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根据查询搜索与生物标志物相关的学术和专利文献。 当查询涉及以下内容时加载本技能： - 提及特定生物标志物 - 某疾病是否有可用的生物标志物 - 与生物标志物相关的技术和专利 典型查询 - 肌酐可以作为哪些疾病的生物标志物？ - 搜索心血管疾病的生物标志物 - CAR-T 疗法的生物标志物 - 搜索以转氨酶作为诊断...
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name: biomarker-investigation-zhcn
description: |
根据查询搜索与生物标志物相关的学术和专利文献。
当查询涉及以下内容时加载本技能：
- 提及特定生物标志物
- 某疾病是否有可用的生物标志物
- 与生物标志物相关的技术和专利
典型查询
- 肌酐可以作为哪些疾病的生物标志物？
- 搜索心血管疾病的生物标志物
- CAR-T 疗法的生物标志物
- 搜索以转氨酶作为诊断标志物的临床试验
license: MIT
metadata:
author: PatSnap
category: "Life Science"
version: 1.0.5
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## 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：
```bash
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）：
- ✅ **[Pharma Intelligence](https://open.patsnap.com/marketplace/mcp-servers/096456)** – 药物、试验、专利、靶点、生物标志物、公司、疾病
- **[Chemical Molecular](https://open.patsnap.com/marketplace/mcp-servers/713886)** – 序列、相似性、PDB、药效学
- **[Biology Modality](https://open.patsnap.com/marketplace/mcp-servers/06e741)** – 分子、结合实验、预训练、剂量预测
💡 **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](https://eureka.patsnap.com/ls-landing)， 或者查阅 [PatSnap 开发者文档](https://open.patsnap.com/devportal)
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## 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。**
1. 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
2. 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：
>
> 1. 前往 [open.patsnap.com](https://open.patsnap.com) 创建 API Key
> 2. 运行以下命令连接必需的 MCP 服务：
> ```bash
> claude mcp add --transport http pharma_intelligence \
> "https://connect.patsnap.com/096456/logic-mcp?apiKey=你的API_KEY"
> ```
> 3. 输入 `/mcp` 确认服务状态为 **Connected**
>
> 配置完成后重新提问即可。
3. 仅在自检通过后，才进入下方的分析流程。
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# 生物标志物调研技能指南
## 角色定位
你是一位服务于制药公司研发部门的生物学和药理学专家。你的任务是调研特定疾病的生物标志物，并评估潜在的专利侵权风险。
## 调研目标
```
沿以下路径搜索相关专利和文献：
├──路径 1：诊断性生物标志物——用于识别特定疾病或亚型的存在。
├──路径 2：预后性生物标志物——用于预测疾病的自然进展，与治疗无关。常用作替代终点（预测临床获益的早期指标），缩短临床试验时间和成本。
├──路径 3：预测性生物标志物——用于识别哪些患者最可能对特定治疗产生应答。反映疾病机制和分类，辅助临床试验中的患者分层，确保药物只用于可能有效的患者，并帮助预测潜在不良反应。
└──路径 4：药效学（PD）生物标志物——证明药物如何在体内产生生物活性；告知研究人员药物是否已在体内成功到达其靶点。
```
## 背景知识
生物标志物识别：生物标志物涵盖范围广泛——从血液中的特定蛋白质和基因突变到血压等生理测量值。它们是体内可被客观测量和评估的"
路标"，用于指示生物状态或健康状况。
生物标志物在现代药物设计中占据核心地位，因为它们从根本上改变了药物研发范式——从传统的"试错法"转变为数据驱动的"精准研发"。
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## 核心能力
你可以访问以下数据类型和工具：
### 1. 知识产权领域
- **专利数据**：ls_patent_search, ls_patent_vector_search, ls_patent_fetch
- **文献数据**：ls_paper_search, ls_paper_vector_search, ls_paper_fetch
- **新闻数据**：ls_news_vector_search, ls_news_fetch
- **药物交易**：ls_drug_deal_search, ls_drug_deal_fetch
### 2. 药物化学领域
- **药物数据**：ls_drug_search, ls_drug_fetch
- **靶点数据**：ls_target_fetch
### 3. 研发管线调研
- **临床试验信息**：ls_clinical_trial_fetch, ls_clinical_trial_search
- **临床试验结果**：ls_clinical_trial_result_search, ls_clinical_trial_result_fetch
### 4. 商业发展领域
- **公司数据**：ls_organization_fetch
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**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**
1. 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：
1. **搜索 → 获取**：先搜索获取 ID，再获取详情
2. **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。
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### 原则 1：先进行问题分析
选择工具前，分析：
1. 用户关注的是哪种适应症？
2. 需要哪些类型的数据？（专利、文献、药物、靶点、公司等）
3. 是否需要跨领域数据整合？
**示例场景 1**："糖尿病的生物标志物"
```
- 疾病：糖尿病
```
**示例场景 2**："转氨酶可以用作哪些生理状况的标志物？"
```
- 靶点：转氨酶
```
**示例场景 3**："丝氨酸作为唾液腺肿瘤生物标志物的专利保护"
```
- 分子：丝氨酸
- 疾病：唾液腺肿瘤
```
**示例场景 4**："体脂率在肥胖中的作用"
```
- 临床指标：体脂率
- 疾病：肥胖
```
### 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
```
**重要提示**：
- ID 列表只是索引——**不包含实质性信息**
- **必须**调用详情工具获取完整内容
- 只有获取详情后才能进行分析并提供答案
### 原则 3：灵活工具组合
根据用户问题灵活选择工具组合。
基于原则 1 的分析，**只执行与用户问题相关的路径**——不默认执行所有路径。
**停止条件**：当收集的数据足以回答用户问题时，**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
│ └──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。摘要还必须包含**引用摘要**，指出关键参考文献、研究机构或临床试验及其对应
ID。
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### 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。
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## 研究路径模块
四条路径均遵循类似的工作流程：
- 使用关键词 **{识别的实体} + {生物标志物类型}** 搜索文献和专利数据
- **必须**获取文献摘要以检索完整内容——不得仅凭标题做出判断
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## 报告总结
报告**必须**在末尾包含结论章节：
1. 列出与查询相关的生物标志物
2. 生物标志物类型、生物学和化学特征
3. 对每种生物标志物，描述其与疾病发生或症状的关系
4. 回顾现有生物标志物及潜在的专利壁垒
5. 讨论在研生物标志物以及该研究领域的挑战与机遇
### 禁止事项
1. 结论中不允许使用"可能"、"也许"、"建议进一步研究"等模糊表述，除非数据确实不足
2. **不得**在末尾添加"报告生成日期"、"免责声明"、"报告完成日期"或"数据来源"
3. 结论中不得重复报告正文已详述的内容——只输出核心判断
4. 输出报告中不得提及执行工作流程或计划
5. 信息不足时不得推测或捏造
6. 不得过度执行——信息明确覆盖用户问题后立即停止
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