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TTD药物数据库丨“药、靶、病”一网打尽
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多数药物通过与人体的特定靶点结合发挥作用，因此在药物研发的过程中，寻找并验证出有效药物靶点尤为重要。因为这个原因，各种各样的公开数据库通过对药物靶点信息进行收集、整理，来助力研究人员快速找到潜在的药物靶点，从而大大缩短药物的研发时间。那么今天就和大家分享一个重要的药物靶点数据库——TTD。 什么是TTD数据库？ 网址：https://ttd.idrblab.cn/ 主要功能：基于“药物—靶点—疾病—临床阶段”的关联分析框架，回答大家关心的问题：这个分子是否已经被报道为药物靶点？对应的有哪些药物和疾病？现在又处在哪个研发阶段？ 介绍：Therapeutic Target Database（TTD）是全球首个治疗靶点数据库，也是国际广泛使用的免费治疗靶点数据库之一。目前，该数据库收录3798个药物靶点、40398个药物分子。 与其他药物靶点数据库相比，TTD的独特之处在于：所有收录数据都有明确的参考文献、专利或临床试验信息支持。数据库包含靶点及其直接相互作用分子的信息，以及从专利和文献中检索到的治疗药物及其靶点数据。该数据库提供了566个有已上市药物对应的成功靶点、1487个临床试验、232个临床前/专利靶点和1513个文献报告靶点的成药性特征信息。 这个数据库自从2002年上线之后一直在更新升级，最近的更新时间是2025年下半年。用户可以通过疾病、药物或靶点来搜索，而且这三者之间是互相关联的，既可以从疾病出发找相应的药物和靶点，也可以从药物或者靶点反过来寻找疾病。 TTD在疾病靶点挖掘中的典型用法 临床科研的最终目标是造福患者，而TTD数据库可以充当一个桥梁，把基础研究跟临床研究联系起来，并给出潜在靶点、治疗药物以及疾病之间的关联结果，从而对下一步深入研究及临床开发起到一定的参考作用。 “疾病靶点挖掘+候选分子交集”的结合方式，能够高效地发现疾病潜在的治疗靶点或是药物，所以在疾病治疗相关的研究文章中出现的频次越来越高。 具体分三步：第一步，通过TTD筛选出疾病潜在治疗靶点集合；第二步，准备一组与自己研究相关的候选分子，可以是自己测序得到的差异分子（如胃癌中高表达蛋白、药物处理后的高表达分子），也可以是在线数据库预测的药物潜在靶点；第三步，将疾病潜在治疗靶点集合与这组候选分子取交集，对交集分子进行深入分析，并可从中挑选感兴趣的分子开展后续实验。 目前已发表的文章中，TTD分析结果常以韦恩图展示交集，具体示例如下： 文献1：基于网络药理学和实验验证，小檗碱可通过调节氧化应激来抑制胃癌的进展[1] 作者首先基于TTD等五个常用的疾病靶点数据库，将结果取并集，预测得到胃癌潜在治疗靶点8953个。作者同样用数据库预测小檗碱的药物作用靶点，将两者取交集，认为交集分子是小檗碱抑制胃癌的潜在分子。 文献2：附子生物碱通过调节PI3K/Akt-mTOR信号和糖酵解抑制非小细胞肺癌的生长[2] 这篇文章同样使用TTD等数据库预测非小细胞肺癌的潜在治疗靶点，并预测附子有效成分（附子生物碱）的药物靶点。然后将两者取交集，共得到34个交集分子，作者认为这些交集分子是附子抑制非小细胞肺癌的潜在靶点。因此作者后续重点聚焦这34个交集分子，并基于这些分子开展PPI分析和通路富集分析，进一步探讨其分子机制。 TTD数据库分析支持 为了方便大家更好地开展科研工作，我们可以提供TTD药物靶点分析以及结果可视化，帮大家筛选疾病的潜在治疗靶点，进一步锁定生物标志物或者核心分子。 参考了多篇利用TTD数据库的相关文章，我们会先用数据库的信息匹配出疾病潜在治疗靶点，再与您给出的差异分子集合或药物潜在作用靶点取交集，并对这些交集分子做PPI、通路富集分析。 此外，分析结果中还会附上“药物靶点—治疗药物—相关疾病”关联信息列表，以及药物靶点所处的临床试验阶段，尽可能方便研究人员了解药物靶点的研究进展，并为后续研究提供线索。 借助TTD数据库，我们可以展示候选分子和各种疾病以及治疗药物之间的关联结果，提供大量关于疾病的信息，是对候选分子数据的有力补充，并能为下一步选择重点分子展开深入的研究提供参考。 参考文献： [1] Han X,Zhang Q,Cao D, et al. Based on network pharmacology and experimental validation, berberine can inhibit the progression of gastric cancer by modulating oxidative stress. Transl Cancer Res. 2025;14 (1):554-568. doi:10.21037/tcr-24-732 [2] Zhang W,Cai S,Qin L, et al. Alkaloids of Aconiti Lateralis Radix Praeparata inhibit growth of non-small cell lung cancer by regulating PI3K/Akt-mTOR signaling and glycolysis. Commun Biol. 2024;7 (1):1118. doi:10.1038/s42003-024-06801-6 文章链接：https://mp.weixin.qq.com/s/YiOAwGQ7rdoEn4GQKX2myw?from=industrynews&color_scheme=light 更多医学发文干货欢迎关注微信公众号【Med科研指南】。 |
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