Twitter pomáhá identifikovat nebezpečné lékové interakce

Nový software, který těží data z Twitteru, dokáže identifikovat potenciálně nebezpečné lékové interakce a vedlejší účinky, než se objeví v tradičních databázích.

Interdisciplinární počítačoví vědci z Vermontské univerzity vytvořili počítačový program, který umožňuje efektivně prohledávat miliony tweetů na Twitteru pro názvy mnoha léků a léků - a vytvořit mapu jejich vzájemného propojení - pomocí #hashtags, které je propojují.

Vědci tvrdí, že software může objevit potenciálně nebezpečné lékové interakce a neznámé vedlejší účinky dříve, než se objeví v lékařských databázích, jako je PubMed, nebo dokonce dříve, než o nich lékaři a vědci vůbec uslyší.

"Náš nový algoritmus je skvělý způsob, jak dělat objevy, které mohou být sledovány a testovány odborníky, jako jsou kliničtí vědci a lékárníci," řekl Ahmed Abdeen Hamed, počítačový vědec z Vermontské univerzity, který vytvořil nový nástroj.

Zpráva o fungování algoritmu a jeho předběžných objevech se objeví online v Časopis biomedicínské informatiky.

"Možná nevíme, o jakou interakci jde, ale s tímto přístupem můžeme rychle najít jasný důkaz o drogách, které jsou propojeny pomocí hashtagů," řekl Hamed.

Vědci se domnívají, že nový přístup by mohl být také použit ke generování veřejných výstrah, řekl Hamed, před zahájením klinické zkoušky nebo dříve, než poskytovatelé zdravotní péče obdrží aktualizace. "Může nám to říci: můžeme tu vidět interakci s drogami," řekl Hamed. "Pozor."

Vyšetřovatelé se rovněž domnívají, že tato metoda může pomoci překonat dlouhodobý problém v lékařském výzkumu: publikované studie příliš často nesouvisejí s novými vědeckými poznatky, protože digitální knihovny „trpí občasným označováním“. To znamená, že aktualizace důležitých digitálních informací, jako jsou klíčová slova a metadata spojená se studiemi, je namáhavý manuální úkol, často opožděný nebo neúplný.

"Těžba hashtagů na Twitteru nám může dát souvislost mezi objevujícími se vědeckými důkazy a PubMed," uvedla Hamed rozsáhlá databáze provozovaná americkou národní lékařskou knihovnou. Tým Vermont pomocí svého nového algoritmu vytvořil web, který umožní vyšetřovateli prozkoumat souvislosti mezi hledanými výrazy (řekněme „albuterol“), existujícími vědeckými studiemi indexovanými v PubMed - a hashtagy Twitteru spojenými s pojmy a studiemi.

Předchozí studie ukázaly, že Twitter může být těžen kvůli špatným interakcím s drogami, ale tým Vermontu tuto myšlenku podporuje tím, že se zaměřuje na charakteristické informace obsažené v hashtagech - jako „# overprescription“, „#kidneystoneprobs“ a „#skinswelling“ - k nalezení nová sdružení.

"Každý jednotlivý hashtag funguje téměř jako neuron v lidském mozku a vysílá specifický signál," píší vědci, což může odhalit překvapivou cestu mezi dvěma nebo více léky.

Přístup týmu zahrnuje budování toho, čemu říkají „síť K-H“ - v podstatě hustá mapa vazeb mezi klíčovými slovy a hashtagy - a pak prořezávání spousty „hluku a odpadu“, říká Hamed, „to je Twitter!“ - najít termíny, které jsou pro síť ústřední. Potom algoritmus s názvem HashPairMiner prohledá tuto vyčištěnou síť po nejkratších cestách mezi dvojicí hledaných výrazů a jejich mezilehými hashtagy.

Celkovým cílem projektu, podporovaného Národní vědeckou nadací, je „objevit jakýkoli vztah mezi dvěma léky, který není znám,“ řekl Hamed. Ale pro „hypotézu“ - že těžba dat na Twitteru může najít neznámé lékové interakce - tým chtěl ukázat, že jejich přístup „může produkovat interakce, které jsou již známé,“ říká Tamer Fandy, profesor farmaceutických věd na kampus Albany College of Pharmacy ve Vermontu a spoluautor nové studie.

"To ano," řekl Hamed. V jednom příkladu z nové studie byla algoritmem detekována cesta mezi aspirinem a alergickým lékem benadryl, o nichž je známo, že interagují; v jednom případě byly tyto dvě drogy spojeny - možná ne příliš překvapivě - hashtagem „#happythanksgiving“.

Nový systém začal tím, co Hamed University of Vermont původně považoval za chybu v listopadu 2013. Předchozí verze současného algoritmu „objevila něco šokujícího: ibuprofen a lékařská marihuana - o kterých si myslíte, že spolu nemají nic společného - byly propojeno hashtagem s názvem # Alzheimerova choroba, “říká Hamed.

"Myslel jsem, že to musí být chyba." Podíval jsem se na svůj kód. Zopakoval jsem svůj experiment. Shromáždil jsem různé datové sady tweetů - a dosáhl jsem stejného výsledku, “řekl. Ale nemohl najít žádnou podporu pro asociaci na PubMed nebo v jiných databázích klinické literatury. Jediná studie, kterou od roku 1989 zjistil, ve skutečnosti naznačovala opak, že mezi ibuprofenem a marihuanou nedošlo k žádné interakci.

Ukázalo se, že Hamed nechtěně objevil lidi ve Twitteru, kteří sdíleli výsledky zbrusu nové recenzované studie, která naznačuje, že ibuprofen má určitou schopnost blokovat nebo omezovat účinky pravidelného užívání marihuany, které poškozují paměť, a to s rozvojem Alzheimerovy choroby. "Objevilo se to na Twitteru před PubMed," řekl Hamed.

Vzhledem k tomu, že více států legalizuje marihuanu, uvedl Hamed, může se zintenzivnit diskuse o jejích interakcích s jinými drogami - před schopností výzkumníků tyto interakce studovat.

"Pokud dokážeme odhalit obavy - řekněme chvění o bolestech hlavy nebo poklesech krevního tlaku nebo o čemkoli jiném," řekl, "což může vést farmaceuty nebo výzkumníky k hypotéze, na kterou bude možné navázat klinickým testem nebo jiným lékařským testem." “

Zdroj: University of Vermont