Исследователи разработали CDRPipe (Computational Drug Repurposing Pipeline) — единую вычислительную платформу для ускоренного поиска новых применений существующих лекарств на основе анализа транскриптомных сигнатур. Методология заключается в гармонизации данных микрочипов из базы Connectivity Map (1 968 экспериментов) с псевдо-bulk профилями, полученными из масштабных данных секвенирования РНК единичных клеток базы Tahoe-100M (56 827 экспериментов). В ходе тестирования на 233 сигнатурах заболеваний было установлено, что профили единичных клеток демонстрируют значительно более высокую эффективность: медианная полнота охвата (recall) составила 50,0% против 6,2% у микрочипов (p < 10^-11). Ключевым открытием стало то, что данные двух технологий крайне мало пересекаются (всего 3,5% общих препаратов), что делает их интеграцию критически важной для расширения терапевтического охвата. Использование CDRPipe позволяет выявлять высокоточные консенсусные кандидаты, что подтверждено успешными кейсами в области аутоиммунных заболеваний и эндометриоза. Данный подход существенно повышает надежность и интерпретируемость процесса перепрофилирования лекарственных средств с помощью ИИ и биоинформатики.