tooluniverse-pharmacogenomics

説明するのではなく、計算する

分析に計算（統計、データ処理、スコアリング、情報付加）が必要な場合は、Bash 経由で Python コードを記述して実行してください。何をするかを説明するのではなく、実行して実際の結果を報告してください。ToolUniverse ツールでデータを取得し、その後 Python（pandas、scipy、statsmodels、matplotlib）で分析してください。

薬理ゲノミクス（PGx）研究スキル

体系的な PGx 分析：遺伝子と薬剤のペアを特定し、CPIC の投与ガイドラインを取得し、PharmGKB でアレルとバリアントに注釈を付け、FDA の PGx バイオマーカー表示を確認して、エビデンスレベルに基づく臨床推奨を作成します。

使用する場面

• 「CYP2D6 に関する CPIC ガイドラインにはどのようなものがありますか？」
• 「CYP2D6 の低代謝型に基づくコデインの投与推奨を取得してください」
• 「CYP2C19 について、FDA の薬理ゲノミクス・バイオマーカーがある薬剤はどれですか？」
• 「rs1799853 の PharmGKB 臨床注釈を探してください」
• 「この患者の CYP2D6 遺伝子型はタモキシフェンの投与量に関係しますか？」
• 「CYP2D6*4 の機能状態は何ですか？」
• 「CYP2D6 の CPIC レベル A の遺伝子と薬剤のペアをすべて列挙してください」

ワークフローの概要

Input (gene/drug/variant/phenotype)
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  v
Phase 0: Disambiguation (resolve gene symbols, drug names, rsIDs)
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  v
Phase 1: Gene-Drug Pair Identification (CPIC pairs + evidence levels)
  |
  v
Phase 2: Guideline & Dosing Retrieval (CPIC recommendations + PharmGKB)
  |
  v
Phase 3: Allele & Variant Annotation (star alleles, function, activity scores)
  |
  v
Phase 4: FDA Biomarker Labeling (regulatory PGx status)
  |
  v
Phase 5: Cross-Database Enrichment (EpiGraphDB, DGIdb, OpenTargets PGx)
  |
  v
Phase 6: Report (evidence-graded clinical summary)

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フェーズ 0：曖昧さの解消

PGx データベースに問い合わせる前に、ユーザー入力を標準識別子に解決します。

PharmGKB_search_genes：query（文字列、必須。例：「CYP2D6」）。{status, data: [{id, symbol, name}]} を返します。

• PharmGKB 遺伝子アクセッション ID（例：CYP2D6 の「PA128」）の取得に使用します。

PharmGKB_search_drugs：query（文字列、必須。例：「codeine」）。{status, data: [{id, name, types}]} を返します。

• PharmGKB 化合物 ID（例：コデインの「PA449088」）の取得に使用します。

PharmGKB_search_variants：query（文字列、必須。rsID、例：「rs1799853」）。{status, data: [{id, symbol, changeClassification, clinicalSignificance}]} を返します。

• rsID の解決と PharmGKB 注釈 ID の検索に使用します。

CPIC_get_drug_info：name（文字列、必須。小文字。例：「codeine」）。drugid、rxnormid、drugbankid、atcid、guidelineid、および flowchart URL を含む薬剤識別子を返します。

• 薬剤名の解決にも使用できます。薬剤名から guidelineid を直接検索できます。

CPIC_get_gene_info：symbol（文字列、必須。例：「CYP2D6」）。遺伝子座標、PharmGKB／HGNC／Ensembl ID、lookupmethod（ACTIVITY_SCORE または PHENOTYPE）、およびアレル頻度の算出方法を返します。

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フェーズ 1：遺伝子と薬剤のペアを特定する

CPIC_search_gene_drug_pairs：gene_symbol（文字列）、cpiclevel（「A」／「B」／「C」／「D」）、limit（整数、デフォルト 50）。{status, data: [{genesymbol, drugid, cpiclevel, guidelineid, pgxtesting, clinpgxlevel, usedforrecommendation}]} を返します。

