A inteligência artificial está proporcionando aos pesquisadores uma nova maneira de ouvir o que os pacientes estão dizendo sobre os populares medicamentos GLP-1. Depois de analisar mais de 400 mil postagens no Reddit, uma equipe da Universidade da Pensilvânia identificou uma série de sintomas relatados por pessoas que usam semaglutida (Ozempic, Vegovy e Ribelsus) e tirazepate (Mounjaro e Zepbound) que podem não estar totalmente representados em ensaios clínicos ou em informações regulatórias oficiais.
Estudo, publicado recentemente saúde da naturezaForam examinadas postagens de quase 70 mil usuários do Reddit ao longo de cinco anos. Duas categorias mereceram uma investigação mais aprofundada: sintomas reprodutivos, incluindo alterações no ciclo menstrual, e problemas relacionados com a temperatura corporal, como arrepios e afrontamentos.
Os resultados não estabelecem que os medicamentos causaram estes sintomas. Em vez disso, os investigadores dizem que a vasta coleção de relatos espontâneos de pacientes pode revelar sinais que valem a pena investigar mais de perto.
“Alguns dos efeitos colaterais que encontramos, como náusea, são bem conhecidos, e isso sugere que o método está capturando sinais reais”, diz Sharath Chandra Guntuku, professor associado de pesquisa em ciência da computação e da informação (CIS) na Penn Engineering e autor sênior do estudo. “Sintomas subnotificados são pistas que podem ter vindo dos próprios pacientes, sem aviso prévio, e às quais os médicos poderiam prestar atenção”.
O que os pacientes relatam fora dos ensaios clínicos
Os ensaios clínicos são concebidos para determinar se um tratamento funciona e para identificar problemas de segurança importantes, mas não podem necessariamente capturar todas as características que são importantes para os pacientes quando um medicamento está a ser utilizado por uma população muito grande.
“Os ensaios clínicos normalmente identificam os efeitos colaterais mais perigosos dos medicamentos”, diz Lyle Unger, professor do CIS e coautor do estudo. “Mas eles podem não conseguir detectar quais são os sintomas com os quais os pacientes estão mais preocupados; mesmo que as redes sociais não sejam necessariamente representativas, uma grande coleção de postagens pode refletir preocupações adicionais”.
A distinção é importante. O estudo encontrou associações com o que as pessoas discutiram online, e não evidências de que os medicamentos GLP-1 tenham sido responsáveis por essas experiências.
“Não podemos dizer que o GLP-1 esteja realmente causando esses sintomas”, diz Neil Segal, primeiro autor do estudo e estudante de doutorado no CIS, que foi 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.”
Usando a mídia social como um sinal precoce de saúde
A ideia de escanear as conversas online em busca de pistas sobre a segurança dos medicamentos é anterior ao atual boom da IA. Em 2011, Unger participou de um dos primeiros esforços para utilizar conteúdo criado por internautas para identificar potenciais efeitos adversos de medicamentos.
As redes sociais podem capturar experiências que os pacientes discutem entre si, mas nunca podem reportá-las formalmente aos médicos, fabricantes de medicamentos ou reguladores.
“Comunidades de pacientes online agem como boatos de vizinhança”, diz Unger. “As pessoas que vivem com esses medicamentos trocam notas entre si em tempo real, compartilhando experiências que raramente são capturadas em consultas médicas ou relatórios oficiais”.
Desde então, as comunidades de pacientes online expandiram-se significativamente. Isto tornou as redes sociais uma fonte potencialmente valiosa para estudar como as drogas afectam as pessoas na vida quotidiana, embora as plataformas tenham tornado mais difícil o acesso aos dados.
A investigação clínica tradicional continua a ser essencial, sublinham os investigadores, mas as interações online podem fornecer informações muito mais rapidamente quando milhões de pessoas começam a utilizar um medicamento.
“Os ensaios clínicos são o padrão ouro, mas são lentos por natureza”, 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”.
A IA torna possível a análise de mídia social em grande escala
Um dos maiores obstáculos sempre foi a escala.
Guntuku descreve esta abordagem como “escuta social computacional”, que utiliza métodos computacionais para identificar padrões em grandes coleções de conversas online sobre saúde.
No entanto, os pacientes raramente descrevem os sintomas usando terminologia médica padronizada. Uma pessoa pode descrever uma sensação de frio incomum, outra pessoa pode referir-se a calafrios persistentes, enquanto um médico pode classificar essas experiências usando um termo médico específico.
Portanto, os pesquisadores precisam de uma forma de traduzir a linguagem cotidiana em categorias padronizadas. Uma referência importante é o Dicionário Médico para Atividades Regulatórias (MedDRA), que fornece uma terminologia amplamente utilizada para classificar condições médicas, sintomas e eventos adversos.
