Microsoft Research berichtet, dass Fachleute vollständige, von RetroChimera vorgeschlagene Syntheserouten für 9 von 10 anspruchsvollen Zielmolekülen akzeptierten. Das Ergebnis zählt die fachliche Bewertung computergestützter Vorschläge – keine im Labor erfolgreich hergestellten Moleküle.
Die Studie „Chemist-aligned retrosynthesis by ensembling diverse inductive bias models“ erschien am 21. September 2026 in Nature. Sie untersucht, wie KI Chemikerinnen und Chemikern beim Rückwärtsplanen möglicher Reaktionen helfen kann.
Was RetroChimera bei der Retrosynthese macht
Retrosynthese bedeutet, von einem gewünschten Zielmolekül aus rückwärts zu denken: Ein Modell schlägt Reaktionen vor, die das Molekül in einfachere Vorstufen zerlegen. Die Suche kann mehrere solcher Schritte zu einer vorgeschlagenen Route verbinden. RetroChimera ordnet mögliche Reaktionsschritte nach ihrer Plausibilität, wie Microsoft Foundry Labs beschreibt.
Das Modell liefert damit einen rechnerischen Vorschlag für einen möglichen Syntheseweg. Ob sich die Reaktionen unter konkreten Laborbedingungen tatsächlich durchführen lassen, ist eine andere Frage.
Wie RetroChimera zwei Vorhersageansätze verbindet
RetroChimera kombiniert zwei Modelle mit unterschiedlichen Arbeitsweisen: R-SMILES 2 erzeugt mögliche Vorläufermoleküle direkt aus gelernten Mustern. Solche de-novo-Vorhersagen sind flexibel, können laut den Forschenden aber auch plausibel wirkende Reaktionen erfinden. NeuralLoc nutzt dagegen ein graphbasiertes neuronales Netz und Reaktionsvorlagen – Muster bekannter Reaktionstypen. Das verankert seine Vorschläge in diesen Vorlagen, begrenzt sie aber auf die Reaktionen, die die Vorlagenbibliothek abdeckt.
Ein gelerntes, rangabhängiges Abstimmungsverfahren führt die Vorhersagen zusammen und ordnet sie neu. Schlagen beide Modelle dieselbe Reaktion vor, kann diese Stimmen von beiden erhalten.
Was die Bewertung von zehn Zielmolekülen zeigt
Bei der von Microsoft Research berichteten Bewertung akzeptierten Fachleute vollständige Routen für zehn anspruchsvolle Zielmoleküle. Die drei Vergleichssysteme erhielten in derselben Auswertung ebenfalls Bewertungen:
| System | Akzeptierte vollständige Routen |
| RetroChimera | 9 von 10 |
| R-SMILES 2 | 5 von 10 |
| NeuralLoc | 4 von 10 |
| NeuralSym | 2 von 10 |
Die Werte beziehen sich auf die Expertenbewertung vorgeschlagener Routen in dieser Auswahl von zehn Zielen. Sie sind keine allgemeine Trefferquote und zählen keine erfolgreichen Laborsynthesen.
Separate Präferenz- und Unternehmensdatentests
Eine weitere Auswertung im Forschungspapier maß die Präferenz von Fachleuten für einzelne Reaktionsvorhersagen, nicht die Annahme kompletter Routen. Neun promovierte Organische Chemikerinnen und Chemiker trafen 599 Vergleiche. Im Mittel bevorzugten sie die beste RetroChimera-Vorhersage in rund 64 Prozent der Fälle gegenüber der im Datensatz hinterlegten Referenzreaktion.
Das Papier beschreibt außerdem einen Zero-Shot-Test mit 10.444 internen Reaktionen von Novartis Biomedical Research. Für diese Auswertung wurde das Modell nicht zusätzlich feinjustiert. Microsoft Source berichtete gesondert, dass RetroChimera an interne chemische Daten von GSK angepasst wurde. Die Novartis-Auswertung ohne zusätzliches Fine-Tuning und die Anpassung an GSK-Daten sind unterschiedliche Arbeitsschritte.
Die Arbeit wertete auch die öffentlichen Datensätze USPTO-50K und USPTO-FULL sowie den proprietären Datensatz Pistachio aus. Diese Datentests, die Expertenurteile und die Anpassung an Unternehmensdaten beschreiben verschiedene Arten der Bewertung. Microsoft Source bezeichnete eine Prüfung in realen Wirkstoffforschungsumgebungen am 14. Oktober 2026 als geplante Arbeit.
Warum eine vorgeschlagene Route noch kein Laborprotokoll ist
Die Forschenden weisen darauf hin, dass Vorhersagemodelle besonders bei Reaktionen außerhalb ihrer Trainingsverteilung falsche Vorschläge erzeugen können; auch systematische Fehler in Trainingsdaten bleiben ein Problem. Die im Papier gezeigten Routen enthalten zudem keine Reagenzien, Lösungsmittel oder Reaktionsbedingungen. Für einen vollständigen Versuchsablauf reichen die dargestellten Vorhersagen daher nicht aus.
