alterlab-drugbank

DrugBank データベース

概要

DrugBank は、医薬品とその標的に関する詳細情報を収録した、包括的なバイオインフォマティクスおよびケモインフォマティクスのデータベースです。このスキルを使用すると、DrugBank のデータにプログラムからアクセスできます。データには、数千件の医薬品エントリ（FDA 承認の低分子医薬品、バイオテクノロジー医薬品／生物学的製剤、栄養補助食品、実験的化合物）が含まれ、各エントリには 200 を超えるデータ項目があります。正確な件数はリリースごとに増加するため、固定の数値を引用するのではなく、ダウンロードしたバージョンから算出してください（5.0 世代の時点では約 9,591 件でした）。

アクセス状況（2026-09-23 確認）。 現在ダウンロード可能なリリースは 5.1.22 （2026-06-27）です。DrugBank のリリースページによると、データの配布方法を変更する間、すべての学術用データセットのダウンロードが一時停止されており、CC0 の「Open Data」語彙および構造データを含むすべてのダウンロードリンクに「Temporarily unavailable」と表示されています。スクリプトによるダウンロードは HTTP 403 を返します。アクセスが再開するまでは、すでにダウンロード済みのコピーを使用する（バージョンを固定して明記してください）、https://go.drugbank.com/releases/latest を確認する、または「Does NOT Trigger」に記載されたオープンソースに質問を振り分けてください。学術データのライセンスは CC BY-NC 4.0 です。商用利用と Clinical API（https://api.drugbank.com/v1/、API キーヘッダー）には有料ライセンスが必要です。

このスキルを使用する場合

• アクセス可能な DrugBank XML リリースの解析（医薬品レコード、標的、酵素、トランスポーター、経路）
• DrugBank データからの医薬品間相互作用の抽出と、多剤併用スクリーニング
• 共通の標的または構造類似性を用いた医薬品と標的の対応付け、ドラッグ・リポジショニング
• 統合に使用する DrugBank の相互参照（UniProt、ChEMBL、PubChem、KEGG）の取得

トリガーされないケース

シナリオ	代わりに使用
FDA の医薬品ラベル、FAERS の有害事象、リコール、承認（オープンデータ）	alterlab-fda
オープンデータに基づく化合物の生物活性（IC50/Ki）、作用機序、適応症	alterlab-chembl
遺伝子型に基づく投与量設定／薬理遺伝子と医薬品の組み合わせ（CPIC、DPWG）	alterlab-clinpgx
KEGG DRUG エントリ、医薬品と経路のマップ、KEGG の医薬品間相互作用	alterlab-kegg
名前／CID／SMILES による化合物の識別子と特性	alterlab-pubchem

主な機能

1. データアクセスと認証

適切な認証を使用し、Python で DrugBank データをダウンロードしてアクセスします。このスキルでは、以下について説明します。

• drugbank-downloader パッケージのインストールと設定
• 環境変数または設定ファイルを用いた認証情報の安全な管理
• 特定のバージョンまたは最新のデータベースバージョンのダウンロード
• XML データの効率的な読み込みと解析
• パフォーマンスを最適化するためのキャッシュデータの利用

使用する場面：DrugBank へのアクセス設定、データベース更新のダウンロード、プロジェクトの初期設定。

リファレンス：認証、ダウンロード手順、API アクセス、キャッシュ戦略、トラブルシューティングの詳細については、references/data-access.md を参照してください。

2. 医薬品情報のクエリ

データベースから、識別子、化学的特性、薬理学、臨床データ、外部データベースへの相互参照など、包括的な医薬品情報を抽出します。

クエリ機能：

• DrugBank ID、名前、CAS 番号、キーワードで検索
• 基本的な医薬品情報（名前、種類、説明、適応症）を抽出
• 化学的特性（SMILES、InChI、分子式）を取得
• 薬理データ（作用機序、薬力学、ADME）を取得
• 外部識別子（PubChem、ChEMBL、UniProt、KEGG）にアクセス
• 検索可能な医薬品データセットを構築し、DataFrame にエクスポート
• 種類（低分子医薬品、バイオテクノロジー医薬品、栄養補助食品）で医薬品を絞り込み

