L'intelligenza artificiale individua effetti collaterali non segnalati dei farmaci GLP-1 nei post di Reddit. / AI Finds Unreported Side Effects of GLP-1 Drugs in Reddit Posts
L'intelligenza artificiale individua effetti collaterali non segnalati dei farmaci GLP-1 nei post di Reddit. / AI Finds Unreported Side Effects of GLP-1 Drugs in Reddit Posts
Segnalato dal Dott. Giuseppe Cotellessa / Reported by Dr. Giuseppe Cotellessa
Uno studio condotto su oltre 400.000 post sulla piattaforma social Reddit ha identificato effetti collaterali finora non segnalati dei farmaci GLP-1, sempre più diffusi per la perdita di peso ed il trattamento del diabete. Gli utenti hanno riportato sintomi che interessano il ciclo mestruale e la temperatura corporea, non ancora descritti negli studi clinici né inclusi nei foglietti illustrativi dei farmaci.
Pubblicato oggi su Nature Health, lo studio analizza oltre cinque anni di post pubblici online di quasi 70.000 utenti di Reddit che discutono della loro esperienza personale con i farmaci GLP-1 semaglutide e tirzepatide.
"Alcuni degli effetti collaterali che abbiamo riscontrato, come la nausea, sono ben noti, e questo dimostra che il metodo sta rilevando un segnale reale", afferma Sharath Chandra Guntuku, PhD, professore associato di ricerca in informatica presso la Penn Engineering ed autore senior dello studio. "I sintomi non segnalati sono indizi che provengono dai pazienti stessi, spontaneamente, ed i medici potrebbero potenzialmente prestarvi attenzione."
Sebbene lo studio non sia rappresentativo della popolazione generale (gli utenti di Reddit sono generalmente più giovani, più spesso di sesso maschile e residenti negli Stati Uniti), i sintomi riportati corrispondono complessivamente agli effetti collaterali noti di semaglutide e tirzepatide. Circa il 44% degli utenti ha descritto almeno un effetto collaterale noto, più comunemente sintomi di disturbi gastrointestinali.
"Gli studi clinici in genere identificano gli effetti collaterali più pericolosi dei farmaci, ma possono non riuscire ad individuare i sintomi che preoccupano maggiormente i pazienti", afferma Lyle H. Ungar, PhD, professore di informatica presso la Penn Engineering. "Le comunità online di pazienti funzionano un po' come un passaparola di quartiere. Le persone che assumono questi farmaci si scambiano informazioni in tempo reale, condividendo esperienze che raramente trovano spazio in una visita medica od in una relazione ufficiale. Anche se i social media non sono necessariamente rappresentativi, un'ampia raccolta di post può riflettere ulteriori preoccupazioni."
"Alcuni degli effetti collaterali che abbiamo riscontrato, come la nausea, sono ben noti, e questo dimostra che il metodo sta rilevando un segnale reale", afferma Sharath Chandra Guntuku, PhD, professore associato di ricerca in informatica presso la Penn Engineering e autore senior dello studio. "I sintomi non segnalati sono indizi che provengono dai pazienti stessi, spontaneamente, e i medici potrebbero potenzialmente prestarvi attenzione."
Sebbene lo studio non sia rappresentativo della popolazione generale (gli utenti di Reddit sono generalmente più giovani, più spesso di sesso maschile e residenti negli Stati Uniti), i sintomi riportati corrispondono complessivamente agli effetti collaterali noti di semaglutide e tirzepatide. Circa il 44% degli utenti ha descritto almeno un effetto collaterale noto, più comunemente sintomi di disturbi gastrointestinali.
"Gli studi clinici in genere identificano gli effetti collaterali più pericolosi dei farmaci, ma possono non riuscire a individuare i sintomi che preoccupano maggiormente i pazienti", afferma Lyle H. Ungar, PhD, professore di informatica presso la Penn Engineering. "Le comunità online di pazienti funzionano un po' come un passaparola di quartiere. Le persone che assumono questi farmaci si scambiano informazioni in tempo reale, condividendo esperienze che raramente trovano spazio in una visita medica o in una relazione ufficiale. Anche se i social media non sono necessariamente rappresentativi, un'ampia raccolta di post può riflettere ulteriori preoccupazioni."
"Non possiamo affermare con certezza che i GLP-1 siano la causa di questi sintomi", afferma Neil KR Sehgal, dottorando presso l'Università della Pennsylvania e autore principale dello studio. "Tuttavia, quasi il 4% degli utenti di Reddit nel nostro campione ha segnalato irregolarità mestruali, una percentuale che sarebbe ancora più alta in un campione composto esclusivamente da donne. Riteniamo che questo sia un segnale che merita di essere approfondito."
Sebbene da oltre un decennio si cerchi di individuare online le segnalazioni di effetti collaterali dei farmaci, lo screening su larga scala dei post sui social media è rimasto una sfida fino all'avvento di modelli linguistici avanzati come ChatGPT o Gemini. In particolare, questi strumenti possono rivelarsi fondamentali per mappare il linguaggio utilizzato dagli utenti per descrivere i propri sintomi alla terminologia clinica definita nel Medical Dictionary for Regulatory Activities (MedDRA), utilizzato per la segnalazione ufficiale dei sintomi negli studi clinici.
