clinpgx-database

ClinPGx 数据库

概述

ClinPGx（临床药物基因组学数据库）是一个全面的临床药物基因组学信息资源，是 PharmGKB 的后继项目。它整合了 PharmGKB、CPIC 和 PharmCAT 的数据，提供经过整理的信息，说明遗传变异如何影响药物反应。可查询基因-药物配对、临床指南、等位基因功能和药品说明书，为精准医疗应用提供支持。

何时使用此技能

以下场景应使用此技能：

• 基因-药物相互作用：查询遗传变异如何影响药物代谢、疗效或毒性
• CPIC 指南：访问基于证据的药物遗传学临床实践指南
• 等位基因信息：获取等位基因功能、频率和表型数据
• 药品说明书：查阅 FDA 及其他监管机构的药物基因组学药品标注
• 药物基因组学注释：访问经过整理的基因-药物-疾病关系文献
• 临床决策支持：使用 PharmDOG 工具进行表型转换和自定义基因型解读
• 精准医疗：在临床实践中实施药物基因组学检测
• 药物代谢：了解 CYP450 和其他药物基因的功能
• 个性化给药：查找基因型指导的给药建议
• 药物不良反应：识别药物毒性的遗传风险因素

安装和设置

Python API 访问

ClinPGx REST API 提供对所有数据库资源的程序化访问。基本设置：

pip install requests

API 端点

BASE_URL = "https://api.clinpgx.org/v1/"

速率限制：

• 每秒最多 2 个请求
• 请求过多将导致 HTTP 429（请求过多）响应

身份验证：基本访问无需身份验证

数据许可：知识共享署名-相同方式共享 4.0 国际许可协议

如需大量使用 API，请通过 [email protected] 联系 ClinPGx 团队

核心功能

1. 基因查询

检索基因信息，包括功能、临床注释和药物基因组学意义：

import requests

# Get gene details
response = requests.get("https://api.clinpgx.org/v1/gene/CYP2D6")
gene_data = response.json()

# Search for genes by name
response = requests.get("https://api.clinpgx.org/v1/gene",
                       params={"q": "CYP"})
genes = response.json()

重要的药物基因：

• CYP450 酶：CYP2D6、CYP2C19、CYP2C9、CYP3A4、CYP3A5
• 转运蛋白：SLCO1B1、ABCB1、ABCG2
• 其他代谢酶：TPMT、DPYD、NUDT15、UGT1A1
• 受体：OPRM1、HTR2A、ADRB1
• HLA 基因：HLA-B、HLA-A

2. 药物和化学物质查询

检索药物信息，包括药物基因组学注释和作用机制：

# Get drug details
response = requests.get("https://api.clinpgx.org/v1/chemical/PA448515")  # Warfarin
drug_data = response.json()

# Search drugs by name
response = requests.get("https://api.clinpgx.org/v1/chemical",
                       params={"name": "warfarin"})
drugs = response.json()

具有药物基因组学意义的药物类别：

• 抗凝药（华法林、氯吡格雷）
• 抗抑郁药（SSRIs、TCAs）
• 免疫抑制剂（他克莫司、硫唑嘌呤）
• 肿瘤药物（5-氟尿嘧啶、伊立替康、他莫昔芬）
• 心血管药物（他汀类、β 受体阻滞剂）
• 止痛药（可待因、曲马多）
• 抗病毒药（阿巴卡韦）

3. 基因-药物配对查询

访问经过整理的基因-药物关系及其临床注释：

# Get gene-drug pair information
response = requests.get("https://api.clinpgx.org/v1/geneDrugPair",
                       params={"gene": "CYP2D6", "drug": "codeine"})
pair_data = response.json()

# Get all pairs for a gene
response = requests.get("https://api.clinpgx.org/v1/geneDrugPair",
                       params={"gene": "CYP2C19"})
all_pairs = response.json()

临床注释来源：

• CPIC（临床药物遗传学实施联盟）
• DPWG（荷兰药物遗传学工作组）
• FDA（美国食品药品监督管理局）药品说明书
• 同行评审文献摘要注释

4. CPIC 指南

访问基于证据的临床实践指南：

# Get CPIC guideline
response = requests.get("https://api.clinpgx.org/v1/guideline/PA166104939")
guideline = response.json()

# List all CPIC guidelines
response = requests.get("https://api.clinpgx.org/v1/guideline",
                       params={"source": "CPIC"})
guidelines = response.json()

CPIC 指南组成部分：

• 涵盖的基因-药物配对
• 按表型分类的临床建议
• 证据等级和强度评级
• 支持文献
• 可下载的 PDF 和补充材料
• 实施注意事项

指南示例：

• CYP2D6-可待因（超快代谢者应避免使用）
• CYP2C19-氯吡格雷（慢代谢者应选择替代疗法）
• TPMT-硫唑嘌呤（中间代谢者/慢代谢者应减量）
• DPYD-氟嘧啶类（根据活性调整剂量）
• HLA-B*57:01-阿巴卡韦（阳性者应避免使用）

