Twitter допомагає виявити небезпечні взаємодії з наркотиками

Нове програмне забезпечення, яке видобуває дані Twitter, може виявити потенційно небезпечні взаємодії з наркотиками та побічні ефекти до того, як вони з’являться в традиційних базах даних.

Міждисциплінарні комп’ютерні вчені з Університету Вермонта створили комп’ютерну програму, яка дозволяє ефективно шукати у мільйонах твітів у Twitter імена багатьох ліків та ліків - і складати карту їхнього зв’язку - за допомогою #hashtags, які зв’язують їх.

Дослідники кажуть, що програмне забезпечення може виявляти потенційно небезпечні взаємодії ліків та невідомі побічні ефекти до того, як вони з’являться в медичних базах даних, таких як PubMed, або навіть до того, як лікарі та дослідники про них взагалі почують.

"Наш новий алгоритм - це чудовий спосіб зробити відкриття, за якими можуть стежити і перевіряти такі експерти, як клінічні дослідники та фармацевти", - сказав Ахмед Абдін Хамед, комп'ютерний вчений з Університету Вермонта, який керував створенням нового інструменту.

Звіт про те, як працює алгоритм, та його попередні відкриття з'являється в Інтернеті в Журнал біомедичної інформатики.

"Ми можемо не знати, що таке взаємодія, але за допомогою цього підходу ми можемо швидко знайти чіткі докази наркотиків, які пов'язані між собою за допомогою хештегів", - сказав Хамед.

Дослідники вважають, що новий підхід також може бути використаний для отримання публічних сповіщень, сказав Хамед, перед початком клінічного розслідування або до того, як медичні працівники отримають оновлення. "Це може сказати нам: ми можемо спостерігати взаємодію між наркотиками та наркотиками", - сказав Хамед. "Остерігайтеся".

Слідчі також вважають, що метод може допомогти подолати давню проблему в медичних дослідженнях: опубліковані дослідження занадто часто не пов'язані з новими науковими висновками, оскільки цифрові бібліотеки "страждають від рідкісних позначень". Тобто оновлення такої важливої ​​цифрової інформації, як ключові слова та метадані, пов’язані з дослідженнями, є трудомістким ручним завданням, часто затримується або неповне.

"Добування хештегов Twitter може дати нам зв'язок між новими науковими доказами та PubMed", - заявила Хамед, масивна база даних, яку веде Національна медична бібліотека США. Використовуючи свій новий алгоритм, команда Вермонту створила веб-сайт, який дозволить слідчому дослідити зв’язок між пошуковими термінами (скажімо “альбутерол”), існуючими науковими дослідженнями, проіндексованими у PubMed - та хештегами Twitter, пов’язаними з цими термінами та дослідженнями.

Попередні дослідження показали, що Twitter можна видобувати через погану взаємодію з наркотиками, але команда Вермонта просуває цю ідею, зосереджуючись на відмінній інформації, що міститься в хештегах - наприклад, "# overprescribed", "#kidneystoneprobs" і "#skinswelling" - щоб знайти нові асоціації.

"Кожен окремий хештег функціонує майже як нейрон в мозку людини, посилаючи певний сигнал", - пишуть вчені, - який може виявити дивовижний шлях між двома або більше препаратами.

Підхід команди передбачає створення того, що вони називають "мережею K-H" - по суті щільної карти зв'язків між ключовими словами та хештегами, - а потім обрізання великої кількості "шуму та сміття", - каже Хамед, - "це Twitter!" - знайти терміни, які є центральними для мережі. Потім алгоритм, який називається HashPairMiner, шукає в цій очищеній мережі найкоротші шляхи між парою пошукових термінів та проміжними хеш-тегами.

Загальною метою проекту, який підтримується Національним науковим фондом, є "виявлення будь-яких взаємозв'язків між двома лікарськими препаратами, які невідомі", сказав Хамед. Але для того, щоб "обгрунтувати правду гіпотезою" - що при видобуванні даних у Twitter можна знайти невідомі взаємодії з наркотиками - команда хотіла продемонструвати, що їхній підхід "може створити вже відомі взаємодії", говорить Тамер Фенді, професор фармацевтичних наук з в кампусі фармацевтичного коледжу Олбані у штаті Вермонт та співавтор нового дослідження.

"Це справді", - сказав Хамед. В одному з прикладів нового дослідження алгоритмом було виявлено шлях між аспірином та ліками від алергії бенадрилом, які, як відомо, взаємодіють; в одному випадку, два наркотики були пов’язані - можливо, не надто дивно - за допомогою хештегу «#happythanksgiving».

Нова система розпочалася з того, що в університеті Вермонта "Хамед" спочатку вважав помилкою в листопаді 2013 р. Більш рання версія поточного алгоритму "виявила щось шокуюче: ібупрофен та медична марихуана - які, на вашу думку, не мають нічого спільного між собою - пов’язані хештегом під назвою # Альцгеймера », - говорить Хамед.

“Я думав, що це має бути помилкою. Я подивився свій код. Я повторив свій експеримент. Я зібрав різні набори даних про твіти - і отримав однаковий результат », - сказав він. Але він не зміг знайти ніякої підтримки для асоціації на PubMed чи інших базах даних клінічної літератури. Насправді, єдине дослідження, яке він зміг знайти, починаючи з 1989 р., Припускало протилежне, що між ібупрофеном та марихуаною не було взаємодії.

Виявилося, що Хамед ненавмисно виявив людей у ​​Twitterverse, які ділились результатами новенького рецензованого дослідження, в якому припускають, що ібупрофен має певну здатність блокувати або зменшувати шкідливі для пам'яті наслідки регулярного вживання марихуани, що було пов'язано з розвитком хвороби Альцгеймера. "Це з'явилося в Twitter перед PubMed", - сказав Хамед.

По мірі того, як все більше держав легалізують марихуану, за словами Хамеда, можливо, все частіше обговорюються її взаємодії з іншими наркотиками - напередодні спроможності дослідників вивчати ці взаємодії.

"Якщо ми зможемо виявити занепокоєння - скажімо, балаканина про головні болі або перепади артеріального тиску або що завгодно, - сказав він, - це може призвести фармацевтів або дослідників до гіпотези, за якою може пройти клінічне випробування або інший медичний тест. "

Джерело: Університет Вермонта