ИИ выявил скрытые побочные эффекты Озempic на основе анализа 400 000 постов Reddit

Искусственный интеллект дает исследователям новый способ слушать, что пациенты говорят о популярных препаратах GLP-1. После анализа более 400 000 постов Reddit группа исследователей Пенсильванского университета выявила несколько симптомов, о которых сообщали люди, принимающие семаглутид (Озempic, Wegovy и Rybelsus) и тирзепатид (Mounjaro и Zepbound), которые могут быть недостаточно представлены в клинических испытаниях или официальной нормативной информации.

Исследование, опубликованное недавно в Nature Health, проанализировало более пяти лет постов от почти 70 000 пользователей Reddit. Два направления выделились как особенно заслуживающие дальнейшего изучения: репродуктивные симптомы, включая изменения менструального цикла, и проблемы, связанные с температурой тела, такие как озноб и приливы.

Полученные результаты не устанавливают, что лекарства вызвали эти симптомы. Вместо этого исследователи говорят, что массивный сборник спонтанных отчетов пациентов может выявить сигналы, заслуживающие более тщательного изучения.

«Некоторые из побочных эффектов, которые мы обнаружили, такие как тошнота, хорошо известны, и это показывает, что метод выявляет реальный сигнал», - говорит Шарат Чандра Гунтуку, научный сотрудник факультета информатики в Penn Engineering и старший автор исследования. «Недостаточно зарегистрированные симптомы - это сигналы, полученные непосредственно от пациентов, без подсказок, и клиницисты могут потенциально обратить на них внимание».

Клинические испытания разработаны для определения эффективности лечения и выявления важных проблем безопасности, но они не обязательно могут выявить все симптомы, которые важны для пациентов после того, как лекарство используется гораздо большей популяцией.

«Клинические испытания обычно выявляют наиболее опасные побочные эффекты лекарств», - добавляет Лайл Ангар, профессор информатики и соавтор исследования. «Но они могут не найти симптомы, которые больше всего волнуют пациентов; даже если социальные сети не обязательно репрезентативны, большой сборник постов может отражать дополнительные проблемы».

Это различие важно. Исследование выявило связи в том, о чем люди обсуждали в сети, а не доказательство того, что лекарства GLP-1 были ответственны за эти переживания.

«Мы не можем сказать, что GLP-1 действительно вызывают эти симптомы», - отмечает Нил Сехгал, первый автор исследования и аспирант факультета информатики, который советуется с Гунтуку и Ангаром. «Но почти 4% пользователей Reddit в нашей выборке сообщили об нарушениях менструального цикла, что было бы еще выше в выборке только женщин. Мы думаем, что это сигнал, стоящий изучения».

Идея использования онлайн-разговоров для поиска подсказок о безопасности лекарств предшествует современному буму ИИ. В 2011 году Ангар участвовал в одной из первых попыток использовать материалы, созданные пользователями интернета, для выявления возможных побочных эффектов лекарств.

Социальные сети могут отражать опыт, которым пациенты обсуждают друг с другом, но никогда официально не сообщают врачу, производителю лекарств или регулятору.

«Онлайн-сообщества пациентов функционируют во многом как районные сплетни», - говорит Ангар. «Люди, которые живут с этими лекарствами, обмениваются информацией друг с другом в реальном времени, делясь опытом, который редко попадает на прием к врачу или в официальный отчет».

С тех пор онлайн-сообщества пациентов значительно расширились. Это сделало социальные сети потенциально ценным источником для изучения того, как лекарства влияют на людей в повседневной жизни, хотя доступ к данным платформ стал более сложным.

Традиционные клинические исследования остаются необходимыми, подчеркивают исследователи, но онлайн-разговоры могут предоставить информацию намного быстрее, когда миллионы людей начинают использовать лекарство.

«Клинические испытания - это золотой стандарт, но по своему замыслу они медленные», - говорит Гунтуку. «Это не замена испытаниям, но это может работать намного быстрее, и эта скорость имеет значение, когда лекарство переходит из нишевого в массовое почти в одночасье».

Гунтуку описывает этот подход как «вычислительное социальное прослушивание», которое использует вычислительные методы для выявления закономерностей в больших сборниках онлайн-разговоров о здоровье.

Пациенты, однако, редко описывают симптомы, используя стандартизированную медицинскую терминологию. Один человек может описать необычный холод, другой может упомянуть постоянный озноб, в то время как клиницист может отнести эти переживания к определенному медицинскому термину.

Поэтому исследователям нужен способ перевести повседневный язык в стандартизированные категории. Одним из важных справочников является Медицинский словарь нормативной деятельности (MedDRA), который предоставляет терминологию, широко используемую для классификации медицинских условий, симптомов и побочных явлений.

