最近の研究では、 自然の健康約7万人のRedditユーザーによる5年間にわたる投稿を調査した。特に、月経周期の変化などの生殖器系の症状と、悪寒やほてりなどの体温の問題の 2 つのカテゴリは、さらに調査する価値がありました。

この調査結果は、薬物が症状を引き起こしたかどうかを決定するものではありません。その代わりに、患者の自発的報告を大量に収集することで、より綿密に調査すべきシグナルを明らかにできる可能性があると研究者らは述べている。

「我々が発見した吐き気などの副作用の一部はよく知られており、このことはこの方法が本物のシグナルを受け取っていることを示唆している」とペン・エンジニアリングのコンピューター情報科学（CIS）研究教授であり、この研究の主任著者であるシャラス・チャンドラ・グントゥク氏は言う。 「過小報告されている症状は患者自身から生じており、医師は焦点を当てることができます。」

臨床試験以外で患者が報告すること

臨床試験は、治療法が有効かどうかを判断し、重要な安全性の問題を特定することを目的としていますが、より多くの人々がその薬を使用する場合、必ずしも患者にとって重要な症状をすべて検出できるわけではありません。

CISの教授であり、この研究の共著者でもあるライル・アンガー氏は、「臨床試験では通常、薬の最も危険な副作用が特定される」と付け加えた。 「しかし、患者がどの症状を最も懸念しているのかを見つけることはできないかもしれません。ソーシャルメディアは必ずしも代表的なものではありませんが、大量の投稿のコレクションはさらなる懸念を反映している可能性があります。」

区別は重要です。この研究では、人々がオンラインで話し合っていた内容との関連性が発見されたが、GLP-1薬がこれらの経験の原因であるという証拠ではなかった。

「GLP-1が実際にこれらの症状を引き起こすとは言えません」と、この研究の筆頭著者であり、GuntukuとUngarからアドバイスを受けたCISの博士課程の学生であるNeil Sehgalは指摘する。 「しかし、我々のサンプルではレディットユーザーの約4％が月経不順を報告しており、女性のみのサンプルではさらにその割合が高くなるでしょう。これは調査する価値のあるシグナルだと考えています。」

早期の健康シグナルとしてのソーシャルメディアの使用

オンライン会話をマイニングして医薬品の安全性に関するヒントを得るというアイデアは、今日の AI ブームよりも前から存在していました。 2011 年、Ungar は、ユーザー作成コンテンツを使用して薬の潜在的な副作用を特定する最初の試みの 1 つに参加しました。

ソーシャル メディアは、患者同士が話し合った経験を記録できますが、医師、製薬会社、規制当局に正式に報告されることはありません。

「オンラインの患者コミュニティは近所のブドウの木のように機能します」とアンガー氏は言います。 「これらの薬物を使用して生活している人々は、リアルタイムで互いにメモを交換し、医師の診察や正式な報告につながることはめったにない経験を共有します。」

それ以来、オンラインの患者コミュニティは飛躍的に成長しました。このため、ソーシャル メディアは、プラットフォーム データへのアクセスがより困難になっているにもかかわらず、薬物が日常生活で人々にどのような影響を与えるかを研究するための潜在的に貴重なリソースとなっています。

従来の臨床試験は依然として重要であるが、何百万人もの人々がその薬を使用し始めると、オンラインチャットの方がより迅速に情報を提供できると研究者らは強調する。

「臨床試験は至極の標準ですが、仕様上、時間がかかります」とガントゥク氏は言う。 「これは検査に代わるものではありませんが、はるかに迅速に移行することができ、医薬品がほぼ一夜にしてニッチから主流に移行する場合、そのスピードは重要です。」

AI によりマスメディア分析が可能になる

最大のハードルの 1 つは常に規模です。

Guntuku 氏は、このアプローチを「コンピューターによるソーシャル リスニング」と説明しています。これはコンピューター技術を使用して、オンラインでの健康に関する会話の大規模なコレクションからパターンを特定します。

しかし、患者が標準的な医学用語を使って症状を説明することはほとんどありません。ある人は異常な寒さを感じたと言い、別の人は絶え間ない冷たさについて言及するかもしれませんが、臨床医は特定の医学用語を使用してこれらの経験を分類するかもしれません。

したがって、研究者は日常言語を標準的なカテゴリーに翻訳する必要があります。重要な参考文献の 1 つは、医学的規制活動のための医学辞書 (MedDRA) です。これは、病状、症状、有害事象を分類するために使用される広範な用語です。

