Yeni bir araştırma, yapay zekanın hastaların popüler GLP-1 ilaçları hakkında ne söylediğini dinlemesini sağlayan yeni bir yol sundu. Pennsylvania Üniversitesi ekibi, 400.000’den fazla Reddit paylaşımını analiz ederek semaglutid (Ozempic, Wegovy ve Rybelsus) ve tirzepatid (Mounjaro ve Zepbound) kullanan kişiler tarafından bildirilen, klinik denemelerde ya da resmi düzenleyici bilgilerde tam olarak yansımayabileceğini söylediği birkaç semptomu tespit etti. Çalışma, Nature Health dergisinde son dönemde yayımlandı.
Araştırmacılar, yaklaşık 70.000 Reddit kullanıcısından gelen neredeyse beş yıllık paylaşımları inceledi. İki semptom kategorisi, daha dikkatli incelenmeye değer olarak öne çıktı: adet döngüsündeki değişiklikler gibi üremeyle ilgili belirtiler ve titreme, sıcak basması gibi vücut ısısıyla ilgili sorunlar.
Klinik Denemelerin Göremediği Belirtiler
Bulgular, bu ilaçların bu belirtilere neden olduğunu kanıtlamıyor. Araştırmacılar bunun yerine, hastaların kendiliğinden ve soru sorulmadan bildirdiği bu spontane raporların, daha yakından incelenmeye değer sinyaller ortaya koyabileceğini söyledi. Çalışmanın deneyimli yazarı ve Pennsylvania Üniversitesi Mühendislik ve Bilgisayar Bilimleri departmanında araştırma görevlisi olan Sharath Chandra Guntuku, “Bulduğumuz bazı yan etkiler, örneğin iştahsızlık, zaten iyi biliniyor ve bu da yöntemin gerçek bir sinyali yakaladığını gösteriyor. Az bildirilen belirtiler, hastalardan kendilerinin getirdiği ipuçlarıdır ve hekimler bunlara dikkat edebilir” ifadelerini kullandı.
Klinik denemeler, tedavilerin işe yarayıp yaramadığını belirlemek ve önemli güvenlik sorunlarını tespit etmek için tasarlanırken, bir ilacın çok daha geniş bir nüfusta kullanılmaya başlanmasından sonra hastaları en çok ilgilendiren her semptomu yakalayamayabilir. Çalışmanın yazarlarından ve Pennsylvania Üniversitesi’nde bilgisayar bilimleri profesörü olan Lyle Ungar, “Klinik denemeler genellikle ilaçların en tehlikeli yan etkilerini belirler, ancak hastaların en çok endişe duyduğu belirtileri bulamayabilirler; sosyal medya mutlaka temsilci olmasa da, büyük bir paylaşım koleksiyonu ek endişeleri yansıtabilir” dedi.
Bu ayrım önemlidir. Çalışma, insanların çevrimiçi olarak ne konuştuğunda ortaya çıkan bağlamaları buldu, GLP-1 ilaçlarının bu deneyimlerden sorumlu olduğunu kanıtlamadı. Çalışmanın birinci yazarı ve Guntuku ile Ungar rehberliğinde eğitim gören doktora öğrencisi Neil Sehgal, “GLP-1’lerin gerçekten bu belirtilere neden olduğunu söyleyemeyiz, ancak örneklemimizdeki Reddit kullanıcılarının neredeyse %4’ü adet düzensizliklerini bildirdi ve bu oran yalnızca kadınların olduğu bir örnekleme bakıldığında daha da yüksek olurdu. Bunu incelemeye değer bir sinyal olarak düşünüyoruz” notunu düştü.
Sosyal Medya Bir Erken Sağlık Sinyali Olarak
Çevrimiçi sohbetlerden ilaç güvenliği hakkında ipuçları çıkarma fikri, bugünkü yapay zeka patlamasından önceye dayanır. 2011’de Ungar, internet kullanıcıları tarafından oluşturulan malzemeyi kullanarak ilaçlardan kaynaklanabilecek olası zararlı etkileri tespit etmeye yönelik en erken çabalarından birine katıldı.
Sosyal medya, hastaların birbiriyle konuştuğu ama hekim, ilaç üreticisi ya da düzenleyiciye resmi olarak asla bildirmeyebileceği deneyimleri yakalayabilir. Ungar, “Çevrimiçi hasta toplulukları bir komşuluk ağzı gibi çalışır. Bu ilaçlarla yaşayan insanlar gerçek zamanlı olarak birbirleriyle not değiştirir ve nadiren bir hekim ziyaretine ya da resmi bir rapora yansıyan deneyimleri paylaşırlar” ifadelerini kullandı.