Anteriormente, associar um grande número de publicações informais nas redes sociais à terminologia médica padronizada exigia muito trabalho, limitando a quantidade de dados que os investigadores podiam analisar de forma realista.
Grandes modelos de linguagem como GPT e Gemini estão mudando essa equação, permitindo que os pesquisadores processem e classifiquem grandes quantidades de texto de forma mais consistente e rápida.
“Grandes modelos de linguagem tornaram possível fazer esse tipo de análise com muito mais rapidez e com um nível de padronização que anteriormente poderia ser difícil de alcançar”, diz Sehgal.
Sintomas inesperados emergem de 400.000 postagens
Os pesquisadores enfatizam que os usuários do Reddit não representam a população total de pessoas que tomam medicamentos com GLP-1. Os usuários do Reddit são geralmente mais jovens, com maior probabilidade de serem homens e estão desproporcionalmente localizados nos Estados Unidos.
Mesmo com essa limitação, a análise produziu um sinal convincente de que a abordagem estava a detectar padrões reais. Muitos dos sintomas discutidos pelos usuários do Reddit correspondem aos efeitos já conhecidos da semaglutida e da tirazeptida.
Cerca de 44% dos usuários incluídos no estudo descreveram pelo menos um efeito colateral. Os problemas gastrointestinais foram os mais comuns, o que foi consistente com náuseas e outros problemas digestivos já associados a estes medicamentos.
Mais interessantes foram aqueles sintomas que apareceram com freqüência suficiente para atrair a atenção dos pesquisadores, mas que podem não estar tão bem representados nos rótulos atuais dos medicamentos ou nos relatórios tradicionais de eventos adversos.
Cerca de 4% dos usuários que relataram efeitos colaterais descreveram sintomas reprodutivos. Estes incluem alterações menstruais, como sangramento entre períodos, sangramento intenso e ciclos menstruais irregulares.
Os usuários também descreveram mudanças na temperatura corporal, incluindo sintomas como calafrios, sensação de frio incomum, ondas de calor e febre.
A fadiga foi outra descoberta notável. Foi a segunda queixa mais frequentemente relatada nos dados do Reddit, embora relativamente poucos ensaios clínicos tenham relatado fadiga com frequência suficiente para atingir o limite de notificação estabelecido.
Por que a menstruação e as mudanças de temperatura são interessantes?
Um possível motivo que tem chamado a atenção dos pesquisadores com esses relatos é o hipotálamo, uma área pequena, mas extremamente importante do cérebro. Entre suas muitas funções, o hipotálamo ajuda a regular o apetite, os hormônios, a reprodução e a temperatura corporal.
“Acredita-se que essas drogas atuem envolvendo uma parte do cérebro chamada hipotálamo, que ajuda a regular uma variedade de hormônios”, diz a coautora do estudo Jenna Shaw Tronieri, pesquisadora sênior do Centro de Peso e Distúrbios Alimentares da Penn. “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 na temperatura corporal”.
Os investigadores não estão a propor que esta ligação biológica prove que os medicamentos GLP-1 sejam os responsáveis. Em vez disso, fornece outra razão para examinar mais cuidadosamente os padrões relatados pelos pacientes através de pesquisas controladas.
Convertendo conversas online em leads de pesquisa
Por enquanto, a equipe espera que os resultados incentivem cientistas e médicos a prestar mais atenção aos sintomas que os pacientes frequentemente discutem online.
“Eles estão claramente na mente dos pacientes e isso é perceptível”, diz Segal.
Os pesquisadores também querem expandir suas análises além do Reddit e das comunidades de língua inglesa. Fazer isso pode ajudar a determinar se padrões semelhantes surgem em diferentes grupos de pessoas e em diferentes plataformas de mídia social.
“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 Unger.
A longo prazo, a análise rápida por IA das conversas online dos pacientes poderá potencialmente tornar-se um sistema para a detecção precoce de problemas de saúde emergentes associados a medicamentos, suplementos e produtos de bem-estar.
Isto pode ser particularmente valioso para substâncias que se tornam populares online mais rapidamente do que através da investigação tradicional. Produtos pouco regulamentados ou não regulamentados, incluindo peptídeos injetáveis, podem se espalhar rapidamente pelas comunidades no Reddit, TikTok e outras plataformas. A discussão entre os utilizadores pode, portanto, fornecer algumas indicações precoces de efeitos inesperados.
“O objetivo desse tipo de abordagem é que ela pode avançar rapidamente e é aí que ela se torna mais valiosa”, diz Guntuku.
O 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 de pesquisa da Novo Nordisk em nome da Universidade da Pensilvânia e honorários de consultoria da Curax Pharmaceuticals, LLC. Os demais autores não relatam conflitos de interesse.
