Data Mining. Новые достижения: Обнаружение взаимодействий между лекарствами

Взаимодействие лекарственных веществ - нарастающая проблема. Со временем количество назначаемых лекарств (безрецептурных и всевозможных добавок) возрастает, что делает все более и более вероятным взаимодействие между лекарствами, которое может стать причиной серьезных побочных эффектов.

Конечно, FDA (Food and Drug Administration - Управление по контролю за пищевыми продуктами и лекарственными препаратами) поддерживает записи об известных взаимодействиях, и мы надеемся, что фармацевты отслеживают подобные случаи.

Но последние исследования показали, что есть альтернативный способ обнаружения скрытых взаимодействий – сетевой поиск.

Исследователи из Стэнфордского Университета в Калифорнии изучили базу данных FDA побочных эффектов лекарств и обнаружили, что два часто используемых препарата – антидепрессант пароксетин и правастатин, используемый для понижения уровня холестерина, увеличивают риск развития диабета, если употребляются совместно.

Исследование по проведению подобного анализа, основанного на данных FDA, выявило 47 ранее неизвестных неблагоприятных взаимодействий.

Это замечательно, с той оговоркой, что многие отрицательные эффекты, отмеченные пациентами и несообщенные доктору остаются невыявленными. Как раз в таком случае сетевой поиск способен себя проявить наилучшим образом.

Исследователи из Стэнфордского университета проанализировали веб-логи за 2010 год (когда еще не было открыто взаимодействие пароксетина и правастатина) и обнаружили, что в логах содержались симптомы диабета в сочетании с названиями данных препаратов.

Это весьма полезно и интересно, что ученые обнаружили комбинацию препаратов и симптомов, которые употреблялись в запросах поисковых систем совместно, что оказалось индикатором неблагоприятного взаимодействия. Но самое интересное, что исследователи смогли проанализировать веб-логи и обнаружить неблагоприятный эффект, даже если поиск по названиям препаратов и симптомам осуществлялся раздельно, возможно с разницей в несколько дней или недель.

Подобный вид data mining может быть важной частью арсенала методов, используемых для обнаружения неблагоприятных эффектов взаимодействия лекарственных средств на ранней стадии, до того как большинство людей успело пострадать.