初期段階の創薬のための薬物標的の包括的なコンピューター検証。 60 以上の ToolUniverse ツールを使用して、10 の側面 (曖昧さ回避、疾患関連性、創薬可能性、化学物質、臨床前例、安全性、経路コンテキスト、検証証拠、構造的洞察、検証ロードマップ) にわたってターゲットを評価します。 GO/NO-GO 推奨を含む定量的なターゲット検証スコア (0 ～ 100) を生成します。ユーザーがターゲットの検証、創薬可能性の評価、ターゲットの優先順位付け、または「X は Y にとって適切な薬剤ターゲットですか?」について質問するときに使用します。
コマンドラインで tooluniverse-drug-target-validation AI スキルを開発環境にすばやくインストール
ソース: mims-harvard/tooluniverse。
Validate drug target hypotheses using multi-dimensional computational evidence before committing to wet-lab work. Produces a quantitative Target Validation Score (0-100) with priority tier classification and GO/NO-GO recommendation.
| target | Yes | Gene symbol, protein name, or UniProt ID | EGFR, P00533, Epidermal growth factor receptor | | disease | No | Disease/indication for context | Non-small cell lung cancer, Pancreatic cancer | | modality | No | Preferred therapeutic modality | small molecule, antibody, protein therapeutic, PROTAC |
| 80-100 | Tier 1 | Highly validated - proceed with confidence | | 60-79 | Tier 2 | Good target - needs focused validation | | 40-59 | Tier 3 | Moderate risk - significant validation needed | | 0-39 | Tier 4 | High risk - consider alternatives |
AI/検索での引用用の安定したフィールドとコマンド。
npx skills add https://github.com/mims-harvard/tooluniverse --skill tooluniverse-drug-target-validation初期段階の創薬のための薬物標的の包括的なコンピューター検証。 60 以上の ToolUniverse ツールを使用して、10 の側面 (曖昧さ回避、疾患関連性、創薬可能性、化学物質、臨床前例、安全性、経路コンテキスト、検証証拠、構造的洞察、検証ロードマップ) にわたってターゲットを評価します。 GO/NO-GO 推奨を含む定量的なターゲット検証スコア (0 ～ 100) を生成します。ユーザーがターゲットの検証、創薬可能性の評価、ターゲットの優先順位付け、または「X は Y にとって適切な薬剤ターゲットですか?」について質問するときに使用します。 ソース: mims-harvard/tooluniverse。
ターミナルまたはコマンドラインツール（Terminal、iTerm、Windows Terminal など）を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/mims-harvard/tooluniverse --skill tooluniverse-drug-target-validation インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code、Cursor、OpenClaw で使用できるようになります
https://github.com/mims-harvard/tooluniverse