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Traditionnellement, la plupart des médicaments ont été découverts en utilisant des dépistages phénotypiques ou basés sur des cibles. Par la suite, leurs indications sont souvent étendues sur la base d'observations cliniques, offrant un bénéfice supplémentaire aux patients. Cette revue met en lumière des techniques computationnelles pour l'analyse systématique des données de transcriptomique (Connectivity Map, CMap), des effets secondaires et de la génétique (étude d'association à l'échelle du génome, GWAS) afin de générer de nouvelles hypothèses pour des indications supplémentaires. Nous discutons également des domaines de données tels que les dossiers de santé électroniques (DSE) et le dépistage phénotypique que nous considérons prometteurs pour de nouvelles méthodes de repositionnement computationnel.
Hurle et al. (Mar,) ont étudié cette question.
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