解锁智能逆合成策略，BIOVIA Reaction Planner 给你答案
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。
Part.01 BIOVIA Reaction Planner
在3DEXPERIENCE®平台上的实现
BIOVIA Reaction Planner
在3DEXPERIENCE®平台上的实现
BIOVIA Reaction Planner是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。
Part.02 Reaction Planner的运作机制
Reaction Planner的运作机制
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：
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（参考文献 [1]）。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。
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（参考文献 [2]），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（参考文献 [3]），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。
Part.03 BIOVIA Reaction Planner的优势
BIOVIA Reaction Planner的优势
提升实验成功率：通过智能选择更具可行性的路径，显著降低试错成本。从而节省药物发现团队的时间和成本，同时提高研发效率。
无缝集成研发流程：与BIOVIA的实验管理平台协同，打通从分子设计到合成验证的全流程。
加速路径设计：相比手动规划，自动逆合成可将时间缩短2~10倍。
节省研发成本：更高效的路径规划可为每个药物项目节省数十小时以上的人力资源投入。
Part.04 结语
结语
BIOVIA Reaction Planner将人工智能与化学知识深度融合，为药物化学家提供了前所未有的合成设计能力。它不仅适用于靶向药物和先导化合物开发，也适用于原料药工艺优化、路线比选和创新路径探索。
注意事项：BIOVIA Reaction Planner 会保护用户，防止其规划使用或合成《化学武器公约》附表 1 所列的化学武器相关物质。
[1] Daniel S. Wigh, Joe Arrowsmith, Alexander Pomberger, Kobi C. Felton, Alexei A. Lapkin, ORDerly: Data Sets and Benchmarks for Chemical Reaction Data, J. Chem. Inf. Model. 2024, 64, 9, 3790–3798
[2] Chen S, Jung Y. Deep Retrosynthetic Reaction Prediction using Local Reactivity and Global Attention. JACS Au. 2021 Aug 5;1(10):1612-1620.
[3] Nadine Schneider, Nikolaus Stiefl, Gregory A. Landrum, What’s What: The (Nearly) Definitive Guide to Reaction Role Assignment, J. Chem. Inf. Model. 2016, 56, 12, 2336–2346
来源：达索系统
