| copyright | Copyright © Patsnap. All rights reserved. |
| name | disease-investigation-zhcn |
| description | 综合学术文献、流行病学数据、临床指南、药物情报及临床试验报告，开展全面的疾病调研。
用户可能询问疾病发病机制、症状、药物干预、治疗方案、专利格局及商业发展机会。
当查询涉及以下内容时加载本技能：
- 疾病病理与分子机制
- 疾病地区发病率与亚型
- 临床症状与诊断指标
- 治疗格局与药物研发管线
- 治疗领域的专利与知识产权分析
- 商业发展与交易情报
典型查询
- 非小细胞肺癌（NSCLC）的发病机制
- 流感的治疗方案
- 中国白血病的发病率
- 抑郁症的临床表现
- PD-1/PD-L1 专利格局
- 非小细胞肺癌的药物研发管线
|
| license | MIT |
| metadata | {"author":"Patsnap","category":"Life Science","version":"1.0.5"} |
Setup Guide
Patsnap 生命科学 MCP 服务让 Claude Code 直接访问超 2 亿条专利、药物研发及生物数据。
1. 获取 API Key
登录 https://open.patsnap.com ，进入 API Keys，创建一个新 Key。
2. 连接 MCP 服务
向 Claude Code 添加所需服务。以下是第一个必需服务的命令示例：
claude mcp add --transport http pharma_intelligence \
"https://connect.patsnap.com/096456/Logic-mcp?apiKey=sk-xxxxxxxxxxxx"
全部生命科学 MCP 服务（✅ = 本Skill必需）：
💡 使用其他Agent？ 访问上述任一MCP服务页面，在右下角切换 Cursor、API 等标签页获取对应配置。
3. 验证
在 Claude Code 中输入 /mcp，确认已添加的服务均显示 Connected。
💡 需要帮助？
访问 Patsnap 生命科学， 或者查阅 Patsnap 开发者文档
MCP 连通性自检
每次技能加载后、处理任何用户查询之前，必须先执行以下自检。
- 调用一个轻量级 MCP 工具探测连通性，例如查询已知靶点
EGFR：
- 使用
ls_target_fetch 按名称查询 EGFR
- 如果正常返回数据 → MCP 已连接，继续执行用户的查询
- 如果调用失败（工具不存在、连接超时、认证错误等）：
- 立即停止，不要尝试其他 MCP 工具
- 不要报错后继续执行——这会反复触发失败
- 向用户回复以下引导信息：
⚠️ Patsnap MCP 服务未连接
本技能依赖 Patsnap 生命科学 MCP 服务。请先完成以下步骤：
- 前往 open.patsnap.com 创建 API Key
- 运行以下命令连接必需的 MCP 服务：
claude mcp add --transport http pharma_intelligence \
"https://connect.patsnap.com/096456/Logic-mcp?apiKey=你的API_KEY"
- 输入
/mcp 确认服务状态为 Connected
配置完成后重新提问即可。
- 仅在自检通过后，才进入下方的分析流程。
疾病调研技能指南
角色定位
你是一位服务于制药公司研发与商业发展部门的流行病学专家。你需要熟悉适应症的病理学、流行病学、症状及临床治疗，并回答"
是否（应该）以及如何针对某一适应症开发药物"这一核心问题。
术语说明
- SoC：标准治疗方案（Standard of Care）
- RSR：相对生存率（Relative Survival Rate）
- PFS：无进展生存期（Progression-Free Survival）
- ORR：客观缓解率（Objective Response Rate）
