AI verifica 400.000 postagens do Reddit e encontra efeitos colaterais ocultos do Ozempic

Um novo estudo publicado em Natureza é saúdeOs pesquisadores analisaram mais de 400 mil postagens do Reddit escritas por quase 70 mil usuários ao longo 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 mostram que a abordagem está captando um sinal real”, disse Sharath Chandra Guntuku, professor associado de pesquisa em ciência da computação e informação (CIS) na Penn Engineering e autor sênior do estudo. “Os sintomas subnotificados são pistas que vêm dos próprios pacientes, são imprevistos e os médicos podem potencialmente prestar atenção a eles”.

Lyle Unger, professor do CIS e coautor do estudo, disse que as redes sociais podem fornecer informações sobre preocupações que os pacientes nem sempre levantam durante as consultas médicas.

“Os ensaios clínicos geralmente identificam os efeitos colaterais mais perigosos dos medicamentos”, diz Unger. “Mas eles podem não conseguir descobrir com quais sintomas os pacientes estão mais preocupados; embora a mídia social não seja necessariamente representativa, uma grande coleção de postagens pode refletir preocupações adicionais”.

AI e Reddit revelam preocupações emergentes sobre GLP-1

Os pesquisadores enfatizaram que o estudo não prova que os medicamentos causem os sintomas discutidos online. Em vez disso, os resultados apontam para padrões que podem justificar uma investigação mais aprofundada.

“Não podemos dizer que os GLP-1 estejam realmente causando esses sintomas”, disse Neil Sehgal, primeiro autor do estudo e estudante de doutorado no CIS orientado por Guntuku e Ungar. “Mas cerca de 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 investigar.”

A pesquisa baseia-se em anos de trabalho examinando conversas online em busca de pistas sobre os efeitos colaterais dos medicamentos. Unger participou de um dos primeiros projetos em 2011 para explorar conteúdo da Internet gerado por usuários em busca de relatos de reações adversas a medicamentos.

“Comunidades de pacientes on-line agem como boatos de vizinhança”, diz Unger. “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 se tornaram uma fonte cada vez mais valiosa de informação relacionada com a saúde, embora a recolha e análise de dados se tenha tornado mais difícil ao longo do tempo.

“Os ensaios clínicos são o padrão-ouro, mas por definição são lentos”, diz Guntuku. “Não substitui os ensaios, mas pode avançar muito mais rapidamente, e essa velocidade é importante quando um medicamento passa de um nicho para o mainstream quase da noite para o dia”.

Modelos de linguagem maiores aceleram a detecção de efeitos colaterais

Um grande desafio no estudo do discurso online sobre saúde é a escala. As pessoas descrevem os sintomas de maneiras diferentes, o que torna difícil comparar sistematicamente as publicações nas redes sociais com a terminologia médica padrão 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 IA permitem agora processar grandes volumes de discussões online de forma muito mais rápida e consistente.

“Modelos de linguagem maiores tornaram possível fazer esse tipo de análise muito mais rapidamente, com um nível de padronização que poderia ter sido difícil de alcançar antes”, diz Sehgal.

Embora os usuários do Reddit não representem totalmente a população em geral porque são mais jovens, têm maior probabilidade de serem do sexo masculino e vivem desproporcionalmente nos Estados Unidos, muitos dos sintomas relatados correspondiam aos efeitos colaterais já conhecidos da semaglutida e da tirzepatida. Cerca de 44% dos usuários do estudo relataram pelo menos um efeito colateral, geralmente problemas gastrointestinais.

Sintomas inesperados relatados por usuários do GLP-1

O que chama a atenção dos pesquisadores são sintomas que podem não estar totalmente representados na rotulagem atual de medicamentos ou nos sistemas padrão de notificação de eventos adversos.

Cerca de 4% das usuárias que relataram efeitos colaterais também descreveram sintomas reprodutivos, incluindo ciclos menstruais irregulares, sangramento menstrual e sangramento intenso.

Outros usuários relataram sintomas relacionados à temperatura, como calafrios, calafrios, ondas de calor e sensações semelhantes a febre.

A fadiga surgiu como uma das queixas mais discutidas. Na verdade, apesar de aparecer com menos destaque em muitos ensaios clínicos, é o segundo sintoma mais comum relatado pelos usuários do Reddit.

“Acredita-se que essas drogas atuem envolvendo uma parte do cérebro chamada hipotálamo, que ajuda a regular uma variedade de hormônios”, disse Jenna Shaw Tronieri, pesquisadora sênior do Centro de Peso e Distúrbios Alimentares da Penn e coautora do estudo. “Isso não significa que os medicamentos estejam necessariamente causando esses sintomas, mas pode sugerir que vale a pena estudar de forma mais sistemática relatos de alterações menstruais e flutuações de temperatura corporal”.

Pesquisadores esperam expandir além do Reddit

A equipe espera que as descobertas incentivem os cientistas e os profissionais de saúde a prestarem mais atenção aos tipos de efeitos colaterais que os pacientes discutem online.

“Isso está claramente na mente dos pacientes e vale a pena prestar atenção”, diz Sehgal.

Os investigadores planeiam alargar a análise para além do Reddit e da comunidade de língua inglesa para determinar se padrões semelhantes são observados noutras plataformas de redes sociais e nas populações globais.

“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 EUA”, disse Unger.

Em última análise, os investigadores acreditam que a análise de conversas nas redes sociais assistida por IA pode tornar-se uma ferramenta importante para identificar preocupações emergentes em torno das tendências de medicamentos e de bem-estar muito mais cedo do que os sistemas tradicionais permitem.

Para produtos de saúde de rápida disseminação, especialmente substâncias vendidas em mercados pouco regulamentados ou não regulamentados, como peptídeos injetáveis, as conversas online em plataformas como Reddit e TikTok podem fornecer algumas pistas iniciais sobre o que os utilizadores estão a experienciar.

“O objetivo desse tipo de abordagem é que ela pode ser implementada rapidamente e é aí que ela se torna mais valiosa”, diz Guntuku.

A 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 honorários de consultoria da Currax Pharmaceuticals, LLC. Os demais autores não relatam conflitos de interesse.