tooluniverse-drug-research

医薬品調査戦略

化学データベース、臨床試験、有害事象、薬理ゲノミクス、文献を対象に、50 以上の ToolUniverse ツールを使用して医薬品を包括的に調査します。

重要な原則：

1. レポート優先のアプローチ - まずレポートファイルを作成し、その後段階的に内容を追加します
2. 化合物の特定を最優先 - 調査の前に識別子を解決します
3. 引用要件 - すべての事実に、出典を示すインライン引用を付けます
4. エビデンスの評価 - エビデンスの強さに応じて主張を評価します（T1～T4）
5. 完全性の必須要件 - 「データなし」の場合も、すべてのセクションを必ず設けます
6. 英語を優先した検索 - ユーザーが別の言語で記述していても、ツールの呼び出しでは常に英語の医薬品名や化合物名を使用します。原語での検索は、代替手段としてのみ試してください。回答はユーザーの言語で行います

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推測せずに検索する

医薬品について質問されたら、まず ChEMBL／PubChem／DailyMed を検索してください。作用機序、標的、副作用を推測してはいけません。検索して確認してください。事実に確信が持てない場合、記憶を頼りにさらに考え込むのではなく、まずツールを使って検索してください。

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医薬品の作用機序を推論する

医薬品の作用機序を調査する際は、因果関係の全過程を追跡してください：

1. 標的への結合 - 医薬品はどのタンパク質に結合し、親和性や選択性はどの程度ですか？
2. 分子への作用 - 結合によって標的の機能は阻害、活性化、調節されますか？
3. 経路への影響 - 下流でどのシグナル伝達経路または代謝経路が変化しますか？
4. 細胞の表現型 - 細胞レベルでどのような変化（増殖、アポトーシス、分泌）が生じますか？
5. 生理学的な転帰 - 細胞への作用は、患者における治療効果にどのようにつながりますか？

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ワークフローの概要

1. レポート優先のアプローチ（必須）

検索の過程やツールの出力をユーザーに見せてはいけません。代わりに、以下を行います：

1. まずレポートファイルを作成する - 11 個のセクション見出しすべてと [Researching...] のプレースホルダーを含む [DRUG]_drug_report.md を作成します。テンプレート全体は REPORT_TEMPLATE.md を参照してください。
2. レポートを段階的に更新する - 各ツールへの問い合わせで得られた知見を使って、プレースホルダーを順次置き換えます。
3. 関連するすべてのツールを使用する - 各データ種別について複数のデータベースを検索し、情報源間で相互参照します。

2. 引用要件（必須）

すべての情報に出典を必ず記載してください。インライン引用を使用します：

*Source: PubChem via `PubChem_get_compound_properties_by_CID` (CID: 4091)*

3. 段階的な執筆ワークフロー

Step 1:  Create report file with all section headers
Step 2:  Resolve compound identifiers -> Update Section 1
Step 3:  Query PubChem/ADMET-AI/DailyMed SPL -> Update Section 2 (Chemistry)
Step 4:  Query FDA Label MOA + ChEMBL + DGIdb -> Update Section 3 (Mechanism)
Step 5:  Query ADMET-AI tools -> Update Section 4 (ADMET)
Step 6:  Query ClinicalTrials.gov -> Update Section 5 (Clinical)
Step 7:  Query FAERS/DailyMed -> Update Section 6 (Safety)
Step 8:  Query PharmGKB -> Update Section 7 (Pharmacogenomics)
Step 9:  Query DailyMed/Orange Book -> Update Section 8 (Regulatory)
Step 10: Query PubMed/literature -> Update Section 9 (Literature)
Step 11: Synthesize findings -> Update Executive Summary & Section 10
Step 12: Document all sources -> Update Section 11 (Data Sources)

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化合物の特定（フェーズ 1）

重要：調査を始める前に、化合物を特定してください。

識別子の解決チェーン

1. PubChem_get_CID_by_compound_name(compound_name)
   -> Extract: CID, canonical SMILES, formula

2. ChEMBL_search_molecules(query=drug_name)
   -> Extract: ChEMBL ID, pref_name

3. DailyMed_search_spls(drug_name)
   -> Extract: Set ID, NDC codes (if approved)

4. PharmGKB_search_drugs(query=drug_name)
   -> Extract: PharmGKB ID (PA...)

5. DrugCentral_search(query=drug_name, size=...)
   -> Extract: InChIKey, CAS number, canonical SMILES, cross-referenced FDA/EMA/PMDA approval status in one call

DrugCentral（実環境で検証済み：DrugCentral_search、DrugCentral_get_drug、DrugCentral_get_targets）は、5つ目の有用な曖昧性解消ソースであり、Path 2（作用機序と標的）を迅速に進める近道です。DrugCentral_get_targets(chem_id=<InChIKey or ChEMBL ID>) は標的名とクラスを直接返すため、このスキルの Path 2 ですでに構築している ChEMBL アクティビティ由来の標的テーブルを置き換えるのではなく、照合するために使用できます。実例：DrugCentral_search(query="metformin") は InChIKey XZWYZXLIPXDOLR-UHFFFAOYSA-N を返します。この InChIKey で DrugCentral_get_targets を実行すると、標的の中に 5'-AMP-activated protein kinase が含まれます。