• エビデンスレベルで絞り込むための主要なツールです。CPIC レベルは、A = 最も強く対応可能、B = 中程度、C = 情報提供のみ、D = 不十分です。
• PostgREST の自動正規化：通常の遺伝子シンボル（例：「CYP2D6」）を受け付けます。ツールが eq. プレフィックスを自動的に追加します。
• エイリアスも受け付けます。gene と gene_symbol のどちらも genesymbol として解決されます。

CPIC_get_gene_drug_pairs：genesymbol（文字列、必須）。drug: {name}、citations、guidelineid を含む、1 つの遺伝子に関するすべてのペアを返します。

• 検索ツールが RxNorm ID のみを返すのとは異なり、レスポンスに薬剤名が含まれます。

CPIC_list_drugs：パラメーターなし。ガイドライン ID 付きのすべての薬剤を返します。一覧の確認に使用します。

CPIC_list_pgx_genes：パラメーターなし。CPIC がキュレーションしたすべての PGx 遺伝子を、symbol、lookupmethod、ensemblid とともに返します。

EpiGraphDB_get_gene_drug_associations：gene_name（文字列、必須。例：「CYP2D6」）。{status, data: {gene_drug_associations: [{gene, drug, source, pharmgkb_evidence, cpic_level, pgx_on_fda_label, guideline}]}} を返します。

• CPIC と PharmGKB のエビデンスを FDA 表示の状況とともに、1 回の呼び出しで集約します。概要をすばやく把握するのに適しています。

ガイドライン ID の検索

ガイドライン ID を暗記しないでください。CPIC_list_guidelines(gene="CYP2D6") または CPIC_list_guidelines(drug="codeine") を使って検索してください。各結果には、数値の id（CPIC_get_recommendations 用）と、文字列の clinpgxid（PharmGKB_get_dosing_guidelines 用）の両方が含まれています。

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フェーズ 2：投与ガイドラインを取得する

CPIC_get_recommendations (CPICGetRecommendationsTool)：guideline_id（整数、または自動解決用の drug／drug_name 文字列）、limit（整数、デフォルトは 50）、offset（整数）。{status, data: {guideline_id, recommendations: [{drugrecommendation, classification, phenotypes, implications, activityscore, lookupkey, population, drug: {name}}], count}} を返します。

• 推奨される使い方：CPIC_get_recommendations(drug="codeine", limit=50) — CPIC API を介して薬剤名を guideline_id に自動解決し、RxNorm ID の照合を使用して複数薬剤を対象とするガイドライン（例：CYP2D6 オピオイドガイドラインは codeine と tramadol を対象としています）内で絞り込みます。
• classification："Strong"、"Moderate"、または "Optional"。phenotypes：遺伝子を代謝表現型に対応付けます。activityscore：遺伝子を活性スコアに対応付けます。
• 代替手段：CPIC_get_drug_info(name="codeine") で guidelineid を取得し、その後 CPIC_get_recommendations(guideline_id=100416, limit=50) を実行します。

CPIC_get_drug_info：name（文字列、必須、小文字、例："codeine"）。{status, data: [{drugid, guidelineid, flowchart, rxnormid, drugbankid}]} を返します。

• 便利な点：guidelineid を直接返します。DrugBank／ATC ID の抽出にも引き続き役立ちます。

PharmGKB_get_dosing_guidelines：guideline_id（文字列、必須。CPIC_list_guidelines の clinpgxid を使用します。例："PA166251445"）。{status, data: {id, name, level, literature: [{title, crossReferences}], link}} を返します。

• CPIC ガイドラインのメタデータ、文献引用、およびガイドライン全文へのリンクを提供します。

CPIC_list_guidelines：gene（文字列、任意）、drug（文字列、任意）。{status, data: [{id, name, url, genes, clinpgxid}]} を返します。約 29 件すべてのガイドラインを返し、組み込みの遺伝子／薬剤フィルタリングに対応しています。

