| name | scientific-chembl-assay-mining |
| description | ChEMBL アッセイ・活性データマイニングスキル。ChEMBL REST API による
アッセイ検索・バイオアクティビティデータ取得・IC50/Ki/EC50 SAR 解析・
ターゲット-化合物マッピング・選択性プロファイリング・ATC 分類検索・
構造アラート検出パイプライン。
|
| tu_tools | [{"key":"chembl","name":"ChEMBL","description":"創薬生理活性データベース (EBI)"}] |
Scientific ChEMBL Assay Mining
ChEMBL REST API (EBI) を活用したバイオアクティビティデータマイニング
パイプラインを提供する。アッセイ検索、活性値解析、SAR (構造活性相関)、
ターゲット選択性プロファイリング、分子ドッキング前処理を統合。
When to Use
- ChEMBL からターゲット特異的アッセイデータを取得するとき
- IC50/Ki/EC50 をバルク取得して SAR 解析するとき
- 特定標的に対する化合物選択性を評価するとき
- 分子構造類似性検索・サブ構造検索を行うとき
- ATC 分類から承認薬を特定し薬理プロファイルを構築するとき
- 構造アラート (PAINS, Dundee) をスクリーニングするとき
Quick Start
1. ターゲット検索 & アッセイ取得
import requests
import pandas as pd
CHEMBL_API = "https://www.ebi.ac.uk/chembl/api/data"
HEADERS = {"Accept": "application/json"}
def search_target(query, organism="Homo sapiens", limit=10):
"""
ChEMBL ターゲット検索。
Parameters:
query: str — ターゲット名 (例: "EGFR", "CDK4")
organism: str — 生物種
limit: int — 最大取得数
ToolUniverse:
ChEMBL_search_targets(pref_name__contains=query, organism=organism)
ChEMBL_get_target(target_chembl_id=target_id)
"""
url = f"{CHEMBL_API}/target.json"
params = {
"pref_name__icontains": query,
"organism": organism,
"limit": limit,
}
resp = requests.get(url, params=params, headers=HEADERS)
resp.raise_for_status()
targets = resp.json().get("targets", [])
rows = []
for t in targets:
rows.append({
"target_chembl_id": t.get("target_chembl_id"),
"pref_name": t.get("pref_name"),
"target_type": t.get("target_type"),
"organism": t.get("organism"),
})
df = pd.DataFrame(rows)
print(f"ChEMBL targets matching '{query}': {len(df)}")
return df
2. バイオアクティビティデータ取得
def get_target_activities(target_chembl_id, standard_type="IC50",
max_value=10000, limit=500):
"""
ターゲットに対するバイオアクティビティデータ取得。
Parameters:
target_chembl_id: str — ChEMBL ターゲットID
standard_type: str — "IC50", "Ki", "EC50", "Kd" etc.