5. 等位基因和变异信息

查询等位基因功能和频率数据：

# Get allele information
response = requests.get("https://api.clinpgx.org/v1/allele/CYP2D6*4")
allele_data = response.json()

# Get all alleles for a gene
response = requests.get("https://api.clinpgx.org/v1/allele",
                       params={"gene": "CYP2D6"})
alleles = response.json()

等位基因信息包括：

• 功能状态（正常、降低、无功能、增强、不确定）
• 不同族群的群体频率
• 定义性变异（SNP、indel、CNV）
• 表型分配
• PharmVar 和其他命名系统的参考信息

表型类别：

• 超快代谢者（UM）：酶活性增强
• 正常代谢者（NM）：酶活性正常
• 中间代谢者（IM）：酶活性降低
• 慢代谢者（PM）：酶活性极低或无酶活性

6. 变异注释

获取特定遗传变异的临床注释：

# Get variant information
response = requests.get("https://api.clinpgx.org/v1/variant/rs4244285")
variant_data = response.json()

# Search variants by position (if supported)
response = requests.get("https://api.clinpgx.org/v1/variant",
                       params={"chromosome": "10", "position": "94781859"})
variants = response.json()

变异数据包括：

• rsID 和基因组坐标
• 基因和功能后果
• 等位基因关联
• 临床意义
• 群体频率
• 文献参考信息

7. 临床注释

获取整理过的文献注释（以前称为 PharmGKB 临床注释）：

# Get clinical annotations
response = requests.get("https://api.clinpgx.org/v1/clinicalAnnotation",
                       params={"gene": "CYP2D6"})
annotations = response.json()

# Filter by evidence level
response = requests.get("https://api.clinpgx.org/v1/clinicalAnnotation",
                       params={"evidenceLevel": "1A"})
high_evidence = response.json()

证据等级（由高到低）：

• Level 1A：高质量证据，CPIC/FDA/DPWG 指南
• Level 1B：高质量证据，尚未纳入指南
• Level 2A：来自设计良好的研究的中等证据
• Level 2B：中等证据，存在一些局限
• Level 3：有限或相互矛盾的证据
• Level 4：病例报告或证据较弱

8. 药品标签

获取药品标签中的药物基因组学信息：

# Get drug labels with PGx information
response = requests.get("https://api.clinpgx.org/v1/drugLabel",
                       params={"drug": "warfarin"})
labels = response.json()

# Filter by regulatory source
response = requests.get("https://api.clinpgx.org/v1/drugLabel",
                       params={"source": "FDA"})
fda_labels = response.json()

标签信息包括：

• 检测建议
• 按基因型提供的给药指导
• 警告和注意事项
• 生物标志物信息
• 监管机构来源（FDA、EMA、PMDA 等）

9. 通路

探索药代动力学和药效学通路：

# Get pathway information
response = requests.get("https://api.clinpgx.org/v1/pathway/PA146123006")  # Warfarin pathway
pathway_data = response.json()

# Search pathways by drug
response = requests.get("https://api.clinpgx.org/v1/pathway",
                       params={"drug": "warfarin"})
pathways = response.json()

通路图展示：

• 药物代谢步骤
• 参与其中的酶和转运蛋白
• 影响各步骤的基因变异
• 对下游疗效/毒性的影响
• 与其他通路的相互作用

查询工作流

工作流 1：药物处方的临床决策支持

1. 确定患者相关药物基因的基因型：

   # Example: Patient is CYP2C19 *1/*2 (intermediate metabolizer)
   response = requests.get("https://api.clinpgx.org/v1/allele/CYP2C19*2")
   allele_function = response.json()
   

2. 查询目标药物的基因-药物配对：

   response = requests.get("https://api.clinpgx.org/v1/geneDrugPair",
                          params={"gene": "CYP2C19", "drug": "clopidogrel"})
   pair_info = response.json()
   

3. 获取 CPIC 指南以了解给药建议：

   response = requests.get("https://api.clinpgx.org/v1/guideline",
                          params={"gene": "CYP2C19", "drug": "clopidogrel"})
   guideline = response.json()
   # Recommendation: Alternative antiplatelet therapy for IM/PM
   

4. 查看药品标签中的监管指导：

   response = requests.get("https://api.clinpgx.org/v1/drugLabel",
                          params={"drug": "clopidogrel"})
   label = response.json()
   

工作流 2：基因面板分析

1. 获取临床面板中的药物基因列表：

   pgx_panel = ["CYP2C19", "CYP2D6", "CYP2C9", "TPMT", "DPYD", "SLCO1B1"]
   