以前は、多数の非公式のソーシャルメディア投稿を標準的な医学用語にリンクさせるには、研究者が現実的に分析できるほどの膨大な作業が必要でした。

GPT や Gemini などの大規模言語モデルはこの方程式を変え、研究者が大量のテキストを一貫して迅速に処理および分類できるようになりました。

「大規模な言語モデルにより、以前は達成が困難だった標準化レベルで、この種の分析をより迅速に実行できるようになりました」と Sehgal 氏は言います。

40万件のメッセージから予期せぬ文字が出現

研究者らは、レディットのユーザーはGLP-1薬を服用している一般集団を代表するものではないと強調している。 Reddit ユーザーは若く、男性である可能性が高く、不釣り合いに米国に居住している傾向があります。

この制限があっても、分析により、このアプローチが真のパターンを検出していることを示す信頼性の高い指標が得られました。 Reddit ユーザーによって議論された症状の多くは、セマグルチドとチルゼパチドのすでに知られている副作用と一致していました。

研究に参加したユーザーの約 44% が少なくとも 1 つの副作用を報告しました。胃腸の問題が最も一般的であり、これらの薬にすでに関連している吐き気やその他の消化器の問題と一致していました。

さらに興味深いのは、研究者の注意を引くほど頻繁に現れる症状であったが、既存の医薬品ラベルや一般的な有害事象報告では十分に表現されていなかったことです。

副作用を報告したユーザーの約 4% が生殖器症状を説明しました。これには、月経間の出血、大量出血、月経不順などの月経の変化が含まれます。

ユーザーはまた、悪寒、異常な寒さ、ほてり、発熱のような症状などの体温の変化についても述べました。

疲労も重要な発見でした。これは Reddit データで 2 番目に多い苦情でしたが、確立された報告基準を満たすほどの疲労を報告した臨床試験は比較的少数でした。

月経と体温の変化が興味深い理由

これらの報告が研究者の注目を集めている理由の 1 つは、脳の小さいながらも非常に重要な領域である視床下部にあると考えられます。視床下部はその多くの機能の中でも、空腹、ホルモン、生殖、体温の調節に役立ちます。

「これらの薬は、さまざまなホルモンの調節に役立つ視床下部と呼ばれる脳の一部に作用することによって作用すると考えられています」と、ペンシルベニア州体重・摂食障害センターの上級研究員であり、この研究の共著者であるジェナ・ショー・トロニエリ氏は言う。 「これは、薬が必ずしもこれらの症状を引き起こすという意味ではありませんが、月経の変化や体温の変化に関する報告を定期的に調査する必要があることを示している可能性があります。」

研究者らは、この生物学的関連性がGLP-1薬の関与を証明しているとは示唆していない。その代わりに、対照研究で患者が報告したパターンを慎重にテストするもう一つの理由が得られます。

オンラインでの会話を研究成果に変える

それまでの間、研究チームは、この結果によって科学者や臨床医が患者がオンラインで繰り返し議論する症状にもっと注意を払うようになるのではないかと期待している。

「それらは明らかに患者の心の中にあり、それは注意を払う価値があります」とセーガル氏は言う。

研究者らはまた、Reddit を超えて、英語圏のコミュニティを超えて分析を拡大したいと考えています。これは、異なる人々のグループや異なるソーシャル メディア プラットフォームで同じパターンが見つかるかどうかを判断するのに役立ちます。

「Redditで私たちが見ていることが世界中のGLP-1ユーザーの経験を反映しているのか、それとも米国のRedditに投稿するタイプの個人に特有のものなのかはまだ分からない」とアンガー氏は語った。

長期的には、患者のオンライン チャットの迅速な AI 分析は、医薬品、サプリメント、健康製品に関連する新たな健康上の懸念を早期に検出するシステムになる可能性があります。

これは、従来の研究よりも早く普及する物質にとって特に価値があります。注射用ペプチドなど、規制が緩い製品または規制されていない製品は、Reddit、TikTok、その他のプラットフォームのコミュニティを通じて急速に拡散する可能性があります。したがって、ユーザー間のディスカッションは、予期せぬ影響の最初の兆候の一部を提供する可能性があります。

「この種のアプローチの要点は、迅速に行動できることであり、それが最も価値があるときです」と Guntuku 氏は言います。

この研究は、ペンシルベニア大学工学応用科学部で実施されました。著者らは外部からの資金提供はないと報告している。トロニエリ氏は、ペンシルベニア大学を代表してノボ ノルディスクから研究者補助金とキュラックス ファーマシューティカルズ LLC からコンサルティング料を受け取っていると報告しています。他の著者は利益相反について報告していません。