Twitter giúp xác định các tương tác thuốc nguy hiểm

Phần mềm mới khai thác dữ liệu Twitter có thể xác định các tác dụng phụ và tương tác thuốc nguy hiểm có thể xảy ra trước khi chúng hiển thị trong cơ sở dữ liệu truyền thống.

Các nhà khoa học máy tính liên ngành từ Đại học Vermont đã tạo ra một chương trình máy tính có thể tìm kiếm hiệu quả hàng triệu tweet trên Twitter về tên của nhiều loại thuốc và dược phẩm - đồng thời xây dựng bản đồ về cách chúng được kết nối - bằng cách sử dụng #hashtags liên kết chúng.

Các nhà nghiên cứu cho biết phần mềm này có thể phát hiện ra các tương tác thuốc nguy hiểm tiềm ẩn và các tác dụng phụ không xác định trước khi chúng hiển thị trong cơ sở dữ liệu y tế, như PubMed, hoặc thậm chí trước khi các bác sĩ và nhà nghiên cứu nghe nói về chúng.

Ahmed Abdeen Hamed, một nhà khoa học máy tính tại Đại học Vermont, người đã dẫn đầu việc tạo ra công cụ mới, cho biết: “Thuật toán mới của chúng tôi là một cách tuyệt vời để tạo ra những khám phá có thể được theo dõi và thử nghiệm bởi các chuyên gia như nhà nghiên cứu lâm sàng và dược sĩ.

Một báo cáo về cách hoạt động của thuật toán và những khám phá sơ bộ của nó, xuất hiện trực tuyến trong Tạp chí Tin học Y sinh.

Hamed cho biết: “Chúng tôi có thể không biết sự tương tác là gì, nhưng với cách tiếp cận này, chúng tôi có thể nhanh chóng tìm ra bằng chứng rõ ràng về các loại thuốc được liên kết với nhau thông qua thẻ bắt đầu bằng #.

Các nhà nghiên cứu tin rằng cách tiếp cận mới cũng có thể được sử dụng để tạo ra các cảnh báo công khai, Hamed nói, trước khi bắt đầu điều tra lâm sàng hoặc trước khi các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe nhận được thông tin cập nhật. Hamed cho biết: “Nó có thể cho chúng tôi biết: chúng tôi có thể đang nhìn thấy sự tương tác giữa thuốc / thuốc ở đây. "Hãy coi chừng."

Các nhà điều tra cũng tin rằng phương pháp này có thể giúp khắc phục một vấn đề tồn tại lâu nay trong nghiên cứu y học: các nghiên cứu được công bố thường không liên quan đến các phát hiện khoa học mới, bởi vì các thư viện kỹ thuật số “bị gắn thẻ không thường xuyên”. Đó là, việc cập nhật thông tin kỹ thuật số quan trọng như từ khóa và siêu dữ liệu liên quan đến các nghiên cứu là một công việc thủ công tốn nhiều công sức, thường bị trì hoãn hoặc không đầy đủ.

Hamed cho biết: “Khai thác các thẻ bắt đầu bằng # trên Twitter có thể mang lại cho chúng ta mối liên hệ giữa bằng chứng khoa học mới nổi và PubMed,” cơ sở dữ liệu khổng lồ do Thư viện Y khoa Quốc gia Hoa Kỳ điều hành. Sử dụng thuật toán mới của họ, nhóm Vermont đã tạo một trang web cho phép điều tra viên khám phá mối liên hệ giữa các cụm từ tìm kiếm (ví dụ như “albuterol”), các nghiên cứu khoa học hiện có được lập chỉ mục trong PubMed - và các thẻ bắt đầu bằng # trên Twitter được liên kết với các cụm từ và nghiên cứu.

Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng Twitter có thể bị khai thác vì các tương tác thuốc xấu, nhưng nhóm Vermont đã phát triển ý tưởng này bằng cách tập trung vào thông tin đặc biệt có trong các thẻ bắt đầu bằng # - như “#overprescrip”, “#kidneystoneprobs” và “#skinswelling” - để tìm các hiệp hội mới.

Các nhà khoa học viết: “Mỗi thẻ hashtag có chức năng gần giống như một tế bào thần kinh trong não người, gửi một tín hiệu cụ thể, có thể tiết lộ một con đường đáng ngạc nhiên giữa hai hoặc nhiều loại thuốc.

