概要
PocketScout MCPは、MCP互換のAIアシスタントにツールとワークフロープロンプトを提供する結合部位トリアージサーバーです。創薬や計算による結合タンパク質設計をさらに進める前に、タンパク質標的に関する証拠を集約することを目的としています。UniProt、RCSB PDB、ChEMBL、PubMed、AlphaFold DBに接続します。これは独立した統合サービスであり、上流データベースのサービスでも、データベースが推奨する実装でもありません。
使用するツールに応じて、入力にはPDB識別子、UniProt識別子、遺伝子名、選択した結合部位残基を指定できます。文書で説明されているワークフローでは、生物学的背景と構造のカバレッジを確認し、実験座標からリガンド接触残基を抽出し、リガンドの生物活性履歴を調べ、保存性と既知の変異を確認します。ツールは、生データとともに interpretation フィールドを返します。target_briefing プロンプトは初期段階の要約に、binding_site_assessment は証拠、トレードオフ、設計上の考慮事項を含む、より詳細な順位付け評価に役立ちます。
構造解析ではgemmiを使い、共結晶化リガンド周辺の接触を特定し、複数の構造における再出現状況に基づいてポケットを統合します。保存性の確認ではマウス、ラット、カニクイザルを対象とし、完全な多重配列アラインメントではなく、局所コンテキストのマッチングを用います。これらの出力は優先順位付けに役立ちますが、結合や設計への適合性を実験的に確認するものではありません。
プロジェクトのメタデータでは、このパッケージはAlphaとされています。ソースコードとホスト型MCPエンドポイントが文書化されており、ローカルでの実行にはPython 3.11以降が必要です。対象範囲は公開データと既知の結合部位に関する証拠に限られます。計算によるポケット予測、専有データへのアクセス、特許との統合、アンサンブルベースのアロステリック検出は、現行機能として文書化されていません。
主な機能
- 8種類のMCPツールで、標的の特性評価、関連構造、結合部位、リガンド履歴、保存性、文献、既知の変異、構造間のポケット統合を扱います。
- 座標ベースの解析ではgemmiを使って共結晶化リガンドと接触する残基を抽出し、サイズに基づく創薬適性評価を含めてポケットを分類します。
- 構造間の統合では、ある標的について観察されたポケットをまとめ、再出現頻度に基づいて順位付けします。
- 結合残基の保存性確認では、局所コンテキストのマッチングによりヒトとマウス、ラット、カニクイザルの配列を比較します。別のツールでは、記録されている疾患関連変異や薬剤耐性変異にフラグを付けます。
- ツールは生データと科学的解釈を提供し、`target_briefing` と `binding_site_assessment` の各プロンプトで、簡潔な評価または詳細な評価を構成します。
用途
- 評価案：計算によるタンパク質結合体設計の取り組みでポケットを選ぶ前に、既知の結合領域を比較する。
- 評価案：構造のカバレッジ、リガンド履歴、関連文献を用いて、研究者に不慣れな標的の概要を伝える。
- 評価案：追跡実験を計画する前に、候補結合残基について種間差と記録済み変異をスクリーニングする。
使い方
- 公式READMEを読み、ホスト型アクセスとローカル実行のどちらを使うか選び、短い概要ワークフローと詳細評価ワークフローの違いを確認します。
- ホスト型で利用する場合は、Claude connectorsを開き、コネクター名を
PocketScoutにして、https://pocketscout-mcp.up.railway.app/mcpを指定します。これによりアシスタントがサーバーに接続されますが、基盤となるデータベースがインストールされるわけではありません。 - ローカルで利用する場合は、READMEに記載されたパッケージまたはソースからのインストール手順に従います。pyproject.tomlでPythonの要件を確認し、文書に記載されたローカルクライアント設定を使用します。
- 標的とPDB識別子を指定して開始します。予備調査には
target_briefing、順位付けを含む評価にはbinding_site_assessmentを依頼し、次の解析に進む前に返された識別子と残基の選定内容を確認します。 - 引用された構造、生物活性記録、論文に照らして提案を評価します。再出現、保存性、変異のフラグは優先順位付けの根拠として扱い、新規ポケットの調査や結合の検証には別の計算手法または実験手法を用います。