disease-drug-intelligence

疾病创新药情报整合

概述

将自然语言问题（如“阿尔茨海默病最近有哪些值得关注的新药？”）转换为可执行的多库查询计划。
生成面向决策的中文综合报告，而非仅返回药名列表。

快速开始

1. 识别是否属于 disease_to_drug 场景。
2. 标准化疾病实体并拆解“创新药”意图。
3. 优先调用本地 local_tools/ 代码执行数据库查询。
4. 做实体归一、证据整合、创新性筛选与分层输出。
5. 生成中文报告并标注证据边界。

详细的数据结构、路由表、评分规则、报告模板见 disease_to_drug_playbook.md。

本地执行约定

本技能不再依赖 BioDB MCP HTTP 服务。
涉及 ChEMBL、ClinicalTrials、Search 的调用时，只允许直接使用当前技能目录下的本地 Python 代码：

• local_tools/chembl_api.py
• local_tools/clinicaltrials_api.py
• local_tools/search_api.py
• local_tools/run_tool.sh

推荐调用方式：

bash local_tools/run_tool.sh chembl_api.py search_target EGFR
bash local_tools/run_tool.sh chembl_api.py search_molecule osimertinib
bash local_tools/run_tool.sh chembl_api.py get_drug_by_id CHEMBL3545063
bash local_tools/run_tool.sh clinicaltrials_api.py get_studies --query-cond "lung cancer" --fields NCTId BriefTitle OverallStatus
bash local_tools/run_tool.sh search_api.py "latest EGFR inhibitor approval"

执行约束：

• 优先 import 本地 local_tools/ 模块，或通过 bash local_tools/run_tool.sh ... 执行，不再假设 http://127.0.0.1:8086 一类 MCP 服务存在。
• 不要直接依赖裸 python 命令；统一通过 run_tool.sh 解析可用解释器。run_tool.sh 会优先使用 python3，仅在缺失时才回退到 python。
• 若 Search 需要运行，必须确认已安装 langchain_tavily 且环境变量 TAVILY_API_KEY 已设置。
• 当前数据库查询能力仅包含 ChEMBL、ClinicalTrials、Search。与本技能当前实现无关的其他数据库说明应忽略，不参与执行。
• Search 的执行只允许通过 bash local_tools/run_tool.sh search_api.py ... 或 SearchAPI.run(query) 完成；不得绕过本地工具直接调用外部网页搜索。
• 只有在用户明确要求使用外部网页搜索，且同时说明本地 Search 工具不可用或结果不足时，才允许把外部网页搜索作为最终兜底；否则一律禁止。

触发与判定

当用户问题同时包含以下信息时，触发本技能：

• 疾病实体：如糖尿病、肺癌、阿尔茨海默病、肥胖症、NASH、RA。
• 药物创新意图：如创新药、新机制药、在研药、前沿药、值得关注的新药。

若只提“癌症创新药”等过宽问题，先建议缩小病种；若用户不愿缩小，默认给 Top 癌种与 Top 机制概览。

工作流（固定骨架）

Step 0 问题结构化

构造任务对象（示例）：

{
  "task_type": "disease_to_drug",
  "focus": "innovative_drugs",
  "disease_raw": "糖尿病",
  "time_constraint": null,
  "region_constraint": null,
  "stage_constraint": null
}

Step 1 疾病标准化

输出 canonical_disease、subtypes、aliases、preferred_query_terms。
若用户未指定亚型，先做总疾病分析，再强调研发更活跃亚型（例如 diabetes 下优先覆盖 T2DM）。