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包括的な標的インテリジェンスの収集

9つの並行した調査経路を探索し、標的に関する包括的なインテリジェンスを収集します。遺伝子シンボル、UniProt アクセッション、Ensembl ID、遺伝子名で特定された標的に対応しています。

重要な原則：

1. レポート優先のアプローチ - 最初に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. ツールのパラメーター確認 - 不慣れなツールを呼び出す前に、get_tool_info でパラメーターを確認します
3. エビデンスの評価 - すべての主張をエビデンスの強さ（T1～T4）に基づいて評価します
4. 引用要件 - すべての事実に出典を本文中で明記します
5. 必須の網羅性 - すべてのセクションにデータを含めるか、明示的に「データなし」と記載します
6. 最初に曖昧さを解消 - 調査の前に、すべての識別子を特定します
7. 否定的な結果も記録 - 「薬剤が見つからなかった」こともデータです。空のセクションは不備です
8. 名称の衝突を考慮した文献検索 - 名称の衝突を検出して除外します
9. 英語を優先したクエリ - ユーザーが別の言語で書いていても、ツール呼び出しでは常に英語の用語を使用します。遺伝子名、疾患名、検索語を英語に翻訳します。英語で結果が得られなかった場合に限り、フォールバックとして元の言語の用語を試します。回答はユーザーの言語で行います

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推測せず、調べる

特定のタンパク質または遺伝子標的について尋ねられた場合は、推論する前に UniProt／Ensembl／OpenTargets で調べてください。データベースで遺伝子名、機能、疾患との関連を確認してください。事実に確信が持てない場合は、記憶を頼りにさらに考え込むのではなく、まずツールで検索してください。

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このスキルを使用する場面

ユーザーが次のような内容を求めた場合に適用します。

• 薬剤標的、タンパク質、または遺伝子について尋ねる
• 標的の妥当性確認または評価が必要
• ドラッガビリティ分析を依頼する
• 包括的な標的プロファイリングを希望する
• 「[標的]について何がわかっていますか？」と尋ねる
• 標的と疾患の関連性が必要
• 標的の安全性プロファイルを依頼する

使用しない場面：簡単なタンパク質検索、薬剤のみの問い合わせ、疾患中心の問い合わせ、配列の取得、構造のダウンロードには、代わりに専門のスキルを使用してください。

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標的評価の推論フレームワーク

創薬標的を評価するには、相互に関連する4つの問いについて推論する必要があります。推奨をまとめる前に、4つすべてに回答してください。

1. この標的と疾患を結び付ける遺伝学的エビデンスはありますか？ 遺伝学的エビデンスは、医薬品開発の成功を予測するうえで最も有力な指標です。ヒトの遺伝学的な裏付けがある標的は、裏付けのない標的と比べて、臨床試験の成功率がおよそ2倍です（Nelson et al. 2015）。次の点を確認してください。この遺伝子と疾患を結び付けるGWASの関連はありますか？機能喪失または機能獲得をもたらす稀な変異が、疾患を引き起こしたり、疾患から保護したりしますか？マウスのノックアウト表現型はヒトの疾患と一致しますか（OpenTargetsのマウスモデルを参照）。OpenTargetsは遺伝学的エビデンススコアを割り当てており、スコアが0.7を超える場合は強い裏付けを示します。ClinVarの稀な変異エビデンスとDisGeNETのキュレーション済み遺伝子・疾患関連スコアも、相補的な情報を加えます。対象疾患との遺伝学的な関連がない標的には、下流のデータでは解消できない根本的な妥当性検証上のリスクがあります。

2. この標的は創薬可能ですか？ 創薬可能性には、構造的なアクセス可能性と既存の化合物という2つの要素があります。構造的なアクセス可能性とは、小分子または生物製剤が結合できるポケットを標的が持つことです。表面に露出した受容体、明確に定義された活性部位を持つ酵素、ホットスポットのあるタンパク質間相互作用の界面は、創薬の対象にしやすいものです。天然変性タンパク質や、平坦で特徴のない結合面を持つ転写因子は、一般に創薬が困難です。Pharos TDL分類では、Tclin（承認薬あり）、Tchem（既知の活性化合物あり）、Tbio（生物学的機能は既知だが医薬品なし）、Tdark（特性評価が不十分）という段階的な評価が得られます。ChEMBLまたはBindingDBにIC50 < 1μMの化合物があれば、その標的は化学的に創薬可能です。ケミカルプローブ（OpenTargetsのchemical probesエンドポイントから入手）は、標的を調節できることを確認するものですが、薬剤様化合物とは異なります。GPCRについては、キュレーション済みのアゴニストとアンタゴニストをGPCRdbで確認してください。

