ADC药物由单克隆抗体、细胞毒素、连接子三部分组成，单克隆抗体、细胞毒素、连接子、靶点及DAR都是影响ADC药物的关键要素。为了设计出具有良好疗效的ADC，掌握每个ADC的药理信息和生物活性的关键数据至关重要，但目前尚无此类数据库。

近日，浙江大学药学院和浙江省肿瘤医院董晓武教授、方罗教授和朱峰教授团队合作，在国际著名生物医药期刊Nucleic Acids Research（IF=14.9）上发表了最新工作，该工作构建了全球首个ADC数据平台(ADC database, ADCdb)，填补了ADC数据领域的空白。

该平台全面提供了ADC及其各组分（抗体、连接子、毒素）的详细信息，总共收集了6572个ADC，并详细描述了包括治疗类别、疾病适应症及临床状态、药物结构、偶联类型、靶向抗原以及毒素的药物特性等在内的系统性药物信息学数据，为ADC的设计、分析、开发等提供了宝贵的信息。

同时，该数据库首次提供了ADC的上万条生物活性信息，包括ADC药物活性信息、抗体与抗原的结合亲和力、毒素的靶向杀伤活性等。该数据库的建立填补了ADC数据体系的空白，是一项AI驱动新药研发方向上的重要成果。

开发以抗原为中心的ADC全景图

在ADCdb中，研究人员开发了一个以抗原为中心的全景图（如下图），旨在建立不同ADC和不同成分组合之间的相关性。这一全景图可视化了针对特定抗原的ADC开发过程中的所有抗体和毒素，有助于研究者快速了解任何临床上重要的ADC的成分组合概况，更有望助力未来基于QSAR分析发现有临床应用价值的新型ADC药物。

提供方便快捷的ADC在线查询功能

ADCdb数据库开发了用户友好的网站页面，并提供了多种数据获取和检索方式。利用平台构建的综合性搜索引擎，用户可以点击搜索框顶部按钮，查询感兴趣的ADC、抗体、毒素和连接子。此外，本研究还实现了基于化合物结构相似性的连接子/毒素检索和基于蛋白序列相似性的抗原搜索。

用户可以通过输入SMILES结构式、上传化学结构的SDF文件或使用JSME结构编辑器绘制化学结构，以检索与所研究化学分子的结构高度相似的连接子或毒素；还可以通过输入蛋白质FASTA序列，检索与所研究结构高度相似的抗原。这些功能为数据驱动的ADC药物大规模研发提供了极大的便利。

注：

1. 文章配配图均来自论文：https://doi.org/10.1093/nar/gkad831

2. ADCdb数据库网址：https://idrblab.org/adcdb/