Twitter ajută la identificarea interacțiunilor medicamentoase periculoase

Un nou software care exploatează datele Twitter poate identifica interacțiunile potențiale periculoase și efectele secundare înainte ca acestea să apară în bazele de date tradiționale.

Informaticieni interdisciplinari de la Universitatea din Vermont au creat un program de calculator care poate căuta în mod eficient milioane de tweets pe Twitter pentru numele multor medicamente și medicamente - și să construiască o hartă a modului în care sunt conectate - folosind #hashtag-urile care le leagă.

Cercetătorii spun că software-ul poate descoperi interacțiuni medicamentoase potențial periculoase și efecte secundare necunoscute înainte de a apărea în baze de date medicale, cum ar fi PubMed, sau chiar înainte ca medicii și cercetătorii să fi auzit deloc despre ele.

„Noul nostru algoritm este o modalitate excelentă de a face descoperiri care pot fi urmărite și testate de experți precum cercetători clinici și farmaciști”, a spus Ahmed Abdeen Hamed, un om de știință în domeniul computerelor de la Universitatea din Vermont, care a condus crearea noului instrument.

Un raport despre modul în care funcționează algoritmul și descoperirile sale preliminare apare online în Journal of Biomedical Informatics.

"Este posibil să nu știm care este interacțiunea, dar cu această abordare putem găsi rapid dovezi clare ale medicamentelor care sunt legate împreună prin hashtag-uri", a spus Hamed.

Cercetătorii cred că noua abordare ar putea fi utilizată și pentru a genera alerte publice, a spus Hamed, înainte de a începe o investigație clinică sau înainte ca furnizorii de servicii medicale să fi primit actualizări. „Ne poate spune: s-ar putea să vedem o interacțiune medicamentoasă aici”, a spus Hamed. "Ai grijă."

Anchetatorii cred, de asemenea, că metoda poate ajuta la depășirea unei probleme de lungă durată în cercetarea medicală: studiile publicate sunt prea des legate de noile descoperiri științifice, deoarece bibliotecile digitale „suferă de etichetări rare”. Adică, actualizarea informațiilor digitale importante, cum ar fi cuvintele cheie și metadatele asociate studiilor, este o sarcină manuală laborioasă, adesea întârziată sau incompletă.

„Hashtagurile Twitter miniere ne pot oferi o legătură între dovezile științifice emergente și PubMed”, baza de date masivă administrată de Biblioteca Națională de Medicină din SUA, a spus Hamed. Folosind noul lor algoritm, echipa din Vermont a creat un site web care va permite unui investigator să exploreze conexiunile dintre termenii de căutare (să zicem „albuterol”), studiile științifice existente indexate în PubMed - și hashtagurile Twitter asociate termenilor și studiilor.

Studiile anterioare au arătat că Twitter poate fi exploatat pentru interacțiuni rele de droguri, dar echipa din Vermont avansează această idee concentrându-se pe informațiile distinctive conținute în hashtaguri - cum ar fi „#overprescribed”, „#kidneystoneprobs” și „# skinswelling” - pentru a găsi asociații noi.

„Fiecare hashtag individual funcționează aproape ca un neuron din creierul uman, trimitând un semnal specific”, scriu oamenii de știință, care pot dezvălui o cale surprinzătoare între două sau mai multe medicamente.

Abordarea echipei implică construirea a ceea ce ei numesc o „rețea K-H” - în esență, o hartă densă de legături între cuvinte cheie și hashtag-uri - și apoi tăierea multor „zgomot și gunoi”, spune Hamed, „acesta este Twitter!” - pentru a găsi termenii care sunt esențiali pentru rețea. Apoi algoritmul, numit HashPairMiner, caută în această rețea curățată cele mai scurte căi între o pereche de termeni de căutare și hashtagurile lor intermediare.

Scopul general al proiectului, susținut de Fundația Națională pentru Științe, este de a "descoperi orice relație între două medicamente care nu este cunoscută", a spus Hamed. Însă, pentru a „fundamenta ipoteza” - că extragerea datelor în Twitter poate găsi interacțiuni necunoscute cu medicamentele - echipa a dorit să demonstreze că abordarea lor „poate produce interacțiuni care sunt deja cunoscute”, spune Tamer Fandy, profesor de științe farmaceutice la campusul Albany College of Pharmacy din Vermont și coautor al noului studiu.

- Da, spuse Hamed. Într-un exemplu din noul studiu, algoritmul a detectat o cale între aspirină și medicamentul pentru alergii benadril, despre care se știe că interacționează; într-un caz, cele două droguri au fost legate - poate nu prea surprinzător - de hashtagul „#happythanksgiving”.

Noul sistem a început cu ceea ce Hamed de la Universitatea din Vermont a crezut inițial ca o eroare în noiembrie 2013. O versiune anterioară a algoritmului actual „a descoperit ceva șocant: ibuprofenul și marijuana medicală - despre care ați crede că nu au nimic de-a face unul cu celălalt - erau legat de un hashtag numit # Alzheimer ”, spune Hamed.

„Am crezut că trebuie să fie o eroare. M-am uitat la codul meu. Mi-am repetat experimentul. Am adunat diferite seturi de date pe tweet - și am obținut același rezultat ”, a spus el. Dar nu a găsit niciun sprijin pentru asociație pe PubMed sau alte baze de date din literatura clinică. De fapt, singurul studiu pe care l-a putut găsi, din 1989, a sugerat contrariul, că nu a existat nicio interacțiune între ibuprofen și marijuana.

S-a dovedit că Hamed a descoperit, din greșeală, persoane din Twitter care împărtășeau rezultatele unui nou studiu peer-review, sugerând că ibuprofenul are o anumită capacitate de a bloca sau reduce efectele dăunătoare memoriei consumului regulat de marijuana, care a fost asociat odată cu dezvoltarea bolii Alzheimer. „A apărut pe Twitter înainte de PubMed”, a spus Hamed.

Pe măsură ce mai multe state legalizează marijuana, a spus Hamed, ar putea exista o discuție din ce în ce mai mare despre interacțiunile sale cu alte droguri - înaintea capacității cercetătorilor de a studia aceste interacțiuni.

„Dacă suntem capabili să detectăm îngrijorări - spunem discuții despre dureri de cap sau scăderi ale tensiunii arteriale sau orice altceva”, a spus el, „care ar putea duce farmaciștii sau cercetătorii la o ipoteză care poate fi urmată de un studiu clinic sau alt test medical. “

Sursa: Universitatea din Vermont