Pharma Pharmacology Agent v1.1.0

概述

基于 RDKit 描述符与经验证的规则型启发式方法，对候选药物分子进行预测性药理学特征分析。仅需输入 SMILES 字符串，即可提供全面的 ADME 评估、类药性评分及风险预警。

核心能力：

• 类药性评估： Lipinski 五规则、Veber 口服生物利用度规则
• 评分模型： QED（Quantitative Estimate of Drug-likeness，类药性定量评估）、SA Score（Synthetic Accessibility，合成可及性评分）
• ADME 预测： 血脑屏障（BBB）通透性、水溶性（ESOL）、胃肠道（GI）吸收（Egan 模型）、CYP3A4 抑制风险、P-糖蛋白（P-glycoprotein）底物识别、血浆蛋白结合（Plasma Protein Binding）
• 安全性筛查： PAINS（Pan-Assay Interference）干扰物过滤告警
• 风险评估： 自动标记潜在药理学关注点
• 标准化链式输出： 输出 JSON Schema 兼容所有下游 Agent

快速开始

# 基于 SMILES 字符串分析分子
exec python scripts/chain_entry.py --input-json '{"smiles": "CC(=O)Oc1ccccc1C(=O)O", "context": "user"}'

# 接续 chemistry-query 的输出结果
exec python scripts/chain_entry.py --input-json '{"smiles": "", "context": "from_chemistry"}'

脚本说明

scripts/chain_entry.py

主入口脚本。接收包含 smiles 字段的 JSON 输入，返回完整的药理学分析报告。

输入示例：

{"smiles": "CN1C=NC2=C1C(=O)N(C(=O)N2C)C", "context": "user"}

输出 Schema：

{
  "agent": "pharma-pharmacology",
  "version": "1.1.0",
  "smiles": "",
  "status": "success|error",
  "report": {
    "descriptors": {"mw": 194.08, "logp": -1.03, "tpsa": 61.82, "hbd": 0, "hba": 6, "rotb": 0, "arom_rings": 2, "heavy_atoms": 14, "mr": 51.2},
    "lipinski": {"pass": true, "violations": 0, "details": {...}},
    "veber": {"pass": true, "tpsa": {...}, "rotatable_bonds": {...}},
    "qed": 0.5385,
    "sa_score": 2.3,
    "adme": {
      "bbb": {"prediction": "moderate", "confidence": "medium", "rationale": "..."},
      "solubility": {"logS_estimate": -1.87, "class": "high", "rationale": "..."},
      "gi_absorption": {"prediction": "high", "rationale": "..."},
      "cyp3a4_inhibition": {"risk": "low", "rationale": "..."},
      "pgp_substrate": {"prediction": "unlikely", "rationale": "..."},
      "plasma_protein_binding": {"prediction": "moderate-low", "rationale": "..."}
    },
    "pains": {"alert": false}
  },
  "risks": [],
  "recommend_next": ["toxicology", "ip-expansion"],
  "confidence": 0.85,
  "warnings": [],
  "timestamp": "ISO8601"
}

ADME 预测规则

链式调用（Chaining）

本 Agent 设计为接收 chemistry-query 的输出：

chemistry-query (name→SMILES+props) → pharma-pharmacology (ADME profile) → toxicology / ip-expansion

recommend_next 字段始终包含 ["toxicology", "ip-expansion"]，以支持后续流水线任务调度。

测试覆盖

全部功能已在 RDKit 2024.03+ 环境下完成端到端验证：

错误处理

• 无效 SMILES：返回 status: "error" 并附带描述性警告信息
• 缺失必要输入字段：明确提示需提供 smiles 或 name
• 所有错误均生成合法 JSON，程序永不崩溃

资源

• references/api_reference.md — API 接口定义与方法论参考文档

更新日志

v1.1.0（2026-02-14）

• 首次面向生产环境发布，完整支持 ADME 全维度分析
• 集成 Lipinski、Veber、QED、SA Score、PAINS 等核心类药性评估模块
• 支持 BBB、溶解度、GI 吸收、CYP3A4 抑制、P-gp 底物、PPB 等六大 ADME 属性预测
• 内置自动化药理风险评估逻辑
• 采用标准化链式输出 Schema，确保下游兼容性
• 完备的错误处理机制，覆盖各类异常输入场景
• 使用多种代表性分子完成端到端测试验证