max_value: float — nM 単位閾値
limit: int — 最大取得数
ToolUniverse:
ChEMBL_search_activities(
target_chembl_id=target_chembl_id,
standard_type=standard_type,
standard_value__lte=max_value
)
ChEMBL_get_target_activities(target_chembl_id__exact=target_chembl_id)
"""
url = f"{CHEMBL_API}/activity.json"
params = {
"target_chembl_id": target_chembl_id,
"standard_type": standard_type,
"standard_value__lte": max_value,
"standard_units": "nM",
"limit": limit,
}
resp = requests.get(url, params=params, headers=HEADERS)
resp.raise_for_status()
activities = resp.json().get("activities", [])
rows = []
for act in activities:
rows.append({
"molecule_chembl_id": act.get("molecule_chembl_id"),
"canonical_smiles": act.get("canonical_smiles"),
"standard_type": act.get("standard_type"),
"standard_value": act.get("standard_value"),
"standard_units": act.get("standard_units"),
"pchembl_value": act.get("pchembl_value"),
"assay_chembl_id": act.get("assay_chembl_id"),
"assay_type": act.get("assay_type"),
"target_chembl_id": act.get(),
})
df = pd.DataFrame(rows)
df.columns:
df[] = pd.to_numeric(df[], errors=)
()
df
3. アッセイ詳細検索
def search_assays(target_chembl_id=None, assay_type=None, limit=50):
"""
ChEMBL アッセイ検索。
Parameters:
target_chembl_id: str — ターゲット ChEMBL ID
assay_type: str — "B" (Binding), "F" (Functional), "A" (ADME)
limit: int — 最大取得数
ToolUniverse:
ChEMBL_search_assays(
target_chembl_id=target_chembl_id,
assay_type=assay_type
)
ChEMBL_get_assay(assay_chembl_id=assay_id)
ChEMBL_get_assay_activities(assay_chembl_id__exact=assay_id)
"""
url = f"{CHEMBL_API}/assay.json"
params = {"limit": limit}
if target_chembl_id:
params["target_chembl_id"] = target_chembl_id
if assay_type:
params["assay_type"] = assay_type
resp = requests.get(url, params=params, headers=HEADERS)
resp.raise_for_status()
assays = resp.json().get("assays", [])
rows = []
for a in assays:
rows.append({
"assay_chembl_id": a.get("assay_chembl_id"),
"description": a.get("description", "")[:200],
"assay_type": a.get("assay_type"),
"assay_organism": a.get("assay_organism"),
"confidence_score": a.get("confidence_score"),
"target_chembl_id": a.get("target_chembl_id"),
})
df = pd.DataFrame(rows)
print(f"Assays found: {len(df)}")
return df
4. SAR (構造活性相関) 解析
import numpy as np
def sar_analysis(activity_df, pchembl_col="pchembl_value"):
"""
バイオアクティビティデータの SAR 解析。
Parameters:
activity_df: DataFrame — get_target_activities の出力
pchembl_col: str — pChEMBL 値カラム名
Returns:
dict — SAR 統計サマリ
"""
df = activity_df.copy()
df[pchembl_col] = pd.to_numeric(df[pchembl_col], errors="coerce")
df = df.dropna(subset=[pchembl_col])
summary = {
"n_compounds": len(df),
"n_unique_molecules": df["molecule_chembl_id"].nunique(),
"pchembl_mean": round(df[pchembl_col].mean(), 2),
"pchembl_median": round(df[pchembl_col].median(), 2),
"pchembl_std": round(df[pchembl_col].std(), 2),
"pchembl_range": [
round(df[pchembl_col].min(), 2),
round(df[pchembl_col].max(), 2),
],
"most_potent": df.loc[df[pchembl_col].idxmax()].to_dict()
if len(df) > 0 else None,
"potency_bins": {
"high_potent_lt100nM": int((df[pchembl_col] >= 7.0).sum()),
"moderate_100_1000nM": int(
((df[pchembl_col] >= 6.0) & (df[pchembl_col] < )).()
),
: ((df[pchembl_col] < ).()),
},
}
(
)
summary
5. 選択性プロファイリング
def selectivity_profile(molecule_chembl_id, limit=100):
