关键词

药物再利用生物医学研究AI研究助手文献搜索临床数据分析

DeepCritical 使用说明

项目简介

DeepCritical是一个先进的AI驱动药物再利用研究平台。它旨在加速药物发现过程，通过整合来自PubMed、ClinicalTrials.gov和Europe PMC等多个生物医学数据库的信息，并利用大型语言模型（LLM）进行智能分析。该平台能够自动评估研究证据、生成潜在的药物作用机制假设，并最终撰写结构化的科学研究报告。DeepCritical还通过实现Model Context Protocol (MCP) 规范，将其核心搜索和分析工具暴露给LLM客户端，例如Claude Desktop，使得LLM能够直接调用这些外部功能，获取上下文信息或执行特定任务。

主要功能点

  • 多源生物医学搜索: 同时搜索PubMed（同行评审文献）、ClinicalTrials.gov（临床试验数据）和Europe PMC（包含生物预印本如bioRxiv/medRxiv以及开放获取文献），全面、实时地收集研究证据。
  • AI驱动证据评估: 利用LLM对收集到的海量文献和数据进行智能评估，判断证据的质量和充分性，以决定是否继续搜索或进行下一步分析。
  • 智能假设生成: 基于已收集的证据，LLM能够生成关于药物作用机制的科学假设，例如“药物 -> 靶点 -> 通路 -> 治疗效果”，指导深入研究。
  • 结构化科学报告撰写: 综合整个研究过程的发现，LLM自动生成包含执行摘要、方法论、关键发现、候选药物、局限性和结论的专业科学报告，并对引用进行严格校验，防止幻觉。
  • 安全沙盒代码执行: 利用Modal平台提供安全、隔离的环境，执行AI生成的Python统计代码，进行复杂的数据分析和验证。
  • MCP服务器集成: 将平台强大的搜索（如PubMed、临床试验搜索）和分析（如假设分析）工具作为标准化的MCP工具对外暴露，支持LLM客户端直接通过JSON-RPC协议进行调用。

安装步骤

  1. 准备Python环境: 确保您的系统已安装Python 3.11版本。
  2. 安装'uv'包管理器: 如果您的系统中尚未安装'uv'，请通过以下命令安装： 
    pip install uv
  3. 克隆项目仓库: 
    git clone https://github.com/The-Obstacle-Is-The-Way/DeepCritical-HFSpace.git
cd DeepCritical-HFSpace
  4. 同步项目依赖: 
    uv sync
  5. 配置API密钥（可选）:
    • 为获得更强大的LLM驱动分析能力，请在项目根目录下创建一个名为'.env'的文件，并配置您的OpenAI或Anthropic API密钥： 
      OPENAI_API_KEY=sk-...
# 或者
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
    • 如果您不配置，DeepCritical将默认使用HuggingFace Inference的免费模型进行AI分析。
    • 为启用沙盒代码执行功能，请在'.env'文件中配置Modal平台的凭据： 
      MODAL_TOKEN_ID=your_modal_token_id
MODAL_TOKEN_SECRET=your_modal_token_secret

服务器配置（MCP客户端使用）

DeepCritical应用启动后，其MCP服务器将在 'http://localhost:7860/gradio_api/mcp/' 地址监听客户端请求。您可以将以下JSON配置添加到您的MCP客户端（如Claude Desktop）中，使LLM能够识别并调用DeepCritical提供的工具：

{
  "mcpServers": {
    "deepcritical_research_agent": {
      "url": "http://localhost:7860/gradio_api/mcp/",
      "command": "uv",
      "args": ["run", "python", "src/app.py"],
      "description": "AI驱动的药物再利用研究代理，提供多源生物医学搜索（PubMed, ClinicalTrials.gov, bioRxiv/medRxiv）和假设分析工具。"
    }
  }
}

说明:

  • '"deepcritical_research_agent"': 这是您在MCP客户端中为DeepCritical服务器指定的一个可读名称。
  • '"url"': 指示MCP服务器监听的地址。
  • '"command"': 启动DeepCritical服务器的可执行命令。
  • '"args"': 启动命令的参数列表。
  • '"description"': 对该MCP服务器功能的简要描述，方便用户理解其用途。

基本使用方法

  1. 启动DeepCritical应用: 在项目根目录下执行以下命令启动Gradio应用程序： 
    uv run python src/app.py
  2. 访问用户界面: 应用启动后，在您的浏览器中访问 'http://localhost:7860' 即可使用DeepCritical的交互式Web界面。
  3. 通过MCP客户端调用工具: 根据上述“服务器配置”部分的信息，在您的MCP客户端中完成配置。连接成功后，您可以通过LLM客户端直接调用DeepCritical暴露的工具，例如：
    • 'search_pubmed(query="metformin Alzheimer's disease", max_results=5)'
    • 'search_clinical_trials(query="diabetes phase 3", max_results=3)'
    • 'search_biorxiv(query="long covid mechanism", max_results=2)' （等同于 'search_europepmc'）
    • 'search_all(query="aspirin cancer prevention", max_per_source=2)'
    • 'analyze_hypothesis(drug="metformin", condition="diabetes", evidence_summary="Metformin lowers blood glucose in type 2 diabetes by activating AMPK.")' 这些工具将直接向您的LLM客户端返回结构化的研究信息或分析结果。

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AI与计算

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