栄養補助食品は、処方薬として PubChem／ChEMBL／DailyMed／DrugCentral に登録されていないため、代わりに NIH DSLD を確認してください。 上記のチェーンで検索結果がゼロ件の場合（または「vitamin D gummies」のような市販のビタミン／ハーブ／サプリメント製品や特定のブランドについてユーザーが明らかに尋ねている場合）は、NIHDSLD_search_products(query=<name or brand>) -> NIHDSLD_get_label(product_id=...) を使用すると、1回分あたりの成分一覧、含有量、1日摂取基準値に対する割合をすべて取得できます。実環境で検証済み：NIHDSLD_search_products(query="vitamin d") は実在する製品 20581（「Vitamin D Gummy Vitamins」、Nutrition Now）を返します。NIHDSLD_get_label(20581) は、全成分表示（グミ2個分あたりビタミンD 2000 IU、1日摂取基準値の500％、さらにカロリー／炭水化物／糖類）と off_market フラグを返します。これは上記の処方薬の調査パスを置き換えるのではなく、補完するものです。サプリメントには FDA の承認データや作用機序データがないため、サプリメントに関する検索では、その他のレポートセクションの多くが正当に「該当なし」となります。

ハンドル名の曖昧さへの対処

問題	例	解決方法
塩の形	metformin と metformin HCl	すべての CID を記録し、親化合物を使用する
異性体	omeprazole と esomeprazole	SMILES を確認し、異なる場合は別々に記載する
プロドラッグ	enalapril と enalaprilat	両方を記録し、変換について記載する
ブランドの混同	同じ名称の異なる製品	ユーザーに確認する

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調査パスの概要

各パスの詳細なツールチェーンと出力例は、REPORT_GUIDELINES.md にあります。

PATH 1：化学的特性と CMC

ツール：PubChem properties -> ADMET-AI physicochemical -> ADMET-AI solubility -> DailyMed chemistry/description
出力：物理化学的特性のテーブル、Lipinski 評価、QED スコア、塩の形、製剤の比較

PATH 2：作用機序と標的

ツール：DailyMed MOA -> ChEMBL activities（ChEMBL_get_molecule_targets は使用しない）-> ChEMBL target details -> DGIdb -> PubChem bioactivity
重要：pChEMBL >= 6.0 で絞り込んだアクティビティから標的を導出してください。ChEMBL_get_molecule_targets は使用しないでください。
出力：FDA の作用機序テキスト、UniProt／力価を含む標的テーブル、選択性プロファイル

PATH 3：ADMET 特性

ツール：ADMET-AI（バイオアベイラビリティ、BBB、CYP、クリアランス、毒性）
フォールバック：DailyMed clinical_pharmacology + pharmacokinetics + drug_interactions
重要：ADMET-AI が失敗した場合は、自動的にフォールバックを使用してください。セクション 4 を空欄のままにしないでください。

PATH 4：臨床試験

ツール：search_clinical_trials -> 試験フェーズごとの件数を計算 -> 結果／AE を抽出 -> fda_pharmacogenomic_biomarkers
重要：セクション 5.2 には、フェーズ／ステータス別の実際の件数をテーブル形式で示してください。

PATH 5：市販後の安全性

ツール：FAERS（副作用、重篤度、転帰、死亡、年齢）+ DailyMed（DDI、用量、警告）
重要：FAERS の対象期間、重篤度の内訳、制限事項の段落を含めてください。

PATH 6：ファーマコゲノミクス

ツール：PharmGKB（検索 -> 詳細 -> アノテーション -> ガイドライン）
フォールバック：DailyMed のファーマコゲノミクスのセクション + PubMed 文献

PATH 7：規制と特許

ツール：FDA Orange Book（検索、承認履歴、独占権、特許、ジェネリック医薬品）+ DailyMed（LOINC コードによる特別な集団）
注記：米国のみのデータです。EMA／PMDA に関する制限を記載してください。

PATH 8：実世界エビデンス

ツール：ClinicalTrials.gov（観察研究）＋ PubMed（実世界データ、レジストリ、サーベイランス）

PATH 9：比較分析

ツール：各比較対象の簡略化したツールチェーン＋直接比較試験の検索＋PubMed のメタ分析

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FDA ラベルの主要フィールド

承認済み医薬品については、set_id を取得した後、早い段階で以下の DailyMed セクションを取得してください。

バッチ	セクション	レポートの該当箇所
フェーズ 1	mechanism_of_action, pharmacodynamics, chemistry	セクション 2～3
フェーズ 2	clinical_pharmacology, pharmacokinetics, drug_interactions	セクション 4、6.5
フェーズ 3	warnings_and_cautions, adverse_reactions, dosage_and_administration	セクション 6、8.2
フェーズ 4	pharmacogenomics, clinical_studies, description, inactive_ingredients	セクション 5、7