3. この標的を調節しても安全ですか？ 安全性に関する懸念は、2つの原因から生じます。1つ目は標的自体への作用です。標的が正常組織で必須の場合（マウスのKOが致死的、またはgnomADのpLIが高い／LOEUFが低い場合）、完全に阻害すると毒性が生じます。その場合、部分アゴニストや組織標的型送達によって治療域を確保できるかが問題になります。2つ目はオフターゲット作用です。誤って作用する可能性のあるファミリーメンバーが、その遺伝子に存在しますか？OpenTargetsの安全性プロファイルには既知の毒性アノテーションが集約されており、DepMapの必須性スコアからは、どのがん細胞株が生存にこの遺伝子を必要とするかが分かります（有用ですが、正常組織に直接当てはめることはできません）。発現特異性も重要です。疾患に関連する組織だけで発現する標的は、重要臓器（心臓、腎臓、脳）で広く発現する標的よりもはるかに安全です。

4. 競争環境はどうなっていますか？ 承認薬がある標的はすでに妥当性が検証されている可能性がありますが、競争も激しいでしょう。競合他社の臨床段階の開発プログラムがある標的は、実現可能性が示される一方で、知的財産権の障壁も生み出します。医薬品開発の履歴がないまったく新しい標的では、より広範な社内検証が必要です。次の点を評価してください。ChEMBLのバイオアクティビティ記録数（化合物の蓄積度）、OpenTargetsの医薬品関連情報にある承認薬、文献の活性動向（最近の論文数と主要な研究グループ）。強い遺伝学的エビデンスがある一方で化合物が存在しないダークターゲット（Tdark）は、ハイリスク・ハイリターンの機会です。

4つの側面を総合する：理想的な標的は、強い遺伝学的エビデンス（GWAS＋稀な変異）、創薬可能な結合部位（TclinまたはTchem）、許容できる安全性プロファイル（組織特異的な発現、致死的でないKO）、そして対処可能な競争環境を備えています。いずれかの側面にある不足は、妥当性を否定する理由ではなく、検証すべき課題です。ただし、その不足を認識しておく必要があります。創薬可能性が完璧でも疾患との遺伝学的な関連がない標的は、創薬可能性を試すための題材であり、妥当性が検証された治療仮説ではありません。

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フェーズ 0：ツールパラメーターの確認（重要）

ツールを初めて呼び出す前に、必ずパラメーターを確認してください。

tool_info = tu.tools.get_tool_info(tool_names="Reactome_map_uniprot_to_pathways")
# Reveals: takes `uniprot_id` (not `id`)

既知のパラメーター修正：

• Reactome_map_uniprot_to_pathways：パラメーターは uniprot_id です（id ではありません）
• ensembl_get_xrefs：パラメーターは id です（gene_id ではありません）
• GTEx_get_median_gene_expression：gencode_id（または gene_symbol）を受け取ります。operation は正しくデフォルト設定されるため、省略してください（operation="median" は拒否されます）。結果が空の場合は、バージョン付き Ensembl ID を試してください
• OpenTargets_*：パラメーターは ensemblId です（キャメルケース。ensemblID ではありません）
• STRING_get_protein_interactions：protein_ids（リスト）と species を受け取ります
• intact_get_interactions：identifier（UniProt アクセッション。遺伝子シンボルではありません）を受け取ります

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重要なワークフロー要件

レポートを最初に作成（必須）：[TARGET]_target_report.md を作成し、すべてのセクション見出しと [Researching...] プレースホルダーを記入してから、調査を開始してください。調査の進行に合わせて更新してください。ツールの生出力をユーザーに表示しないでください。

エビデンスの評価（必須）：すべての主張を T1～T4 で評価してください。T1 = 臨床／遺伝学的データ、T2 = キュレーション済みデータベースまたは複数の研究、T3 = 計算による予測または単一の研究、T4 = アノテーションまたはカタログ項目。

