在历史上,偶然发现(通常是患者因其他疾病接受治疗时的临床观察结果)推动了药物的重新使用。然而,来自真实世界观察的结果易受偏倚影响,如指征混杂、反向因果关系和选择性数据缺失。孟德尔随机化(MR)有可能克服观察性流行病学的一些局限性。在此,研究人员提出了一种计算药物再利用的方法,通过1)将计算方法应用于全基因组关联研究(GWAS)的结果,2)利用退伍军人事务部(Department of Veterans Affairs, VA)公司数据仓库和范德比尔特大学医学中心(Vanderbilt University Medical Center)的合成衍生物(VUMC SD)的偶然临床观察,在电子健康记录(EHR)中进行观察性自身对照病例系列研究,评估这些候选药物。3)在MR分析中,使用S-PrediXcan替代候选药物暴露作为治疗基因靶点的预测表达。