Reaction performance prediction with an extrapolative and interpretable graph model based on chemical knowledge

Reaction performance prediction with an extrapolative and interpretable graph model based on chemical knowledge - Nature Communications

1. この研究の学術的な背景と、研究課題の核心をなす学術的な「問い」は何ですか？
→ 合成開発に必要な反応性および選択性の正確な予測を行うことが理想であるが、分子構造と合成機能との高次元の関係のため、必要な推測力と化学的説明力を持った合成変換の予測モデリングを達成することは困難である。そこで、本研究は、知識ベースグラフモデルを報告することにより、合成機能へのステリックおよび電子的情報を組み込んで、化学と分子グラフ理論の間のギャップを埋めることを目的としている。

2. この研究の目的と学術的独自性と創造性は何ですか？
→ 本研究の目的は、合成反応の収率と立体選択性を優れた予測精度で正確に予測することである。知識ベースグラフモデルを開発し、分子構造と機能の説明性を保持しつつ、新しい触媒の実験的検証や、新しいスキャフォールドベースのデータ分離によって、予測モデルの汎用性を確認している。分子間相互作用モジュールを使用し、反応成分の相乗効果を学習することにより、予測モデルの拡張力を実証している。また、ローカル環境を組み込むことにより、ステリックおよび電子効果を原子レベルで解釈可能になり、ターゲット合成機能に向けた分子エンジニアリングの有用なガイドとなる。

3. この研究の発想や、関連する国内外の研究動向とこの研究の位置づけは何ですか？
→ 分子構造と機能の関係について、従来の化学知識と分子グラフ理論の間にギャップがあることから、知識ベースグラフモデルを開発することで、分子エンジニアリングの予測精度を飛躍的に向上させることに焦点を当てている。

4. この研究で何をどのように、どこまで明らかにした？
→ この研究では、知識ベースグラフモデルを開発することで、反応収率と立体選択性を優れた予測精度で予測し、分子構造と機能の説明性を保持しつつ、原子ベースの説明が可能であることを示した。また、このモデルが新しい触媒を使用したデータ及びスキャフォールドベースのデータ分離を含むあらゆる反応に適用されることを確認した。

5. この研究の有効性はどのように検証した？
→ この研究では、実験的検証や、新しいスキャフォールドベースのデータ分離によって、予測モデルの汎用性を確認することができた。これは、分子構造と機能の説明性を保持しつつ原子ベースの説明が可能な予測モデルの重要性を示すものである。