• PharmGKB_get_dosing_guidelines で使用する clinpgxid の値を見つけるには、これを使用します。

注：PharmGKB_get_clinical_annotations には annotation_id（例："1447954390"）が必要です。アノテーション ID を見つけるには、まず PharmGKB_search_variants(query=rsID) を使用し、結果からアノテーション ID を抽出します。

注意点

• Warfarin（ガイドライン 100425）：アルゴリズムに基づく投与です。CPIC_get_recommendations は 0 件を返します。ユーザーには CPIC のウェブサイトまたは PharmGKB を案内してください。
• PharmGKB ガイドラインのリンク：pharmgkbid（旧形式では 404 が返されます）ではなく、clinpgxid（例："PA166251445"）を使用してください。
• 複数遺伝子のガイドライン：TCA ガイドライン（100414）は CYP2D6 と CYP2C19 の両方を対象としています。推奨には表現型の組み合わせが含まれます。
• 薬剤名の大文字・小文字：CPIC_get_drug_info では小文字が必要です。drug= を指定した CPIC_get_recommendations は ilike マッチング（大文字・小文字を区別しない）を使用します。
• CPIC_get_recommendations はラップされたデータを返します：レスポンスは {status, data: {guideline_id, recommendations: [...], count}} です。推奨は data.recommendations の下にネストされています。

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フェーズ 3：アレルとバリアントのアノテーション

CPIC_get_alleles：genesymbol（string 必須）、limit（int、デフォルト 50）。{status, data: [{name, clinicalfunctionalstatus, activityvalue, functionalstatus}]}を返します。

• functionalstatus（null の場合がある）ではなく、clinicalfunctionalstatusを使用してください。値は「Normal function」「Decreased function」「No function」「Increased function」「Uncertain function」「Unknown function」です。
• activityvalue：数値文字列（例：「1.0」「0.5」「0.0」）または「n/a」です。

PharmGKB_search_variants：query（string 必須、rsID）。バリアントの分類と臨床的意義を返します。

PharmGKB_get_clinical_annotations：annotation_id（string 必須、例：「1447954390」）。{status, data: {accessionId, allelePhenotypes: [{allele, phenotype, limitedEvidence}], levelOfEvidence: {term}}}を返します。

• annotation_idが必須です。遺伝子や薬剤を直接指定したクエリはできません。PharmGKB_search_variants(query=rsID)またはPharmGKBのウェブサイトからIDを確認してください。
• levelOfEvidence.term：「1A」「1B」「2A」「2B」「3」「4」（PharmGKBのエビデンスレベル）。

PharmGKB_get_gene_details：gene_id（string 必須、PharmGKBのアクセッション、例：「PA128」）。アレル定義ファイルやVIP引用文献など、遺伝子の詳細情報を返します。

PharmGKB_get_drug_details：drug_id（string 必須、PharmGKBの化合物ID、例：「PA449088」）。SMILES、InChI、タイプ（Drug/Prodrug）など、薬剤のメタデータを返します。

OpenTargets_drug_pharmacogenomics_data：chemblId（string 必須、例：「CHEMBL1201560」）、size（int）。バリアントの影響や薬剤との関連を含む、OpenTargetsのPGxバリアントデータを返します。

• 遺伝子ではなく薬剤（ChEMBL ID）でクエリします。ChEMBL IDがあり、OpenTargetsからPGxバリアントのアノテーションを取得したい場合に使用してください。