Ранее подключение огромного количества неформальных постов в социальных сетях к стандартизированной медицинской терминологии требовало огромного количества работы, что ограничивало объем данных, которые исследователи могли реально анализировать.

Большие языковые модели, такие как GPT и Gemini, изменяют это уравнение, позволяя исследователям обрабатывать и категоризировать огромное количество текста более последовательно и быстро.

«Большие языковые модели сделали возможным выполнение такого анализа намного быстрее с уровнем стандартизации, который было бы сложно достичь раньше», - говорит Сехгал.

Исследователи подчеркивают, что пользователи Reddit не представляют общую популяцию людей, принимающих лекарства GLP-1. Пользователи Reddit, как правило, моложе, чаще мужчины и непропорционально сконцентрированы в Соединенных Штатах.

Даже с этим ограничением анализ выявил обнадеживающий признак того, что подход выявляет подлинные закономерности. Многие симптомы, обсуждаемые пользователями Reddit, тесно совпадали с уже известными эффектами семаглутида и тирзепатида.

Примерно 44% пользователей, включенных в исследование, описали по крайней мере один побочный эффект. Желудочно-кишечные проблемы были наиболее распространены, что соответствует тошноте и другим проблемам с пищеварением, уже связанным с этими лекарствами.

Более интригующими были симптомы, которые появлялись достаточно часто, чтобы привлечь внимание исследователей, но могут быть не так хорошо представлены в текущих этикетках лекарств или обычных отчетах о побочных явлениях.

Почти 4% пользователей, которые сообщили о побочных эффектах, описали репродуктивные симптомы. Они включали изменения менструации, такие как кровотечение между периодами, обильное кровотечение и нерегулярные менструальные циклы.

Пользователи также описали изменения, связанные с температурой тела, включая озноб, необычный холод, приливы и симптомы, напоминающие лихорадку.

Усталость была еще одним заметным открытием. Это была вторая по частоте жалоба в данных Reddit, несмотря на то, что относительно немногие клинические испытания сообщали об усталости достаточно часто, чтобы она достигла установленных пороговых значений отчетности.

Одна из возможных причин, по которой эти отчеты привлекли внимание исследователей, связана с гипоталамусом, небольшим, но чрезвычайно важным регионом мозга. Среди его многочисленных функций гипоталамус помогает регулировать голод, гормоны, репродукцию и температуру тела.

«Считается, что эти лекарства работают, воздействуя на часть мозга, называемую гипоталамусом, которая помогает регулировать самые разные гормоны», - говорит Джена Шоу Тронери, старший научный сотрудник Центра лечения веса и расстройств пищевого поведения Пенсильванского университета и соавтор исследования. «Это не означает, что лекарства обязательно вызывают эти симптомы, но это может предположить, что сообщения об изменениях менструального цикла и колебаниях температуры тела стоит изучать более систематически».

Исследователи не предлагают, что это биологическое соединение доказывает, что лекарства GLP-1 ответственны. Вместо этого это предоставляет еще одну причину для более тщательного тестирования сообщаемых пациентами закономерностей через контролируемые исследования.

На данный момент команда надеется, что результаты побудят ученых и клиницистов обратить больше внимания на симптомы, которые пациенты неоднократно обсуждают в сети.

«Они явно занимают умы пациентов, и это стоит внимания», - говорит Сехгал.

Исследователи также хотят расширить свой анализ за пределы Reddit и за пределы англоязычных сообществ. Это может помочь определить, появляются ли одни и те же закономерности среди различных групп людей и на различных платформах социальных сетей.

«Мы еще не знаем, отражает ли то, что мы видим на Reddit, опыт пользователей GLP-1 во всем мире, или это характерно для типа человека, который пишет на Reddit в Соединенных Штатах», - говорит Ангар.

В долгосрочной перспективе быстрый анализ ИИ онлайн-разговоров пациентов потенциально может стать системой раннего обнаружения возникающих проблем со здоровьем, связанных с лекарствами, добавками и оздоровительными продуктами.

Это может быть особенно ценно для веществ, которые становятся популярными в сети быстрее, чем обычные исследования могут их отследить. Слабо регулируемые или нерегулируемые продукты, включая инъекционные пептиды, могут быстро распространяться через сообщества на Reddit, TikTok и других платформах. Обсуждения среди пользователей могут, таким образом, предоставить одни из самых ранних указаний на неожиданные эффекты.

«Вся суть такого подхода в том, что он может работать быстро, и это именно то, когда он наиболее ценен», - говорит Гунтуку.

Это исследование проводилось в Школе инженерии и прикладных наук Пенсильванского университета. Авторы сообщают об отсутствии внешнего финансирования. Тронери сообщает о получении исследовательского гранта от Novo Nordisk от имени Пенсильванского университета и консультационных сборов от Currax Pharmaceuticals, LLC. Другие авторы сообщают об отсутствии конфликта интересов.