使用する場面：特定の医薬品情報の取得、医薬品データベースの構築、薬理学研究、文献レビュー、医薬品プロファイリング。

リファレンス：XML のナビゲーション、クエリ関数、データ抽出方法、パフォーマンスの最適化については、references/drug-queries.md を参照してください。

3. 薬物間相互作用の分析

薬物間相互作用（DDI）を分析し、機序、臨床的意義、相互作用ネットワークを明らかにして、ファーマコビジランスや臨床意思決定支援に役立てます。

分析機能：

• 特定の薬剤に関するすべての相互作用を抽出する
• 双方向の相互作用ネットワークを構築する
• 重症度と機序に基づいて相互作用を分類する
• 薬剤ペア間の相互作用を確認する
• 相互作用が最も多い薬剤を特定する
• 多剤併用レジメンの安全性を分析する
• 相互作用マトリックスとネットワークグラフを作成する
• 相互作用ネットワークでコミュニティ検出を実行する
• 相互作用リスクスコアを算出する

使用場面：多剤併用の安全性分析、臨床意思決定支援、薬物相互作用の予測、ファーマコビジランス研究、禁忌の特定。

参考資料：相互作用の抽出、分類方法、ネットワーク分析、臨床応用については、references/interactions.md を参照してください。

4. 薬剤の標的と経路

標的、酵素、トランスポーター、キャリア、生物学的経路など、薬剤とタンパク質の相互作用に関する詳細情報を取得します。

標的分析機能：

• 作用（阻害薬、作動薬、拮抗薬）を含む薬剤標的を抽出する
• 代謝酵素（CYP450、第二相酵素）を特定する
• ADME 研究向けにトランスポーター（取り込み、排出）を分析する
• 薬剤を生物学的経路（SMPDB）にマッピングする
• 特定のタンパク質を標的とする薬剤を検索する
• 共通の標的を持つ薬剤を特定し、適応拡大に役立てる
• 多剤理作用とオフターゲット効果を分析する
• 標的の Gene Ontology（GO）用語を抽出する
• UniProt と照合してタンパク質データを取得する

使用場面：作用機序の研究、薬剤の適応拡大研究、標的の特定、経路分析、オフターゲット効果の予測、薬物代謝の理解。

参考資料：標的の抽出、経路分析、適応拡大戦略、CYP450 プロファイリング、トランスポーター分析については、references/targets-pathways.md を参照してください。

5. 化学的特性と類似性

分子類似性検索、特性計算、部分構造検索、ADMET 予測など、構造に基づく分析を実行します。

化学分析機能：

• 化学構造（SMILES、InChI、分子式）を抽出する
• 物理化学的特性（MW、logP、PSA、水素結合）を計算する
• Lipinski の Rule of Five と Veber のルールを適用する
• 分子間の Tanimoto 類似度を計算する
• 分子フィンガープリント（Morgan、MACCS、トポロジカル）を生成する
• SMARTS パターンを使用して部分構造検索を実行する
• 構造が類似した薬剤を検索し、適応拡大に役立てる
• 薬剤クラスタリング用の類似度マトリックスを作成する
• 経口吸収率と BBB 透過性を予測する
• PCA とクラスタリングで化学空間を分析する
• 化学的特性のデータベースをエクスポートする

使用場面：構造活性相関（SAR）研究、薬剤類似性検索、QSAR モデリング、薬剤らしさの評価、ADMET 予測、化学空間の探索。

参考資料：構造の抽出、類似性計算、フィンガープリントの生成、ADMET 予測、化学空間分析については、references/chemical-analysis.md を参照してください。

