KI analysiert Reddit-Beiträge, um unterberichterstattete Nebenwirkungen von GLP-1 zu finden.

AI-gestützte Analyse von Reddit-Beiträgen zu GLP-1-Medikamenten

Forscher der University of Pennsylvania haben mithilfe von KI über 400.000 Reddit-Beiträge analysiert, um Symptome zu identifizieren, die von Patienten im Zusammenhang mit GLP-1-Medikamenten berichtet werden. Diese Medikamente sind bekannt für ihren Einsatz bei Gewichtsreduktion und Diabetes, insbesondere Semaglutid und Tirzepatid. Die Symptome, die hier festgestellt wurden, könnten in klinischen Studien oder offiziellen Dokumenten nicht vollständig erfasst worden sein.

Die neue Studie, veröffentlicht in Nature Health, untersucht mehr als ein halbes Jahrzehnt an Beiträgen von fast 70.000 Reddit-Nutzern und hebt zwei Hauptsymptomklassen hervor, die weiterer Untersuchungen bedürfen: Fortpflanzungssymptome, einschließlich unregelmäßiger Menstruationszyklen, und temperaturbezogene Beschwerden, wie Schüttelfrost und Hitzewallungen.

„Einige der Nebenwirkungen, die wir gefunden haben, wie Übelkeit, sind gut bekannt, und das zeigt, dass die Methode ein echtes Signal auffängt. Die unterreportierten Symptome stammen von den Patienten selbst, ohne dass sie dazu angeregt wurden, und Kliniker könnten denen potenziell mehr Aufmerksamkeit schenken“,

Sharath Chandra Guntuku, außerordentlicher Professor für Computer- und Informationswissenschaften (CIS) an der Penn Engineering und leitender Autor der Studie.

„Klinische Studien identifizieren im Allgemeinen die gefährlichsten Nebenwirkungen von Medikamenten“, fügt Lyle Ungar, Professor für CIS und Mitautor der Studie, hinzu. „Aber sie können versäumen, herauszufinden, welche Symptome den Patienten am meisten Sorgen bereiten; auch wenn soziale Medien nicht unbedingt repräsentativ sind, kann eine große Sammlung von Beiträgen zusätzliche Bedenken widerspiegeln.“

Die Forscher warnen, dass ihre Ergebnisse nicht kausal sind. „Wir können nicht sagen, dass GLP-1-Medikamente tatsächlich diese Symptome verursachen“, erklärt Neil Sehgal, der erste Autor der Studie und Doktorand in CIS unter der Anleitung von Guntuku und Ungar. „Aber fast 4 % der Reddit-Nutzer in unserer Stichprobe berichteten von Menstruationsunregelmäßigkeiten, was in einer rein weiblichen Stichprobe noch höher wäre. Wir glauben, dass das ein Signal ist, das es wert ist, weiter untersucht zu werden.“

Untersuchung von sozialen Medien zur Gesundheit

Im Jahr 2011 nahm Ungar an einem der frühesten Versuche teil, online von Nutzern erstellte Inhalte nach Informationen zu unerwünschten Arzneimittelwirkungen zu durchsuchen.

„Online-Patientengemeinschaften funktionieren ähnlich wie der Klatsch in einer Nachbarschaft“, sagt Ungar. „Menschen, die mit diesen Medikamenten leben, tauschen sich in Echtzeit über Erfahrungen aus, die selten in einem Arztbesuch oder einem offiziellen Bericht erwähnt werden.“

In den Jahren seitdem ist die Nutzung sozialer Medien nur gewachsen, sodass Daten von diesen Plattformen zunehmend vielversprechend als Informationsquelle über die Nebenwirkungen von Medikamenten sind, auch wenn die Plattformen selbst den Zugriff auf die Daten erschwert haben. (Guntuku hat auch Forschungen zu Strategien veröffentlicht, wie man sich an Veränderungen im Plattformzugang anpassen kann.)

„Klinische Studien sind der Maßstab, aber sie sind von Natur aus langsam“, sagt Guntuku. „Das ist kein Ersatz für Studien, aber es kann viel schneller voranschreiten, und diese Geschwindigkeit ist wichtig, wenn ein Medikament fast über Nacht von einem Nischenprodukt zu einem Mainstream-Produkt wird.“

Nutzung von KI zur Analyse sozialer Medien

Bis jetzt war der herausforderndste Teil dieses Prozesses, den Guntuku als „computational social listening“ bezeichnet, die Skalierbarkeit.