"""
化合物のマルチターゲット選択性評価。
Parameters:
molecule_chembl_id: str — 化合物 ChEMBL ID
limit: int — 最大取得数
ToolUniverse:
ChEMBL_get_molecule_targets(
molecule_chembl_id__exact=molecule_chembl_id
)
ChEMBL_search_activities(molecule_chembl_id=molecule_chembl_id)
"""
url = f"{CHEMBL_API}/activity.json"
params = {
"molecule_chembl_id": molecule_chembl_id,
"limit": limit,
}
resp = requests.get(url, params=params, headers=HEADERS)
resp.raise_for_status()
activities = resp.json().get("activities", [])
target_data = {}
for act in activities:
tid = act.get("target_chembl_id")
pchembl = act.get("pchembl_value")
if tid and pchembl:
if tid not in target_data:
target_data[tid] = {
"target_pref_name": act.get("target_pref_name", ""),
"pchembl_values": [],
}
target_data[tid]["pchembl_values"].append(float(pchembl))
profile = []
for tid, info in target_data.items():
vals = info["pchembl_values"]
profile.append({
"target_chembl_id": tid,
"target_name": info["target_pref_name"],
"n_measurements": len(vals),
"best_pchembl": round(max(vals), 2),
: (np.mean(vals), ),
})
df = pd.DataFrame(profile).sort_values(, ascending=)
()
df
6. 分子類似性 & サブ構造検索
def similarity_search(smiles, threshold=70, max_results=25):
"""
SMILES 構造による類似性検索。
Parameters:
smiles: str — クエリ SMILES
threshold: int — Tanimoto 類似性閾値 (%)
max_results: int — 最大結果数
ToolUniverse:
ChEMBL_search_similar_molecules(
query=smiles, similarity_threshold=threshold
)
ChEMBL_search_substructure(smiles=smiles)
"""
url = f"{CHEMBL_API}/similarity/{smiles}/{threshold}.json"
params = {"limit": max_results}
resp = requests.get(url, params=params, headers=HEADERS)
resp.raise_for_status()
molecules = resp.json().get("molecules", [])
rows = []
for mol in molecules:
rows.append({
"molecule_chembl_id": mol.get("molecule_chembl_id"),
"pref_name": mol.get("pref_name"),
"similarity": mol.get("similarity"),
"canonical_smiles": mol.get("molecule_structures", {}).get(
"canonical_smiles", ""
),
"max_phase": mol.get("max_phase"),
})
df = pd.DataFrame(rows)
print(f"Similar molecules (>{threshold}%): {len(df)}")
return df
7. ATC 分類 & 承認薬検索
def search_approved_drugs(target_chembl_id, limit=50):
"""
ターゲットに対する承認薬を ATC 分類とともに検索。
ToolUniverse:
ChEMBL_search_drugs(max_phase=4)
ChEMBL_search_mechanisms(target_chembl_id=target_chembl_id)
ChEMBL_search_atc_classification()
"""
url = f"{CHEMBL_API}/mechanism.json"
params = {
"target_chembl_id": target_chembl_id,
"limit": limit,
}
resp = requests.get(url, params=params, headers=HEADERS)
resp.raise_for_status()
mechanisms = resp.json().get("mechanisms", [])
rows = []
for mech in mechanisms:
drug_id = mech.get("molecule_chembl_id")
drug_resp = requests.get(
f"{CHEMBL_API}/molecule/{drug_id}.json", headers=HEADERS
)
if drug_resp.ok:
drug = drug_resp.json()
rows.append({
"molecule_chembl_id": drug_id,
"pref_name": drug.get("pref_name"),
"max_phase": drug.get("max_phase"),
"mechanism": mech.get("mechanism_of_action"),
"action_type": mech.get("action_type"),
"first_approval": drug.get("first_approval"),
"atc_classifications": drug.get("atc_classifications", []),
})
df = pd.DataFrame(rows)
print(f"Drugs/mechanisms for {target_chembl_id}: {len(df)}")
return df
8. 構造アラート検出
def check_structural_alerts(molecule_chembl_id):
"""
化合物の構造アラート (PAINS, Dundee) を検出。
ToolUniverse:
