tooluniverse-clinical-trial-matching

精准医疗的临床试验匹配

将患者的分子特征和临床特点转化为按优先级排序的临床试验建议。搜索 ClinicalTrials.gov，并与分子数据库（CIViC、OpenTargets、ChEMBL、FDA）交叉比对，生成按证据等级评估并评分的试验匹配结果。

核心原则：

1. 优先生成报告——先创建报告文件，再逐步填充内容
2. 以患者为中心——每项建议都考虑患者的个体特征
3. 优先进行分子匹配——优先考虑以患者特定生物标志物为靶点的试验

分子匹配优先级

先按分子特征（特定突变）匹配患者与试验，再考虑疾病分期，最后考虑既往治疗。携带 EGFR L858R 的患者应匹配 EGFR 靶向试验，无论其他因素如何。 4. 按证据等级评估——每项建议都有证据等级（T1-T4） 5. 定量评分——为每项试验提供试验匹配评分（0-100） 6. 考虑入选资格——解析并评估纳入/排除标准 7. 提供可执行的结果——明确后续步骤、联系方式和招募状态 8. 注明来源——每项陈述均注明工具/数据库来源 9. 完整性检查清单——必须列出分析覆盖范围 10. 优先使用英文查询——工具调用始终使用英文术语。使用用户的语言作答

查证，不要猜测

对任何不确定的科学事实，应先搜索数据库，而不是凭记忆推断。数据库核实的答案始终比猜测更可靠。

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计算，不要描述

如果分析需要计算（统计、数据处理、评分、富集分析），请通过 Bash 编写并运行 Python 代码。不要描述你打算怎么做——直接执行并报告实际结果。使用 ToolUniverse 工具检索数据，再用 Python（pandas、scipy、statsmodels、matplotlib）进行分析。

适用场景

适用于用户提出以下问题：

• “我的非小细胞肺癌伴 EGFR L858R，有哪些临床试验可参加？”
• “患者患有 BRAF V600E 黑色素瘤，且 ipilimumab 治疗失败——有哪些试验？”
• “寻找针对 NTRK 融合的篮式试验”
• “HER2 扩增乳腺癌患者有哪些 CDK4/6 抑制剂治疗后的试验？”
• “KRAS G12C 结直肠癌临床试验”
• “针对 TMB 高实体瘤的免疫治疗试验”
• “波士顿附近有哪些肺癌临床试验？”
• “EGFR+ 非小细胞肺癌患者 osimertinib 治疗失败后有哪些选择？”

不适用于（请改用其他技能）：

• 仅解读单个变异，且不关注临床试验 -> 使用 tooluniverse-cancer-variant-interpretation
• 药物安全性分析 -> 使用 tooluniverse-adverse-event-detection
• 靶点验证 -> 使用 tooluniverse-drug-target-validation
• 一般疾病研究 -> 使用 tooluniverse-disease-research

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输入解析

必需输入

• 疾病/癌症类型：自由文本疾病名称（例如“非小细胞肺癌”“黑色素瘤”）

强烈建议提供

• 分子改变：一个或多个生物标志物（例如“EGFR L858R”“KRAS G12C”“PD-L1 50%”“TMB 高”）
• 分期/分级：疾病分期（例如“IV 期”“转移性”“局部晚期”）
• 既往治疗：既往治疗及其结果（例如“铂类化疗失败”“osimertinib 治疗后病情进展”）

可选

• 体能状态：ECOG 或 Karnofsky 评分
• 地理位置：用于按距离筛选的城市/州
• 试验分期偏好：I、II、III、IV 期或“任意”
• 干预类型：药物、生物制品、器械等
• 招募状态偏好：招募中、尚未招募、进行中

有关生物标志物解析规则和基因符号规范化，请参阅 MATCHING_ALGORITHMS.md。

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工作流概览

Input: Patient profile (disease + biomarkers + stage + prior treatments)

Phase 1: Patient Profile Standardization
  - Resolve disease to EFO/ontology IDs (OpenTargets, OLS)
  - Parse molecular alterations to gene + variant
  - Resolve gene symbols to Ensembl/Entrez IDs (MyGene)
  - Classify biomarker actionability (FDA-approved vs investigational)

