# Original solution
##########################################
inf=10**9
import heapq
class Dijkstra():
    """
    ・有向 / 無向は問わない(無向の場合は，逆向きの辺もたす)
    ・負のコストがない場合のみ
    ・計算量はO(E log|V|)　
    ・heapを使うことで頂点を走査する必要がなくなる（代わりに，距離更新したものは確定でなくともqueに入れておく）
    """    
    class Edge():
        #重み付き有向辺
        
        def __init__(self, _to, _cost):
            self.to =_to
            self.cost = _cost
    
    def __init__(self, V):
        #引数Vは頂点数
        self.G = [[] for _ in range(V)] #隣接リストG[u][i]が頂点uのi番目の辺
        self. _E = 0 #辺の数
        self._V = V #頂点数
    
    #proparty - 辺の数
    def E(self):
        return self._E
    
    #proparty - 頂点数
    def V(self):
        return self._V
    
    def add(self, _from, _to, _cost):
        #2頂点と辺のコストを追加
        self.G[_from].append(self.Edge(_to,_cost))
        self._E +=1
        
    def add2(self, _from, _to, _cost):
        #2頂点と辺のコスト（無向）を追加
        self.G[_from].append(self.Edge(_to, _cost))
        self.G[_to].append(self.Edge(_from, _cost))
        self._E +=1
        
    def shortest_path(self,s):
        #始点sから頂点iまでの最短経路長のリストを返す
        
        que = [] #priority queue
        d = [inf] * self.V()
        prev = [None]*self.V() #prev[j]は，sからjへ最短経路で行くときのjの一つ前の場所
        d[s] = 0
        heapq.heappush(que,(0,s)) #始点の距離と頂点番号をヒープに追加
        
        while len(que)!=0:
            #キューに格納されてある中で一番コストが小さい頂点を取り出す
            cost,v = heapq.heappop(que)
            
            #キューに格納された最短経路長候補がdの距離よりも大きい場合に処理をスキップ
            if d[v] < cost:
                continue
                
            #頂点vに隣接する各頂点iに対して，vを経由した場合の距離を計算して，これがd[i]よりも小さい場合に更新
            for i in range(len(self.G[v])):
                e = self.G[v][i] #vのi個目の隣接辺
                if d[e.to] > d[v] + e.cost:
                    d[e.to] = d[v] + e.cost #更新
                    prev[e.to] = v
                    heapq.heappush(que,(d[e.to],e.to)) #queに新たな最短経路長候補を追加

        return d
########################

#グラフの頂点を3倍化

import sys
input = sys.stdin.readline

N,M=list(map(int,input().split()))
djk = Dijkstra(N*3)

for i in range(M):
    u,v=list(map(int,input().split()))
    u-=1
    v-=1
    djk.add(u,N+v,1)
    djk.add(N+u,2*N+v,1)
    djk.add(2*N+u,v,1)
S,T=list(map(int,input().split()))

d = djk.shortest_path(S-1)
ans=d[T-1]//3
if ans==inf//3:
    ans=-1
print(ans)

# Optimized solution
import sys
input = sys.stdin.readline

def I(): return int(eval(input()))
def MI(): return list(map(int, input().split()))
def LI(): return list(map(int, input().split()))

def main():

    ##########################################
    import heapq
    class Dijkstra():
        """
        ・有向 / 無向は問わない(無向の場合は，逆向きの辺もたす)
        ・負のコストがない場合のみ
        ・計算量はO(E log|V|)　
        ・heapを使うことで頂点を走査する必要がなくなる（代わりに，距離更新したものは確定でなくともqueに入れておく）
        ・復元なし
        """

        #最短のpathをたす


        class Edge():
            #重み付き有向辺

            def __init__(self, _to, _cost):
                self.to =_to
                self.cost = _cost

        def __init__(self, V):
            #引数Vは頂点数
            self.inf=10**20
            self.G = [[] for _ in range(V)] #隣接リストG[u][i]が頂点uのi番目の辺
            self. _E = 0 #辺の数
            self._V = V #頂点数

        #proparty - 辺の数
        def E(self):
            return self._E

        #proparty - 頂点数
        def V(self):
            return self._V

        def add(self, _from, _to, _cost):
            #2頂点と辺のコストを追加
            self.G[_from].append(self.Edge(_to,_cost))
            self._E +=1

        def add2(self, _from, _to, _cost):
            #2頂点と辺のコスト（無向）を追加
            self.G[_from].append(self.Edge(_to, _cost))
            self.G[_to].append(self.Edge(_from, _cost))
            self._E +=2

        def shortest_path(self,s):#,g):
            #始点sから頂点iまでの最短経路長のリストを返す
            que = [] #priority queue
            d = [self.inf] * self.V()

            #prev = [None]*self.V() #prev[j]は，sからjへ最短経路で行くときのjの一つ前の場所
            #復元で使う

            d[s] = 0
            heapq.heappush(que,(0,s)) #始点の距離と頂点番号をヒープに追加

            while len(que)!=0:
                #キューに格納されてある中で一番コストが小さい頂点を取り出す
                cost,v = heapq.heappop(que)

                #キューに格納された最短経路長候補がdの距離よりも大きい場合に処理をスキップ
                if d[v] < cost:
                    continue

                #頂点vに隣接する各頂点iに対して，vを経由した場合の距離を計算して，これがd[i]よりも小さい場合に更新
                for i in range(len(self.G[v])):
                    e = self.G[v][i] #vのi個目の隣接辺
                    if d[e.to] > d[v] + e.cost:
                        d[e.to] = d[v] + e.cost #更新

                        #prev[e.to] = v
                        #復元で使う

                        heapq.heappush(que,(d[e.to],e.to)) #queに新たな最短経路長候補を追加

            """#sからgまでの最短経路
            path = []
            pos = g #今いる場所，ゴールで初期化
            for _ in range(self.V()+1):
                path.append(pos)
                if pos == s:
                    break
                #print("pos:",format(pos))
                pos = prev[pos]
            path.reverse()
            #print(path)"""

            return d#,path
    ########################
    mod=10**9+7
    N,M=MI()
    djk=Dijkstra(3*N)
    for _ in range(M):
        u,v=MI()
        u-=1
        v-=1
        djk.add(u,v+N,1)
        djk.add(u+N,v+2*N,1)
        djk.add(u+2*N,v,1)
    S,T=MI()
    S-=1
    T-=1
    D=djk.shortest_path(S)
    ans=D[T] //3
    
    if ans>10**7:
        ans=-1
        
    print(ans)
        
    


main()