代謝能低下型の推論

代謝能低下型では、酵素活性が低下しているか、まったくありません。臨床的な意味は、その薬剤が活性薬物かプロドラッグかによってまったく異なります。

• 活性薬物＋代謝能低下型：薬剤が蓄積する → 毒性のリスク（例：コデインはプロドラッグのため、このケースには当てはまりません。一方、ノルトリプチリンは活性薬物であり、代謝能低下型では血漿中濃度が高くなり、副作用が生じます）。
• プロドラッグ＋代謝能低下型：活性型への変換が減少する → 有効性が低下する（例：コデイン → モルヒネ、クロピドグレル → 活性型チエノピリジン）。
• プロドラッグ＋超迅速代謝型：過剰に活性化される → 毒性（典型例：CYP2D6 超迅速代謝型におけるコデイン → モルヒネの蓄積 → 呼吸抑制）。

活性薬物かプロドラッグかの違いによって、臨床的な懸念の方向性が決まります。代謝型を解釈する前に、必ず正しく判断してください。

スターアレルの推論：アレルの表を暗記する必要はありません。常に次のロジックに従います：アレルの機能状態（正常／低下／機能なし）→ ジプロタイプ → 予測される酵素活性 → 代謝型（UM/NM/IM/PM）→ 臨床上の推奨事項。特定のアレルの機能状態は、CPIC_get_alleles(genesymbol=...) で確認できます。

PharmVar — スターアレルを定義する命名法の権威機関：CPIC_get_alleles は CPIC 独自の臨床機能の再キュレーション結果を提供しますが、PharmVar（Pharmacogene Variation Consortium）は、CYP2D6、CYP2C9、CYP2C19、CYP2B6、DPYD などのスターアレルについて、その構成バリアント、ハプロタイプ構造、活性スコアを実際に定義する機関です。PharmVar_list_genes()（パラメーターなし）は、キュレーションされたすべての薬理遺伝子をアレル数とともに一覧表示します。PharmVar_get_alleles(gene=...) は、指定した遺伝子のアレル定義一式を返します。CPIC が割り当てた機能ラベルだけでなく、アレルの権威あるバリアントレベルの定義を確認する必要がある場合（例：CYP2D6*17 を構成する SNP を正確に確認する場合）、あるいは CPIC 独自のキュレーションがアレル命名法の実際の定義と食い違うように見える場合は、PharmVar を利用してください。これは StarAlleles_search（tooluniverse-clinical-terminology-lookup 内）とは異なります。こちらは高速なオートコンプリート／入力候補検索であり、アレル定義の情報源ではありません。PHARMVAR_API_KEY が必要です（https://www.pharmvar.org/ で登録）。両ツールは required_api_keys を正しく宣言しているため、キーがない場合は呼び出し時に失敗するのではなく、tu list に表示されません。この環境ではキーがなくライブ環境での確認ができなかったため、上記のパラメーターに関する説明はスキーマから取得したものです。

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フェーズ 4：FDA のバイオマーカー表示

fda_pharmacogenomic_biomarkers：drug_name（文字列、任意）、biomarker（文字列、任意。例：「CYP2D6」）、limit（整数、デフォルト 10）。{status, count, shown, results: [{Drug, TherapeuticArea, Biomarker, LabelingSection}]} を返します。

• 結果をすべて取得するには、必ず limit=1000 を指定してください（デフォルトは 10 です）。
• LabelingSection の値：「Dosage and Administration」、「Clinical Pharmacology」、「Precautions」、「Use in Specific Populations」、「Boxed Warning」、「Contraindications」。
• 薬剤、バイオマーカー、またはその両方で検索できます。
• 該当する項目がない薬剤もあります（例：SLCO1B1 ではシンバスタチンの項目はありません。SLCO1B1 の PGx 検査にはロスバスタチンを使用してください）。

FDA_get_pharmacogenomics_info_by_drug_name：drug_name（文字列、必須）。ブランド名／一般名とともに、FDA の添付文書にある PGx セクションを返します。実際の FDA 添付文書に記載された PGx 情報を見つけるのに適しています。