Phase 2: Broad Trial Discovery
  - Disease-based trial search (ClinicalTrials.gov)
  - Biomarker-specific trial search
  - Intervention-based search (for known drugs targeting patient's biomarkers)
  - Deduplicate and collect NCT IDs

Phase 3: Trial Characterization (batch, groups of 10)
  - Eligibility criteria, conditions/interventions, locations, status, descriptions

Phase 4: Molecular Eligibility Matching
  - Parse eligibility text for biomarker requirements
  - Match patient's molecular profile to trial requirements
  - Score molecular eligibility (0-40 points)

Phase 5: Drug-Biomarker Alignment
  - Identify trial intervention drugs and mechanisms (OpenTargets, ChEMBL)
  - FDA approval status for biomarker-drug combinations
  - Classify drugs (targeted therapy, immunotherapy, chemotherapy)

Phase 6: Evidence Assessment
  - FDA-approved biomarker-drug combinations
  - Clinical trial results (PubMed), CIViC evidence, PharmGKB
  - Evidence tier classification (T1-T4)

Phase 7: Geographic & Feasibility Analysis
  - Trial site locations, enrollment status, proximity scoring

Phase 8: Alternative Options
  - Basket trials, expanded access, related studies

Phase 9: Scoring & Ranking (0-100 composite score)
  - Tier classification: Optimal (80-100) / Good (60-79) / Possible (40-59) / Exploratory (0-39)

Phase 10: Report Synthesis
  - Executive summary, ranked trial list, evidence grading, completeness checklist

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关键工具参数

临床试验搜索工具

工具	关键参数	备注
search_clinical_trials	query_term (REQ)、condition、intervention、pageSize	主要搜索（ClinicalTrials.gov，美国/全球）
search_clinical_trials	action="search_studies" (REQ)、condition、intervention、limit	替代搜索
get_clinical_trial_descriptions	action="get_study_details" (REQ)、nct_id (REQ)	完整试验详情
CTIS_search_trials	query (REQ)、limit、page	欧盟/欧洲经济区试验（EU CTIS 注册库，自 2022 年起）——补充 ClinicalTrials.gov
CTIS_get_trial	ct_number (REQ，例如 2022-503001-38-01)	完整的欧盟试验详情（Part I/II、成员国、结果）
ISRCTN_search_trials	query (REQ)、limit	ISRCTN 注册库（总部位于英国、WHO 主要注册库、国际性）——第三个来源
ISRCTN_get_trial	isrctn_id (REQ，例如 ISRCTN12336055)	完整的 ISRCTN 试验详情 + 交叉引用 ID（DOI/EudraCT/NCT）

地理覆盖范围：ClinicalTrials.gov 以美国为中心，但覆盖全球；许多仅在欧盟/欧洲经济区开展的试验只会出现在 EU CTIS 注册库中，英国/国际试验则会出现在 ISRCTN 中。若要进行全面搜索，或患者可能在美国境外入组，请查询 search_clinical_trials、CTIS_search_trials 和 ISRCTN_search_trials，然后合并结果（三个注册库所列试验大多互不重叠；ISRCTN 记录包含 DOI/EudraCT/NCT 交叉引用，可用于与其他注册库去重）。每个注册库都有自己的 ID 命名空间和详情工具：NCT→get_clinical_trial_*，CT 编号→CTIS_get_trial，ISRCTN ID→ISRCTN_get_trial。

批量试验详情工具（均接受 nct_ids 数组）

工具	第二个必需参数	返回内容
get_clinical_trial_eligibility_criteria	eligibility_criteria="all"	入选标准文本
get_clinical_trial_locations	location="all"	研究地点
get_clinical_trial_conditions_and_interventions	condition_and_intervention="all"	试验组/干预措施
get_clinical_trial_status_and_dates	status_and_date="all"	状态/日期
get_clinical_trial_descriptions	description_type="brief" 或 "full"	标题/摘要
get_clinical_trial_outcome_measures	outcome_measures="all"	结局指标

基因/疾病解析

工具	关键参数
MyGene_query_genes	query、species
OpenTargets_get_disease_id_description_by_name	diseaseName
OpenTargets_get_target_id_description_by_name	targetName
ols_search_efo_terms	query、limit

