ケモインフォマティクス：生成的反応機構予測のための電子フローマッチング

化学反応性の理解の中心となっているのは、質量保存則である。この法則は、物理的一貫性を確保し、式のバランスを取り、反応設計を導くための基礎である。しかし、反応生成物予測などのタスクに関するデータ駆動型計算モデルが、この最も基本的な制約に従うことはめったにない。今回我々は、フローマッチングという現代的深層生成フレームワークを用いて、反応予測の問題を電子再分配の問題として見直し、結合電子（BE）行列表現を通して質量と電子の両方を明確に保存した。今回のモデル「FlowER」は、正確な質量保存を課し、ハルシネーションによる失敗モードを解決し、未発見の基質骨格の機構的反応シーケンスを回復し、極端にデータ効率の高い微調整を用いて効果的にドメイン外反応クラスに一般化することによって、これまでの手法に固有の制約を克服している。FlowERはまた、熱力学的および速度論的な実現可能性の下流推定を可能にするとともに、反応予測タスクにおける化学的直観の程度も明らかにする。この本質的に解釈可能なフレームワークは、データ駆動型反応結果予測における予測精度と機構的理解のギャップを埋める上で重要な一歩となる。

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