ИИ выявил малоизученные побочные эффекты Ozempic, проанализировав 400 000 постов на Reddit

Искусственный интеллект дал исследователям новый способ прислушаться к тому, что пациенты говорят о популярных препаратах класса GLP-1. Проанализировав более 400 000 постов Reddit, команда Университета Пенсильвании выявила ряд симптомов, о которых сообщали люди, принимающие семаглутид (Ozempic, Wegovy и Rybelsus) и тирзепатид (Mounjaro и Zepbound). Эти симптомы могут быть не в полной мере представлены в клинических испытаниях и официальной информации регуляторов.

Исследование, недавно опубликованное в журнале Nature Health, охватило посты почти 70 000 пользователей Reddit за период более пяти лет. Две категории симптомов выделились как особенно заслуживающие дальнейшего изучения: репродуктивные симптомы, включая изменения менструального цикла, и нарушения терморегуляции, такие как озноб и приливы жара.

Результаты не устанавливают, что эти симптомы вызваны препаратами. По словам исследователей, огромный массив спонтанных сообщений пациентов может выявлять сигналы, которые стоит изучить внимательнее. «Некоторые из найденных нами побочных эффектов, например тошнота, хорошо известны, и это показывает, что метод улавливает реальный сигнал, — говорит Шарат Чандра Гунтуку, научный сотрудник кафедры компьютерных и информационных наук Penn Engineering и старший автор работы. — Недооценённые симптомы — это зацепки, полученные от самих пациентов, без каких-либо наводящих вопросов, и клиницисты могли бы обращать на них внимание».

Клинические испытания предназначены для того, чтобы определить, работает ли лечение, и выявить важные проблемы безопасности, но они не обязательно фиксируют все симптомы, значимые для пациентов, когда препарат начинает применяться гораздо более широкой популяцией. «Клинические испытания, как правило, выявляют самые опасные побочные эффекты лекарств, — добавляет Лайл Унгар, профессор кафедры компьютерных и информационных наук и соавтор исследования. — Но они могут не показать, какие симптомы больше всего беспокоят пациентов; и хотя соцсети не обязательно репрезентативны, большой массив постов может отражать дополнительные опасения».

Это различие принципиально. Исследование выявило ассоциации в том, что люди обсуждали в интернете, а не доказательства того, что именно препараты GLP-1 вызвали эти переживания. «Мы не можем сказать, что GLP-1 действительно вызывают эти симптомы, — отмечает Нил Сегал, первый автор работы и докторант под руководством Гунтуку и Унгара. — Но почти 4% пользователей Reddit в нашей выборке сообщали о менструальных нарушениях, и в выборке только из женщин эта доля была бы ещё выше. Мы считаем это сигналом, который стоит исследовать».

Идея извлекать из интернет-обсуждений сведения о безопасности лекарств появилась задолго до нынешнего бума ИИ. В 2011 году Унгар участвовал в одной из первых попыток использовать созданный пользователями контент для выявления возможных побочных эффектов медикаментов. Соцсети способны фиксировать переживания, которыми пациенты делятся друг с другом, но которые могут никогда не дойти до врача, производителя препарата или регулятора. «Онлайн-сообщества пациентов работают во многом как соседская сарафанная радио, — говорит Унгар. — Люди, живущие с этими препаратами, обмениваются заметками в реальном времени, делясь опытом, который редко попадает на приём к врачу или в официальный отчёт».

С тех пор онлайн-сообщества пациентов выросли в разы, что сделало соцсети потенциально ценным источником для изучения того, как лекарства влияют на людей в повседневной жизни, хотя доступ к данным платформ становится всё сложнее. Исследователи подчёркивают, что традиционные клинические исследования остаются необходимыми, но интернет-разговоры могут давать информацию гораздо быстрее, когда препарат начинают принимать миллионы людей. «Клинические испытания — золотой стандарт, но они по своей природе медленны, — говорит Гунтуку. — Это не замена испытаний, но такой анализ работает гораздо быстрее, а скорость важна, когда препарат практически за одну ночь переходит из ниши в массовое применение».

Одним из главных препятствий всегда был масштаб. Гунтуку называет свой подход «вычислительным социальным слушанием» — использованием вычислительных методов для выявления закономерностей в больших массивах онлайн-разговоров о здоровье. Пациенты редко описывают симптомы стандартизированной медицинской терминологией: один скажет, что ему непривычно холодно, другой упомянет постоянный озноб, тогда как клиницист отнёс бы эти жалобы к конкретному медицинскому термину. Поэтому исследователям нужен способ переводить повседневный язык в стандартизированные категории. Важным справочником служит MedDRA (Medical Dictionary for Regulatory Activities) — терминологический словарь, широко используемый для классификации заболеваний, симптомов и нежелательных явлений.