FDA の PGx 表示に関する推論

LabelingSection フィールドは、PGx 情報がどの程度臨床上の対応に直結するかを示します。「Boxed Warning」または「Contraindications」は、特定の遺伝子型では検査が必要な場合や薬剤が禁忌となる場合があることを意味し、最も緊急度の高い区分です。「Dosage and Administration」は、遺伝子型によって用量が直接決まることを意味します。「Clinical Pharmacology」は通常、情報提供を目的とするもので（PK/PD データなど）、処方指示ではありません。判断に迷う場合は、FDA_get_pharmacogenomics_info_by_drug_name で添付文書全文を取得してください。

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フェーズ 5：データベース横断の情報補完

DGIdb_get_drug_gene_interactions：genes（文字列の配列、必須。例：["CYP2D6"]）、interaction_types（配列、任意）、interaction_sources（配列、任意）。ソース情報付きの薬物と遺伝子の相互作用を返します。

• CPIC より幅広く網羅しており、PGx 以外の相互作用も含まれます。
• interaction_types と sources パラメーターには、クライアント側のフィルタリングが適用されます。

DGIdb_get_gene_druggability：genes（文字列の配列、必須）。{status, data: {data: {genes: {nodes: [{name, geneCategories}]}}}} を返します。

• 遺伝子カテゴリー（例：「CLINICALLY ACTIONABLE」、「DRUGGABLE GENOME」）を返します。

PharmGKB_get_dosing_guidelines：（フェーズ 2 にも記載）CPIC とともに DPWG（オランダ薬理遺伝学ワーキンググループ）のガイドラインを提供します。

OpenTargets_drug_pharmacogenomics_data：chemblId（文字列、必須）、size（整数）。OpenTargets プラットフォームから PGx バリアントのアノテーションを返します。

• CPIC のデータを補完する、バリアントレベルの追加の PGx エビデンスを提供します。

PGx 関連薬剤の有害事象シグナル検出

FAERS_filter_serious_events：drug_name（文字列、必須）、seriousness_type（"all"/"death"/"hospitalization"/"disability"/"life_threatening"）、adverse_event（文字列、任意）。PGx 関連薬剤の重大な有害事象シグナルの検出に使用します。たとえば、CYP2D6 UM の状態に関連して、コデインによる呼吸抑制の報告を検出できます。adverse_event パラメーターを指定すると、その特定の反応語句を含む報告に絞り込まれます。

任意：バリアントと疾患の関連を調べるには DisGeNET_get_vda を使用します（DISGENET_API_KEY が必要です）。

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PGx 検査によって臨床判断が変わる場合

PGx 検査が臨床判断を変えるのは、多型酵素によって代謝され、遺伝子型から結果を確実に予測できる、治療域の狭い薬剤に限られます。薬剤の治療域が広い場合や、複数の代替経路によって排泄される場合は、バリアントが存在していても、PGx の状態が処方判断に影響することはほとんどありません。

エビデンスのグレード付け — 推論のアプローチ：CPIC のレベル A/B は臨床で活用できるエビデンスを示し、C/D は参考情報です。PharmGKB レベル 1A は、そのアノテーションが CPIC または DPWG のガイドラインにすでに組み込まれていることを意味し、最も信頼度の高い段階です。レベル 3/4 は仮説の生成に役立つものであり、処方判断の根拠として十分なものではありません。ガイドライン内の CPIC 推奨の強さ（Strong/Moderate/Optional）は、特定の表現型における遺伝子型と結果の関連性がどの程度確かであるかを示します。

重要なのは「これは何レベルか？」ではなく、「このレベルは処方を変更する根拠になるか？」です。Strong に分類された CPIC レベル A であれば、なります。PharmGKB レベル 3 であれば、なりません。報告はしますが、それだけを根拠に対応してはいけません。

