class CancerGenomicsEvidenceReview:
    """研究・教育用に体細胞変異の所見候補を整理する概念例"""
    
    def __init__(self, tumor_sample, normal_sample):
        self.tumor = tumor_sample
        self.normal = normal_sample
        
    def collect_driver_candidates(self):
        """
        ドライバー候補の整理。
        臨床判断に使うには、検査妥当性、専門家レビュー、
        施設の承認済み手順が別途必要。
        """
        # 体細胞変異の検出
        somatic_variants = self.call_somatic_variants()
        
        # 既知のがん関連遺伝子リストとの照合
        cancer_genes = self.load_cancer_gene_list()
        
        driver_candidates = []
        for variant in somatic_variants:
            if variant['gene'] in cancer_genes:
                # 機能的影響が大きい可能性のある候補を記録
                impact = self.assess_functional_impact(variant)
                if impact == 'HIGH':
                    driver_candidates.append({
                        'variant': variant,
                        'evidence_status': 'candidate',
                        'next_check': '根拠DB、文献、検査品質、専門家レビューを確認'
                    })
                    
        return driver_candidates
    
    def tumor_mutational_burden(self, callable_mb, somatic_variants=None):
        """
        腫瘍変異負荷（TMB: mutations per megabase）の計算例。

        注:
        - 分母（Mb）は panel / exome / genome や callable region の定義に依存する。
        - 分子も「何を数えるか」（例: 非同義SNV/indel）を明確にする。
        - この例では、数えるべき変異タイプでのフィルタリングは事前に行われている
          （例: 非同義SNV/indel のみを somatic_variants に渡す）ことを前提とする。
        """
        if callable_mb <= 0:
            raise ValueError("callable_mb must be > 0")

        variants = somatic_variants if somatic_variants is not None else self.call_somatic_variants()
        # ここでは変異タイプに応じたフィルタリングは行わない想定。
        # 分子として数える変異の選択（例: 非同義SNV/indel のみ）は、
        # あらかじめ variants（somatic_variants）を用意する段階で実施しておく。
        total_mutations = len(variants)
        return total_mutations / callable_mb

class RareDiseaseCandidatePrioritizer:
    """研究・教育用に希少疾患の候補 variant / 変異を整理する概念例"""
    
    def __init__(self, proband_vcf, parent_vcfs=None):
        self.proband_vcf = proband_vcf
        self.parent_vcfs = parent_vcfs
        
    def trio_analysis(self):
        """
        トリオ解析（発端者+両親）で de novo 候補を抽出する。
        診断名を決めるものではない。
        """
        if not self.parent_vcfs:
            # 両親データがない場合も戻り値型を一定にする。
            return []
            
        # de novo候補の検出
        de_novo_candidates = []
        
        for variant in self.proband_vcf:
            if (variant not in self.parent_vcfs['mother'] and 
                variant not in self.parent_vcfs['father']):
                de_novo_candidates.append(variant)
                
        return de_novo_candidates
    
    def prioritize_variants(self, variants):
        """
        候補 variant / 変異の優先順位付け。
        ここでの点数は教育用の重み付けであり、
        臨床的なvariant分類や診断基準ではない。
        """
        scored_variants = []
        
        for variant in variants:
            score = 0
            
            # 教育用の重み付け例。実際の分類基準ではない。
            if self.is_null_variant(variant):
                score += 10
            if self.in_disease_gene(variant):
                score += 5
            if self.rare_in_population(variant):
                score += 3
                
            scored_variants.append((variant, score))
            
        return sorted(scored_variants, key=lambda x: x[1], reverse=True)

class PharmacogenomicsEvidenceReview:
    """研究・教育用に薬理ゲノミクスの確認項目を整理する概念例"""
    
    def __init__(self):
        self.pgx_reference = self.load_pgx_reference()
        
    def collect_drug_gene_findings(self, genotype, drug):
        """
        薬剤と遺伝子型に関係し得る所見候補を整理する。
        薬剤応答を予測したり、投与可否・投与量を決めたりしない。
        """
        # 関連する薬理遺伝子変異の確認
        relevant_variants = self.pgx_reference.query(drug)
        
        evidence_summary = {
            'drug': drug,
            'observed_variants': [],
            'evidence_notes': [],
            'clinical_review_required': True
        }
        
        for variant in relevant_variants:
            if self.has_variant(genotype, variant):
                evidence_summary['observed_variants'].append(variant)
                evidence_summary['evidence_notes'].append(
                    self.describe_evidence_limit(variant)
                )
                
        return evidence_summary

class ResearchEducationSummaryDraft:
    """研究・教育用の所見サマリを作る概念例"""
    
    def generate_summary(self, analysis_results):
        """
        解析結果から研究・教育用サマリを生成する。
        診断、治療、投薬、患者説明には使わない。
        """
        summary = {
            'sample_id': analysis_results['sample_id'],
            'created_at': datetime.now(),
            'findings': [],
            'limitations': [],
            'next_checks': []
        }
        
        # 研究・教育用途で確認した所見候補
        for variant in analysis_results['candidate_variants']:
            finding = self.format_research_finding(variant)
            summary['findings'].append(finding)
            
        summary['limitations'] = self.collect_limitations(analysis_results)
        summary['next_checks'] = self.collect_next_checks(analysis_results)
        
        return self.format_as_markdown(summary)