Embora a doença cardiovascular seja a principal causa de morte no mundo, o desenvolvimento terapêutico nesta área é lento. Dado o alto custo de desenvolver novos medicamentos e realizar ensaios clínicos para doenças cardiovasculares, a reaproximação de medicamentos com perfis de segurança aprovados é uma estratégia atrativa para o desenvolvimento terapêutico que pode reduzir significativamente o tempo e o investimento financeiro antes dos ensaios clínicos de fase II. Na era das 'Ômicas', vários novos métodos e várias grandes bases de dados foram desenvolvidos para permitir o uso de dados de transcriptômica na reaproximação de medicamentos. Esta revisão resume os princípios e o fluxo de trabalho do mapeamento de assinaturas, que forma a base dos modelos estatísticos usados para a reaproximação de medicamentos com base no transcriptoma. Destacamos as características de diferentes pipelines de análise e bases de dados que foram desenvolvidos para o mapeamento de assinaturas. Esses pipelines de análise priorizam genes que são estatisticamente importantes, uma abordagem que difere fundamentalmente da abordagem farmacológica de identificar vias que impulsionam a doença e que podem ser alvo terapêutico. Os resultados dos pipelines de mapeamento de assinaturas são sensíveis à qualidade dos dados de entrada, e os resultados nem sempre são reproduzíveis. Além disso, todas as bases de dados de RNA-seq amplamente utilizadas são derivadas de pesquisas sobre câncer e carecem de dados moleculares de alta qualidade para doenças cardiovasculares. Essas necessidades não atendidas clamam por colaboração interdisciplinar, e grandes redes de biobancos orientados para a pesquisa cardiovascular para criar as bases de dados necessárias para o mapeamento de assinaturas baseado em transcriptômica para esforços de reaproximação de medicamentos.
Leung et al. (Mon,) estudaram essa questão.