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主なパラメーターに関する注意事項

失敗の原因になりやすい、覚えておくべき重要なパラメーターの動作を以下に示します。

• CPIC_get_recommendations：guideline_id（整数）または drug/drug_name（文字列）を受け付けます。guideline_id を文字列として渡してはいけません。
• PharmGKB_get_dosing_guidelines：数値の pharmgkbid ではなく、clinpgxid（例："PA166251445"）が必要です。CPIC_list_guidelines から clinpgxid を取得してください。
• PharmGKB_get_clinical_annotations：annotation_id が必要です。遺伝子や薬剤による検索はできません。PharmGKB_search_variants(query=rsID) で ID を検索してください。
• fda_pharmacogenomic_biomarkers：デフォルトの limit=10 では、ほとんどの場合不十分です。limit=1000 を指定してください。
• CPIC_get_drug_info：薬剤名は小文字で指定する必要があります。
• DGIdb_get_drug_gene_interactions と DGIdb_get_gene_druggability：genes は文字列ではなく配列です（例：["CYP2D6"]）。
• CPIC_search_gene_drug_pairs：薬剤名ではなく RxNorm ID を返します。薬剤名が必要な場合は CPIC_get_gene_drug_pairs を使用してください。

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CPIC ガイドライン適用時の推論

CPIC ガイドラインでは、遺伝子型 → 表現型 → 推奨事項の対応関係が示されています。重要なのは対応関係そのものを暗記することではなく、いつ適用するかを判断することです。ツールを使って、特定の表現型に対する具体的な推奨事項を取得してください。推論の手順は次のとおりです。

1. この遺伝子と薬剤の組み合わせに対する CPIC ガイドラインはありますか？（レベル A または B = 対応が必要）
2. 患者の表現型は何ですか？（二倍体遺伝子型とアレルの機能状態から判断）
3. その表現型に対して、ガイドラインは何を推奨していますか？（CPIC_get_recommendations で取得）
4. FDA のラベルでも裏付けられていますか？（fda_pharmacogenomic_biomarkers を確認）

手順 1 が「いいえ」の場合は、エビデンスの評価はあるものの、ガイドラインに基づかない情報を得るため、PharmGKB のバリアント注釈を使用します。

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フォールバック戦略

• CPIC ガイドラインがない -> バリアントレベルの注釈には PharmGKB_search_variants(query=rsID) を使用し、遺伝子と薬剤のエビデンスは EpiGraphDB で確認します
• CPIC_get_recommendations が 0 行を返す -> アルゴリズムに基づくものか（warfarin）確認し、PharmGKB_get_dosing_guidelines を使用します
• CPIC_get_recommendations による薬剤の自動解決に失敗する -> CPIC_get_drug_info(name=drug) に切り替え、guideline_id を手動で抽出します
• FDA のバイオマーカー項目がない -> 既知の相互作用を DGIdb で確認し、EpiGraphDB の pgx_on_fda_label フィールドも確認します
• バリアントが不明 -> rsID で PharmGKB_search_variants を検索します。見つからない場合は、未特性評価として記録します
• RxNorm ID から薬剤名を取得する必要がある -> CPIC_search_gene_drug_pairs（RxNorm ID のみを返す）ではなく、CPIC_get_gene_drug_pairs（drug: {name} を返す）を使用します
• PharmGKB の annotation_id が不明 -> PharmGKB のウェブサイト、または PharmGKB_search_variants(query=rsID) から注釈 ID を取得します
• PGx バリアントデータを追加で取得する必要がある -> ChEMBL ID を指定して OpenTargets_drug_pharmacogenomics_data(chemblId=...) を使用します

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ワークフローの例

薬剤から開始（codeine + CYP2D6 PM）：CPIC_get_recommendations(drug="codeine", limit=50) → phenotypes.CYP2D6="Poor Metabolizer" でフィルタリング → 強い推奨事項：codeine を避けます。次に CPIC_get_alleles(genesymbol="CYP2D6", limit=100) でスターアレルの機能を確認します（例：*4/*4 → 機能なし、AS 0.0）。続いて fda_pharmacogenomic_biomarkers(drug_name="codeine", limit=1000) で FDA ラベルの状況を確認します。遺伝子から開始する場合は、CPIC_get_gene_drug_pairs(genesymbol="CYP2D6") で関連するすべての薬剤を一覧表示できます。

