Твиттер помаже у идентификовању опасних интеракција са дрогом

Нови софтвер који минира податке на Твиттеру може да идентификује потенцијално опасне интеракције са лековима и нежељене ефекте пре него што се појаве у традиционалним базама података.

Интердисциплинарни рачунарски научници са Универзитета у Вермонту створили су рачунарски програм који може ефикасно да претражује милионе твитова на Твитеру за имена многих лекова и лекова - и да направи мапу о начину њиховог повезивања - помоћу #хасхтагова који их повезују.

Истраживачи кажу да софтвер може открити потенцијално опасне интеракције лекова и непознате нежељене ефекте пре него што се појаве у медицинским базама података, попут ПубМеда, или чак и пре него што су лекари и истраживачи уопште чули за њих.

„Наш нови алгоритам је одличан начин за откриће које стручњаци попут клиничких истраживача и фармацеута могу пратити и тестирати“, рекао је Ахмед Абдеен Хамед, информатичар са Универзитета у Вермонту који је водио стварање новог алата.

Извештај о томе како алгоритам функционише и његова прелиминарна открића појављује се на мрежи у Часопис за биомедицинску информатику.

„Можда не знамо каква је интеракција, али овим приступом можемо брзо пронаћи јасне доказе о лековима који су повезани хасхтаговима“, рекао је Хамед.

Истраживачи верују да би се нови приступ могао користити и за генерисање јавних упозорења, рекао је Хамед, пре него што започне клиничка истрага или пре него што пружаоци здравствених услуга добију ажурирања. „То нам може рећи: можда овде видимо интеракцију дрога / дрога“, рекао је Хамед. "Пазите."

Истражитељи такође верују да метода може помоћи у превазилажењу дуготрајног проблема у медицинским истраживањима: објављене студије пречесто нису повезане са новим научним налазима, јер дигиталне библиотеке „трпе ретко означавање“. Односно, ажурирање важних дигиталних информација, попут кључних речи и метаподатака повезаних са студијама, напоран је ручни задатак, често одложен или непотпун.

„Рударске хештегове на Твиттеру могу нам дати везу између нових научних доказа и ПубМед-а“, рекла је Хамед, масовна база података коју води Америчка национална медицинска библиотека. Користећи свој нови алгоритам, тим из Вермонта створио је веб локацију која ће истражитељу омогућити да истражи везе између појмова за претрагу (рецимо „албутерол“), постојећих научних студија индексираних у ПубМеду - и хештегова на Твиттер-у повезаних с тим терминима и студијама.

Претходне студије су показале да Твиттер може да се ископа због лоших интеракција са лековима, али тим из Вермонта напредује у овој идеји фокусирајући се на препознатљиве информације садржане у хасхтаговима - попут „#оверпресцрибед“, „#киднеистонепробс“ и „#скинсвеллинг“ - да би пронашао нова удружења.

„Сваки појединачни хасхтаг функционише готово попут неурона у људском мозгу, шаљући одређени сигнал“, пишу научници, који могу открити изненађујући пут између два или више лекова.

Приступ тима укључује изградњу онога што они називају „К-Х мрежа“ - у суштини густа мапа веза између кључних речи и хасхтагова - а затим исецање пуно „буке и смећа“, каже Хамед, „ово је Твиттер!“ - пронаћи појмове који су од кључне важности за мрежу. Тада алгоритам, назван ХасхПаирМинер, претражује ову очишћену мрежу како би пронашао најкраће путање између пара појмова за претрагу и њихових умећених хасхтагова.

Општи циљ пројекта, који подржава Национална научна фондација, јесте „откривање било какве везе између два непозната лека“, рекао је Хамед. Али да би „хипотеза о истини на терену“ - да истраживање података на Твиттер-у може пронаћи непознате интеракције са лековима - тим је желео да демонстрира да њихов приступ „може произвести интеракције које су већ познате“, каже Тамер Фанди, професор фармацеутских наука са кампусу фармацеутског колеџа Албани у Вермонту и коаутор нове студије.

"Има", рекао је Хамед. У једном примеру из нове студије, алгоритам је открио пут између аспирина и лекова за алергију бенадрил, за које је познато да међусобно делују; у једном случају, два лека повезала је - можда не превише изненађујуће - хасхтаг „#хаппитханксгивинг“.

Нови систем почео је оним што је Хамед са Универзитета у Вермонту у почетку сматрао грешком у новембру 2013. Ранија верзија тренутног алгоритма „открила је нешто шокантно: ибупрофен и медицинска марихуана - за које бисте мислили да немају никакве везе једни с другима - повезано хасхтагом под називом # Алзхеимер'с “, каже Хамед.

„Мислио сам да то мора бити грешка. Погледао сам свој код. Поновио сам свој експеримент. Прикупио сам различите скупове података о твитовима - и постигао сам исти резултат “, рекао је. Али није могао да нађе никакву подршку за удруживање на ПубМед-у или другим базама података клиничке литературе. Заправо, једина студија коју је могао да нађе, из 1989. године, сугерише супротно, да није постојала интеракција између ибупрофена и марихуане.

Испоставило се да је Хамед нехотице открио људе у Твиттерверсе-у који су делили резултате потпуно нове рецензиране студије која сугерише да ибупрофен има неку способност да блокира или смањи ефекте редовне употребе марихуане који штете меморији, што је повезано са развојем Алцхајмерове болести. „Појавио се на Твиттеру пре ПубМед-а“, рекао је Хамед.

Како све више држава легализује марихуану, рекао је Хамед, можда ће се све више расправљати о њеним интеракцијама са другим лековима - испред капацитета истраживача да проуче ове интеракције.

„Ако успемо да откријемо забринутост - рецимо брбљање о главобољама или падовима крвног притиска или било шта друго“, рекао је, „то може фармацеуте или истраживаче одвести до хипотезе која може бити праћена клиничким испитивањем или другим медицинским тестом. ”

Извор: Универзитет у Вермонту