典型的なワークフロー

創薬ワークフロー

1. data-access.md を使用して、最新の DrugBank データをダウンロードし、アクセスする
2. drug-queries.md を使用して、検索可能な薬剤データベースを構築する
3. chemical-analysis.md を使用して、類似化合物を検索する
4. targets-pathways.md を使用して、共通の標的を特定する
5. interactions.md を使用して、候補となる組み合わせの安全性を確認する

多剤併用の安全性分析

1. drug-queries.md を使用して、患者の服用薬を検索する
2. interactions.md を使用して、すべての薬剤ペア間の相互作用を確認する
3. interactions.md を使用して、相互作用の重症度を分類する
4. interactions.md を使用して、全体的なリスクスコアを算出する
5. targets-pathways.md を使用して、相互作用の機序を理解する

ドラッグ・リポジショニング研究

1. targets-pathways.md を使って、共通の標的を持つ薬剤を探します
2. chemical-analysis.md を使って、構造が類似する薬剤を探します
3. drug-queries.md を使って、適応症と薬理学データを抽出します
4. interactions.md を使って、併用療法の可能性を評価します

薬理学研究

1. drug-queries.md を使って、関心のある薬剤を抽出します
2. targets-pathways.md を使って、すべてのタンパク質相互作用を特定します
3. targets-pathways.md を使って、生物学的経路との対応付けを行います
4. chemical-analysis.md を使って、ADMET 特性を予測します
5. interactions.md を使って、潜在的な禁忌を特定します

インストール要件

Python パッケージ

uv pip install drugbank-downloader  # Core access
uv pip install bioversions          # Latest version detection
uv pip install lxml                 # XML parsing optimization
uv pip install pandas               # Data manipulation
uv pip install rdkit                # Chemical informatics (for similarity)
uv pip install networkx             # Network analysis (for interactions)
uv pip install scikit-learn         # ML/clustering (for chemical space)

アカウントの設定

1. go.drugbank.com でアカウントを作成します
2. アカデミックライセンス（条件を満たす非営利の学術研究向けに無料。データは CC BY-NC 4.0 に基づきます）を申請するか、商用ライセンスを取得します
3. アカウントのメールアドレスとパスワードをダウンロード認証情報として使用します（アカデミック向けダウンロードは 2026-09 時点で一時停止中です。上記のアクセス状況をご覧ください）
4. references/data-access.md の説明に従って認証情報を設定します

データのバージョンと再現性

再現可能な研究を行うため、必ず DrugBank のバージョンを指定してください。

from drugbank_downloader import download_drugbank
path = download_drugbank(version='5.1.22')  # Pin an exact version (5.1.22 = 2026-06-27)

論文や解析スクリプトには、使用したバージョンを記載してください。

ベストプラクティス

1. 認証情報：環境変数または設定ファイルを使用し、ハードコードは避けてください
2. バージョン管理：再現性を確保するため、データベースの正確なバージョンを指定してください
3. キャッシュ：再ダウンロードと再解析を避けるため、解析済みデータをキャッシュしてください
4. 名前空間：解析時には XML 名前空間を適切に処理してください
5. 検証：使用前に RDKit で化学構造を検証してください
6. 相互参照：統合には外部識別子（UniProt、PubChem）を使用してください
7. 臨床的背景：相互作用データを解釈する際は、必ず臨床的背景を考慮してください
8. ライセンス遵守：用途に適したライセンスが適用されていることを確認してください

リファレンスドキュメント

実装に関する詳細なガイダンスは、以下のモジュール式リファレンスファイルにまとめられています。

• references/data-access.md：認証、ダウンロード、解析、API アクセス、キャッシュ
• references/drug-queries.md：XML ナビゲーション、クエリメソッド、データ抽出、インデックス作成
• references/interactions.md：DDI 抽出、分類、ネットワーク解析、安全性スコアリング
• references/targets-pathways.md：標的／酵素／トランスポーターの抽出、経路マッピング、リポジショニング
• references/chemical-analysis.md：構造抽出、類似性、フィンガープリント、ADMET 予測

具体的な解析要件に応じて、必要なリファレンスを読み込んでください。