2. 针对每个基因，获取所有药物相互作用：

   all_interactions = {}
   for gene in pgx_panel:
       response = requests.get("https://api.clinpgx.org/v1/geneDrugPair",
                              params={"gene": gene})
       all_interactions[gene] = response.json()
   

3. 筛选符合 CPIC 指南级别的证据：

   for gene, pairs in all_interactions.items():
       for pair in pairs:
           if pair.get('cpicLevel'):  # Has CPIC guideline
               print(f"{gene} - {pair['drug']}: {pair['cpicLevel']}")
   

4. 生成患者报告，列出可采取行动的药物基因组学发现。

工作流 3：药物安全性评估

1. 查询药物的 PGx 关联：

   response = requests.get("https://api.clinpgx.org/v1/chemical",
                          params={"name": "abacavir"})
   drug_id = response.json()[0]['id']
   

2. 获取临床注释：

   response = requests.get("https://api.clinpgx.org/v1/clinicalAnnotation",
                          params={"drug": drug_id})
   annotations = response.json()
   

3. 检查 HLA 关联和毒性风险：

   for annotation in annotations:
       if 'HLA' in annotation.get('genes', []):
           print(f"Toxicity risk: {annotation['phenotype']}")
           print(f"Evidence level: {annotation['evidenceLevel']}")
   

4. 从指南和药品标签中获取筛查建议。

工作流 4：研究分析——群体药物基因组学

1. 获取等位基因频率以进行群体比较：

   response = requests.get("https://api.clinpgx.org/v1/allele",
                          params={"gene": "CYP2D6"})
   alleles = response.json()
   

2. 提取特定群体的频率：

   populations = ['European', 'African', 'East Asian', 'Latino']
   frequency_data = {}
   for allele in alleles:
       allele_name = allele['name']
       frequency_data[allele_name] = {
           pop: allele.get(f'{pop}_frequency', 'N/A')
           for pop in populations
       }
   

3. 计算不同群体的表型分布：

   # Combine allele frequencies with function to predict phenotypes
   phenotype_dist = calculate_phenotype_frequencies(frequency_data)
   

4. 分析其对不同群体药物给药的影响。

工作流 5：文献证据审查

1. 搜索基因-药物配对：

   response = requests.get("https://api.clinpgx.org/v1/geneDrugPair",
                          params={"gene": "TPMT", "drug": "azathioprine"})
   pair = response.json()
   

2. 获取所有临床注释：

   response = requests.get("https://api.clinpgx.org/v1/clinicalAnnotation",
                          params={"gene": "TPMT", "drug": "azathioprine"})
   annotations = response.json()
   

3. 按证据等级和发表日期筛选：

   high_quality = [a for a in annotations
                   if a['evidenceLevel'] in ['1A', '1B', '2A']]
   

4. 提取 PMID并获取完整参考信息：

   pmids = [a['pmid'] for a in high_quality if 'pmid' in a]
   # Use PubMed skill to retrieve full citations
   

速率限制和最佳实践

遵守速率限制

import time

def rate_limited_request(url, params=None, delay=0.5):
    """Make API request with rate limiting (2 req/sec max)"""
    response = requests.get(url, params=params)
    time.sleep(delay)  # Wait 0.5 seconds between requests
    return response

# Use in loops
genes = ["CYP2D6", "CYP2C19", "CYP2C9"]
for gene in genes:
    response = rate_limited_request(
        "https://api.clinpgx.org/v1/gene/" + gene
    )
    data = response.json()

错误处理

def safe_api_call(url, params=None, max_retries=3):
    """API call with error handling and retries"""
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            response = requests.get(url, params=params, timeout=10)

            if response.status_code == 200:
                return response.json()
            elif response.status_code == 429:
                # Rate limit exceeded
                wait_time = 2 ** attempt  # Exponential backoff
                print(f"Rate limit hit. Waiting {wait_time}s...")
                time.sleep(wait_time)
            else:
                response.raise_for_status()

        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(f"Attempt {attempt + 1} failed: {e}")
            if attempt == max_retries - 1:
                raise
            time.sleep(1)

缓存结果

import json
from pathlib import Path

def cached_query(cache_file, api_func, *args, **kwargs):
    """Cache API results to avoid repeated queries"""
    cache_path = Path(cache_file)

    if cache_path.exists():
        with open(cache_path) as f:
            return json.load(f)

    result = api_func(*args, **kwargs)

    with open(cache_path, 'w') as f:
        json.dump(result, f, indent=2)

    return result

# Usage
gene_data = cached_query(
    'cyp2d6_cache.json',
    rate_limited_request,
    "https://api.clinpgx.org/v1/gene/CYP2D6"
)

