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2026年最值得关注的药物靶点数据库，涵盖14个核心平台
编者将系统盘点2026年最值得关注的药物靶点数据库，涵盖14个核心平台，从数据规模、核心特色到应用场景，为您提供一站式选型指南。（附2026年肿瘤药物靶点趋势）
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2026年最值得关注的药物靶点数据库，涵盖14个核心平台
在精准药物时代，药物靶点的发现与验证是创新药研发的第一站。一个优质的数据库，能让研究者从海量信息中快速定位关键靶点、洞察疾病机制、加速临床转化。编者将系统盘点2026年最值得关注的药物靶点数据库，涵盖14个核心平台，从数据规模、核心特色到应用场景，为您提供一站式选型指南。（附2026年肿瘤药物靶点趋势）
1、摩熵医药靶点数据库：药物数据管线分析（2026年开启"全景报告"新纪元）
如果说药物靶点数据库领域有一个年度之星，那无疑是摩熵医药（PharnexCloud）的2026版重大升级。
王中健教授联合的药物数据团队，2026在全网更新全景格局药物靶点信息，实现了从"多维"到“全景”的跨越式升级，可从单个药物靶点透视其全景的10亿+药物结构数据，包含基本、研发、上市、疾病、企业、国家、竞争、交易、专利、文献、审评等全生命周期药物数据及分析情况。可一键下载全景分析报告，能一目了然感知靶点的竞争情况、市场前景和热门靶点的演变趋势、新兴靶点的崛起，对于把握新药研发的趋势和市场的需求变化、明确研发热点、评估竞争态势、合理布局研发管线来说，极大提升效率。
2、DrugBank — 药物信息百科全书
作为阿尔伯塔大学David Wishart博士实验室于2006年创建的数据库，DrugBank将详细的药物化学、药理和药代数据与全面的药物靶点信息（序列、结构、通路）相结合，是目前最大的综合性药物数据库之一。
2026年依然在更新数据，收录约19,830种药物（含FDA批准、在研和实验药物），涵盖药物相互作用、靶点、通路和产品信息，提供优化的SQLite数据库下载，支持FTS5搜索，每个DrugCard条目包含超过100个数据字段，一半为化学/药物数据，另一半涵盖药物基因组学、药理学和分子生物学数据。新增字段包括药物-药物相互作用、食物-药物相互作用和实验性ADME数据。
3、ChEMBL — 生物活性的黄金标准
由欧洲生物信息研究所（EBI）维护的ChEMBL，是药物发现、靶点预测和药效学研究的核心工具。其数据主要来自文献、专利和药物注册机构，提供广泛的生物活性数据和结构信息。
2026年收载约8,091个靶点、超过658,000种化合物、540万条生物活性测量数据，支持临床候选靶点和适应症查询、药物代谢途径分析、计算结构警报信息，是连接化合物结构与生物活性的关键桥梁。
4、PubChem — 化合物数据的宇宙
作为NCBI旗下的综合性生物活性化合物数据库，PubChem的数据量堪称恐怖，约有1.12亿种化合物、2.96亿种生物活性物、18万种蛋白数据
其优势在于庞大的数据量和全球科学家的共享机制，支持按名称、分子式、结构搜索，并提供化学物理性质、生物活性、安全性和毒性信息、专利及文献引用。
5、BindingDB — 结合亲和力数据
由加州大学圣地亚哥分校Michael K. Gilson实验室发布，BindingDB是蛋白-配体结合亲和力数据的权威来源，约110万个化合物与8,800个靶点之间的250万个相互作用数据，数据来自文献报道、专利信息、PubChem BioAssays和ChEMBL记录，支持子结构、化学结构相似性、蛋白序列、亲和力范围等多维度查询，2026年新增靶点，如ZBTB7A（36个亚微摩尔配体）、HHV-1 Major DNA-binding protein（197个亚微摩尔配体）等，并举办系列免费网络研讨会。
6、 DGIdb — 整合药物与基因关系
DGIdb（Drug-Gene Interaction Database）的独特价值在于整合30+权威数据源（DrugBank、PharmGKB、ChEMBL、Drug Target Commons、TTD等），构建药物与基因之间的关系网络。