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基本戦略：9 つの調査経路

Target Query (e.g., "EGFR" or "P00533")
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+- IDENTIFIER RESOLUTION (always first)
|   +- Check if GPCR -> GPCRdb_get_protein
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+- PATH 0: Open Targets Foundation (ALWAYS FIRST - fills gaps in all other paths)
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+- PATH 1: Core Identity (names, IDs, sequence, organism)
|   +- InterProScan_scan_sequence for novel domain prediction
+- PATH 2: Structure & Domains (3D structure, domains, binding sites)
|   +- If GPCR: GPCRdb_get_structures (active/inactive states)
+- PATH 3: Function & Pathways (GO terms, pathways, biological role)
+- PATH 4: Protein Interactions (PPI network, complexes)
+- PATH 5: Expression Profile (tissue expression, single-cell)
+- PATH 6: Variants & Disease (mutations, clinical significance)
|   +- DisGeNET_search_gene for curated gene-disease associations
+- PATH 7: Drug Interactions (known drugs, druggability, safety)
|   +- Pharos_get_target for TDL classification (Tclin/Tchem/Tbio/Tdark)
|   +- BindingDB_get_ligands_by_uniprot for known ligands
|   +- PubChem_search_assays_by_target_gene for HTS data
|   +- If GPCR: GPCRdb_get_ligands (curated agonists/antagonists)
|   +- DepMap_get_gene_dependencies for target essentiality
+- PATH 8: Literature & Research (publications, trends)

各経路の詳細なコード実装については、IMPLEMENTATION.md を参照してください。

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識別子の解決（フェーズ 1）

調査経路を実行する前に、すべての識別子を解決してください。必要な ID：

• UniProt アクセッション（タンパク質データ、構造、相互作用用）
• Ensembl 遺伝子 ID + バージョン付き ID（Open Targets、GTEx 用）
• 遺伝子シンボル（DGIdb、gnomAD、文献用）
• Entrez 遺伝子 ID（KEGG、MyGene 用）
• ChEMBL ターゲット ID（生物活性用）
• 別名／正式名称（同名衝突を考慮した文献検索用）

解決後、GPCRdb_get_protein を使って、ターゲットが GPCR かどうかを確認してください。識別子の解決と GPCR 検出のコードについては、IMPLEMENTATION.md を参照してください。

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PATH 0：Open Targets の基盤情報（必ず最初に実行）

専門的なクエリを実行する前に、OpenTargets のエンドポイントを最初に実行し、ベースラインデータを取得してください：

• OpenTargets_get_diseases_phenotypes_by_target_ensembl → 疾患との関連（セクション 8）
• OpenTargets_get_target_tractability_by_ensemblID → 創薬可能性の評価（セクション 9）
• OpenTargets_get_target_safety_profile_by_ensemblID → 安全性上の懸念（セクション 10）
• OpenTargets_get_target_interactions_by_ensemblID → PPI ネットワーク（セクション 6）
• OpenTargets_get_target_gene_ontology_by_ensemblID → GO アノテーション（セクション 5）
• OpenTargets_get_publications_by_target_ensemblID → 文献（セクション 11）
• OpenTargets_get_biological_mouse_models_by_ensemblID → マウス KO 表現型（セクション 8／10）
• OpenTargets_get_chemical_probes_by_target_ensemblID → ケミカルプローブ（セクション 9）
• OpenTargets_get_associated_drugs_by_target_ensemblID → 既知の薬剤（セクション 9）
• 上記の専用ツールで取得できないもの（バリアント、GWAS の信頼性セット、データソース別のエビデンス、臨床レポートなど）：OpenTargets_get_graphql_schema {} でルートクエリを一覧表示し、OpenTargets_get_graphql_schema {"type_name": "Target"} で型のフィールドを一覧表示できます。また、OpenTargets_query_graphql {"query": "{ target(ensemblId: \"ENSG00000141510\") { approvedSymbol biotype } }"} で読み取り専用クエリを実行できます

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PATH 1：基本的な識別情報

ツール：UniProt_get_entry_by_accession、UniProt_get_function_by_accession、UniProt_get_recommended_name_by_accession、UniProt_get_alternative_names_by_accession、UniProt_get_subcellular_location_by_accession、MyGene_get_gene_annotation

取得項目：セクション 2（識別子）、3（基本情報）

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PATH 2：構造とドメイン

3段階の構造検索チェーンを使用してください（PDB のテキスト検索だけに頼らないでください）。

1. UniProt の PDB 相互参照（最も信頼性が高い）
2. 配列ベースの PDB 検索（不足しているアノテーションを補足）
3. ドメインベースの検索（複数ドメインを持つタンパク質向け）
4. AlphaFold（必ず確認）

ツール：UniProt_get_entry_by_accession（PDB xrefs）、RCSBData_get_entry、PDB_search_similar_structures、alphafold_get_prediction、InterPro_get_protein_domains、UniProt_get_ptm_processing_by_accession