Phương pháp của nhóm liên quan đến việc xây dựng cái mà họ gọi là “mạng K-H” - về cơ bản là một bản đồ dày đặc các liên kết giữa các từ khóa và thẻ bắt đầu bằng # - và sau đó loại bỏ rất nhiều “tiếng ồn và rác rưởi”, Hamed nói, “đây là Twitter!” - để tìm các điều khoản trung tâm của mạng. Sau đó, thuật toán, được gọi là HashPairMiner, tìm kiếm mạng đã được làm sạch này để tìm các đường dẫn ngắn nhất giữa một cặp cụm từ tìm kiếm và các thẻ bắt đầu bằng # xen kẽ của chúng.

Hamed cho biết, mục tiêu tổng thể của dự án, được hỗ trợ bởi Quỹ Khoa học Quốc gia, là “khám phá bất kỳ mối quan hệ nào giữa hai loại thuốc chưa được biết đến”. Tuy nhiên, để “xác định sự thật giả thuyết” - việc khai thác dữ liệu trên Twitter có thể tìm thấy các tương tác thuốc chưa biết - nhóm nghiên cứu muốn chứng minh rằng cách tiếp cận của họ “có thể tạo ra các tương tác đã được biết đến”, Tamer Fandy, giáo sư khoa học dược tại khuôn viên trường Đại học Dược Albany ở Vermont và là đồng tác giả của nghiên cứu mới.

Hamed nói: “Đúng là như vậy. Trong một ví dụ từ nghiên cứu mới, một con đường giữa aspirin và thuốc dị ứng benadryl, được biết là có tương tác, đã được phát hiện bằng thuật toán; trong một trường hợp, hai loại thuốc được liên kết với nhau - có lẽ không quá ngạc nhiên - bởi hashtag “#happythanksgiving”.

Hệ thống mới bắt đầu với những gì mà Hamed của Đại học Vermont ban đầu nghĩ là do lỗi vào tháng 11 năm 2013. Một phiên bản trước đó của thuật toán hiện tại "đã phát hiện ra một điều gây sốc: ibuprofen và cần sa y tế - mà bạn sẽ nghĩ không liên quan gì đến nhau - đã được liên kết bởi một thẻ bắt đầu bằng # có tên là # Alzheimer, ”Hamed nói.

“Tôi đã nghĩ rằng đó phải là một lỗi. Tôi đã xem mã của mình. Tôi lặp lại thí nghiệm của mình. Tôi đã thu thập các tập dữ liệu tweet khác nhau - và tôi nhận được kết quả tương tự, ”anh nói. Nhưng anh ấy không thể tìm thấy bất kỳ sự hỗ trợ nào cho hiệp hội trên PubMed hoặc các cơ sở dữ liệu khác về tài liệu lâm sàng. Trên thực tế, nghiên cứu duy nhất mà ông có thể tìm thấy, từ năm 1989, cho thấy điều ngược lại, rằng không có sự tương tác giữa ibuprofen và cần sa.

Hóa ra Hamed đã vô tình phát hiện ra những người trên Twitterverse đang chia sẻ kết quả của một nghiên cứu được đánh giá ngang hàng hoàn toàn mới cho thấy rằng ibuprofen có một số khả năng ngăn chặn hoặc giảm tác động gây hại cho trí nhớ của việc sử dụng cần sa thường xuyên, điều này có liên quan với sự phát triển của bệnh Alzheimer. “Nó đã xuất hiện trên Twitter trước PubMed,” Hamed nói.

Hamed cho biết, khi nhiều bang hợp pháp hóa cần sa, có thể ngày càng có nhiều cuộc thảo luận về các tương tác của nó với các loại thuốc khác - trước khả năng của các nhà nghiên cứu trong việc nghiên cứu những tương tác này.

Ông nói: “Nếu chúng tôi có thể phát hiện ra những mối lo ngại - hãy nói chuyện phiếm về đau đầu hoặc tụt huyết áp hoặc bất cứ điều gì, điều đó có thể dẫn các dược sĩ hoặc nhà nghiên cứu đến một giả thuyết có thể được theo dõi bằng một thử nghiệm lâm sàng hoặc thử nghiệm y tế khác. ”

Nguồn: Đại học Vermont