"I modelli linguistici di grandi dimensioni hanno reso possibile effettuare questo tipo di analisi molto più rapidamente e con un livello di standardizzazione che prima era difficile da raggiungere", afferma Sehgal.
I ricercatori sperano che questi risultati incoraggino altri ricercatori e sviluppatori di farmaci ad indagare sugli effetti collaterali discussi dagli utenti online. In futuro, il gruppo prevede di estendere la ricerca oltre Reddit e le discussioni in lingua inglese per verificare se gli stessi sintomi si manifestano su diverse piattaforme di social media ed in diverse popolazioni.
Sebbene questo approccio non intenda sostituire le sperimentazioni cliniche, l'analisi dei post sui social media alla ricerca di indizi su effetti collaterali non segnalati può fare una differenza significativa in termini di velocità. Ciò può essere particolarmente rilevante per farmaci come semaglutide e tirzepatide, originariamente farmaci per il diabete che si sono rapidamente diffusi quando la FDA ne ha concesso l'approvazione come farmaci per la perdita di peso.
"Gli studi clinici rappresentano il gold standard, ma per loro natura sono lenti", afferma Guntuku. "Il punto fondamentale di questo tipo di approccio è la rapidità, ed è proprio in questi casi che risulta più prezioso."
ENGLISH
A study of more than 400,000 posts in the social media platform Reddit has identified previously unreported side effects from the increasingly popular GLP-1 weight loss and diabetes drugs. Users reported symptoms affecting menstrual cycles and body temperature, which have not yet been described in clinical trials or included in drug labels.
Published today in Nature Health, the study covers over five years of public online posts from nearly 70,000 Reddit users discussing their personal experience taking the GLP-1 drugs semaglutide and tirzepatide.
“Some of the side effects we found, like nausea, are well known, and that shows that the method is picking up a real signal,” says Sharath Chandra Guntuku, PhD, research associate professor in computer and information science at Penn Engineering and the study’s senior author. “The underreported symptoms are leads that came from patients themselves, unprompted, and clinicians could potentially pay attention to them.”
Although the study is not representative of the broader population—Reddit users are generally younger, more likely male and based in the U.S.—the symptoms reported collectively match known side effects of semaglutide and tirzepatide. About 44% of users described at least one known side effect, most commonly symptoms of gastrointestinal distress.
“Clinical trials generally identify the most dangerous side effects of drugs, but they can fail to find what symptoms patients are most concerned about,” says Lyle H. Ungar, PhD, professor in computer and information science at Penn Engineering. “Online patient communities work a lot like a neighborhood grapevine. People who are living with these medications are swapping notes with each other in real time, sharing experiences that rarely make it into a doctor’s office visit or an official report. Even though social media is not necessarily representative, a large collection of posts may reflect additional concerns.”
The study uncovered a series of side effects that were previously unreported for these drugs. This included discussions of menstrual cycle changes, such as intermenstrual bleeding, heavy bleeding, and irregular cycles. Other users reported chills, hot flashes, fever, and other temperature-related symptoms. In addition, fatigue symptoms ranked as the second most common complaint in these online posts despite rarely being reported in clinical trials.
“We can’t say that GLP-1s are actually causing these symptoms,” says Neil K. R. Sehgal, doctoral student at the University of Pennsylvania and the study’s lead author. “But nearly 4% of the Reddit users in our sample reported menstrual irregularities, which would be even higher in a female-only sample. We think that’s a signal worth investigating.”
While efforts to scour the internet for self-reported drug side effects have been ongoing for more than a decade, screening through social media posts at scale remained challenging until the arrival of large language models such as ChatGPT or Gemini. In particular, these tools can prove instrumental in mapping the language users use to describe their symptoms to clinical terminology defined in the Medical Dictionary for Regulatory Activities (MedDRA), used to officially report symptoms in clinical trials.
“Large language models have made it possible to do this kind of analysis much faster with a level of standardization that could be difficult to achieve before,” says Sehgal.
The researchers hope these findings will encourage researchers and drug developers to investigate the side effects discussed by users online. In future work, the team plans to expand beyond Reddit and English-language discussions to confirm whether the same symptoms appear across different social media platforms and populations.
While this approach is not intended as a rplacement for clinical trials, screening social media posts for clues on unreported side effects can make a significant difference in terms of speed. This can be especially relevant for drugs like semaglutide and tirzepatide, originally diabetes drugs that quickly became mainstream when the FDA granted them approval as weight loss drugs.
“Clinical trials are the gold standard, but by design, they are slow,” says Guntuku. “The whole point of this kind of approach is that it can move quickly, and that’s exactly when it’s most valuable.”
Da:
https://www.insideprecisionmedicine.com/topics/informatics/ai-finds-unreported-side-effects-of-glp-1-drugs-in-reddit-posts/?_hsenc=p2ANqtz-_r6TvOm9O_jLozo0zI92P1JORDANpPabM6r7DRokmA5-Ub_KHUAFZkkSXUZ0qJWoNaQXo5vcuB2twszYxmgOvDdd3c6cueOvAobEDdQFc9Vjsqc1U&_hsmi=413174916
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