Clinicaltrials Database Search

何时使用

当你需要在 ClinicalTrials.gov（全球临床试验注册库）中检索、获取或导出试验数据时使用本技能。典型场景：

• 查找某疾病/适应症正在招募（RECRUITING）的临床试验
• 查找测试某药物 / 器械 / 干预手段的试验
• 按地理区域定位试验（患者转诊 / 就近入组）
• 跟踪某申办方或机构的临床试验组合（portfolio）
• 按 NCT 编号取单条试验的入排标准、结局指标、联系人详情
• 跨治疗领域分析试验趋势（阶段、入组人数、时间线）
• 为系统综述 / meta 分析批量导出试验数据，或监测状态变更与结果发布

不该用本技能的边界：

• 化合物生物活性 / IC50/Ki 等 SAR 数据 → 用 chembl-bioactivity-database
• 一站式跨多个科研/生物医学库的统一 REST 查询 → 用 scientific-database-lookup
• 发表文献检索（本库只覆盖试验注册，不含论文）→ 转科研文献检索类技能

步骤 / 指令

1. 准备环境：pip install requests（唯一必需，无需 API key）；表格分析另装 pandas。

2. 设定基址：CT_API = "https://clinicaltrials.gov/api/v2"。约束：公开免鉴权；速率约 50 请求/分钟/IP；单页最大 pageSize=1000；日期为 ISO 8601，文本字段为 CommonMark Markdown；响应格式 json（默认）或 csv。

3. 选端点：

   • GET /studies?<query 参数> —— 检索（返回 totalCount、studies[]、nextPageToken）
   • GET /studies/{NCT_ID} —— 取单条试验详情（如 NCT04852770）

4. 拼查询参数（requests.get(..., params={...}) 自动 URL 编码）：

   参数	含义	示例
   query.cond	疾病/适应症	lung cancer
   query.intr	干预/药物	Pembrolizumab
   query.locn	地理位置	New York
   query.spons	申办方	National Cancer Institute
   query.term	全文检索	immunotherapy
   filter.overallStatus	状态（逗号分隔多值）	RECRUITING,COMPLETED
   filter.phase	阶段（逗号分隔）	PHASE2,PHASE3
   filter.ids	NCT 编号过滤	NCT04852770
   sort	排序	LastUpdatePostDate:desc
   pageSize	每页条数（≤1000，默认 10）	100
   pageToken	翻页游标	上次响应的 nextPageToken
   format	响应格式	json / csv

   排序字段：LastUpdatePostDate / EnrollmentCount / StartDate / StudyFirstPostDate，各带 :asc 或 :desc。

5. 状态枚举（大小写敏感，须精确匹配）：RECRUITING（招募中）、NOT_YET_RECRUITING（获批未开）、ENROLLING_BY_INVITATION（邀请入组）、ACTIVE_NOT_RECRUITING（在研已截止入组）、SUSPENDED（暂停）、TERMINATED（提前终止）、COMPLETED（已完成）、WITHDRAWN（入组前撤回）。

6. 阶段枚举：EARLY_PHASE1、PHASE1（安全/剂量）、PHASE2（有效性/副作用）、PHASE3（大规模有效性）、PHASE4（上市后监测）、NA（非药物研究不适用）。

7. 取嵌套字段（响应为深层嵌套 JSON，统一从 study['protocolSection'] 进入；缺模块用 .get() 或 safe_get 兜底）：

   数据	路径
   NCT ID	protocolSection.identificationModule.nctId
   标题	…identificationModule.briefTitle
   状态	…statusModule.overallStatus
   阶段	…designModule.phases
   入组数	…designModule.enrollmentInfo.count
   入排标准	…eligibilityModule
   地点	…contactsLocationsModule.locations
   干预	…armsInterventionsModule.interventions
   结果	study.get('resultsSection')（无结果为 None）

8. 翻页：沿响应里的 nextPageToken 走，把它回填进下次请求的 pageToken，直到为空；批量循环加 time.sleep(1.5) 守速率。

示例

通用助手 + 按疾病检索招募试验：

import requests, time
CT_API = "https://clinicaltrials.gov/api/v2"

def ct_search(params):
    r = requests.get(f"{CT_API}/studies", params=params, timeout=30)
    r.raise_for_status()
    return r.json()

results = ct_search({
    "query.cond": "breast cancer",
    "filter.overallStatus": "RECRUITING",
    "pageSize": 10,
    "sort": "LastUpdatePostDate:desc",
})
print(f"共 {results['totalCount']} 项试验")
for s in results["studies"][:3]:
    ident = s["protocolSection"]["identificationModule"]
    print(f'  {ident["nctId"]}: {ident["briefTitle"]}')