Da die Benutzer unterschiedlich beschreiben, wie sie ihre Symptome empfinden, begrenzte der Aufwand, individuelle Social-Media-Beiträge mit der Sprache im Medical Dictionary for Regulatory Activities (MedDRA), das von Kliniken zur Beschreibung von Symptomen verwendet wird, die Menge an Daten, die dieser Ansatz verarbeiten konnte.

Jetzt haben große Sprachmodelle wie GPT oder Gemini eine systematische Analyse von sozialen Medienbeiträgen in einem nie dagewesenen Maßstab ermöglicht. „Große Sprachmodelle haben es möglich gemacht, diese Art von Analyse viel schneller und mit einem Niveau der Standardisierung durchzuführen, das zuvor schwierig zu erreichen war“, sagt Sehgal.

Nicht gemeldete Symptome

Obwohl die Population, die die Forscher untersucht haben, nicht repräsentativ ist – Reddit-Nutzer sind meist jünger, eher männlich und überproportional in den USA ansässig – stimmen die in ihren Berichten beschriebenen Symptome weitgehend mit den bekannten Nebenwirkungen von Semaglutid und Tirzepatid überein: etwa 44 % der Nutzer in der Studie beschrieben mindestens eine Nebenwirkung, am häufigsten eine Form von gastrointestinalen Beschwerden.

Besonders auffällig war der nicht unerhebliche Anteil der Nutzer, die Symptome berichteten, die in den aktuellen Arzneimittelkennzeichnungen oder der routinemäßigen Berichterstattung über unerwünschte Ereignisse möglicherweise nicht vollständig erfasst sind. Fast 4 % der Nutzer, die von Nebenwirkungen berichteten, beschrieben Fortpflanzungssymptome, einschließlich Menstruationsveränderungen wie Zwischenblutungen, starke Blutungen und unregelmäßige Zyklen.

Andere berichteten über temperaturbezogene Beschwerden wie Schüttelfrost, Frösteln, Hitzewallungen und fieberähnliche Symptome.

Darüber hinaus rangierte Müdigkeit als die zweithäufigste Beschwerde unter den Reddit-Nutzern, obwohl sie in relativ wenigen klinischen Studien gemeldet wurde.

„Diese Medikamente sollen Teile des Gehirns aktivieren, die Hypothalamus genannt werden, und die eine Vielzahl von Hormonen regulieren“, sagt Jena Shaw Tronieri, Senior Research Investigator am Penn’s Center for Weight and Eating Disorders und Mitautorin der Studie. „Das bedeutet jedoch nicht, dass die Medikamente unbedingt diese Symptome verursachen. Es könnte jedoch darauf hindeuten, dass Berichte über Menstruationsveränderungen und Schwankungen der Körpertemperatur wert sind, systematischer untersucht zu werden.“

Zukünftige Richtungen

Langfristig hoffen die Forscher, dass ihre Ergebnisse Kliniker und Forscher dazu ermutigen, die Nebenwirkungen, die Patienten online diskutieren, genauer zu betrachten. „Sie sind den Patienten offensichtlich wichtig, und darauf sollte man achten“, sagt Sehgal.

Das Team hofft auch, die Arbeit über Reddit und englischsprachige Gemeinschaften hinaus auszudehnen, um zu testen, ob ähnliche Muster auf verschiedenen Plattformen und in verschiedenen Bevölkerungen auftreten.

„Wir wissen noch nicht, ob das, was wir auf Reddit sehen, die Erfahrungen von GLP-1-Nutzern weltweit widerspiegelt oder ob es spezifisch für die Art von Person ist, die in den USA auf Reddit postet“, sagt Ungar.

Letztendlich glauben die Forscher, dass diese Art der schnellen, AI-gestützten Analyse sozialer Medien ein nützliches Mittel zur Erkennung von Frühwarnzeichen bei neuen Medikamenten und Gesundheitstrends werden könnte.

Für Substanzen, die schnell online populär werden, besonders für solche, die in schwach regulierten oder nicht regulierten Märkten verkauft werden, wie injizierbare Peptide, könnten Diskussionen von Patienten auf Plattformen wie Reddit und TikTok eines der frühesten Anzeichen dafür bieten, was Nutzer tatsächlich erleben.

„Der ganze Sinn dieses Ansatzes besteht darin, dass er schnell funktionieren kann, und genau dann ist er am wertvollsten“, sagt Guntuku.

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