PharmDOG 工具

PharmDOG（前身为 DDRx）是 ClinPGx 的临床决策支持工具，用于解读药物基因组学检测结果：

主要功能：

• 表型转换计算器：针对影响 CYP2D6 的药物相互作用调整表型预测
• 自定义基因型：输入患者基因型以获取表型预测
• 二维码分享：生成可分享的患者报告
• 灵活的指导来源：选择要应用的指南（CPIC、DPWG、FDA）
• 多药物分析：同时评估多种药物

访问地址：https://www.clinpgx.org/pharmacogenomic-decision-support

使用场景：

• 临床解读 PGx 检测面板结果
• 为已知基因型的患者进行用药审查
• 患者教育材料
• 即时临床决策支持

资源

scripts/query_clinpgx.py

包含常用 ClinPGx 查询函数的 Python 脚本，可直接使用：

• get_gene_info(gene_symbol) - 获取基因详情
• get_drug_info(drug_name) - 获取药物信息
• get_gene_drug_pairs(gene, drug) - 查询基因-药物相互作用
• get_cpic_guidelines(gene, drug) - 获取 CPIC 指南
• get_alleles(gene) - 获取某个基因的所有等位基因
• get_clinical_annotations(gene, drug, evidence_level) - 查询文献注释
• get_drug_labels(drug) - 获取药物基因组学药品标签
• search_variants(rsid) - 根据变异 rsID 搜索
• export_to_dataframe(data) - 将结果转换为 pandas DataFrame

请参考此脚本，了解有关合理速率限制和错误处理的实现示例。

references/api_reference.md

完整的 API 文档，包括：

• 完整的端点列表及参数
• 请求/响应格式规范
• 每个端点的查询示例
• 筛选运算符和搜索模式
• 数据架构定义
• 速率限制详情
• 身份验证要求（如有）
• 常见错误的故障排除

需要详细的 API 信息或构建复杂查询时，请参阅本文档。

重要说明

数据来源与集成

ClinPGx 整合了多个权威来源：

• PharmGKB：经过整理的药物基因组学知识库（现已并入 ClinPGx）
• CPIC：基于证据的临床实施指南
• PharmCAT：等位基因判定和表型解读工具
• DPWG：荷兰药物遗传学指南
• FDA/EMA 标签：监管机构的药物基因组学信息

截至 2025 年 7 月，所有 PharmGKB URL 均会重定向到对应的 ClinPGx 页面。

临床实施注意事项

• 证据等级：临床应用前务必检查证据强度
• 人群差异：不同人群的等位基因频率差异显著
• 表型转换：考虑影响酶活性的药物相互作用
• 多基因效应：某些药物会受到多个药物基因的影响
• 非遗传因素：年龄、器官功能和药物相互作用也会影响药物反应
• 检测局限性：并非所有检测方法都能检测到所有具有临床意义的等位基因

数据更新

• ClinPGx 持续根据新证据和指南进行更新
• 查看临床注释的发布日期
• 关注 ClinPGx Blog（https://blog.clinpgx.org/）获取公告
• CPIC 指南会随着新证据的出现而更新
• PharmVar 会提供等位基因定义的命名更新

API 稳定性

• API 端点相对稳定，但在开发期间可能发生变化
• 参数和响应格式可能会修改
• 关注 API 更新日志和 ClinPGx 博客以获取更新信息
• 对生产应用考虑固定版本
• 在生产部署前，先在开发环境中测试 API 变更

常见使用场景

预先进行药物基因组学检测

查询所有具有临床可操作性的基因-药物组合，以指导检测面板选择：

# Get all CPIC guideline pairs
response = requests.get("https://api.clinpgx.org/v1/geneDrugPair",
                       params={"cpicLevel": "A"})  # Level A recommendations
actionable_pairs = response.json()

药物治疗管理

根据已知基因型审查患者用药：

patient_genes = {"CYP2C19": "*1/*2", "CYP2D6": "*1/*1", "SLCO1B1": "*1/*5"}
medications = ["clopidogrel", "simvastatin", "escitalopram"]

for med in medications:
    for gene in patient_genes:
        response = requests.get("https://api.clinpgx.org/v1/geneDrugPair",
                               params={"gene": gene, "drug": med})
        # Check for interactions and dosing guidance

临床试验资格

筛查药物基因组学禁忌：

# Check for HLA-B*57:01 before abacavir trial
response = requests.get("https://api.clinpgx.org/v1/geneDrugPair",
                       params={"gene": "HLA-B", "drug": "abacavir"})
pair_info = response.json()
# CPIC: Do not use if HLA-B*57:01 positive

其他资源

• ClinPGx 网站：https://www.clinpgx.org/
• ClinPGx 博客：https://blog.clinpgx.org/
• API 文档：https://api.clinpgx.org/
• CPIC 网站：https://cpicpgx.org/
• PharmCAT：https://pharmcat.clinpgx.org/
• ClinGen：https://clinicalgenome.org/
• 联系方式：[email protected]（用于大量使用 API）