Medicamentos populares para perda de peso e diabetes, como semaglutida e tireceptida, revolucionaram o tratamento da obesidade e o controle do açúcar no sangue. Agora, pesquisadores da Universidade da Pensilvânia dizem que a inteligência artificial também pode ajudar a detectar efeitos colaterais que os pacientes discutem online, mas que nem sempre são totalmente refletidos em ensaios clínicos ou na documentação oficial de medicamentos.
Em um novo estudo publicado em Saúde da Naturezaos pesquisadores analisaram mais de 400.000 postagens do Reddit escritas por quase 70.000 usuários ao longo de mais de cinco anos. As suas descobertas destacaram vários sintomas comumente discutidos, incluindo alguns que podem merecer mais atenção científica, como irregularidades menstruais e queixas relacionadas com a temperatura, como arrepios e afrontamentos.
“Alguns dos efeitos colaterais que encontramos, como náusea, são bem conhecidos, e isso sugere que o método está captando um sinal real”, diz Sharat Chandra Guntuku, professor associado de pesquisa em ciência da computação e da informação (CIS) na Penn Engineering e autor sênior do estudo. “Sintomas não relatados são pistas que vêm dos próprios pacientes sem serem solicitadas, e os médicos podem potencialmente detectá-los”.
Lyle Angar, professor do CIS e coautor do estudo, diz que as redes sociais podem oferecer informações sobre problemas que os pacientes nem sempre mencionam durante uma consulta médica.
“Os ensaios clínicos geralmente identificam os efeitos colaterais mais perigosos dos medicamentos”, diz Ungar. “Mas eles podem não descobrir quais são os sintomas com os quais os pacientes estão mais preocupados; mesmo que a mídia social não seja necessariamente representativa, uma grande coleção de postagens pode refletir preocupações adicionais”.
AI e Reddit revelam novos desafios do GLP-1
Os pesquisadores ressaltam que o estudo não prova que o medicamento tenha causado os sintomas discutidos online. Em vez disso, as descobertas apontam para padrões que podem justificar uma investigação mais aprofundada.
“Não podemos dizer que o GLP-1 esteja realmente causando esses sintomas”, diz Neil Segal, o primeiro autor do estudo e estudante de doutorado do CIS que aconselhou Guntuku e Angar. “Mas quase 4% dos usuários do Reddit em nossa amostra relataram irregularidades menstruais, o que seria ainda maior em uma amostra exclusivamente feminina. Achamos que este é um sinal que vale a pena estudar.”
A pesquisa baseia-se em anos de trabalho examinando conversas online sobre os efeitos colaterais dos medicamentos. Ungar esteve envolvido em um dos primeiros projetos de mineração de conteúdo da Internet gerado por usuários em busca de relatórios de reações adversas a medicamentos em 2011.
“Comunidades de pacientes on-line funcionam como boatos na vizinhança”, diz Angar. “As pessoas que vivem com estes medicamentos trocam notas entre si em tempo real, partilhando experiências que raramente chegam a uma consulta médica ou a um relatório oficial”.
À medida que as plataformas de redes sociais proliferam, os investigadores dizem que estas discussões estão a tornar-se uma fonte cada vez mais valiosa de informação relacionada com a saúde, mesmo que a recolha e análise de dados se tornem mais difíceis ao longo do tempo.
“Os ensaios clínicos são o padrão-ouro, mas são lentos por natureza”, diz Guntuku. “Não é um substituto para os ensaios, mas pode avançar muito mais rapidamente, e essa velocidade é importante quando os medicamentos passam de um nicho para o mainstream quase da noite para o dia”.
Modelos de linguagem grande aceleram a detecção de efeitos colaterais
Um dos principais desafios no estudo das discussões on-line sobre saúde tem sido a escala. As pessoas descrevem os sintomas de maneiras diferentes, tornando difícil comparar sistematicamente as publicações nas redes sociais com a terminologia médica padronizada do Dicionário Médico para Atividades Regulatórias (MedDRA), que os médicos usam para classificar os sintomas.
