션에서는 지난 5년 동안 개발된 주요 AI 기반 재합성 도구와 플랫폼을 중점적으로 소개합니다.1. Chematica: Chematica는 템플릿 기반 접근 방식과 그래프 기반 알고리즘을 결합하여 합성 경로와 역합성 트리를 생성하는 컴퓨터 지원 합성 계획 툴입니다(182, 183). 이 플랫폼은 복잡한 천연물 및 의약품을 포함한 광범위한 표적 분자에 대한 효율적인 합성 경로를 성공적으로 설계하는 것으로 입증되었습니다(184).2. 신시아: Merck KGaA에서 개발한 신시아는 머신러닝, 딥러닝, 반응 템플릿을 결합하여 주어진 표적 분자에 대한 역합성 경로를 예측하는 AI 기반 합성 플랫폼입니다(185, 186). 이 플랫폼은 다양한 표적 화합물에 대한 효율적이고 화학적으로 실현 가능한 합성 경로를 식별하는 데 있어 잠재력을 입증했습니다(187).3. IBM RXN: IBM RXN은 반응 템플릿에 의존하지 않고 역합성 경로를 예측하기 위해 RNN 및 서열 간 모델을 포함한 딥러닝 기법을 사용하는 AI 기반 플랫폼입니다(188, 189). 이 플랫폼은 다양한 표적 분자에 대한 새롭고 직관적이지 않은 합성 경로를 예측하는 데 가능성을 보여주었습니다(190).4. 분자 트랜스포머: 슈왈러 등이 개발한 분자 트랜스포머는 서열 간 모델을 사용하여 역합성 경로, 화학 반응 및 반응 템플릿을 예측하는 딥러닝 기반 접근 방식입니다(191, 192). 이 모델은 다양한 표적 분자에 대한 역합성 경로를 예측하는 데 효과적이라는 것이 입증되었으며, 다른 AI 기반 역합성 도구의 구성 요소로 사용되었습니다(193).5. ASKCOS: ASKCOS(지식 기반 연속 유기 합성을 위한 자동화 시스템)는 Coley 등이 개발한 웹 기반 플랫폼으로, 템플릿 기반 및 템플릿 없는 접근법을 통합하여 역합성 경로, 반응 템플릿 및 합성 타당성을 예측합니다(194, 195). 이 플랫폼은 화학자가 표적 분자에 대한 합성 경로를 설계하고 평가할 수 있는 포괄적인 도구 모음을 제공합니다(196).6. RDChiral: RDChiral은 Zhang 등이 개발한 오픈 소스 소프트웨어 패키지로, 템플릿 기반 접근 방식을 사용하여 거울상 선택적 반응과 역합성 경로를 예측합니다(197, 198). 이 도구는 다른 AI 기반 역합성 플랫폼과 결합하여 입체 선택적 합성 경로의 예측을 향상시키는 데 사용되었습니다(199).7. AiZynthFinder: AiZynthFinder는 강화 학습 및 몬테카를로 트리 검색과 결합된 그래프 기반 접근 방식을 사용하여 역합성 경로를 예측하는 Genheden 등이 개발한 오픈 소스 AI 기반 역합성 툴입니다(200, 201). 이 도구는 의약품과 천연물을 포함한 다양한 표적 분자에 대한 효율적인 합성 경로를 식별하는 능력을 입증했습니다(202).이러한 AI 기반 역합성 도구와 플랫폼은 합성 경로 예측을 위한 보다 정확하고 효율적이며 혁신적인 도구를 제공하고 화학자들이 새로운 화합물을 설계할 수 있도록 지원함으로써 유기 합성 분야에 큰 영향을 미쳤습니다(203, 204).참고자료1. Gao, W., Coley, C. W., & Jensen, K. F. (2020). 생성 모델에 의해 제안된 분자의 합성 가능성. 화학 정보 및 모델링 저널, 60(12), 5712-5722.2. 모리야, Y., 사토, H., & 후나츠, K. (2020).