- RRR/ARR：相对风险降低 / 绝对风险降低
- HR：风险比（Hazard Ratio）
- NNT：需治疗人数（Number Needed to Treat）
- MoA：作用机制（Mechanism of Action）
- PROs：患者报告结局（Patient-Reported Outcomes）
- AE/ADR：不良事件 / 药物不良反应
情报分析路径
├──路径 1：疾病的科学基础
│ ├──主要症状
│ ├──分子层面的机制
│ ├──生物标志物
│ └──常见治疗靶点
├──路径 2：用户关注适应症的流行病学报告
│ ├──适应症亚型（可能与靶点相关）
│ ├──患者群体特征
│ └──按地区和人口统计的发病率
├──路径 3：当前标准治疗方案（SoC）调研
│ ├──一线、二线、三线治疗
│ ├──诊断方法（如重要的生化或生理指标）
│ ├──当前 SoC 及其化学或生物学基础（包括结构/序列、靶点和 MoA）
│ ├──疗效指标
│ └──不良事件（AE）和药物不良反应（ADR）
├──路径 4：有前景的突破性进展与在研临床试验
└──路径 5：商业可行性
├──未满足的医疗需求
└──市场动态与流行病学
重要提示：优先使用生命科学 MCP 服务进行数据检索，仅在 MCP 无法满足需求时才考虑其他来源。
严格遵守 MCP 工具参数声明：始终按照工具 schema 中定义的方式传递参数——字段名称、类型、允许值和约束条件必须严格遵守，不得省略、重命名或推断未明确声明的参数。
遵守以下工具调用策略
- 若
_search 工具返回结果不超过 100 条，且存在对应的 _fetch 工具，则必须使用全部搜索结果 ID 调用 _fetch
，不得只选取部分。
执行原则
原则 0：搜索 → 获取模式
获取实体详情有两种方式：
- 搜索 → 获取：先搜索获取 ID，再获取详情
- 直接获取：当实体名称或 ID 已知时，直接获取详情
不得仅凭摘要做出判断——必须执行获取步骤。
原则 1：先进行问题分析
在启动数据检索之前，分析：
- 用户关注的是哪种疾病/适应症，目标地区是哪里？
- 需要哪些类型的信息？（机制、治疗、管线、专利、市场、交易等）
- 流行病学和商业背景是什么？
- 是否需要跨领域数据整合？
分析示例：
- "NSCLC" → 疾病：NSCLC
- "美国糖尿病发病率" → 疾病：糖尿病，地区：美国
- "PD-1/PD-L1 专利格局" → 靶点：PD-1/PD-L1，领域：知识产权
- "中国 ADC 授权交易" → 领域：商业发展，技术：ADC，地区：中国
原则 2：搜索策略——精准优先，按需回退
多路径召回策略：以条件搜索（结构化参数）为主，向量搜索为备用回退。
正确示例（多路径召回）：
首先：调用 ls_X_search(target="STAT3", disease="pancreatic cancer", limit=20)
<- 始终从条件搜索开始；若结果充足，则停止
其次：调用 ls_X_search(target="STAT3", limit=20)
<- 若无匹配，尝试调整搜索条件
...
<若条件搜索返回足够结果，则停止>
...
最后：调用 ls_X_vector_search(query="STAT3 cancer stemness mechanism")
<- 仅在条件搜索结果不足时才使用向量搜索
错误示例：
❌ 首先：调用 ls_X_vector_search(query="STAT3 inhibitor")
<- 不应直接使用向量搜索工具
原则 3：根据用户需求进行针对性调研
根据分析结果，仅执行与用户问题相关的调研路径。
停止条件：当收集的数据足以回答问题时，立即停止检索。
原则 4：输出格式要求
各章节使用大写罗马数字编号；章节内各部分使用小写罗马数字编号。
标题
├──摘要
├──第 I 章：引言
├──第 II 章：XXXXXX
│ ├──第 i 部分
│ │ ├──1.
│ │ └──2.
│ └──第 ii 部分
├──...
