达索系统BIOVIA Reaction Planner逆合成分析解决方案

寂静回声

逆合成分析在小分子治疗药物的发现过程中是一种非常强大的策略。它能够将复杂的化学合成转化为系统化、可管理的流程，显著提高合成设计的效率。
小分子药物的发现是一个多面性的挑战，不仅仅是找到具有目标产品特征的新分子。很多时候，找到可行的合成路线也同样复杂。逆合成分析是药物化学家在有机合成规划中采用的一种方法，它的核心思想是将目标分子拆解为更为简单的前体结构。这一过程通常是递归的：每一个中间体都可以继续被拆解，直到得到市售的或现成可用的原料。
这种方法的优势在于它专注于简化复杂结构。由于一个目标分子往往存在多条合成路径，逆合成分析可以系统地识别所有可能路径，进而进行比较评估，以选择最优的合成策略。

BIOVIA Reaction Planner是达索系统3DEXPERIENCE平台中专为逆合成设计打造的应用，它帮助药物化学家识别高效可行的合成路径，快速筛选出易于合成的小分子候选化合物。其核心在于结合数据库检索技术与化学专用神经网络（深度学习），从而构建包含反应信息的“化学图谱”（chemical graph）。化学家可以通过该图谱自动生成多个合成路径，并基于设定条件筛选最佳方案。该应用融合了先进的发表算法、权威学习数据集以及高性能计算能力，为药物研发人员提供一个易于上手、高效决策的智能合成平台。

此外，Reaction Planner为云原生架构，天然集成于3DEXPERIENCE平台，并可与以下工具协同使用：
BIOVIA Insight for Research（用于数据可视化）
BIOVIA Scientific Search and Intelligence（科学知识搜索引擎）
BIOVIA Materials Management（实验室物料管理）
BIOVIA Scientific Notebook（电子实验记录本）
这使得药物发现工作可以从分子虚拟设计无缝衔接至实验合成计划，真正实现端到端的数字化闭环。

Reaction Planner依靠两个主要技术组件来实现分子逆合成路径的规划：

基于数据库的反应检索
该模块依托 BIOVIA 内部构建的化学反应数据库，主要来源于 ORDerly 数据集。每个反应条目包含试剂、溶剂、收率、温度等信息，还附带文献或专利编号。

基于神经网络的反应预测
当数据库中无法检索到合适路径时，系统将调用定制实现的LocalRetro算法，这是一个专为逆合成设计的深度神经网络。该网络模型基于USPTO-50k反应数据集训练而成，能够将目标分子归类到最可能的反应模板，并逆推出可行的前体结构。

两大模块协同运行，从目标分子出发，不断迭代拆解分子，直到找到商业可得结构或满足停止条件。系统会通过BIOVIA专有的ACD和SCD数据库来验证商用可得性。算法首先构建出包含反应节点和分子节点的“反应图”，系统再根据用户设定的优选条件，从图中筛选出最优路径。