微软 RetroChimera 逆合成模型登 Nature 并开源，盲测胜过化学家文献路线
Microsoft Research · rss · 2026-09-21
微软研究院在 Nature 发表逆合成预测模型 RetroChimera，并开源实现与权重（MIT 许可，另有 Microsoft Foundry 入口）。
- 架构：组合两个互补子模型——基于 Transformer 的 R-SMILES 2 直接从头生成前体分子，灵活但易幻觉；基于 GNN 的 NeuralLoc 以反应模板为约束，更可靠但受模板库覆盖限制
- 集成策略：用 learning-to-rank 对两模型输出做加权投票，同时擅长常见与稀有反应类型
- 效果：盲测中 PhD 级化学家更偏好 RetroChimera 给出的单步切断预测，甚至优于文献中已记录的反应路线；十一个复杂多步合成目标中成功 9 个，而对比模型为 5/4/2 个
- 意义：有望加速药物发现与新材料研发的 design-make-test 循环，配合实验室自动化迈向闭环自改进的合成规划系统
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