DGIdb拥有10,000+个基因、20,000+种药物、7000+条互作关系，可基于文献报道的已知药物-基因相互作用，以及根据功能、结构特征预测的潜在相互作用。在乳腺癌等疾病的药物重定位研究中，DGIdb已被证明能有效识别候选药物-靶点组合。
7、Open Targets — 靶点优先级排序视图
成立于2014年的Open Targets，代表了下一代开放访问平台，整合遗传、基因组、蛋白质组学和临床数据，支持系统的药物靶点识别和优先排序。利用遗传学和功能基因组学证据进行靶点优先级排序，覆盖肿瘤学、免疫学和神经退行性疾病三大领域，整合来自GTEx、UK Biobank、GWAS等大规模人群的遗传证据，2024年12月，《Nature Reviews Drug Discovery》发表文章回顾了Open Targets十年合作成果，其在学术界和工业界的靶点发现中发挥了关键桥梁作用。
8、SwissTargetPrediction — 相似性预测
基于2D和3D结构相似性原理，SwissTargetPrediction通过比对查询分子与超过30万个已知配体的相似度，预测其潜在生物靶点。
覆盖人类及哺乳动物蛋白，每个预测结果附带置信度评分及实验验证链接，支持批量预测（适用于数百个以内化合物的批量分析），在天然产物和中药活性成分研究中，SwissTargetPrediction是首选预测工具之一。
9、PharmMapper — 反向分子对接技术
PharmMapper基于反向分子对接技术，通过计算药物活性成分与蛋白质的结合能并排序，预测高风险脱靶靶点。其在天然产物作用机制研究中应用尤为广泛，能高效预测中药活性成分的潜在作用靶点。
10、TargetNet — 多靶点QSAR模型
TargetNet的独特之处在于构建了623个人类蛋白的QSAR模型，当用户提交分子时，服务器会预测该分子在623个靶点上的活性，生成完整的药物-靶点相互作用谱（DTI Profiling）。已成功应用于潜在靶点预测、毒性分类、药物-药物相互作用和药物作用模式推断。
11、SuperTarget & Matador — 药物副作用
SuperTarget收录超过2,500个靶点蛋白、7,300个药物-靶点关系和1,500种药物，其独特价值在于整合了医学适应证、药物不良反应、药物代谢、通路和基因本体术语信息。Matador作为其子集，进一步提供结合信息和间接相互作用数据，支持布尔运算符的复杂查询。
12、Human Protein Atlas — 靶点蛋白表达评估
HPA提供基于44种正常人体组织的蛋白表达数据（免疫组化）和基于256种组织的mRNA表达数据（RNA-seq），涵盖15,323个基因（76%）的蛋白质数据。其"不做实验也能看到实验结果"的特色，使其成为靶点蛋白表达情况评估的首选工具。
13、PDBbind & CASF — 结合亲和力数据
PDBbind收录了PDB中沉积的配体-蛋白复合物实验确定的结合亲和力数据（Kd、Ki、IC50），约12,995个复合物，包括配体-蛋白（10,656）、蛋白-蛋白（1,592）等。CASF（Comparative Assessment of Scoring Functions）作为其基准测试平台，是评估分子对接和亲和力预测算法的标准。
2026年肿瘤药物热门靶点趋势（AACR 2026 ADC领域）
2026年4月，美国加州圣地亚哥会议中心举行了第117届 AACR 年会，从展示的7400篇研究摘要数据，可以发现，肿瘤药物靶点在持续升级，ADC领域，HER2（64篇摘要）、TROP2（33篇）、EGFR（29篇）仍占据核心地位，但竞争已从有没有产品转向谁能做出更好的产品，双抗ADC、双payload ADC、联合治疗成为新战场。其它差异化靶点也在快速崛起，如NECTIN4（17篇）、B7-H3/CD276（15篇）、FOLR1（12篇）、c-Met（11篇）、CDH17（10篇）、DLL3（8篇）、CLDN18.2（7篇）等新兴靶点加速向实体瘤难治场景延展。
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