Microsoft Research riferisce che gli esperti hanno accettato 9 dei 10 percorsi completi proposti da RetroChimera per obiettivi molecolari difficili. Il risultato riguarda il giudizio su itinerari calcolati: non conta molecole sintetizzate in laboratorio. Nel confronto, R-SMILES 2 ha ottenuto 5 accettazioni su 10, NeuralLoc 4 e NeuralSym 2.
Che cosa prevede RetroChimera
La retrosintesi parte da una molecola obiettivo e procede a ritroso: il modello propone reazioni che la scompongono in precursori più semplici, fino a possibili materiali di partenza. RetroChimera genera e ordina queste proposte; una sequenza di passaggi può formare un percorso completo. Sono ipotesi computazionali da valutare, non reazioni già eseguite.
Due modelli, una classifica appresa
RetroChimera combina R-SMILES 2, un modello basato su Transformer che genera precursori de novo, e NeuralLoc, un modello che usa grafi molecolari e modelli di reazione, o template. Il primo può formulare proposte flessibili; il secondo applica schemi di reazione noti, ma resta vincolato ai template disponibili. Microsoft Research spiega che una votazione appresa, con pesi legati alla posizione in classifica, combina e riordina le previsioni dei due sistemi. Una reazione proposta da entrambi può ricevere il contributo di entrambi i modelli.
Che cosa misura il confronto su 10 obiettivi
La valutazione riportata da Microsoft Research riguarda percorsi completi per 10 obiettivi difficili, giudicati da esperti. Questi sono i conteggi di percorsi accettati:
| Sistema | Percorsi completi accettati su 10 |
| RetroChimera | 9 |
| R-SMILES 2 | 5 |
| NeuralLoc | 4 |
| NeuralSym | 2 |
Il 9 su 10 descrive questo specifico gruppo di obiettivi e il giudizio degli esperti, non una percentuale generale di successo del modello. Anche i tre valori di confronto si riferiscono alla stessa valutazione, non a prove di sintesi in laboratorio. Microsoft Research illustra i risultati e il confronto tra i modelli.
Preferenze dei chimici e valutazioni su dati aziendali
Un’altra misura riguarda 599 confronti svolti da 9 chimici organici con dottorato: in media, hanno preferito la previsione principale di RetroChimera alla reazione di riferimento del dataset in circa il 64% dei confronti. È uno studio di preferenza distinto dall’accettazione dei percorsi completi; il testo dettagliato dello studio descrive metodo e risultati.
Lo stesso studio riporta anche valutazioni su USPTO-50K, USPTO-FULL e sul dataset proprietario Pistachio. Nel test temporale su Pistachio, il set di prova comprendeva 146.393 reazioni. Separatamente, il modello è stato valutato in modalità zero-shot su 10.444 reazioni interne di Novartis Biomedical Research, senza ulteriore fine-tuning. Microsoft Source ha inoltre riferito l’adattamento del modello preaddestrato ai dati chimici interni di GSK: è un’attività distinta dal test zero-shot di Novartis Biomedical Research. Lo studio è stato pubblicato su Nature il 21 settembre 2026 (scheda dell’articolo).
Perché un percorso previsto non è un protocollo
Gli esempi di percorso illustrati nello studio omettono reagenti, solventi e condizioni di reazione: dettagli necessari per descrivere come eseguire i singoli passaggi. Gli autori avvertono inoltre che i modelli possono generare previsioni errate, soprattutto per reazioni lontane dai dati di addestramento, e che gli errori sistematici nei dati di partenza possono propagarsi. Perciò un percorso ordinato o giudicato plausibile dagli esperti resta una proposta da verificare sul piano chimico e sperimentale.
Microsoft Research indica GitHub, con codice e pesi distribuiti sotto licenza MIT, e Microsoft Foundry come modalità di accesso al modello. La scheda di Microsoft Foundry Labs lo contrassegna come «Experimental» (scheda del modello).