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フォールバックチェーン

プライマリツール	フォールバック	使用する状況
PubChem_get_CID_by_compound_name	ChEMBL_search_drugs	PubChem に名前がない場合
ChEMBL_get_molecule_targets	代わりに ChEMBL_search_activities を使用	このツールは常に使用を避ける
ChEMBL_get_activity	PubChemBioAssay_get_assay_summary	ChEMBL ID がない場合
DailyMed_search_spls	PubChemTox_get_acute_effects	DailyMed がタイムアウトした場合
PharmGKB_search_drugs	DailyMed の PGx セクション＋PubMed	PharmGKB が利用できない場合
PharmGKB_get_dosing_guidelines	DailyMed の pharmacogenomics セクション	PharmGKB API エラーの場合
FAERS_count_reactions_by_drug_event	「FAERS unavailable」と記載し、ラベルの有害事象を使用	API エラーの場合
ADMETAI_*（すべてのツール）	DailyMed の clinical_pharmacology ＋ pharmacokinetics	SMILES が無効、または API エラーの場合

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クイックリファレンス：ユースケース別ツール

ユースケース	プライマリツール	フォールバック	エビデンス
名前 -> CID	PubChem_get_CID_by_compound_name	ChEMBL_search_drugs	T1
物性	PubChem_get_compound_properties_by_CID	ADMET-AI の物理化学的特性	T1/T2
FDA の作用機序	DailyMed_parse_clinical_pharmacology（mechanism_of_action）	-	T1
標的	ChEMBL_search_activities -> ChEMBL_get_target	DGIdb_get_drug_info	T1
ADMET	ADMETAI_predict_*（5 つのツール）	DailyMed の PK セクション	T2/T1
試験	search_clinical_trials	-	T1
試験結果	extract_clinical_trial_outcomes	-	T1
FAERS	FAERS_count_reactions_by_drug_event	ラベルの adverse_reactions	T1
用量調整	DailyMed_parse_clinical_pharmacology（dosage、warnings）	-	T1
PGx	PharmGKB_search_drugs	DailyMed の PGx ＋ PubMed	T2/T1
ラベル	DailyMed_search_spls	PubChemTox_get_acute_effects	T1
文献	PubMed_search_articles	EuropePMC_search_articles	さまざま
規制	FDA_OrangeBook_* ツール	DailyMed のラベルデータ	T1

パラメーターと入力形式の要件を含む完全なツール一覧については、TOOLS_REFERENCE.md を参照してください。

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型の正規化

多くのツールでは、文字列形式の入力が必要です。API を呼び出す前に、必ず ID を変換してください。

• ChEMBL ID、PubMed ID、NCT ID：int -> str に変換
• ADMET-AI 用 SMILES：リスト ["SMILES_STRING"] として渡す
• FAERS の医薬品名：大文字を使用（例："METFORMIN"）
• ChEMBL ID："1431" ではなく、完全な形式 "CHEMBL1431" を使用
• PharmGKB ID："450657" ではなく、PA プレフィックス付きの "PA450657" を使用

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一般的なユースケース

ユースケース	主なセクション	簡易セクション
承認済み医薬品のプロファイル	11 セクションすべて	なし
開発中化合物	1、2、3、4、9	5、6、7、8
安全性レビュー	1、5、6、7、9	2、3、4、8
ADMET 評価	1、2、4	3、5、6、7、8、9
臨床開発の状況	1、5、9	2、3、4、6、7、8

すべてのセクション見出しを維持しつつ、クエリの焦点とデータの利用可能性に応じて詳細度を調整してください。

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このスキルを使用しない場合

• 標的の調査 -> target-intelligence-gatherer スキルを使用します
• 疾患の調査 -> disease-research スキルを使用します
• 文献のみの調査 -> literature-deep-research スキルを使用します
• 単一のプロパティの検索 -> ツールを直接呼び出します
• 構造類似性検索 -> PubChem_search_compounds_by_similarity を直接使用します

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スキル間の参照

薬物相互作用を確認するには、次を実行します：python3 skills/tooluniverse-drug-drug-interaction/scripts/pharmacology_ref.py --type interaction --drug1 X --drug2 Y

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追加リソース

• レポートテンプレート：REPORT_TEMPLATE.md - 初期ファイルのテンプレート、引用形式、エビデンスの評価、スコアカード、監査テンプレート
• レポートのガイドライン：REPORT_GUIDELINES.md - 出力例を含む、セクションごとの詳細な手順
• ツールのリファレンス：TOOLS_REFERENCE.md - パラメーターと入力形式を含むツールの完全な一覧
• 検証チェックリスト：CHECKLIST.md - 納品前にセクションごとに確認するためのチェックリスト
• 例：EXAMPLES.md - ユースケース別の詳細なワークフロー例