Twitter pomaže u prepoznavanju opasnih interakcija s lijekovima
Novi softver koji minira podatke s Twittera može identificirati potencijalno opasne interakcije s lijekovima i nuspojave prije nego što se pojave u tradicionalnim bazama podataka.
Interdisciplinarni računalni znanstvenici sa Sveučilišta u Vermontu stvorili su računalni program koji može učinkovito pretraživati milijune tweetova na Twitteru za nazive mnogih lijekova i lijekova - i izgraditi kartu njihovog povezivanja - pomoću #hashtagova koji ih povezuju.
Istraživači kažu da softver može otkriti potencijalno opasne interakcije s lijekovima i nepoznate nuspojave prije nego što se pojave u medicinskim bazama podataka, poput PubMeda, ili čak i prije nego što su liječnici i istraživači uopće čuli za njih.
"Naš novi algoritam izvrstan je način za otkrića koja stručnjaci poput kliničkih istraživača i farmaceuta mogu pratiti i testirati", rekao je Ahmed Abdeen Hamed, informatičar sa Sveučilišta u Vermontu koji je vodio stvaranje novog alata.
Izvještaj o tome kako algoritam radi i njegova preliminarna otkrića pojavljuje se na mreži u Časopis za biomedicinsku informatiku.
"Možda ne znamo kakva je interakcija, ali ovim pristupom možemo brzo pronaći jasne dokaze o lijekovima koji su povezani hashtagovima", rekao je Hamed.
Istraživači vjeruju da bi se novi pristup mogao koristiti i za generiranje javnih upozorenja, rekao je Hamed, prije nego što započne kliničko ispitivanje ili prije nego što pružatelji zdravstvenih usluga dobiju ažuriranja. "To nam može reći: ovdje možda vidimo interakciju droga / droga", rekao je Hamed. „Čuvajte se.”
Istražitelji također vjeruju da metoda može pomoći u prevladavanju dugotrajnog problema u medicinskim istraživanjima: objavljene studije prečesto nisu povezane s novim znanstvenim nalazima, jer digitalne knjižnice "trpe rijetko označavanje". Odnosno, ažuriranje važnih digitalnih informacija poput ključnih riječi i metapodataka povezanih sa studijama naporan je ručni zadatak, često odgođen ili nepotpun.
"Rudarske hashtagove na Twitteru mogu nam dati vezu između novih znanstvenih dokaza i PubMeda", rekla je Hamed, masovna baza podataka koju vodi Američka nacionalna medicinska knjižnica. Koristeći svoj novi algoritam, tim iz Vermonta stvorio je web mjesto koje će istražitelju omogućiti da istraži veze između pojmova za pretraživanje (recimo "albuterol"), postojećih znanstvenih studija indeksiranih u PubMedu - i hashtagova s Twittera povezanih s pojmovima i studijama.
Prethodne studije pokazale su da se Twitter može minirati zbog loših interakcija s lijekovima, ali tim iz Vermonta napreduje u ovoj ideji usredotočujući se na prepoznatljive informacije sadržane u hashtagovima - poput "#overprescribed", "#kidneystoneprobs" i "#skinswelling" - nove udruge.
"Svaki pojedinačni hashtag funkcionira gotovo poput neurona u ljudskom mozgu, odašiljući određeni signal", pišu znanstvenici, koji mogu otkriti iznenađujući put između dva ili više lijekova.
Pristup tima uključuje izgradnju onoga što oni nazivaju "K-H mreža" - u osnovi gusta mapa veza između ključnih riječi i hashtagova - i zatim rezanje puno "buke i smeća", kaže Hamed, "ovo je Twitter!" - pronaći pojmove koji su središnji za mrežu. Tada algoritam, nazvan HashPairMiner, pretražuje ovu očišćenu mrežu kako bi pronašao najkraće putove između para pojmova za pretraživanje i njihovih internetskih hashtagova.
Opći cilj projekta, koji podržava Nacionalna zaklada za znanost, jest "otkriti bilo kakav odnos između dva lijeka koji nije poznat", rekao je Hamed. Ali kako bi se "hipoteza temeljila na istini" - da istraživanje podataka na Twitteru može pronaći nepoznate interakcije s lijekovima - tim je želio pokazati da njihov pristup "može proizvesti interakcije koje su već poznate", kaže Tamer Fandy, profesor farmaceutskih znanosti na kampusu Albany College of Pharmacy u Vermontu i koautor nove studije.
"Ima", rekao je Hamed. U jednom primjeru iz nove studije algoritam je otkrio put između aspirina i lijeka za alergije benadril, za koje je poznato da međusobno djeluju; u jednom su slučaju ta dva lijeka - možda ne previše iznenađujuće - povezala hashtag "#happythanksgiving".
Novi sustav započeo je onim što je Hamed sa Sveučilišta Vermont u početku smatrao pogreškom u studenom 2013. Ranija verzija trenutnog algoritma "otkrila je nešto šokantno: ibuprofen i medicinska marihuana - za koje biste mislili da nemaju nikakve veze jedni s drugima - povezano hashtagom pod nazivom # Alzheimer's ”, kaže Hamed.
“Mislio sam da to mora biti pogreška. Pogledao sam svoj kod. Ponovio sam svoj eksperiment. Prikupio sam različite skupove podataka o tweetovima - i postigao sam isti rezultat ”, rekao je. Ali nije mogao pronaći nikakvu potporu za udruživanje na PubMedu ili drugim bazama podataka kliničke literature. Zapravo, jedina studija koju je mogao pronaći, iz 1989. godine, sugerirala je suprotno, da nije bilo interakcije između ibuprofena i marihuane.
Ispostavilo se da je Hamed nehotice otkrio ljude u Twitterverse-u koji su dijelili rezultate potpuno nove recenzirane studije koja sugerira da ibuprofen ima neku sposobnost blokiranja ili smanjenja štetnih učinaka redovitog uzimanja marihuane na memoriju, što je povezano s razvojem Alzheimerove bolesti. "Pojavio se na Twitteru prije PubMeda", rekao je Hamed.
Kako sve više država legalizira marihuanu, rekao je Hamed, možda će se sve više raspravljati o njezinim interakcijama s drugim drogama - prije mogućnosti istraživača da prouče te interakcije.
"Ako uspijemo otkriti zabrinutost - recimo brbljanje o glavoboljama ili padovima krvnog tlaka ili bilo što drugo", rekao je, "to može dovesti farmaceute ili istraživače do hipoteze nakon koje može uslijediti kliničko ispitivanje ili neki drugi medicinski test. ”
Izvor: Sveučilište u Vermontu
