Новая база данных генной экспрессии для малых молекул доступна для определения механизмов действия новых молекул, изучения молекулярных основ физиологических процессов и поиска потенциальной терапии.

Авт. этой пилотной карты connectivity, создали профили экспрессии мРНК для человеческих линий клеток, которая содержит 164 разных малых молекул, представляющих набор FDA-разрешенных лекарств и не лекарственных биоактивных соединений. Некоторые из этих молекул оказывают непосредственные эффекты на экспрессию генов, в то время как др. действуют выше. Одна главная клеточная линия, одна стандартная концентрация малых молекул и один определенны момент времени были использованы, хотя некоторые дополнительные данные были получены для вариаций этих параметров. Полученная в результате база данных профилей экспрессии - connectivity map - была отформатирована так, что запрашиваемая signature может быть сравнена с картой и может быть получена оценка сходства каждой signature в базе данных.

Чтобы протестировать connectivity map, авт. задавали ей вопросы по опубликованным signatures известных ингииторов histone deacetylase. Она находила те же самые ингибиторы в базе данных, а также некоторые др., которые как известно обладали сходными механизмами. Сходным образом, запрос базе данных по опубликованным данным по oestrogen приводил к нахождению oestrogen и его структурных гомологов и показывал известных антагонистов этому гормону, как имеющим высокие отрицательные оценки (scores). These results were robust with respect to concentration and time point, although, as expected, oestrogen only affected cells that express its receptor, and antagonists required oestrogen in the medium to have an effect. Сходный успех был получен с молекулами, которые затрагивают экспрессию генов менее прямо.

After these tests, the authors went on to use the connectivity map to obtain new information (see further reading for full details). First, they used comparisons with known molecules in the database to generate a plausible and testable hypothesis about the mechanism of action of an uncharacterized small molecule. They then looked at the reverse strategy of querying the database with expression signatures from patients and animal models to find small molecules that are already in the database that might mimic or suppress particular diseases. They identified compounds that might be responsible for inducing obesity (thiazolidindiones), a potential therapy for Alzheimer disease (4,5-dianilinophthalimide) and a possible treatment for dexamethasone-resistant leukaemia (rapamycin). The plausibility of these candidates was confirmed by observations already in the literature.

Эта пилотная connectivity map всё ещё относительно мала, но уже демонстрирует свою пригодность. За счет расширения её состава малых молекул и их рангов экспериментальных параметров, будет сформирована база ценных community ресурсов.