按药物 + 阶段过滤（多状态逗号分隔，一次请求覆盖）：

results = ct_search({
    "query.intr": "Pembrolizumab",
    "filter.overallStatus": "RECRUITING,ACTIVE_NOT_RECRUITING",
    "filter.phase": "PHASE3",
    "pageSize": 50,
})
print(f'Phase 3 Pembrolizumab 试验：{results["totalCount"]}')

按 NCT 编号取详情（入排标准 / 年龄 / 性别）：

nct = "NCT04852770"
study = requests.get(f"{CT_API}/studies/{nct}", timeout=30).json()
proto = study["protocolSection"]
elig = proto.get("eligibilityModule", {})
print(proto["identificationModule"]["briefTitle"], proto["statusModule"]["overallStatus"])
print(f'年龄 {elig.get("minimumAge")}–{elig.get("maximumAge")}，性别 {elig.get("sex")}')
print((elig.get("eligibilityCriteria", "N/A"))[:300])

大结果集翻页（最大页 + 守速率）：

all_studies, token = [], None
for page in range(10):  # 上限 10 页
    params = {"query.cond": "cancer", "filter.overallStatus": "RECRUITING", "pageSize": 1000}
    if token:
        params["pageToken"] = token
    data = ct_search(params)
    all_studies.extend(data["studies"])
    token = data.get("nextPageToken")
    if not token:
        break
    time.sleep(1.5)
print(f"共取 {len(all_studies)} 项")

导出 CSV：

r = requests.get(f"{CT_API}/studies", params={
    "query.cond": "heart disease", "filter.overallStatus": "RECRUITING",
    "format": "csv", "pageSize": 1000}, timeout=60)
open("heart_disease_trials.csv", "w", encoding="utf-8").write(r.text)

安全取字段 + 提取摘要（应对缺模块）：

def safe_get(study, *keys, default="N/A"):
    cur = study
    for k in keys:
        cur = cur.get(k) if isinstance(cur, dict) else None
        if cur is None:
            return default
    return cur

def extract_summary(study):
    p = study.get("protocolSection", {})
    d = p.get("designModule", {})
    return {
        "nct_id": safe_get(p, "identificationModule", "nctId"),
        "title": p.get("identificationModule", {}).get("briefTitle"),
        "status": safe_get(p, "statusModule", "overallStatus"),
        "phases": d.get("phases", []),
        "enrollment": d.get("enrollmentInfo", {}).get("count"),
    }

带退避的健壮检索（批量必备，命中 429 时退避）：

def ct_search_with_retry(params, max_retries=3):
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            r = requests.get(f"{CT_API}/studies", params=params, timeout=30)
            r.raise_for_status()
            return r.json()
        except requests.exceptions.HTTPError as e:
            if e.response.status_code == 429:
                time.sleep(60)            # 限流，等满 1 分钟
            else:
                raise
        except requests.exceptions.RequestException:
            if attempt == max_retries - 1:
                raise
            time.sleep(2 ** attempt)
    raise RuntimeError("超过最大重试次数")

注意事项

• 状态/阶段值大小写敏感：用 RECRUITING 而非 recruiting，否则 400 Bad Request。
• 多状态用逗号一次查完：RECRUITING,NOT_YET_RECRUITING，别每个状态发一次请求。
• 访结果前先查 hasResults：多数试验无已发布结果，resultsSection 缺失；直接访问会 KeyError。
• 嵌套字段一律 .get() 兜底：contactsLocationsModule / armsInterventionsModule 等并非每条试验都填充。
• 守速率（约 50/分钟）：批量用 pageSize=1000 减少请求数；命中 429 等 60s 后重试或指数退避。
• 翻页早停属正常：nextPageToken 缺失即已取完，用 totalCount 与已收集数核对。
• 默认排序建议 LastUpdatePostDate:desc，最新更新的试验优先；日期字段 lastUpdatePostDateStruct.date 为 ISO 8601 字符串，type 标 ACTUAL/ESTIMATED。
• CSV 与 JSON 结构不同：CSV 把嵌套结构扁平化；需要程序化访问字段时用 JSON。大批量 CSV 导出易超时，提高 timeout 或改用分页。
• 空 studies 数组：多为过滤过严或拼写错误，放宽状态/阶段过滤或核对拼写。

互见

• related：scientific-database-lookup —— 跨多个科研/生物医学库的统一 REST 查询入口
• related：chembl-bioactivity-database —— 在研药物的化合物生物活性数据
• related：opentargets-database —— 将药物-靶点证据关联到疾病
• combines_with：research-experiment-designer —— 据试验注册信息设计/对标研究方案
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参考：API 文档 https://clinicaltrials.gov/data-api/api ｜ v1→v2 迁移 https://clinicaltrials.gov/data-api/about-api/api-migration ｜ OpenAPI 规范 https://clinicaltrials.gov/data-api/about-api/api-spec ｜ 主站 https://clinicaltrials.gov/

采编自 jaechang-hits/SciAgent-Skills（CC-BY-4.0）。