ИИ выявил скрытые побочные эффекты Оземпика в 400 000 публикаций на Reddit Анализ более 400 000 публикаций на Reddit с помощью искусственного интеллекта выявил потенциально недооценённые симптомы, о которых сообщали пользователи Оземпика, Вегоуи, Маунджаро и Зепбаунда.
Искусственный интеллект даёт исследователям новый способ прислушиваться к тому, что пациенты говорят о популярных препаратах-антагонистах рецепторов GLP-1. Проанализировав более 400 000 публикаций на Reddit, команда Университета Пенсильвании обнаружила несколько симптомов, о которых сообщали люди, принимающие семаглутид (Оземпик, Вегоуи и Рибельсус) и тирапептид/тизепатид (Маунджаро и Зепбаунд), которые могут быть не в полной мере представлены в клинических испытаниях или официальной регуляторной информации.
Исследование, опубликованное недавно в Nature Health, охватило более пяти лет публикаций почти 70 000 пользователей Reddit. Две категории выделялись как особенно заслуживающие дальнейшего изучения: репродуктивные симптомы, включая изменения менструального цикла, и проблемы, связанные с температурой тела, такие как озноб и приливы.
Эти результаты не устанавливают, что лекарства вызвали эти симптомы. Исследователи отмечают, что массивное собрание спонтанных сообщений пациентов может выявлять сигналы, заслуживающие более тщательного изучения.
Что пациенты сообщают вне клинических испытаний
Клинические испытания предназначены для определения эффективности лечения и выявления серьёзных проблем безопасности, но они не всегда способны зафиксировать все симптомы, которые важны пациентам, когда препарат используется намного большей популяцией.
«Клинические испытания обычно выявляют наиболее опасные побочные эффекты препаратов», — добавляет Лайл Унгар, профессор информатики и соавтор исследования. «Но они могут не обнаружить, какие симптомы больше всего волнуют пациентов; хотя социальные сети не обязательно репрезентативны, большая совокупность публикаций может отражать дополнительные озабоченности».
Важно подчеркнуть различие: исследование обнаружило связи в том, о чём люди обсуждали онлайн, а не доказательство того, что препараты GLP-1 были причиной этих переживаний.
«Мы не можем сказать, что GLP-1 на самом деле вызывают эти симптомы», — отмечает Нил Сегал, первый автор исследования и аспирант по информатике под руководством Гунтуку и Унгара. «Но почти 4% пользователей Reddit в нашей выборке сообщили о нарушениях менструального цикла, и этот показатель был бы ещё выше в выборке только женщин. Мы считаем, что это сигнал, который стоит изучить».
Использование соцсетей как раннего сигнала о здоровье
Идея анализа онлайн-разговоров в поисках подсказок о безопасности лекарств появилась задолго до нынешнего бума искусственного интеллекта. В 2011 году Унгар участвовал в одной из ранних попыток использовать материалы, созданные интернет-пользователями, для выявления возможных побочных эффектов препаратов.
Социальные сети могут фиксировать переживания, которыми пациенты делятся друг с другом, но которые могут никогда не сообщать официально врачу, производителю лекарств или регулятору.
«Онлайн-сообщества пациентов работают во многом как районные слухи», — говорит Унгар. «Люди, которые принимают эти препараты, обменятся заметками в реальном времени, делятся опытом, который редко доходит до визита к врачу или официального отчёта».
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 становится сложнее.
Традиционные клинические исследования остаются необходимыми, подчёркивают исследователи, но онлайн-разговоры могут предоставлять информацию гораздо быстрее, когда миллионы людей начинают использовать препарат.
«Клинические испытания — это золотой стандарт, но по своей сути они медленные», — говорит Гунтуку. «Это не замена испытаниям, но это может работать намного быстрее, а скорость имеет значение, когда препарат из нишевого становится массовым почти за одну ночь».
ИИ делает возможным масштабный анализ соцсетей
Одной из главных преград всегда был масштаб.
Гунтуку описывает подход как «вычислительное прослушивание социальных сигналов», которое использует вычислительные методы для выявления закономерностей в больших массивах онлайн-разговоров о здоровье.
Пациенты, однако, редко описывают симптомы стандартизированной медицинской терминологией. Один человек может сказать, что чувствует необычный холод, другой — постоянно ощущать озноб, а клиницист может классифицировать эти переживания с помощью конкретного медицинского термина.
Исследователям поэтому нужен способ переводить повседневный язык в стандартизированные категории. Одним из важных справочников является Медицинский словарь для регуляторной деятельности (MedDRA), который предоставляет терминологию, широко используемую для классификации медицинских состояний, симптомов и нежелательных явлений.
Ранее связывать огромное количество неформальных публикаций в соцсетях со стандартизированной медицинской терминологией требовало огромного объёма работы, что ограничивало объём данных, который исследователи могли реально проанализировать.
