Twitter, Tehlikeli İlaç Etkileşimlerinin Tanımlanmasına Yardımcı Oluyor

Twitter verilerini inceleyen yeni yazılım, potansiyel olarak tehlikeli ilaç etkileşimlerini ve yan etkileri geleneksel veritabanlarında görünmeden önce belirleyebilir.

Vermont Üniversitesi'nden disiplinlerarası bilgisayar bilimcileri, Twitter'da milyonlarca tweet'i birçok uyuşturucu ve ilacın adı için verimli bir şekilde arayabilen ve onları birbirine bağlayan # hashtag'leri kullanarak nasıl bağlandıklarına dair bir harita oluşturabilen bir bilgisayar programı oluşturdu.

Araştırmacılar, yazılımın potansiyel olarak tehlikeli ilaç etkileşimlerini ve bilinmeyen yan etkileri PubMed gibi tıbbi veritabanlarında ortaya çıkmadan, hatta doktorlar ve araştırmacılar bunları duymadan önce keşfedebileceğini söylüyor.

Vermont Üniversitesi'nden yeni aracın oluşturulmasına öncülük eden bilgisayar bilimcisi Ahmed Abdeen Hamed, "Yeni algoritmamız, klinik araştırmacılar ve eczacılar gibi uzmanlar tarafından izlenebilen ve test edilebilen keşifler yapmanın harika bir yoludur" dedi.

Algoritmanın nasıl çalıştığına ve ön keşiflerine ilişkin bir rapor çevrimiçi olarak Biyomedikal Bilişim Dergisi.

Hamed, "Etkileşimin ne olduğunu bilmiyor olabiliriz, ancak bu yaklaşımla, hashtag'ler aracılığıyla birbirine bağlanan ilaçların net kanıtlarını hızla bulabiliriz" dedi.

Araştırmacılar, yeni yaklaşımın, klinik bir araştırma başlamadan önce veya sağlık hizmeti sağlayıcıları güncellemeler almadan önce halk uyarıları oluşturmak için de kullanılabileceğine inanıyor. Hamed, "Bize şunu söyleyebilir: Burada bir ilaç / ilaç etkileşimi görüyor olabiliriz," dedi. "Dikkat."

Araştırmacılar ayrıca, yöntemin tıbbi araştırmada uzun süredir devam eden bir sorunun üstesinden gelmeye yardımcı olabileceğine de inanıyor: dijital kütüphaneler "nadiren etiketlemeden muzdarip olduğu" için yayınlanan çalışmalar çoğu zaman yeni bilimsel bulgularla bağlantılı değildir. Diğer bir deyişle, çalışmalarla ilişkili anahtar kelimeler ve meta veriler gibi önemli dijital bilgilerin güncellenmesi, genellikle geciken veya eksik olan zahmetli bir manuel görevdir.

Hamed, "Madencilik Twitter hashtagleri bize, ortaya çıkan bilimsel kanıtlar ile PubMed arasında bir bağlantı sağlayabilir" dedi. Vermont ekibi, yeni algoritmalarını kullanarak, bir araştırmacının arama terimleri (örneğin "albuterol"), PubMed'de indekslenmiş mevcut bilimsel çalışmalar ve terimler ve çalışmalarla ilişkili Twitter hashtag'leri arasındaki bağlantıları keşfetmesine olanak tanıyacak bir web sitesi oluşturdu.

Önceki araştırmalar, Twitter'ın kötü ilaç etkileşimleri nedeniyle çıkarılabileceğini göstermiştir, ancak Vermont ekibi bu fikri, hashtag'lerde yer alan ayırt edici bilgilere ("#overprescribed", "#kidneystoneprobs" ve "#skinswelling" gibi) odaklanarak ilerletmektedir. yeni dernekler.

Bilim adamları, iki veya daha fazla ilaç arasındaki şaşırtıcı bir yolu ortaya çıkarabilecek "Her bir hashtag, insan beynindeki neredeyse bir nöron gibi işlev görüyor ve belirli bir sinyal gönderiyor" diye yazıyor.

Ekibin yaklaşımı, "K-H ağı" dedikleri şeyi - temelde anahtar kelimeler ve hashtag'ler arasındaki yoğun bir bağlantı haritası - oluşturmayı ve ardından "gürültü ve çöpü" çoğaltmayı içeriyor, diyor Hamed, "burası Twitter!" - ağın merkezindeki terimleri bulmak için. Ardından HashPairMiner adlı algoritma, bu temizlenmiş ağda bir çift arama terimi ve bunların araya giren hashtagleri arasındaki en kısa yolları arar.

Hamed, Ulusal Bilim Vakfı tarafından desteklenen projenin genel amacının "iki ilaç arasındaki bilinmeyen herhangi bir ilişkiyi keşfetmek" olduğunu söyledi. Ancak ekip, Twitter'da veri madenciliğinin bilinmeyen ilaç etkileşimlerini bulabileceği "hipotezini doğrulamak için" yaklaşımlarının "zaten bilinen etkileşimleri üretebileceğini" göstermek istedi, diyor farmasötik bilimler profesörü Tamer Fandy. Albany Eczacılık Koleji'nin Vermont'taki kampüsü ve yeni çalışmanın ortak yazarı.

"Öyle," dedi Hamed. Yeni çalışmadan alınan bir örnekte, algoritma tarafından etkileştiği bilinen alerji ilacı benadryl ile aspirin arasında bir yol tespit edildi; bir örnekte, iki ilaç "#happythanksgiving" hashtagiyle bağlantılıydı - belki de çok şaşırtıcı değil.

Yeni sistem, Vermont Üniversitesi'nden Hamed'in ilk olarak Kasım 2013'te hata olarak düşündüğü şeyle başladı. Mevcut algoritmanın daha eski bir versiyonu "şok edici bir şey keşfetti: ibuprofen ve tıbbi marihuana - birbirleriyle hiçbir ilgisi olmadığını düşündüğünüz - # Alzheimer adlı bir hashtag ile bağlantılı, "diyor Hamed.

"Bunun bir hata olması gerektiğini düşündüm. Koduma baktım. Deneyimi tekrarladım. Farklı tweet veri setleri topladım ve aynı sonucu aldım ”dedi. Ancak PubMed veya diğer klinik literatür veri tabanları ile ilgili herhangi bir destek bulamadı. Aslında, 1989'dan bulabildiği tek çalışma, ibuprofen ve marihuana arasında hiçbir etkileşim olmadığını ileri sürüyordu.

Hamed'in yanlışlıkla Twitterverse'te ibuprofen'in düzenli esrar kullanımının hafızaya zarar veren etkilerini engelleme veya azaltma yeteneğine sahip olduğunu öne süren yepyeni bir hakemli çalışmanın sonuçlarını paylaşan insanları keşfettiği ortaya çıktı. Alzheimer hastalığının gelişmesiyle birlikte. Hamed, "PubMed'den önce Twitter'da göründü" dedi.

Hamed, daha fazla eyalet esrarı yasallaştırdıkça, diğer uyuşturucularla olan etkileşimlerine ilişkin tartışmaların artabileceğini söyledi - araştırmacıların bu etkileşimleri inceleme kapasitesinin önünde.

"Endişeleri tespit edebiliyorsak - baş ağrıları veya kan basıncındaki düşüşler gibi konuşmalar diyebiliriz," dedi, "bu, eczacıları veya araştırmacıları bir klinik deney veya başka bir tıbbi testle takip edilebilecek bir hipoteze götürebilir. "

Kaynak: Vermont Üniversitesi