GPCR ターゲット：活性型／不活性型の状態データについて、GPCRdb_get_structures も照会してください。

入力先：セクション 4（構造生物学）

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PATH 3：機能と経路

ツール：GO_get_annotations_for_gene、Reactome_map_uniprot_to_pathways、kegg_get_gene_info、WikiPathways_search、enrichr_gene_enrichment_analysis

入力先：セクション 5（機能と経路）

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PATH 4：タンパク質間相互作用

ツール：STRING_get_protein_interactions、intact_get_interactions、intact_get_complex_details、BioGRID_get_interactions、HPA_get_protein_interactions_by_gene

最低要件：相互作用因子 20 個、または根拠を示した説明。

入力先：セクション 6（タンパク質間相互作用）

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PATH 5：発現プロファイル

バージョン付き ID のフォールバックを使用した GTEx に加え、バックアップとして HPA を使用します。

ツール：GTEx_get_median_gene_expression、HPA_get_rna_expression_by_source、HPA_get_comprehensive_gene_details_by_ensembl_id、HPA_get_subcellular_location、HPA_get_cancer_prognostics_by_gene、HPA_get_comparative_expression_by_gene_and_cellline、CELLxGENE_get_expression_data

考察：発現特異性は安全性を直接示します。疾患関連組織と重要臓器のどちらで発現が高いかを記載してください。広範な組織で発現する必須遺伝子は、治療域を狭めます。

入力先：セクション 7（発現プロファイル）

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PATH 6：バリアントと疾患

ClinVar の結果では SNV と CNV を分けてください。キュレーション済みの遺伝子と疾患の関連スコアを得るため、DisGeNET を統合してください。

ツール：gnomad_get_gene_constraints、ClinVar_search_variants、OpenTargets_get_diseases_phenotypes_by_target_ensembl、DisGeNET_search_gene、civic_get_variants_by_gene、cBioPortal_get_mutations

必須の制約スコア：pLI（機能喪失への不耐性の確率）、LOEUF（機能喪失の観測値／期待値の上限）、ミスセンス Z スコア、pRec（劣性遺伝の確率）。pLI が高い（> 0.9）、または LOEUF が低い（< 0.35）場合、その遺伝子は機能喪失に不耐性であることを示しており、阻害を目的とした治療戦略にとって重大な安全性上の警告となります。

入力先：セクション 8（遺伝的変異と疾患）

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PATH 7：創薬可能性とターゲット検証

ツール：OpenTargets_get_target_tractability_by_ensemblID、DGIdb_get_gene_druggability、DGIdb_get_drug_gene_interactions、ChEMBL_search_targets、ChEMBL_get_target_activities、Pharos_get_target、BindingDB_get_ligands_by_uniprot、PubChem_search_assays_by_target_gene、DepMap_get_gene_dependencies、OpenTargets_get_target_safety_profile_by_ensemblID、OpenTargets_get_biological_mouse_models_by_ensemblID

GPCR ターゲット：GPCRdb_get_ligands も照会してください。

考察：Pharos TDL は、知識の全体像におけるターゲットの位置付けを示します。BindingDB の Ki／IC50／Kd 値から、そのターゲットについて実験的に創薬可能性が実証されているかどうかがわかります。DepMap の必須性データからは、がん細胞がこの遺伝子を必要としているかどうかがわかります（毒性リスクの代替指標であり、決定的な答えではありません）。

入力先：セクション 9（創薬可能性）、10（安全性）、12（競合状況）

PATH 8：文献・研究（衝突を考慮）

1. 衝突を検出する - 遺伝子シンボルに生物学以外の意味がないか確認します
2. シードクエリを作成する - 生物学的な文脈を伴うタイトル内のシンボル、正式名称、UniProt アクセッションを使用します
3. 衝突フィルターを適用する - トピック外の意味を除外する NOT 用語を追加します
4. 引用を使って拡張する - 対象の論文が少ない場合（30 件未満）は、引用ネットワークを使用します
5. エビデンスの層で分類する - タイトル／抄録のキーワードに基づいて T1～T4 に分類します

