Дальновидный инструмент? Компьютерная программа, которая может эффективно искать миллионы твитов в Твиттере по названиям многих лекарств и лекарств – и строить карту того, как они связаны, используя хэштеги, связывающие их.
«Наш новый алгоритм – отличный способ делать открытия, которые могут быть отслежены и протестированы такими экспертами, как клинические исследователи и фармацевты», – сказал Ахмед Абдин Хамед, компьютерный ученый из Университета Вермонта, который руководил созданием нового инструмента. Отчет о том, как работает алгоритм, и его предварительных открытиях, был опубликован в Интернете 8 июня в Журнале биомедицинской информатики.
«Мы можем не знать, каково взаимодействие, но с таким подходом мы можем быстро найти четкие доказательства лекарств, которые связаны между собой через хэштеги», – сказал Хамед.
Соответствие PubMed
По словам Хамеда, новый подход может также использоваться для генерации оповещений общественности до начала клинического исследования или до того, как поставщики медицинских услуг получат обновления. «Это может сказать нам: возможно, мы наблюдаем здесь взаимодействие наркотиков / наркотиков», – сказал Хамед. "Остерегаться."
И исследовательская группа также стремится помочь преодолеть давнюю проблему в медицинских исследованиях: опубликованные исследования слишком часто не связаны с новыми научными открытиями, потому что электронные библиотеки «нечасто помечают», пишут ученые, и обновляют ключевые слова и метаданные, связанные с учеба – это кропотливая ручная работа, часто откладывающаяся или неполная.
«Майнинг хэштегов Twitter может дать нам связь между новыми научными данными и PubMed», массивной базой данных, управляемой U.S. Национальная медицинская библиотека, сказал Хамед.
Используя свой новый алгоритм, команда Вермонта создала веб-сайт, который позволит исследователю изучить связи между поисковыми запросами (например, «альбутерол»), существующими научными исследованиями, проиндексированными в PubMed, и хэштегами Twitter, связанными с терминами и исследованиями.
Соблюдая # хаштеги
Предыдущие исследования показали, что Twitter может быть использован для обнаружения плохого взаимодействия с наркотиками, но команда Вермонта продвигает эту идею, сосредотачиваясь на особой информации, содержащейся в хэштегах, таких как "# overprescribed", "#kidneystoneprobs" и "#skinswelling" – найти новые ассоциации. «Каждый отдельный хэштег функционирует почти как нейрон в человеческом мозгу, посылая определенный сигнал», – пишут ученые, – который может выявить удивительный путь между двумя или более лекарствами.
Подход команды включает построение того, что они называют «сетью K-H» – по сути, плотной карты связей между ключевыми словами и хэштегами – а затем устранение большого количества «шума и мусора, – говорит Хамед, – это Twitter!"- чтобы найти ключевые слова в сети.
Затем алгоритм, называемый HashPairMiner, ищет в этой очищенной сети кратчайшие пути между парой поисковых терминов и их промежуточными хэштегами.
Общая цель проекта, поддерживаемого Национальным научным фондом, – «обнаружить любую неизвестную связь между двумя препаратами», – сказал Хамед. Но для того, чтобы «подтвердить гипотезу» о том, что интеллектуальный анализ данных в Твиттере может найти неизвестные взаимодействия с наркотиками, команда хотела продемонстрировать, что их подход «может производить взаимодействия, которые уже известны», – говорит Тамер Фэнди. Он является профессором фармацевтических наук в кампусе фармацевтического колледжа Олбани в Вермонте и соавтором нового исследования с Ахмедом Абдином Хамедом и двумя другими компьютерными учеными, Синдонг Ву и Робертом Эриксоном, профессорами Колледжа инженерных и математических наук UVM.
"Это так", – сказал Хамед. В одном примере из нового исследования алгоритм обнаружил путь между аспирином и лекарством от аллергии бенадрилом, которые, как известно, взаимодействуют; в одном случае эти два препарата были связаны – что, возможно, неудивительно – хэштегом "#happythanksgiving"."
Марихуана и память
Новая система началась с того, что Хамед изначально считал ошибкой в ноябре 2013 года.
Более ранняя версия текущего алгоритма «обнаружила нечто шокирующее: ибупрофен и медицинская марихуана – которые, как вы могли подумать, не имеют ничего общего друг с другом – были связаны хэштегом под названием # Alzheimer’s», – говорит Хамед.
"Я подумал, что это ошибка. Я посмотрел на свой код. Я повторил свой эксперимент.
Я собрал разные наборы данных для твитов – и получил тот же результат », – сказал он. Но он не смог найти поддержки ассоциации в PubMed или других базах данных клинической литературы. Фактически, единственное исследование, которое он смог найти, начиная с 1989 года, предполагало обратное, что не было взаимодействия между ибупрофеном и марихуаной.
Оказалось, что Хамед случайно обнаружил людей в Twitterverse, которые делились результатами нового рецензируемого исследования, предполагающего, что ибупрофен обладает некоторой способностью блокировать или уменьшать разрушающие память эффекты регулярного употребления марихуаны, которые были связаны при развитии болезни Альцгеймера. «Это появилось в Твиттере до PubMed», – сказал Хамед.
По словам Хамеда, по мере того, как все больше штатов легализуют марихуану, могут обсуждаться ее взаимодействия с другими наркотиками, что опережает возможности исследователей изучать эти взаимодействия. «Если мы сможем выявить проблемы – скажем, болтовня о головных болях или падении артериального давления или что-то еще», – сказал он, – «это может привести фармацевтов или исследователей к гипотезе, которая может быть подтверждена клиническими испытаниями или другими медицинскими испытаниями."