Twitter помага за идентифициране на опасни лекарствени взаимодействия

Нов софтуер, който добива данни от Twitter, може да идентифицира потенциално опасни лекарствени взаимодействия и странични ефекти, преди те да се появят в традиционните бази данни.

Интердисциплинарните компютърни учени от Университета във Върмонт създадоха компютърна програма, която може ефективно да търси в милиони туитове в Twitter за имената на много лекарства и лекарства - и да изгради карта на това как са свързани - използвайки #hashtags, които ги свързват.

Изследователите казват, че софтуерът може да открие потенциално опасни лекарствени взаимодействия и неизвестни странични ефекти, преди те да се появят в медицински бази данни, като PubMed, или дори преди лекарите и изследователите изобщо да са чували за тях.

„Новият ни алгоритъм е чудесен начин да направим открития, които могат да бъдат проследени и тествани от експерти като клинични изследователи и фармацевти“, каза Ахмед Абдин Хамед, компютърен учен от Университета във Върмонт, ръководил създаването на новия инструмент.

Доклад за това как работи алгоритъмът и неговите предварителни открития се появява онлайн в Списание за биомедицинска информатика.

„Може да не знаем какво е взаимодействието, но с този подход можем бързо да намерим ясни доказателства за лекарства, които са свързани заедно чрез хаштагове“, каза Хамед.

Изследователите вярват, че новият подход може да се използва и за генериране на обществени сигнали, каза Хамед, преди да започне клинично разследване или преди доставчиците на здравни услуги да получат актуализации. „Може да ни подскаже: тук може да наблюдаваме взаимодействие между наркотици и лекарства“, каза Хамед. "Внимавай."

Изследователите също така вярват, че методът може да помогне за преодоляване на дългогодишен проблем в медицинските изследвания: публикуваните проучвания твърде често не са свързани с нови научни открития, тъй като цифровите библиотеки „страдат от рядко маркиране“. Тоест актуализирането на важна цифрова информация, като ключови думи и метаданни, свързани с проучвания, е трудоемка ръчна задача, често отлагана или непълна.

„Копаенето на хештеги в Twitter може да ни даде връзка между нововъзникващите научни доказателства и PubMed“, казва масивната база данни, поддържана от Националната медицинска библиотека на САЩ, каза Хамед. Използвайки техния нов алгоритъм, екипът на Върмонт създаде уебсайт, който ще позволи на изследователя да изследва връзките между термините за търсене (да речем „албутерол“), съществуващите научни изследвания, индексирани в PubMed - и хештеговете на Twitter, свързани с термините и проучванията.

Предишни проучвания показаха, че Twitter може да бъде добиван за лоши лекарствени взаимодействия, но екипът на Върмонт прокарва тази идея, като се фокусира върху отличителната информация, съдържаща се в хаштаговете - като „# overprescribed“, „#kidneystoneprobs“ и „#skinswelling“ - за да намери нови асоциации.

„Всеки отделен хаштаг функционира почти като неврон в човешкия мозък, изпращайки специфичен сигнал“, пишат учените, който може да разкрие изненадващ път между две или повече лекарства.

Подходът на екипа включва изграждането на това, което те наричат ​​„K-H мрежа“ - по същество гъста карта на връзките между ключови думи и хаштагове - и след това изрязване на голяма част от „шума и боклука“, казва Хамед, „това е Twitter!“ - за намиране на ключовите за мрежата термини. Тогава алгоритъмът, наречен HashPairMiner, търси тази почистена мрежа за най-кратките пътища между двойка термини за търсене и техните междинни хештегове.

Общата цел на проекта, подкрепен от Националната научна фондация, е да „открие каквато и да е връзка между две лекарства, които не са известни“, каза Хамед. Но за да „хипотезата за истината на земята“ - че извличането на данни в Twitter може да намери неизвестни лекарствени взаимодействия - екипът искаше да демонстрира, че техният подход „може да доведе до взаимодействия, които вече са известни“, казва Тамер Фанди, професор по фармацевтични науки в в кампуса на фармацевтичния колеж в Олбани във Върмонт и съавтор на новото проучване.

- Има - каза Хамед. В един пример от новото проучване алгоритъмът е открил път между аспирина и лекарството за алергии бенадрил, за които е известно, че си взаимодействат; в един случай двете лекарства са свързани - може би не твърде изненадващо - от хаштага „#happythanksgiving“.

Новата система започна с това, което Хамед от Университета на Върмонт първоначално смяташе за грешка през ноември 2013 г. По-ранна версия на настоящия алгоритъм „откри нещо шокиращо: ибупрофен и медицинска марихуана - за които бихте си помислили, че нямат нищо общо помежду си - свързан с хаштаг, наречен # Алцхаймер “, казва Хамед.

„Мислех, че това трябва да е грешка. Погледнах кода си. Повторих експеримента си. Събрах различни набори от данни за туитове - и получих същия резултат “, каза той. Но той не можа да намери никаква подкрепа за асоциацията в PubMed или други бази данни от клинична литература. Всъщност единственото проучване, което той може да намери, от 1989 г., предполага обратното, че не е имало взаимодействие между ибупрофен и марихуана.

Оказа се, че Хамед неволно е открил хора в Twitterverse, които са споделяли резултатите от чисто ново рецензирано проучване, предполагащо, че ибупрофенът има някаква способност да блокира или намалява вредните за паметта ефекти от редовната употреба на марихуана, което е свързано с развитието на болестта на Алцхаймер. „Той се появи в Twitter преди PubMed“, каза Хамед.

Тъй като все повече държави легализират марихуаната, каза Хамед, може да има все по-голямо обсъждане на нейните взаимодействия с други лекарства - преди капацитета на изследователите да проучат тези взаимодействия.

„Ако успеем да открием опасения - кажете бърборене за главоболие или спадане на кръвното налягане или каквото и да било - каза той, - това може да доведе фармацевти или изследователи до хипотеза, която може да бъде последвана от клинично изпитване или друг медицински тест. ”

Източник: Университет във Върмонт