ツール：PubMed_search_articles、PubMed_get_related、EuropePMC_search_articles、EuropePMC_get_citations、PubTator3_LiteratureSearch、OpenTargets_get_publications_by_target_ensemblID

作成するセクション：セクション 11（文献・研究の全体像）

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再試行ロジックとフォールバックチェーン

• ChEMBL_get_target_activities が失敗 → GtoPdb_search_ligands（GTOPDB_API_KEY が必要です。未設定の場合はこの段階をスキップします）→ OpenTargets drugs
• intact_get_interactions が失敗 → STRING_get_protein_interactions → OpenTargets interactions
• GO_get_annotations_for_gene が失敗 → OpenTargets GO → MyGene GO
• GTEx_get_median_gene_expression が失敗 → HPA_get_rna_expression_by_source → 利用不可として記録します
• gnomad_get_gene_constraints が失敗 → OpenTargets constraint エンドポイント
• DGIdb_get_drug_gene_interactions が失敗 → OpenTargets drugs → GtoPdb_search_ligands

失敗したツールを、決して何も記録せずにスキップしてはいけません。 必ずレポートに失敗とフォールバックを記録してください。

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完全性監査（最終確定前に必須）

レポートを最終確定する前に、以下を確認してください。

• PPI、発現、疾患、制約、創薬可能性のデータ最小要件を満たしている
• 否定的な結果を明示的に記録している
• エグゼクティブサマリー、疾患との関連、主要論文、推奨事項に T1～T4 の評価を記載している
• すべてのデータポイントに出典を明記している

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レポートテンプレート

15 個すべてのセクションを初期化した [TARGET]_target_report.md を作成してください。完全なテンプレートについては、REPORT_FORMAT.md を参照してください。

## 1. Executive Summary          ## 9. Druggability & Pharmacology
## 2. Target Identifiers         ## 10. Safety Profile
## 3. Basic Information          ## 11. Literature & Research
## 4. Structural Biology         ## 12. Competitive Landscape
## 5. Function & Pathways        ## 13. Summary & Recommendations
## 6. Protein-Protein Interactions ## 14. Data Sources & Methodology
## 7. Expression Profile         ## 15. Data Gaps & Limitations
## 8. Genetic Variation & Disease

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統合：標的評価フレームワーク

9 個すべての PATH を完了した後、エグゼクティブサマリーで結果を統合し、GO／NO-GO の推奨を提示します。各評価軸を採点してください。

• 遺伝学的エビデンス：強い（GWAS＋希少バリアント＋機能的エビデンス）／中程度（GWAS または希少バリアントのみ）／弱い（発現変化のみ）／なし
• 疾患との関連：OpenTargets のスコアに基づきます（> 0.7 は強い、0.3～0.7 は中程度、< 0.3 は弱い）
• 創薬可能性：承認薬が存在する／創薬可能（既知の結合部位、化学プローブ）／創薬可能と予測（構造上のポケット）／創薬困難
• 安全性：非必須遺伝子（KO 可能、pLI が低い）／表現型を伴う必須遺伝子／致死的な KO または pLI が高い／毒性が既知の標的
• 選択性：疾患特異的または発現が高い／全身に発現／重要臓器で発現
• 構造データ：リガンドを含む高解像度結晶構造／信頼性の高い AlphaFold（pLDDT > 80）／ホモロジーモデル／構造情報なし

合計スコアをもとに推奨を決定します。すべての評価軸が良好なら有望な標的、2～3 個の課題がある場合は検証タスクが明確な有望候補、重大な課題が複数ある場合は仮説的な標的、遺伝学的な関連がなく創薬可能性も低い場合は優先度を下げます。

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参考ファイル

ファイル	内容
IMPLEMENTATION.md	識別子の解決、GPCR の検出、各 PATH の実装、再試行ロジックに関する詳細なコード
EVIDENCE_GRADING.md	T1～T4 の層の定義、引用形式、完全性監査チェックリスト、データ最小要件
REPORT_FORMAT.md	15 個すべてのセクション、表の形式、セクションごとのガイダンスを含む完全なレポートテンプレート
REFERENCE.md	カテゴリ別に整理した、パラメーター付きツールの完全なリファレンス（225 以上のツール）
EXAMPLES.md	作成例：EGFR の完全なプロファイル、KRAS の創薬可能性、標的の比較、CDK4 の検証、アルツハイマー病の標的