Verwendung des Open Targets Connectors in Claude

Dieser Konnektor bietet Zugriff auf die Open Targets Platform zur Identifizierung und Priorisierung therapeutischer Wirkstoff-Targets auf Basis von Krankheitsassoziationen. Dieser Artikel erklärt, wie du die Open-Targets-Integration mit Claude einrichtest und nutzt, um schneller unterstützende Daten zu erkunden, Wirkstoff-Targets zu priorisieren und Krankheitsassoziationen zu bewerten.

Die Open-Targets-Integration beruht auf Claudes Fähigkeit, Remote-Konnektoren zu nutzen.

Was diese Integration bietet

Der Open Targets Connector bietet eine speziell entwickelte Schnittstelle und Anleitung für den Zugriff auf und die Interpretation der Daten und Analysen innerhalb der Open Targets Platform.

Die Open Targets Platform ist ein umfassendes Tool, das die systematische Identifizierung und Priorisierung potenzieller therapeutischer Wirkstoff-Targets unterstützt, indem es öffentlich verfügbare Datensätze integriert, um Target-Krankheits-Assoziationen aufzubauen und zu bewerten. Sie integriert außerdem relevante Annotationsinformationen zu Targets, Krankheiten/Phänotypen, Wirkstoffen, Varianten, GWAS- und molekularen QTL-Studien sowie Credible Sets und deren relevanteste Beziehungen.

Dieses Tool macht die GraphQL-API der Open Targets Platform schreibgeschützt zugänglich und umfasst alle in der Dokumentation der Open Targets Platform aufgeführten Quellen.

Wer die Open-Targets-Integration nutzen sollte

• Target-Discovery-Wissenschaftler:innen: Identifizierung neuartiger therapeutischer Targets
• Forschungsleiter:innen/Team- oder Projektleiter:innen/Portfolio-Manager:innen: Strategische Entscheidungsfindung und Portfoliomanagement
• Akademische Forscher:innen auf allen Ebenen: Abgleich ihrer Daten mit vorhandenen Daten, z. B. durch Ansicht von Evidenz- und Priorisierungsanalysen für eine von ihnen erstellte Liste von Targets
• Bioinformatiker:innen/Dateningenieur:innen/Machine-Learning-Ingenieur:innen/F&E-IT-Teams: Integration von Open-Targets-Daten mit proprietären Datensätzen, Aufbau interner Datenplattformen und -lösungen, Training von Modellen auf biologischen Daten

Wer auf die Open-Targets-Integration zugreifen kann

Die über den Konnektor verfügbaren Daten der Open Targets Platform stehen für akademische und kommerzielle Nutzung zur Verfügung. Die Open Targets Platform ist mit CC0 1.0 gekennzeichnet; dies stellt die Daten der Öffentlichkeit zur Verfügung und ermöglicht es nachgelagerten Nutzern, die Daten ohne Einschränkung zu verwenden. Weitere Informationen findest du in der Lizenzdokumentation der Open Targets Platform.

Der Code des Konnektors selbst ist unter Apache 2.0 lizenziert.

Weitere Details zum Zugriff auf die Integration findest du in der MCP-Server-Dokumentation von Open Targets.

Einrichten der Open-Targets-Integration

Für Organisationsinhaber:innen (Team und Enterprise)

1. Navigiere zu Admin-Einstellungen > Connectors
2. Klicke auf „Connectors durchsuchen“
3. Klicke auf „Open Targets“
4. Klicke auf „Zu deinem Team hinzufügen“

Für einzelne Claude-Nutzer:innen

1. Navigiere zu Einstellungen > Connectors
2. Finde „Open Targets“
3. Klicke auf „Verbinden“

Erfahre mehr über das Finden und Verbinden von Tools in Claude.

Für Claude Code-Nutzer:innen

1. Verbinde Open Targets in Claude, indem du die obigen Schritte befolgst
2. Melde dich mit demselben Claude-Konto bei Claude Code an (führe /login aus, um das Konto zu wechseln), und starte Claude Code dann neu
3. Führe /mcp aus und überprüfe, ob der Konnektor im claude.ai-Abschnitt der Liste angezeigt wird (falls er nicht angezeigt wird, wähle am Ende dieses Abschnitts Nicht verwendete Connectors anzeigen aus)

Erfahre mehr über die Nutzung von Connectors von Claude in Claude Code.

Technische Details zur Open-Targets-Integration findest du in der MCP-Server-Dokumentation von Open Targets.

Beispielanwendungsfälle

Target-Discovery-Forscher:in untersucht eine Krankheit

• Eine Neurowissenschaftlerin im Early-Discovery-Team eines Pharmaunternehmens erkundet neuartige therapeutische Targets für Alzheimer. Sie muss bewerten, welche Targets die stärkste Evidenz für eine Assoziation mit der Krankheit zeigen, und die Arten der unterstützenden Evidenz verstehen. Anschließend möchte sie die Targets möglicherweise anhand der Evidenz weiter priorisieren.
• Beispiel-Prompt:

• Die Plattform liefert eine nach Gesamtassoziationswerten geordnete Liste von Targets sowie eine Aufschlüsselung der Evidenz über mehrere Datentypen hinweg. Von dort aus können weitere Fragen zu den Targets und der Evidenz gestellt werden.

Statistische:r Genetiker:in durchsucht Studien

• Ein Statistiker für Genetik an einem akademischen Forschungsinstitut untersucht genetische Varianten, die mit früh einsetzendem Alzheimer in Verbindung stehen. Er überprüft vorhandene genetische Evidenz für PSEN1 und muss verstehen, welche genomweiten Assoziationsstudien (GWAS) durchgeführt wurden, welche die wahrscheinlichsten kausalen Varianten sind, welche Populationen untersucht wurden und wie diese Ergebnisse im Vergleich zwischen Studien ausfallen.
• Beispiel-Prompt:

• Die Plattform kann eine Liste von Studien und Credible Sets bereitstellen, die PSEN1 enthalten, einschließlich Informationen auf Variantenebene, Studienmetadaten und Links zu Originalpublikationen. Der Nutzer kann die Informationen in diesen Studien und Credible Sets weiter abfragen.

Target-Priorisierung anhand von Sicherheitsdaten

• Ein translationaler Wissenschaftler in einem Target-Auswahlkomitee bewertet potenzielle Wirkstoff-Targets für ein entzündungshemmendes Programm. Er muss das Sicherheitsprofil im Zusammenhang mit diesem Protein-Target verstehen, um Nutzen-Risiko-Diskussionen zu informieren, einschließlich bekannter unerwünschter Ereignisse und Sicherheitsprobleme, Evidenz aus klinischen Studien, Post-Marketing-Überwachung und genetischen Studien.
• Beispiel-Prompt:

• Die Plattform liefert umfassende Sicherheitsinformationen aus mehreren Quellen, die der Nutzer im Detail erkunden und für verschiedene Targets vergleichen kann.