スキル drugbank-database
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drugbank-database

安全 ⚙️ 外部コマンド🌐 ネットワークアクセス📁 ファイルシステムへのアクセス🔑 環境変数

DrugBank医薬品データベース情報へのアクセス

こちらからも入手できます: davila7

DrugBankは詳細な医薬品情報を含む包括的なバイオインフォマティクスデータベースです。このスキルは、薬理学研究や創薬のために、医薬品の特性、相互作用、ターゲット、経路、および化学構造へのプログラムによるアクセスを可能にします。

対応: Claude Codex Code(CC)
🥈 77 シルバー
1

スキルZIPをダウンロード

2

Claudeでアップロード

設定 → 機能 → スキル → スキルをアップロードへ移動

3

オンにして利用開始

テストする

「drugbank-database」を使用しています。 ibuprofenの情報とその医薬品間相互作用を取得

期待される結果:

  • Ibuprofen (DB01050) - FDA承認小分子NSAID
  • 適応症: 疼痛、炎症、発熱の治療
  • 作用機序: シクロオキシゲナーゼ阻害薬
  • 医薬品間相互作用: 267件
  • 主要な相互作用: Warfarin（出血リスク増加）、Aspirin（心保護作用低下）、Lithium（濃度増加）
  • ターゲット: プロスタグランジンG/Hシンターゼ1および2（COX-1、COX-2）

「drugbank-database」を使用しています。 warfarinのターゲットを遺伝子名を含めて見つける

期待される結果:

  • ターゲット1: ビタミンKエポキシド還元酵素複合体サブユニット1（VKORC1）- 遺伝子: VKORC1
  • ターゲット2: シトクロームP450 2C9（CYP2C9）- 遺伝子: CYP2C9
  • ターゲット3: シトクロームP450 3A4（CYP3A4）- 遺伝子: CYP3A4
  • ターゲット4: プロトロンビン（F2）- 遺伝子: F2
  • エンチーム: CYP2C9、CYP3A4、CYP1A2、CYP2C19（代謝）

セキュリティ監査

安全
v4 • 1/17/2026

This is a legitimate scientific skill for accessing the DrugBank bioinformatics database. All 353 static findings are FALSE POSITIVES caused by the analyzer misinterpreting Markdown code block syntax and bioinformatics terminology. The skill uses the official drugbank-downloader package for authenticated access to a recognized public database. No actual security risks were identified after manual evaluation.

8
スキャンされたファイル
2,964
解析された行数
4
検出結果
4
総監査数

リスク要因

⚙️ 外部コマンド (3)
SKILL.md:21-24 references/data-access.md:14-17 references/chemical-analysis.md:17-47
🌐 ネットワークアクセス (2)
references/data-access.md:148 references/chemical-analysis.md:23
📁 ファイルシステムへのアクセス (2)
references/data-access.md:20 scripts/drugbank_helper.py:188-189
🔑 環境変数 (1)
references/data-access.md:14-16
監査者: claude 監査履歴を表示 →

品質スコア

68
アーキテクチャ
100
保守性
85
コンテンツ
22
コミュニティ
100
セキュリティ
91
仕様準拠

作れるもの

医薬品メカニズム研究

医薬品候補の作用機序、薬力学、およびADMEデータの抽出

相互作用安全性分析

多剤併用療法における医薬品間相互作用のチェックと禁忌の特定

類似性に基づく再用途探索

構造的に類似した医薬品の発見による潜在的な再用途候補の特定

これらのプロンプトを試す

医薬品情報の取得 
DB00001の医薬品情報（名称、タイプ、適応症、作用機序）を取得
医薬品相互作用の確認 
アスピリン(DB00945)和warfarin(DB00682)に既知の医薬品間相互作用があるか確認
医薬品ターゲットの検索 
metformin(DB00331)のすべてのタンパク質ターゲットとそのUniProt IDを見つける
化学的類似性検索 
Tanimoto類似性に基づいてアスピリンと構造的に類似した医薬品を5つ見つける

ベストプラクティス

  • DrugBankの認証情報は環境変数を使用し、コード内に直接記述しない
  • 再現性のある研究のために正確なDrugBankバージョンを指定
  • 解析済みXMLデータをキャッシュして繰り返しダウンロードと解析を回避

回避

  • バージョン指定なしで古いDrugBankバージョンを使用する
  • 安全性分析において相互作用の重症度分類を無視する
  • 予測されたADMET特性を実験的検証なしに信頼する

よくある質問

DrugBankへのアクセス認証情報はどのように取得すればよいですか？
go.drugbank.comで無料アカウントを作成し、学術ライセンス契約に同意してください
商用利用は許可されていますか？
学術用途は無料です。商用利用には有料のDrugBankライセンスが必要です
必要なPythonパッケージは何ですか？
drugbank-downloader、lxml、pandas、rdkit、networkx、およびscikit-learnをインストールしてください
名称で医薬品を検索できますか？
はい、search_by_name関数を完全一致または部分一致で使用してください
複数の医薬品の相互作用をどのように確認すればよいですか？
DrugBank IDのリストでcheck_polypharmacy()を使用して、すべてのペアごとの相互作用を見つけてください
利用可能な化学的特性は何ですか？
SMILES、InChI、分子量、logP、極性表面積、およびLipinskiのRule of Five適合性

開発者の詳細

作成者

K-Dense-AI

ライセンス

MIT

リポジトリ

https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/drugbank-database

参照

main

ファイル構成

📁 references/

📄 chemical-analysis.md

📄 data-access.md

📄 drug-queries.md

📄 interactions.md

📄 targets-pathways.md

📁 scripts/

📄 drugbank_helper.py

📄 SKILL.md