Nat. Commun. | 融入化学知识的隐私保护型逆合成学习框架

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逆合成预测在药物化学和有机合成中具有重要意义，但模型训练往往需要依赖大量实验数据。由于涉及专利及知识产权，数据的共享面临隐私保护问题。研究人员提出了一种融合化学知识的隐私保护型框架，实现了在不直接共享原始数据的情况下进行逆合成学习。该框架在保持隐私的同时，通过引入化学先验知识提升了模型的泛化性和可靠性。在多个基准任务中，该方法在合成路径预测的准确性与合理性方面均优于传统隐私保护方法，表明化学知识的引入能够弥补数据受限带来的不足。

逆合成分析旨在从目标分子推断可能的合成路线，是药物设计和化学合成的重要环节。随着深度学习的发展，基于大规模反应数据的端到端模型在逆合成预测上表现优异。然而，制药企业和科研机构通常因数据隐私、专利保护和商业价值，无法直接共享反应数据。这使得传统依赖集中式训练的数据驱动方法面临挑战。隐私保护机器学习（如联邦学习和差分隐私）为解决这一问题提供了可能，但单纯依靠这些技术常常会导致模型性能下降。研究人员提出通过引入化学知识与隐私保护机制相结合，既能减少数据依赖，又能确保预测的合理性与可解释性。

结果

框架设计

研究人员提出的框架结合了联邦学习与化学知识建模。核心思想是将化学反应的规律与约束编码进模型结构与训练目标中，使得模型在缺乏部分数据时仍能保持有效学习。通过这种方式，模型能够在不同机构之间协作训练，而无需交换原始反应数据，从而保护隐私。

化学知识约束的作用

在模型中引入反应模板、价键守恒、化学合理性约束等知识规则，显著提升了预测的化学可行性。与仅依赖数据驱动的隐私保护模型相比，该方法在预测路径的正确性和可解释性上有明显优势。

基准实验表现

研究人员在多个逆合成基准数据集上验证了框架的有效性。结果表明：

• 在相同的隐私保护条件下，该方法预测准确率显著高于对照方法。
• 在数据量受限的情况下，化学知识的引入帮助模型维持稳定性能。
• 在隐私保护强度较高的环境中，模型仍能生成合理的合成路线。

案例分析

研究人员进一步给出具体的分子案例，展示模型在真实场景下的预测效果。结果显示，该框架能够生成符合实验逻辑的反应步骤，且在不同来源的数据之间保持一致性。这说明框架不仅在准确性上具有优势，还具备较强的跨数据源适用性。

讨论

研究人员提出的框架展示了隐私保护与化学知识结合的优势。单纯的隐私保护方法虽然能够保障数据安全，但往往牺牲了模型的准确性和化学合理性。而在本研究中，通过将化学知识引入模型结构与训练目标，框架成功缓解了隐私保护带来的性能下降问题。

这一方法为药物化学和有机合成的协同研究提供了新思路，使得不同机构能够在保护数据隐私的同时共享模型收益。未来的改进方向包括：进一步扩展化学知识库的覆盖范围、结合图神经网络等更强的分子建模方法，以及探索跨模态的整合策略。整体来看，该框架在推动隐私保护下的化学智能化研究中具有重要意义。

整理 | DrugOne团队

参考资料

Chen, G., Zhang, X., Hu, X. et al. Chemical knowledge-informed framework for privacy-aware retrosynthesis learning. Nat Commun 16, 8389 (2025).

https://doi.org/10.1038/s41467-025-63036-7

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