Des experts acceptent 9 routes sur 10 proposées par RetroChimera

Dans une évaluation rapportée par Microsoft Research, des experts ont accepté les routes complètes proposées par RetroChimera pour 9 des 10 cibles difficiles examinées. Ce chiffre mesure leur jugement sur des parcours calculés, et non des synthèses réalisées au laboratoire. Microsoft Research détaille les résultats.

Ce que prédit RetroChimera

La rétrosynthèse consiste à partir d’une molécule cible et à remonter les réactions qui pourraient la décomposer en précurseurs plus simples. En enchaînant ces étapes, on peut construire une voie de synthèse jusqu’à des briques moléculaires disponibles à l’achat. RetroChimera propose et classe des réactions possibles pour effectuer ce parcours à rebours.

Une prédiction de réaction reste une proposition informatique. Pour comprendre d’où viennent les résultats du modèle, il faut regarder les deux approches qu’il combine.

Deux modèles, une sélection apprise

RetroChimera réunit R-SMILES 2, un modèle Transformer de génération de novo, et NeuralLoc, un modèle fondé sur des graphes neuronaux qui applique des gabarits de réaction. La génération de novo produit des propositions à partir des données ; l’approche par gabarits s’appuie sur des motifs de réaction connus, mais reste liée à la bibliothèque de gabarits utilisée.

Un mécanisme de vote appris combine ensuite les prédictions en tenant compte de leur rang. Lorsqu’une réaction est proposée par les deux modèles, elle peut recevoir les votes de chacun. Le classement rassemble ainsi des propositions issues de méthodes différentes, sans transformer pour autant une réaction prédite en résultat expérimental.

Ce que mesure l’évaluation des routes

Le tableau compare les nombres de routes complètes acceptées par des experts pour les mêmes dix cibles difficiles :

Ces nombres décrivent une évaluation ciblée de routes proposées. Ils ne constituent pas un taux général de réussite pour toutes les molécules et ne comptent pas des synthèses effectuées en laboratoire.

Des évaluations distinctes, avec des mesures différentes

Dans une autre évaluation, neuf chimistes organiciens titulaires d’un doctorat ont réalisé 599 comparaisons. En moyenne, ils ont préféré la première prédiction de RetroChimera à la réaction de référence du jeu de données dans environ 64 % des comparaisons. Cette mesure porte sur des préférences lors de comparaisons par paires : elle ne correspond pas au nombre de routes complètes acceptées dans l’évaluation des dix cibles. Le texte détaillé de l’étude décrit cette évaluation.

Le même article rapporte une évaluation sans réglage fin supplémentaire sur 10 444 réactions internes de Novartis Biomedical Research, dite zero-shot. Microsoft Source rapporte séparément que le modèle préentraîné a été adapté aux données chimiques internes de GSK. L’étude a été publiée dans Nature le 21 septembre 2026 ; les évaluations sur données Novartis et l’adaptation aux données de GSK correspondent à deux démarches distinctes. Microsoft Source rapporte l’adaptation aux données de GSK. Nature date la publication de l’étude au 21 septembre 2026.

Une route proposée ne suffit pas à mener une expérience

Les routes illustrées dans l’étude omettent les réactifs, les solvants et les conditions de réaction : elles ne fournissent donc pas, à elles seules, un protocole expérimental complet. Les auteurs signalent aussi que les modèles peuvent produire des prédictions erronées, en particulier lorsque les molécules s’éloignent des données d’entraînement, et que des erreurs systématiques présentes dans ces données peuvent affecter les résultats. L’étude expose ces limites et les détails omis.

Le 14 octobre 2026, Microsoft Source indiquait que l’évaluation de RetroChimera dans des contextes réels de découverte de médicaments faisait partie des travaux prévus.