遺伝子から開始（CYP2C19 の薬剤すべて）：CPIC_search_gene_drug_pairs(gene_symbol="CYP2C19", cpiclevel="A") でレベル A の組み合わせを取得します。EpiGraphDB_get_gene_drug_associations(gene_name="CYP2C19") を使うと、CPIC、PharmGKB、FDA ラベルの概要を一度の呼び出しで取得できます。fda_pharmacogenomic_biomarkers(biomarker="CYP2C19", limit=1000) で FDA の対象情報をすべて取得できます。

バリアントから開始（rs1799853）：PharmGKB_search_variants(query="rs1799853") → CYP2C9 バリアントと薬剤反応における重要性を確認します。CPIC_get_alleles(genesymbol="CYP2C9", limit=100) → *2、「機能低下」に対応します。CPIC_get_gene_drug_pairs(genesymbol="CYP2C9") → warfarin、phenytoin、NSAIDs が該当します。ガイドラインがある薬剤ごとに、CPIC_get_recommendations(drug="phenytoin", limit=50) を実行します。

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薬剤クラスのコンテキスト（RxClass）

PGx 解析で、基質が属する薬剤クラスを把握したり、同じ代謝酵素を共有するクラス内の薬剤をすべて探したりする場合は、RxClass_get_drug_classes(drug_name=...) で薬剤が属するすべてのクラスを取得し、RxClass_find_classes(query=..., class_type=...) でキーワードからクラス ID を検索し、RxClass_get_class_members(class_id=..., rela_source=..., ttys="IN") でクラス内のすべての薬剤を一覧表示します。例：クラスに関する注記として、どの薬剤で CYP2D6 検査が必要かを助言するため、すべての SSRI を検索します。

FDA物質識別（FDAGSRS）

正式なFDA物質識別（UNIIコード、ATC／DrugBank／CASとの相互参照）には、FDAGSRS_search_substances(query=...)を使用してUNIIコードを検索し、FDAGSRS_get_substance(unii=...)を使用してすべての名称と相互参照を含む完全なレコードを取得し、FDAGSRS_get_structure(unii=...)を使用してSMILES／InChIKeyを取得します。CPICやPharmGKBで相互参照する前に、「warfarin sodium」と「warfarin」など、2つの医薬品名の表記が同じUNIIを共有していることを確認するのに便利です。

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制限事項

• CPICが対象とするのは約29件のガイドライン（約130個の遺伝子）であり、正式なガイドラインがない医薬品と遺伝子の組み合わせも多数あります。
• PharmGKBの臨床アノテーションIDは特定する必要があります（遺伝子名や医薬品名だけから導き出すことはできません。rsIDに基づく検索にはPharmGKBのウェブサイトまたはPharmGKB_search_variantsを使用してください）。
• Warfarinの投与量にはアルゴリズムによる計算が必要です（CPICのウェブサイトを参照）。単純な表引きでは求められません。
• FDAのバイオマーカーテーブルは、最新の添付文書の変更を反映していない場合があります。
• DisGeNETにはAPIキー（DISGENET_API_KEY）が必要です。
• CPIC_search_gene_drug_pairsは医薬品名ではなくRxNorm医薬品IDを返します。医薬品名を確認するにはCPIC_get_gene_drug_pairsを使用してください。
• 活性スコアの解釈は遺伝子によって異なります（CYP2D6では数値スコアを使用しますが、ほかの遺伝子では表現型に基づく検索を使用する場合があります）。
• CPIC_get_recommendationsによる医薬品の自動解決ではilike照合を使用するため、曖昧な医薬品名が複数の項目に一致する場合があります。