通过使用AI分析超过40万个Reddit帖子，宾夕法尼亚大学研究人员发现了与GLP-1类药物（包括流行的减肥和糖尿病药物司美格鲁肽和替尔泊肽）相关的患者报告症状，这些症状可能未在临床试验或监管文件中得到充分记录。
这项发表在《自然·健康》上的新研究涵盖了近7万名Reddit用户超过五年的帖子，重点指出了两类值得进一步研究的症状：生殖系统症状，包括月经周期不规律；以及与体温相关的不适，如寒战和潮热。
"我们发现的一些副作用，如恶心，是众所周知的，这表明该方法正在捕捉到真实的信号。那些未被充分报告的症状是来自患者自身的线索，没有经过提示，临床医生可能会关注这些。"宾夕法尼亚大学工程学院计算机与信息科学研究副教授、该研究的资深作者Sharath Chandra Guntuku表示。
计算机与信息科学教授、该研究的合著者Lyle Ungar补充道："临床试验通常能识别药物最危险的副作用。但它们可能无法发现患者最关心的症状；尽管社交媒体不一定具有代表性，但大量帖子可能反映了额外的担忧。"
研究人员警告称，他们的发现并不具有因果关系。"我们不能说GLP-1类药物实际上导致了这些症状，"该研究的第一作者、计算机与信息科学博士生Neil Sehgal指出。"但在我们的样本中，近4%的Reddit用户报告了月经不规律，在仅限女性的样本中，这一比例会更高。我们认为这是一个值得调查的信号。"
研究社交媒体对健康的影响
2011年，Ungar参与了最早的努力之一，从在线用户创建的内容中挖掘有关药物不良反应的信息。
"在线患者社区的工作方式很像邻里间的口口相传，"Ungar说。"使用这些药物的人们实时互相交换笔记，分享很少能进入医生办公室就诊或官方报告的经历。"
自那以后，社交媒体使用量持续增长，使这些平台上的数据作为了解药物副作用信息的来源越来越有前景，即使这些平台本身使获取数据变得更加困难。
"临床试验是黄金标准，但按设计，它们速度较慢，"Guntuku说。"这不是对试验的替代，但它可以快得多，当一种药物几乎一夜之间从利基市场走向主流时，这种速度很重要。"
利用AI分析社交媒体
到目前为止，Guntuku称之为"计算社会监听"的过程最具挑战性的部分一直是规模问题。
由于用户描述症状的方式各不相同，将个别社交媒体帖子映射到临床医生用来描述症状的《监管活动医学词典》语言所需的工作量限制了这种方法能够处理的数据量。
现在，像GPT或Gemini这样的大型语言模型使得系统分析社交媒体帖子达到前所未有的规模成为可能。"大型语言模型使得这种分析可以更快地进行，并且可以达到以前难以实现的标准化水平，"Sehgal说。
未报告的症状
虽然研究人员研究的人群确实不具备代表性——Reddit用户更年轻，更可能是男性，且主要集中在美国——但他们集体描述的症状在很大程度上与司美格鲁肽和替尔泊肽已知的副作用相符：研究中约44%的用户描述了至少一种副作用，最常见的是某种形式的胃肠道不适。
突出的是，相当一部分报告副作用的用户描述了可能未在当前药品标签或常规不良事件报告中充分反映的症状。近4%报告副作用的用户描述了生殖系统症状，包括月经变化，如经间期出血、大量出血和月经周期不规律。
其他人报告了与体温相关的不适，如寒战、感觉寒冷、潮热和类似发烧的症状。
此外，疲劳在Reddit用户中排名第二常见，尽管在相对较少的临床试验中达到报告阈值。
"这些药物被认为通过作用于大脑中称为下丘脑的部分起作用，下丘脑有助于调节各种激素，"宾夕法尼亚大学体重与饮食障碍中心的高级研究调查员、该研究的合著者Jena Shaw Tronieri说。"这并不意味着这些药物必然导致这些症状，但它可能表明月经变化和体温波动的报告值得更系统地研究。"
未来方向
在短期内，研究人员希望他们的发现能鼓励临床医生和研究人员更加关注患者在网上讨论的副作用。"这些显然在患者心中，值得关注，"Sehgal说。
该团队还希望将工作扩展到Reddit之外，以及英语语言社区之外，以测试相同的模式是否出现在不同的平台和人群中。
"我们还不真正知道我们在Reddit上看到的是否反映了全球GLP-1用户的经验，或者它是否特别适用于在美国Reddit上发帖的那种人，"Ungar说。
最终，研究人员认为，这种快速的AI辅助社交媒体分析可能成为发现新兴药物和健康趋势早期预警信号的有用方法。
对于在网上快速流行的物质，特别是那些在监管松散或无监管市场销售的物质，如注射肽，Reddit和TikTok等平台上的患者讨论可能为用户实际体验提供最早的线索之一。
"这种方法的全部意义在于它可以快速进行，而这正是它最有价值的时候，"Guntuku说。
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