A ascensão de grandes modelos de linguagem, como GPT e Gemini, mudou isso. Segundo os investigadores, estes sistemas de inteligência artificial são agora capazes de processar um grande número de discussões online com muito mais rapidez e consistência.
“Grandes modelos de linguagem tornaram possível fazer esse tipo de análise com muito mais rapidez e com um nível de padronização que antes era difícil de alcançar”, diz Segal.
Embora os usuários do Reddit não sejam totalmente representativos da população em geral porque tendem a ser mais jovens, têm maior probabilidade de serem do sexo masculino e vivem desproporcionalmente nos Estados Unidos, muitos dos sintomas relatados se sobrepõem aos efeitos colaterais já conhecidos da semaglutida e da tireceptida. Cerca de 44% dos participantes do estudo mencionaram pelo menos um efeito colateral, na maioria das vezes problemas gastrointestinais.
Usuários do GLP-1 relatam sintomas inesperados
Os investigadores ficaram impressionados com sintomas que podem não estar totalmente representados na rotulagem actual dos medicamentos ou nos sistemas padrão de notificação de eventos adversos.
Quase 4% das usuárias que relataram efeitos colaterais também descreveram sintomas reprodutivos, incluindo ciclos menstruais irregulares, sangramento de escape e sangramento intenso.
Outros usuários relataram sintomas relacionados à temperatura, como calafrios, calafrios, ondas de calor e sensações febris.
A fadiga também foi uma das queixas mais discutidas. Na verdade, tornou-se o segundo sintoma mais comum relatado pelos usuários do Reddit, apesar de parecer menos proeminente em muitos ensaios clínicos.
“Acredita-se que essas drogas atuem envolvendo uma parte do cérebro chamada hipotálamo, que ajuda a regular uma ampla gama de hormônios”, diz Jenna Shaw Tronieri, pesquisadora sênior do Centro de Aposentadoria para Peso e Distúrbios Alimentares e coautora do estudo. “Isso não significa que a medicação esteja necessariamente causando esses sintomas, mas pode sugerir que relatos de alterações no ciclo menstrual e flutuações na temperatura corporal devam ser estudados de forma mais sistemática”.
Os pesquisadores esperam ir além do Reddit
A equipe espera que as descobertas encorajem os cientistas e profissionais de saúde a prestarem mais atenção aos tipos de efeitos colaterais que os pacientes discutem online.
“Está claro que eles estão na mente dos pacientes e isso é algo ao qual devemos prestar atenção”, diz Segal.
Os investigadores também planeiam alargar a análise para além do Reddit e das comunidades de língua inglesa para determinar se padrões semelhantes estão a surgir noutras plataformas de redes sociais e populações em todo o mundo.
“Ainda não sabemos se o que estamos vendo no Reddit reflete a experiência dos usuários do GLP-1 em todo o mundo ou se é específico para pessoas que postam no Reddit nos Estados Unidos”, diz Ungar.
Em última análise, os investigadores acreditam que a análise da IA das conversas nas redes sociais pode ser uma ferramenta importante para identificar problemas emergentes de drogas e tendências de saúde muito mais cedo do que os sistemas tradicionais permitem.
Para produtos de saúde que se tornam virais, especialmente substâncias vendidas em mercados pouco regulamentados ou não regulamentados, como peptídeos injetáveis, conversas online em plataformas como Reddit e TikTok podem fornecer algumas das primeiras pistas sobre como os utilizadores se sentem.
“O objetivo desta abordagem é que ela pode avançar rapidamente e é aí que ela se torna mais valiosa”, diz Guntuku.
Esta pesquisa foi conduzida na Escola de Engenharia e Ciências Aplicadas da Universidade da Pensilvânia. Os autores não relatam nenhum financiamento externo. Tronieri relata ter recebido uma bolsa de pesquisa da Universidade da Pensilvânia da Novo Nordisk e recebido serviços de consultoria da Currax Pharmaceuticals, LLC. Os demais autores não relatam conflito de interesses.
