ИИ нашел новые побочки препаратов для похудения

Новое исследование, опубликованное в журнале Nature Health, использовало искусственный интеллект (ИИ) для анализа более 400 000 сообщений в социальной сети Reddit. Ученые обнаружили, что люди, принимающие препараты класса GLP-1 (популярные лекарства для лечения диабета 2 типа и похудения, такие как Оземпик или Вегови), часто сталкиваются с побочными эффектами, которые не были в полной мере зафиксированы во время клинических испытаний или в инструкциях к препаратам.

Две главные категории новых побочных эффектов:

• Репродуктивные изменения: Почти 4% пользователей, сообщивших о побочных эффектах, жаловались на проблемы с менструальным циклом. В эту категорию вошли нерегулярные циклы, неожиданные кровотечения, обильные выделения и межменструальные кровотечения. На данный момент эти симптомы не выделены в официальных инструкциях к препаратам.
• Проблемы с терморегуляцией: Многие пациенты жаловались на озноб, приливы жара и постоянное, необычное чувство холода.

Кроме того, часто обсуждаемым симптомом оказалась сильная усталость (утомляемость), которая в данных официальных клинических испытаний упоминалась гораздо реже.

Почему это может происходить? Исследователи предполагают, что препараты GLP-1 воздействуют на гипоталамус — область мозга, которая отвечает за регулирование гормонов, температуры тела и энергетического баланса. Такое воздействие может логично объяснить появление как температурных колебаний, так и проблем с менструальным циклом.

Насколько точны эти данные? В качестве проверки метод ИИ-анализа также выявлял и давно известные побочные эффекты. Система успешно зафиксировала массовые жалобы на тошноту и другие желудочно-кишечные расстройства. По словам старшего автора исследования Шарата Чандры Гунтуку, это доказывает, что метод улавливает «реальные сигналы» и работает корректно.

Главный вывод ученых: Авторы подчеркивают, что посты в интернете не доказывают прямой причинно-следственной связи. Однако анализ социальных сетей с помощью ИИ может служить отличной системой «раннего предупреждения», особенно для новых лекарств, которые быстро становятся массовыми. Это поможет медикам раньше замечать беспокойства пациентов и лучше планировать будущие исследования.