Bundan bu yana çevrimiçi hasta toplulukları çok büyük ölçüde genişledi. Bu durum, sosyal medyayı ilaçların günlük hayatta insanları nasıl etkilediğini incelemek için potansiyel olarak değerli bir kaynak haline getirdi, ancak platform verilerine erişimin daha da zorlaştığı bir gerçeklik ortaya koydu. Araştırmacılar, geleneksel klinik araştırmanın hâlâ vazgeçilmez olduğunu vurgularken, milyonlarca insanın bir ilacı kullanmaya başladığında çevrimiçi sohbetler çok daha hızlı bilgi sağlayabileceğini belirtti.
Guntuku, “Klinik denemeler altın standarttır, ancak tasarımı gereği yavaştır. Bu denemelerin yerini değiştirmiyor, ancak çok daha hızlı hareket edebilir ve bir ilacın neredeyse bir gecede nişten ana akıma geçmesi durumunda bu hız önemlidir” dedi.
Yapay Zeka Dev Sosyal Medya Analizini Sağlıyor
Her zaman en büyük engellerden biri ölçek olmuştur. Guntuku, yaklaşımı sağlıkla ilgili büyük çevrimiçi sohbet koleksiyonlarındaki örüntüleri tespit etmek için hesaplama yöntemlerini kullanan “hesaplamalı sosyal dinleme” olarak tanımladı.
Hastalar genellikle semptomları standart tıbbi terimlerle tarif etmez. Bir kişi kendisini alışılmadık biçimde soğuk hissettiğini tarif ederken, başka biri sürekli titremeyi anlatabilir, bir hekim ise bu deneyimleri belirli bir tıbbi terimle sınıflandırabilir. Araştırmacıların bu yüzden günlük dili standart kategorilere çevirmek için bir yoluna ihtiyacı vardır. Önemli bir referans, tıbbi durumları, belirtileri ve zararlı olayları sınıflandırmak için yaygın olarak kullanılan terimoloji sağlayan Düzenleyici Aktiviteler için Tıbbi Sözlük (MedDRA)’dır.
Önceden, devasa sayıda resmi olmayan sosyal medya paylaşımını standart tıbbi terimlerle eşleştirmek devasa miktarda emek gerektirirken, araştırmacıların gerçekçi biçimde analiz edebileceği veri miktarını sınırlıyordu. GPT ve Gemini gibi büyük dil modelleri, araştırmacıların devasa miktarda metni daha tutarlı ve hızlı biçimde işleyip sınıflandırabilmesini sağlayarak bu denklemi değiştiriyor. Sehgal, “Büyük dil modelleri, bu tür analizi daha önce zor olabilecek bir düzeyde standartlaşma ile çok daha hızlı yapmayı mümkün kıldı” dedi.
400.000 Paylaşımın Beklenmedik Belirtileri
Araştırmacılar, Reddit kullanıcılarının GLP-1 ilaçlarını kullanan genel nüfuzu temsil etmediğini vurguluyor. Reddit kullanıcıları genellikle daha genç oluyor, erkek olma olasılıkları daha yüksek ve orantısız biçimde Amerika Birleşik Devletleri’nde yer alıyor.
Bu kısıtlamaya rağmen, analiz yaklaşımın gerçek örüntüleri tespit ettiğine dair bir rahatlatıcı işaret üretti. Reddit kullanıcılarının tartıştığı birçok semptom, semaglutid ve tirzepatid’in zaten bilinen etkileriyle yakın biçimde örtüşüyordu. Çalışmaya dahil edilen kullanıcıların yaklaşık %44’ü en az bir yan etki tarif etti. En yaygın olanlar gastrointestinal sorunlardı ve bu, bu ilaçlarla zaten ilişkilendirilen iştahsızlık ve diğer sindirim sorunlarıyla tutarlıydı.
Daha da ilginç olanlar, araştırmacıların dikkatini çeker kadar sık görülen ama mevcut ilaç etiketlerinde ya da geleneksel zararlı olay raporlarında o kadar iyi temsil edilmediği düşünülen belirtilerdi. Yan etki bildiren kullanıcıların neredeyse %4’ü üreme belirtilerini tarif etti. Bunlar, adetler arası kanama, yoğun kanama ve düzensiz adet döngüleri gibi adetle ilgili değişiklikleri içeriyordu.