ChEMBL_search_compound_structural_alerts(
molecule_chembl_id=molecule_chembl_id
)
"""
url = f"{CHEMBL_API}/compound_structural_alert.json"
params = {"molecule_chembl_id": molecule_chembl_id, "limit": 100}
resp = requests.get(url, params=params, headers=HEADERS)
resp.raise_for_status()
alerts = resp.json().get("compound_structural_alerts", [])
rows = []
for a in alerts:
rows.append({
"alert_set_name": a.get("alert", {}).get("alert_set", {}).get(
"set_name", ""
),
"smarts": a.get("alert", {}).get("smarts", ""),
"alert_name": a.get("alert", {}).get("alert_name", ""),
})
df = pd.DataFrame(rows)
if len(df) > 0:
print(f"⚠ {molecule_chembl_id}: {len(df)} structural alerts found")
else:
print(f"✓ {molecule_chembl_id}: No structural alerts")
return df
9. 統合 SAR マイニングパイプライン
def chembl_sar_pipeline(target_query, organism="Homo sapiens",
standard_type="IC50", max_nm=10000):
"""
ChEMBL SAR マイニング統合パイプライン。
Pipeline:
search_target → get_target_activities → sar_analysis →
selectivity_profile (top hits) → check_structural_alerts
Parameters:
target_query: str — ターゲット名
organism: str — 生物種
standard_type: str — 活性値タイプ
max_nm: float — nM 閾値
"""
targets = search_target(target_query, organism)
if targets.empty:
print(f"No targets found for '{target_query}'")
return None
target_id = targets.iloc[0]["target_chembl_id"]
print(f"\nSelected target: {target_id}")
activities = get_target_activities(target_id, standard_type, max_nm)
if activities.empty:
print("No activities found")
return None
sar = sar_analysis(activities)
top = activities.nlargest(3, "pchembl_value")
selectivity_results = []
for _, row in top.iterrows():
mol_id = row["molecule_chembl_id"]
sel = selectivity_profile(mol_id)
selectivity_results.append({"molecule": mol_id, "profile": sel})
alert_results = {}
for _, row in top.iterrows():
mol_id = row["molecule_chembl_id"]
alerts = check_structural_alerts(mol_id)
alert_results[mol_id] = (alerts)
result = {
: target_id,
: sar,
: top.to_dict(),
: alert_results,
}
()
()
()
()
result
パイプライン統合
drug-target-profiling → chembl-assay-mining → admet-pharmacokinetics
(ターゲット候補) (SAR データマイニング) (ADMET/PK 評価)
│ │ ↓
compound-screening selectivity_profile molecular-docking
(ZINC ライブラリ) (マルチターゲット) (Vina/DiffDock)
パイプライン出力
| ファイル | 説明 | 次スキル |
|---|
results/chembl_activities.csv | バイオアクティビティデータ | → admet-pharmacokinetics |
results/sar_summary.json | SAR 統計サマリ | → drug-target-profiling |
results/selectivity_profile.csv | 選択性プロファイル | → compound-screening |
results/structural_alerts.json | 構造アラート結果 | → molecular-docking |
利用可能ツール (ToolUniverse SMCP)
| ツール名 | 用途 |
|---|
ChEMBL_search_targets | ターゲット検索 |
ChEMBL_get_target | ターゲット詳細 |
ChEMBL_search_assays | アッセイ検索 |
ChEMBL_get_assay | アッセイ詳細 |
ChEMBL_get_assay_activities | アッセイ活性データ |
ChEMBL_search_activities | 活性検索 (フィルタ付き) |
ChEMBL_get_activity | 活性データ詳細 |
ChEMBL_get_molecule | 化合物詳細 |
ChEMBL_get_molecule_targets | 化合物-ターゲットマップ |
ChEMBL_search_similar_molecules | 類似性検索 |
ChEMBL_search_substructure | サブ構造検索 |
ChEMBL_search_drugs | 承認薬検索 |
ChEMBL_search_mechanisms | 作用機序検索 |
ChEMBL_search_atc_classification | ATC 分類 |
ChEMBL_search_compound_structural_alerts | 構造アラート |
ChEMBL_search_cell_lines | 細胞株検索 |
ChEMBL_search_binding_sites | 結合サイト |
ChEMBL_get_drug | 薬剤情報 |
ChEMBL_get_drug_mechanisms | 薬剤作用機序 |