Раньше сопоставление огромного числа неформальных постов со стандартизированной медицинской терминологией требовало колоссальной работы, ограничивая объём данных, который реально можно было проанализировать. Большие языковые модели, такие как GPT и Gemini, меняют это положение, позволяя обрабатывать и категоризировать гигантские объёмы текста быстрее и последовательнее. «Большие языковые модели позволили проводить такой анализ гораздо быстрее и с уровнем стандартизации, которого раньше было трудно достичь», — говорит Сегал.

Исследователи подчёркивают, что пользователи Reddit не репрезентируют общую популяцию принимающих препараты GLP-1: они, как правило, моложе, чаще мужчины и непропорционально сосредоточены в США. Даже с этим ограничением анализ дал обнадёживающий признак того, что метод улавливает подлинные закономерности: многие из обсуждавшихся симптомов точно совпадали с уже известными эффектами семаглутида и тирзепатида. Около 44% включённых в исследование пользователей описали хотя бы один побочный эффект. Чаще всего встречались желудочно-кишечные проблемы, что согласуется с тошнотой и другими пищеварительными нарушениями, уже ассоциированными с этими препаратами.

Больший интерес представляли симптомы, которые встречались достаточно часто, чтобы привлечь внимание, но могут быть не столь полно представлены в действующих инструкциях к препаратам или в обычных отчётах о нежелательных явлениях. Почти 4% пользователей, сообщивших о побочных эффектах, описывали репродуктивные симптомы: кровотечения между менструациями, обильные кровотечения и нерегулярный цикл. Пользователи также описывали нарушения терморегуляции — озноб, ощущение непривычного холода, приливы жара и симптомы, напоминающие лихорадку. Ещё одной заметной находкой стала усталость: в данных Reddit это была вторая по частоте жалоба, хотя в клинических испытаниях о ней сообщалось сравнительно редко — недостаточно, чтобы достичь установленных порогов отчётности.

Одна из возможных причин, по которой эти сообщения привлекли внимание исследователей, связана с гипоталамусом — небольшой, но крайне важной областью мозга, которая, помимо прочего, регулирует голод, гормоны, репродукцию и температуру тела. «Считается, что эти препараты действуют через гипоталамус — часть мозга, регулирующую широкий спектр гормонов, — говорит Джина Шоу Трониери, старший научный сотрудник Центра проблем веса и расстройств пищевого поведения Пенсильванского университета и соавтор работы. — Это не значит, что препараты обязательно вызывают эти симптомы, но может указывать на то, что сообщения об изменениях менструального цикла и колебаниях температуры тела стоит изучать более системно». Исследователи не утверждают, что эта биологическая связь доказывает причинность — она лишь даёт ещё один повод тщательнее проверить сообщаемые пациентами закономерности в контролируемых исследованиях.

Пока команда надеется, что результаты побудят учёных и клиницистов внимательнее относиться к симптомам, которые пациенты раз за разом обсуждают в интернете. «Они явно занимают мысли пациентов, и это заслуживает внимания», — говорит Сегал. Исследователи также планируют расширить анализ за пределы Reddit и англоязычных сообществ, чтобы понять, воспроизводятся ли те же закономерности среди других групп людей и на других платформах. «Мы пока не знаем, отражает ли то, что мы видим на Reddit, опыт пользователей GLP-1 во всём мире или это специфично для типа людей, которые пишут на Reddit в США», — говорит Унгар.

В долгосрочной перспективе быстрый ИИ-анализ онлайн-разговоров пациентов может стать системой раннего обнаружения возникающих проблем, связанных с лекарствами, биодобавками и wellness-продуктами. Это особенно ценно для веществ, которые становятся популярными в сети быстрее, чем успевают реагировать традиционные исследования. Слабо регулируемые или вовсе нерегулируемые продукты, включая инъекционные пептиды, быстро распространяются через сообщества на Reddit, TikTok и других платформах, и обсуждения пользователей могут давать одни из самых ранних указаний на неожиданные эффекты. «Весь смысл такого подхода в том, что он может работать быстро, а именно тогда он и наиболее ценен», — говорит Гунтуку.

Исследование проведено в Инженерной школе Пенсильванского университета. Авторы не получали внешнего финансирования. Трониери сообщает о получении от имени Пенсильванского университета гранта по инициативе исследователя от Novo Nordisk и консультационных гонораров от Currax Pharmaceuticals, LLC; остальные авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.