الذكاء الاصطناعي يكشف عن آثار جانبية غير معروفة للأدوية المستخدمة في إنقاص الوزن

أجرى باحثون دراسة جديدة في جامعة بنسلفانيا، حيث استخدموا تقنيات الذكاء الاصطناعي لاكتشاف آثار جانبية غير متوقعة لبعض أدوية GLP-1 الشهيرة، مثل سيماجلوتيد وتيرزيباتيد، المستخدمة في إنقاص الوزن وعلاج السكري. تم تحليل أكثر من 400 ألف منشور على منصة Reddit كتبها نحو 70 ألف مستخدم خلال أكثر من خمس سنوات، بهدف التعرف على الأعراض التي قد لا تظهر بوضوح في التجارب السريرية التقليدية.

أظهرت النتائج وجود أعراض متكررة لم يتم التطرق إليها بشكل كاف في الدراسات السريرية، مثل الاضطرابات المتعلقة بالدورة الشهرية، الحالات التي تتعلق بتنظيم حرارة الجسم، وكذلك شعور الإرهاق. حيث كشف التحليل أن حوالي 4% من المستخدمين لفتوا الانتباه لوجود مشاكل تتعلق بالدورة الشهرية، مما يشير إلى احتمال وجود تأثير أكبر على النساء مقارنةً بالرجال.

تمثلت الأعراض الشائعة الأخرى في تكرار الشكاوى حول تنظيم حرارة الجسم، مثل الشعور بالبرد والهبات الساخنة، إضافة إلى التعب الذي احتل المرتبة الثانية كأحد أكثر الأعراض تداولاً في المنشورات، في حين أنه لم يظهر بالقوة نفسها في التجارب السريرية المعتمدة.

تشير الأبحاث إلى أن تأثير أدوية GLP-1 يعزى جزئياً إلى تأثيرها على منطقة تحت المهاد في الدماغ، المسؤولة عن تنظيم الشهية ودرجات الحرارة وكذلك العديد من الوظائف الحيوية. وهذا يعزز افتراض العلماء بأن الأعراض المرتبطة بالهرمونات وتنظيم الحرارة تستحق دراسة أعمق لفهم آثارها بشكل أفضل.

ومع ذلك، أكد الفريق البحثي أن هذه الدراسة لا تثبت بشكل قاطع أن الأدوية هي السبب وراء تلك الأعراض، لكنها تبرز أنماطًا متكررة تتطلب مزيدًا من البحث الممنهج. كما ساعدت تقنيات الذكاء الاصطناعي في التغلب على تحديات تحليل البيانات الطبية من الإنترنت، حيث تمكنت النماذج اللغوية الحديثة من فهم الأوصاف المتنوعة التي يستخدمها الأشخاص عند الحديث عن أعراضهم، وربطها بالمصطلحات الطبية المعترف بها.

يعتبر الباحثون أن وسائل التواصل الاجتماعي، مثل Reddit، قد تعمل كنظام إنذار مبكر للكشف عن المشكلات المحتملة بشكل أسرع من الطرق التقليدية، خاصة مع الانتشار السريع للأدوية. ومع ذلك، يجب أخذ بعض القيود بعين الاعتبار، حيث أن مستخدمي Reddit غالباً ما يكونون أصغر سناً ويعتمدون بشكل كبير على التكنولوجيا، مما قد يؤثر على مدى تعميم النتائج.

على الرغم من هذه القيود، تعكس هذه الدراسة تحولاً ملحوظاً في استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل السلوك الصحي ومراقبة الاتجاهات الطبية المتنامية بشكل أسرع من الطرق التقليدية. يخطط الباحثون أيضاً لتوسيع نطاق العمل ليشمل منصات أخرى مجتمعية والبحث في مجتمعات ناطقة بلغات متعددة، لمعرفة ما إذا كانت الأنماط الملاحظة تتكرر عالمياً أم أنها تتعلق فقط بسلوك المستخدمين في الولايات المتحدة.