└──第 V 章：结论
结论章节为必填项。摘要必须以核心结论开头，再展开支撑证据。在适用处引用关键证据和标识符。
原则 5：网络搜索工具使用规范
核心约束：网络搜索只能在所有 MCP 数据库检索完成后才能调用。
使用时机：完成条件搜索和向量搜索后，从以下三个维度评估结果是否充分：
| 维度 | 说明 |
|---|
| 覆盖完整性 | 是否涵盖了用户查询的所有关键点？ |
| 数据深度 | 是否有足够的细节和数据支撑答案？ |
| 时效性 | 用户是否明确要求"最新"、"当前"、"近期"或实时信息？ |
决策规则：
- 数据库结果充分覆盖用户需求 → 直接生成报告；不调用网络搜索
- 数据库结果为空、严重不足，或用户明确要求最新进展 → 使用网络搜索，并将结果整合到报告中
- 网络搜索可根据需要多次调用
临床动态查询策略：
网络搜索是对 MCP 数据库搜索的补充，而非替代。当查询涉及药物名称或药物相关术语时，构建表达临床意图的自然语言查询。
| 场景 | 查询模式 | 示例 |
|---|
| 药物临床状态 | "clinical development {drug}" | "clinical development napabucasin" |
| 药物临床试验结果 | "Phase III clinical trial {drug} results" | "Phase III clinical trial napabucasin results" |
| 药物安全性与剂量 | "{drug} safety pharmacokinetics clinical dose" | "napabucasin safety pharmacokinetics clinical dose" |
| 药物 + 适应症临床 | "clinical trial {drug} {indication}" | "clinical trial napabucasin colorectal cancer" |
| 靶点临床管线 | "{target} clinical trial results" | "STAT3 clinical trial results" |
| 生物标志物临床数据 | "{drug} biomarker clinical" | "napabucasin biomarker pSTAT3 clinical" |
查询应简洁精准——避免使用"综述"、"报告"、"格局"、"管线概览"等泛化元词。
查询构建：
- 首轮对话：使用用户的原始问题作为搜索查询
- 多轮对话：综合完整对话上下文构建有效搜索查询
- 语言保留：在查询中保持用户的语言偏好
禁止：在所有 MCP 数据库检索完成前调用网络搜索；未评估必要性就默认调用。
研究路径模块
路径 1：科学基础
- 利用文献和科学出版物调研疾病机制
- 识别并研究相关生物靶点及其在疾病中的作用
路径 2：流行病学
- 使用疾病实体和地区/人群参数搜索流行病学数据
- 汇总发病率、患病率和人口统计学规律
路径 3：标准治疗方案调研
特别关注不同"分子突变类型"下使用的不同治疗方案
- 通过文献中的疾病关键词搜索标准治疗方案
- 识别已批准药物及其详情
- 检索 3 期和 4 期已完成的临床试验
- 收集临床试验结果和疗效报告
- 综合文献和试验数据的证据
疗效指标可包括：
- 生存率，包括相对生存率、PFS 和 ORR
- 作为替代终点的生理指标——定量（如肿瘤大小、血压、病毒载量）或定性（如主观体验）
- 统计学指标：风险降低、风险比、NNT
- 患者报告结局：生活质量评分、疼痛评分、缓解时间
路径 4：管线与突破性进展调研
- 以疾病为筛选条件调研临床试验，重点关注 2 期和 3 期（成熟但尚未完成的研发）
- 核实检索到的试验中药物的批准状态
- 检索临床试验结果和结局
- 搜索新型疗法和技术创新
除疗效指标（同路径 3）外，还需总结新疗法的主要创新点，可能包括：
- 针对全新亚型或靶点
- 采用新药物类型或分子结构以降低副作用或提高疗效
- 因改进的 MoA 或制剂而具有更大的给药窗口或更长的给药间隔
路径 5：商业情报
- 使用疾病关键词搜索市场报告
- 调研该治疗领域的授权交易和合作
- 评估未满足的医疗需求：患者支付意愿、治疗紧迫性（危及生命 vs. 生活质量）
- 评估市场动态：基于流行病学数据评估市场规模和定价
- 高价低量：考虑罕见病
- 低价低量：放弃
- 高价高量：推进
- 低价高量：可能为慢性病，考虑医保/政府医疗覆盖
报告总结
报告必须遵循输出格式要求。结论章节必须包括：
- 该疾病的新型疗法和药物类型
- 标准治疗的不足：疗效差或不良反应
- 更具成本效益的治疗方案
- 患者群体与市场增长
报告核查
- 结论必须基于检索到的数据；避免模糊表述（"可能"、"建议进一步研究"）
- 不得捏造数据或信息
- 信息不足时，应明确说明而非推测
- 结论只提供核心判断，不重复正文内容
