ClinicalTrials.gov API v2 技術ノート
ClinicalTrials.gov は 2024 年に API v2 を公開しました。本ページでは、JpTxGNN での統合に関する技術メモを記録します。
API 概要
| 項目 | 値 |
|---|---|
| ベース URL | https://clinicaltrials.gov/api/v2 |
| 認証 | 不要 |
| レート制限 | 3 リクエスト/秒 |
| 形式 | JSON |
主要エンドポイント
/studies
臨床試験を検索します。
GET https://clinicaltrials.gov/api/v2/studies
パラメータ:
| パラメータ | 説明 | 例 |
|---|---|---|
query.term |
検索キーワード | famotidine gastric ulcer |
query.cond |
疾患条件 | gastric ulcer |
query.intr |
介入（医薬品等） | famotidine |
filter.overallStatus |
試験ステータス | RECRUITING |
countTotal |
総数を返す | true |
pageSize |
ページサイズ | 10 |
/studies/{nctId}
特定の臨床試験を取得します。
GET https://clinicaltrials.gov/api/v2/studies/NCT12345678
検索例
医薬品 + 疾患で検索
curl "https://clinicaltrials.gov/api/v2/studies?query.intr=famotidine&query.cond=gastric%20ulcer&pageSize=5"
Python での実装
import requests
def search_clinical_trials(drug: str, disease: str, limit: int = 10):
"""ClinicalTrials.gov で臨床試験を検索"""
url = "https://clinicaltrials.gov/api/v2/studies"
params = {
"query.intr": drug,
"query.cond": disease,
"pageSize": limit,
"countTotal": "true"
}
response = requests.get(url, params=params)
data = response.json()
studies = []
for study in data.get("studies", []):
protocol = study.get("protocolSection", {})
identification = protocol.get("identificationModule", {})
status = protocol.get("statusModule", {})
design = protocol.get("designModule", {})
studies.append({
"nct_id": identification.get("nctId"),
"title": identification.get("briefTitle"),
"status": status.get("overallStatus"),
"phase": design.get("phases", []),
"enrollment": status.get("enrollmentInfo", {}).get("count")
})
return {
"total": data.get("totalCount", 0),
"studies": studies
}
# 使用例
results = search_clinical_trials("famotidine", "gastric ulcer")
print(f"Found {results['total']} studies")
レスポンス構造
{
"studies": [
{
"protocolSection": {
"identificationModule": {
"nctId": "NCT12345678",
"briefTitle": "Study Title"
},
"statusModule": {
"overallStatus": "COMPLETED",
"startDateStruct": {
"date": "2020-01-01"
}
},
"designModule": {
"phases": ["PHASE3"],
"studyType": "INTERVENTIONAL"
}
}
}
],
"totalCount": 100
}
注意事項
レート制限
- 3 リクエスト/秒 の制限があります
- 大量検索時は適切な待機時間を設定してください
import time
for drug in drugs:
results = search_clinical_trials(drug, disease)
time.sleep(0.4) # 400ms 待機
検索のベストプラクティス
- 具体的なキーワード: 一般的すぎる用語は避ける
- 同義語検索: 疾患名の異なる表記を考慮
- フィルタ活用: ステータスやフェーズで絞り込み
JpTxGNN での活用
ドラッグリポジショニング候補の検証において：
- 予測適応症の確認: 予測された疾患に対する臨床試験の有無
- エビデンスレベル判定: Phase 3 RCT の存在で L1 に分類
- 研究トレンド: 関連研究の動向把握