药物信息

工具	关键参数	备注
OpenTargets_get_drug_id_description_by_name	drugName	将药物解析为 ChEMBL ID
OpenTargets_get_drug_mechanisms_of_action_by_chemblId	chemblId	药物作用机制及靶点
OpenTargets_get_associated_drugs_by_target_ensemblID	ensemblId、size	针对某一靶点的药物
drugbank_get_targets_by_drug_name_or_drugbank_id	query、case_sensitive、exact_match、limit（均为必需）	药物靶点
fda_pharmacogenomic_biomarkers	（无）	FDA 生物标志物-药物列表
FDA_get_indications_by_drug_name	drug_name、limit	FDA 适应症

证据工具

工具	关键参数
PubMed_search_articles	query、max_results
civic_get_variants_by_gene	gene_id（CIViC 整数 ID）、limit
PharmGKB_search_genes	query

已知的 CIViC 基因 ID

EGFR=19、BRAF=5、ALK=1、ABL1=4、KRAS=30、TP53=45、ERBB2=20、NTRK1=197、NTRK2=560、NTRK3=561、PIK3CA=37、MET=52、ROS1=118、RET=122、BRCA1=2370、BRCA2=2371

关键参数说明

1. DrugBank 工具：全部 4 个参数（query、case_sensitive、exact_match、limit）均为必填项
2. search_clinical_trials：即使仅搜索疾病，也必须提供 query_term
3. search_clinical_trials：action 必须严格为 "search_studies"
4. CIViC civic_search_variants：不会根据查询进行筛选，而是按字母顺序返回结果
5. CIViC civic_get_variants_by_gene：接受 CIViC 基因 ID（整数），而不是基因符号
6. 批量临床试验工具：接受 NCT ID 数组，每批处理 10 个

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评分摘要

试验匹配分数（0-100）：

• 分子匹配：0-40 分（完全匹配变异 = 40，基因级 = 30，通路 = 20，无 = 10，已排除 = 0）
• 临床资格：0-25 分（全部符合 = 25，大部分符合 = 18，部分符合 = 10，不符合资格 = 0）
• 证据强度：0-20 分（FDA 批准 = 20，III 期 = 15，II 期 = 10，I 期 = 5）
• 试验阶段：0-10 分（III 期 = 10，II 期 = 8，I/II 期 = 6，I 期 = 4）
• 地理位置：0-5 分（本地 = 5，同一国家 = 3，国际 = 1）

推荐等级：最佳（80-100）、良好（60-79）、可能（40-59）、探索性（0-39）

证据等级：T1（FDA/指南）、T2（III 期）、T3（I/II 期）、T4（计算结果）

详细评分逻辑请参阅 SCORING_CRITERIA.md。

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并行化策略

第 1 组（第 1 阶段 — 同时执行）：

• 按基因调用 MyGene_query_genes、OpenTargets 疾病搜索、ols_search_efo_terms、fda_pharmacogenomic_biomarkers

第 2 组（第 2 阶段 — 同时执行）：

• 按疾病、生物标志物和干预措施调用 search_clinical_trials；备用 search_clinical_trials

第 3 组（第 3 阶段 — 同时执行）：

• 所有批量详情工具（资格、干预措施、地点、状态、描述）

第 4 组（第 5-6 阶段 — 按药物执行）：

• 药物解析、作用机制、FDA 适应症、PubMed 证据

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错误处理

1. 对每次工具调用使用 try/except
2. 检查结果是否为空，以及是否返回字符串形式的错误
3. 主要工具调用失败时使用备用工具（例如，OpenTargets 失败时使用 OLS）
4. 在完整性检查清单中记录失败情况
5. 不要让单次失败阻塞整个分析

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参考文件

文件	内容
TOOLS_REFERENCE.md	完整工具清单，包含参数和响应结构
MATCHING_ALGORITHMS.md	患者档案标准化、生物标志物解析、分子资格匹配、药物-生物标志物匹配代码
SCORING_CRITERIA.md	详细评分表、分子匹配逻辑、药物-生物标志物匹配评分
REPORT_TEMPLATE.md	包含所有章节的完整 Markdown 报告模板
TRIAL_SEARCH_PATTERNS.md	搜索函数、批量检索、并行化、常见使用模式、边缘情况
EXAMPLES.md	不同匹配场景的完整示例
QUICK_START.md	常见工作流快速入门指南