Twitterは危険な薬物相互作用の特定を支援

Twitterデータをマイニングする新しいソフトウェアは、潜在的に危険な薬物の相互作用や副作用を従来のデータベースに表示する前に特定できます。

バーモント大学の学際的なコンピュータサイエンティストは、Twitterで何百万ものツイートを効率的に検索して、多くの薬物や医薬品の名前を検索し、それらをリンクする＃ハッシュタグを使用して、それらがどのように関連しているかのマップを作成できるコンピュータプログラムを作成しました。

研究者は、PubMedなどの医療データベースに表示される前、または医師や研究者がそれらについてまったく聞く前に、ソフトウェアが潜在的に危険な薬物相互作用や未知の副作用を発見できると述べています。

「私たちの新しいアルゴリズムは、臨床研究者や薬剤師などの専門家がフォローアップしてテストできる発見を行うための優れた方法です」と、新しいツールの作成を主導したバーモント大学のコンピューターサイエンティストであるAhmed Abdeen Hamedは述べました。

アルゴリズムの仕組みとその予備的発見に関するレポートは、 Journal of Biomedical Informatics.

「相互作用が何であるかわからないかもしれませんが、このアプローチを使用すると、ハッシュタグを介してリンクされている薬物の明確な証拠をすばやく見つけることができます」とハメッド氏は語った。

ハメッド氏によると、臨床研究が始まる前、または医療提供者が最新情報を受け取る前に、この新しいアプローチを使って緊急警報を発することもできると研究者たちは考えている。 「それは私たちに言うことができます：私たちはここで薬物/薬物相互作用を見ているかもしれません」とハメッドは言った。 「注意してください。」

研究者はまた、この方法が医学研究における長年の問題を克服するのに役立つと信じています。公開された研究は、あまり頻繁に新しい科学的知見にリンクされていません。デジタルライブラリは「タグ付けの頻度が低い」ためです。つまり、研究に関連するキーワードやメタデータなどの重要なデジタル情報の更新は、手間がかかる手作業であり、多くの場合、遅延または不完全です。

「米国の国立医学図書館が運営する巨大なデータベースは、ツイッターのハッシュタグをマイニングすることで、新たな科学的証拠とPubMedを関連付けることができる」とハメッド氏は語った。バーモントチームは、新しいアルゴリズムを使用して、調査者が検索用語（たとえば、「アルブテロール」）、PubMedで索引付けされた既存の科学的研究、および用語と研究に関連付けられたTwitterハッシュタグ間の関連を調査できるウェブサイトを作成しました。

以前の調査では、薬物の相互作用が悪いためにTwitterをマイニングできることが示されていますが、バーモントチームは、ハッシュタグに含まれる「#overprescribe」、「＃kidneystoneprobs」、「＃skinswelling」などの特徴的な情報に焦点を当てて、このアイデアを進めています新しい協会。

「個々のハッシュタグは、人間の脳のニューロンのように機能し、特定の信号を送信します」と科学者たちは書いており、2つ以上の薬物間の驚くべき経路を明らかにすることができます。

チームのアプローチには、「K-Hネットワーク」と呼ばれるもの（基本的にはキーワードとハッシュタグ間のリンクの密なマップ）を構築してから、多くの「ノイズとゴミ」を取り除く、とハメッド氏は言います。「これはTwitterです！」 —ネットワークの中心となる用語を見つけるため。次に、HashPairMinerと呼ばれるアルゴリズムは、このクリーンアップされたネットワークを検索して、検索語のペアとその間にあるハッシュタグの間の最短パスを探します。

National Science Foundationの支援を受けて、プロジェクトの全体的な目標は、「知られていない2つの薬物間の関係を発見すること」です、とハメッドは言った。しかし、「仮説を根拠づける」— Twitterのデータマイニングで未知の薬物相互作用を見つけることができる—チームは、彼らのアプローチが「既知の相互作用を生み出すことができる」ことを実証したかった、と製薬科学の教授であるTamer Fandyは言うバーモントのアルバニー薬局のキャンパスと新しい研究の共著者。

「そうだ」とハメドは言った。新しい研究の一例では、相互作用することが知られているアスピリンとアレルギー薬のベナドリルの間の経路がアルゴリズムによって検出されました。ある例では、2つの薬はハッシュタグ「#happythanksgiving」によってリンクされていました。

新しいシステムは、バーモント大学のハメドが最初に2013年11月にエラーであると考えたものから始まりました。現在のアルゴリズムの以前のバージョンは、「何か衝撃的なものを発見しました：イブプロフェンと医療用マリファナ— ＃Alzheimer'sと呼ばれるハッシュタグでリンクされています」とHamedは言います。

「それは間違いだと思いました。私は自分のコードを見ました。私は実験を繰り返しました。私はさまざまなツイートデータセットを収集しました—そして同じ結果を得ました」と彼は言った。しかし、PubMedやその他の臨床文献のデータベースでの関連付けに対するサポートは見つかりませんでした。実際、1989年に彼が発見した唯一の研究は、イブプロフェンとマリファナの間に相互作用がなかったという反対を示唆していました。

ハメドがツイッターバースで、ピアレビューされた新しい研究の結果を共有している人々を不注意に発見したことが判明しました。これは、イブプロフェンが関連付けられている通常のマリファナ使用のメモリ損傷効果をブロックまたは低減する能力を持っていることを示唆していますアルツハイマー病の発症に伴い。 「PubMedの前にTwitterに登場しました」とHamed氏は語った。

より多くの州がマリファナを合法化すると、他の薬物との相互作用についての議論がますます高まると思われます-これらの相互作用を研究する研究者の能力に先んじて。

「懸念を検出できれば—頭痛や血圧の低下などについてのおしゃべりを言う」と彼は言った、「それは薬剤師や研究者を、臨床試験や他の医学的検査によって追跡できる仮説に導くかもしれない。 」

出典：バーモント大学