Крупные языковые модели, такие как GPT и Gemini, меняют это соотношение, позволяя исследователям обрабатывать и классифицировать большие объёмы текста более последовательно и быстро.
«Крупные языковые модели сделали возможным проводить такого рода анализ намного быстрее с уровнем стандартизации, который до этого было трудно достичь», — говорит Сегал.
Неожиданные симптомы, выявленные в 400 000 публикациях
Исследователи подчёркивают, что пользователи Reddit не представляют всю популяцию людей, принимающих препараты GLP-1. Пользователи Reddit, как правило, моложе, чаще мужчины и непропорционально расположены в США.
Несмотря на это ограничение, анализ дал обнадёживающий знак, что подход обнаруживает подлинные закономерности. Многие симптомы, обсуждаемые пользователями Reddit, тесно совпадали с уже известными эффектами семаглутида и тизепатида.
Около 44% пользователей, включённых в исследование, описали по крайней мере один побочный эффект. Наиболее распространёнными были желудочно-кишечные проблемы, что согласуется с тошнотой и другими расстройствами пищеварения, уже связанными с этими препаратами.
Более интригующими были симптомы, которые встречались достаточно часто, чтобы привлечь внимание исследователей, но могут быть менее представлены в текущих инструкциях к препаратам или в традиционных отчётах о нежелательных явлениях.
Почти 4% пользователей, сообщивших о побочных эффектах, описали репродуктивные симптомы. К ним относились изменения менструаций, такие как кровотечения между менструациями, обильные кровотечения и нерегулярные циклы.
Пользователи также описывали изменения, связанные с температурой тела, включая озноб, ощущение необычного холода, приливы и симптомы, напоминающие лихорадку.
Усталость была ещё одним заметным находкой. Она оказалась вторым по частоте жалобой в данных Reddit, хотя в относительно небольшом числе клинических испытаний усталость регистрировали с такой частотой, чтобы она достигала установленных порогов отчётности.
Почему изменения менструации и температуры тела представляют интерес
Одна из возможных причин, по которой эти сообщения привлекли внимание исследователей, связана с гипоталамусом — небольшой, но чрезвычайно важной областью мозга. Среди многих своих функций гипоталамус помогает регулировать голод, гормоны, репродукцию и температуру тела.
«Считается, что эти препараты действуют, вовлекая часть мозга, называемую гипоталамусом, который участвует в регуляции множества гормонов», — говорит Джена Шоу Троньери, старший научный сотрудник Центра веса и расстройств питания Пенна и соавтор исследования. «Это не означает, что препараты обязательно вызывают эти симптомы, но это может указывать на то, что сообщения об изменениях менструаций и колебаниях температуры тела стоит изучить более систематически».
Исследователи не утверждают, что эта биологическая связь доказывает ответственность препаратов GLP-1. Скорее, она даёт ещё одну причину тщательнее проверить выявленные пациентами закономерности с помощью контролируемых исследований.
Преобразование онлайн-разговоров в направления для исследований
Пока команда надеется, что результаты побудят учёных и клиницистов более внимательно относиться к симптомам, которые пациенты неоднократно обсуждают онлайн.
«Они явно занимают умы пациентов, и на это стоит обращать внимание», — говорит Сегал.
Исследователи также хотят расширить анализ за пределы Reddit и англоязычных сообществ. Это могло бы помочь установить, появляются ли те же самые закономерности среди разных групп людей и на других платформах социальных сетей.
«Мы пока не знаем, отражает ли то, что мы видим на Reddit, опыт пользователей GLP-1 в глобальном масштабе, или это характерно для типа людей, которые публикуют на Reddit в США», — говорит Унгар.
В долгосрочной перспективе быстрый анализ онлайн-разговоров с помощью ИИ потенциально может стать системой раннего обнаружения возникающих проблем со здоровьем, связанных с лекарствами, добавками и продуктами для оздоровления.
Это может быть особенно ценно для веществ, которые становятся популярными онлайн быстрее, чем успевает обычное исследование. Слабо регулируемые или нерегулируемые продукты, включая инъекционные пептиды, могут быстро распространяться через сообщества на Reddit, TikTok и других платформах. Разговоры пользователей могут дать одни из первых указаний на неожиданные эффекты.
«Смысл такого подхода в том, что он может действовать быстро, и именно тогда он наиболее ценен», — говорит Гунтуку.
Исследование проводилось в Школе инженерии и прикладных наук Университета Пенсильвании. Авторы сообщают об отсутствии внешнего финансирования. Троньери сообщает о получении исследовательского гранта по инициативе исследователя от Novo Nordisk в интересах Университета Пенсильвании и о получении консультационных гонораров от Currax Pharmaceuticals, LLC. Другие авторы сообщают об отсутствии конфликтов интересов.