Kullanıcılar ayrıca titreme, alışılmadık biçimde soğuk hissetme, sıcak basması ve ateşe benzer belirtiler gibi vücut ısısıyla ilgili değişiklikleri tarif etti. Yorgunluk da dikkat çeken başka bir bulguydu. Reddit verisinde en sık bildirilen şikayetlerden ikincisi olan yorgunluk, klinik denemelerin yalnızca nispeten azının yorgunluğu bildirim eşiklerine kadar sık bildirdiği bir gerçeklikle birlikte öne çıkıyordu.
Neden Adet ve Sıcaklık Değişiklikleri İlginç
Bu raporların araştırmacıların dikkatini çekmesinin olası bir nedeni, beynin küçük ama son derece önemli bir bölgesi olan hipotalamusla ilgili olabilir. Hipotalamusun birçok görevi arasında iştahı, hormonları, üremeyi ve vücut ısısını düzenlemesine yardımcı olması yer alıyor. Bu ilaçların hipotalamusun bir bölümüne bağlanarak çeşitli hormonları düzenlemesine yardımcı olan bu beyin bölgesiyle çalıştıkları düşünüldüğüne işaret ediliyor.
Penn’in Aşırı Ağırlık ve Yeme Bozuklukları Merkezi’nde araştırmacı olan ve çalışmanın yazarlarından Jena Shaw Tronieri, “Bu ilaçların hipotalamus denilen beynin bir bölümünü harekete geçirerek geniş bir hormon yelpazesini düzenlemesine yardımcı olduğunu düşünüyoruz. Bu ilaçların bu belirtilere neden olduğunu gerektirmez, ancak adet değişiklikleri ve vücut ısısı dalgalanmaları raporlarının daha sistematik biçimde incelenmeye değer olabileceğini gösterebilir” ifadelerini kullandı.
Araştırmacılar bu biyolojik bağlantının GLP-1 ilaçlarının sorumlu olduğunu kanıtladığını öne sürmüyor. Bunun yerine, hasta-bildirimli örüntüleri kontrollü araştırmalar aracılığıyla daha dikkatli biçimde test etmenin başka bir nedeni sundu.
Çevrimiçi Sohbetleri Araştırma İpuçlarına Dönüştürmek
Şu an için ekip, sonuçların bilim insanlarını ve hekimleri, hastaların çevrimiçi olarak tekrar tekrar tartıştığı belirtilere daha dikkatli bakmalarını teşvik etmeyi umuyor. Sehgal, “Bunlar açıkça hastaların aklında ve buna dikkat etmek değer” dedi.
Araştırmacılar ayrıca analizlerini Reddit’in ötesine ve İngilizce toplulukların ötesine genişletmek istiyor. Bu, aynı örüntülerin farklı insan grupları arasında ve farklı sosyal medya platformlarında ortaya çıkıp çıkmadığını belirlemede yardımcı olabilir. Ungar, “Henüz Reddit’de gördüklerimizin küresel GLP-1 kullanıcılarının deneyimini yansıttığını gerçekten bilmiyoruz, yoksa bunun yalnızca Amerika Birleşik Devletleri’nde Reddit’e yazan kişi tipine özgü olduğunu mu” sorusunu yöneltti.
Daha uzun vadede, çevrimiçi hasta sohbetlerinin hızlı yapay zeka analizi, ilaçlar, takviyeler ve sağlığa yönelik ürünlerle ilgili ortaya çıkan sağlık endişelerini erken tespit eden bir sistem haline gelebilir. Bu, çevrimiçi araştırmadan daha hızlı popülerleşen maddeler için özellikle değerli olabilir. Reddit, TikTok ve diğer platformlardaki topluluklar arasında hızlı biçimde yayılan gevşek biçimde düzenlenmiş ya da düzenlenmemiş ürünler, örneğin enjekte edilebilir peptitler, bu yüzden kullanıcılar arasındaki tartışmalar beklenmedik etkilerin en erken göstergelerinden bazıları sağlayabilir.
Guntuku, “Bu tür bir yaklaşımın tüm amacı hızlı hareket edebilmektir ve bu da tam olarak en değerli olduğu andır” dedi.
Bu çalışma Pennsylvania Üniversitesi Mühendislik ve Uygulamalı Bilimler Okulu’nda yürütüldü. Yazarlar dışarıdan herhangi bir fon bildirmiyor. Tronieri, Pennsylvania Üniversitesi adına Novo Nordisk’ten bir araştırmacı-başlatılmış hibe ve Currax Pharmaceuticals, LLC’den danışmanlık ücretleri aldığını bildiriyor. Diğer yazarlar çakışma çıkaracak bir durum bildirmiyor.
