다중 바이오마커 통합을 사용하여 면역관문억제제(ICI)에 대한 환자 반응을 예측합니다. 암 유형, 체세포 돌연변이 및 선택적 바이오마커(TMB, PD-L1, MSI 상태)를 고려하여 TMB 분류, 신생항원 부담 추정, MSI/MMR 평가, PD-L1 평가, 면역 미세환경 프로파일링, 돌연변이 기반 저항성/감도 예측, 임상 증거 검색 및 다중 바이오마커 점수 통합을 포함하는 11단계에 걸쳐 체계적인 분석을 수행합니다. 정량적 ICI 반응 점수(0-100), 반응 가능성 계층, 증거가 있는 특정 ICI 약물 권장 사항, 내성 위험 요소 및 모니터링 계획을 생성합니다. 종양학자가 면역요법 적격성, 체크포인트 억제제 선택 또는 바이오마커 기반 ICI 치료 결정에 관해 질문할 때 사용합니다.
명령줄에서 tooluniverse-immunotherapy-response-prediction AI 스킬을 개발 환경에 빠르게 설치
출처: mims-harvard/tooluniverse.
Predict patient response to immune checkpoint inhibitors (ICIs) using multi-biomarker integration. Transforms a patient tumor profile (cancer type + mutations + biomarkers) into a quantitative ICI Response Score with drug-specific recommendations, resistance risk assessment, and monitoring plan.
Required: Cancer type + at least one of: mutation list OR TMB value Optional: PD-L1 expression, MSI status, immune infiltration data, HLA type, prior treatments, intended ICI
| Cancer + mutations | "Melanoma, BRAF V600E, TP53 R273H" | cancer=melanoma, mutations=[BRAF V600E, TP53 R273H] | | Cancer + TMB | "NSCLC, TMB 25 mut/Mb" | cancer=NSCLC, tmb=25 | | Cancer + full profile | "Melanoma, BRAF V600E, TMB 15, PD-L1 50%, MSS" | cancer=melanoma, mutations=[BRAF V600E], tmb=15, pdl1=50, msi=MSS |
다중 바이오마커 통합을 사용하여 면역관문억제제(ICI)에 대한 환자 반응을 예측합니다. 암 유형, 체세포 돌연변이 및 선택적 바이오마커(TMB, PD-L1, MSI 상태)를 고려하여 TMB 분류, 신생항원 부담 추정, MSI/MMR 평가, PD-L1 평가, 면역 미세환경 프로파일링, 돌연변이 기반 저항성/감도 예측, 임상 증거 검색 및 다중 바이오마커 점수 통합을 포함하는 11단계에 걸쳐 체계적인 분석을 수행합니다. 정량적 ICI 반응 점수(0-100), 반응 가능성 계층, 증거가 있는 특정 ICI 약물 권장 사항, 내성 위험 요소 및 모니터링 계획을 생성합니다. 종양학자가 면역요법 적격성, 체크포인트 억제제 선택 또는 바이오마커 기반 ICI 치료 결정에 관해 질문할 때 사용합니다. 출처: mims-harvard/tooluniverse.
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
npx skills add https://github.com/mims-harvard/tooluniverse --skill tooluniverse-immunotherapy-response-prediction다중 바이오마커 통합을 사용하여 면역관문억제제(ICI)에 대한 환자 반응을 예측합니다. 암 유형, 체세포 돌연변이 및 선택적 바이오마커(TMB, PD-L1, MSI 상태)를 고려하여 TMB 분류, 신생항원 부담 추정, MSI/MMR 평가, PD-L1 평가, 면역 미세환경 프로파일링, 돌연변이 기반 저항성/감도 예측, 임상 증거 검색 및 다중 바이오마커 점수 통합을 포함하는 11단계에 걸쳐 체계적인 분석을 수행합니다. 정량적 ICI 반응 점수(0-100), 반응 가능성 계층, 증거가 있는 특정 ICI 약물 권장 사항, 내성 위험 요소 및 모니터링 계획을 생성합니다. 종양학자가 면역요법 적격성, 체크포인트 억제제 선택 또는 바이오마커 기반 ICI 치료 결정에 관해 질문할 때 사용합니다. 출처: mims-harvard/tooluniverse.
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/mims-harvard/tooluniverse --skill tooluniverse-immunotherapy-response-prediction 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code, Cursor, OpenClaw에서 사용할 수 있습니다
https://github.com/mims-harvard/tooluniverse