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

Em um novo estudo publicado em Saúde da Naturezaos pesquisadores analisaram mais de 400.000 postagens do Reddit escritas por quase 70.000 usuários durante um período 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 mostra que o método está captando um sinal real”, diz Sharath Chandra Guntuku, professor associado de pesquisa em ciência da computação e da informação (CIS) na Penn Engineering e autor sênior do estudo. “Os sintomas subnotificados são pistas que vieram dos próprios pacientes, espontaneamente, e os médicos poderiam potencialmente prestar atenção a eles”.

Lyle Ungar, professor do CIS e coautor do estudo, diz que as redes sociais podem oferecer 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 Ungar. “Mas eles podem não conseguir descobrir quais são os sintomas que mais preocupam os pacientes; mesmo que 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 enfatizam que o estudo não prova que os medicamentos causaram os sintomas discutidos online. Em vez disso, as descobertas apontam para padrões que podem justificar uma investigação mais aprofundada.

“Não podemos dizer que os GLP-1 estejam realmente causando esses sintomas”, diz Neil Sehgal, primeiro autor do estudo e estudante de doutorado no CIS orientado por Guntuku e Ungar. “Mas quase 4% dos usuários do Reddit em nossa amostra relataram irregularidades menstruais, o que seria ainda maior em uma amostra exclusivamente feminina.

O estudo baseia-se em anos de trabalho examinando conversas online em busca de pistas sobre os efeitos colaterais dos medicamentos. Ungar participou de um dos primeiros projetos de mineração de conteúdo da Internet gerado por usuários em busca de relatos de reações adversas a medicamentos em 2011.

“Comunidades de pacientes on-line funcionam como boatos de vizinhança”, diz Ungar. “As pessoas que vivem com esses medicamentos estão trocando notas entre si em tempo real, compartilhando experiências que raramente chegam a uma consulta médica ou a um relatório oficial”.

À medida que as plataformas de redes sociais se expandiram, 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. “Isto 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 grande aceleram a detecção de efeitos colaterais

Um grande desafio no estudo das discussões on-line sobre saúde tem sido a escala. As pessoas descrevem os sintomas de muitas 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 IA permitem agora processar enormes quantidades de discussões online com muito mais rapidez e consistência.

“Grandes modelos de linguagem tornaram possível fazer esse tipo de análise muito mais rapidamente, com um nível de padronização que antes poderia ser difícil de alcançar”, diz Sehgal.

Embora os usuários do Reddit não representem perfeitamente a 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 correspondiam aos efeitos colaterais já conhecidos da semaglutida e da tirzepatida. Cerca de 44% dos usuários do estudo mencionaram pelo menos um efeito colateral, mais comumente problemas gastrointestinais.

Sintomas inesperados relatados por usuários do GLP-1

O que chamou a atenção dos pesquisadores foram sintomas que podem não estar totalmente representados na rotulagem atual de 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 intermenstrual e sangramento intenso.

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

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

“Acredita-se que essas drogas atuem envolvendo uma parte do cérebro chamada hipotálamo, que ajuda a regular uma ampla variedade de hormônios”, diz Jena 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.

“Eles estão claramente na mente dos pacientes e vale a pena prestar atenção a isso”, diz Sehgal.

Os investigadores também planeiam expandir a análise para além do Reddit e das comunidades de língua inglesa para determinar se padrões semelhantes aparecem 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 do tipo de pessoa que posta no Reddit nos Estados Unidos”, diz Ungar.

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 de medicamentos e tendências 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 das primeiras pistas sobre o que os utilizadores estão a experienciar.

“O objetivo desse tipo de abordagem é que ela pode avançar rapidamente e é exatamente nesse momento que é mais valiosa”, diz Guntuku.

Este estudo foi conduzido na Escola de Engenharia e Ciências Aplicadas da Universidade da Pensilvânia. Os autores não relatam nenhum financiamento externo. Tronieri relata ter recebido uma bolsa iniciada por investigadores, em nome da Universidade da Pensilvânia, da Novo Nordisk e recebido honorários de consultoria da Currax Pharmaceuticals, LLC. Os demais autores não relatam conflitos de interesse.