La inteligencia artificial descubre efectos secundarios ocultos de Ozempic en 400.000 publicaciones de Reddit

La inteligencia artificial está brindando a los investigadores una nueva forma de escuchar lo que los pacientes dicen sobre los populares medicamentos GLP-1. Tras analizar más de 400.000 publicaciones en Reddit, un equipo de la Universidad de Pensilvania identificó varios síntomas reportados por personas que usan semaglutida (Ozempic, Wegovy y Rybelsus) y tirzepatida (Mounjaro y Zepbound) que quizás no estén representados por completo en los ensayos clínicos o en la información regulatoria oficial.

El estudio, publicado recientemente en Nature Health, examinó más de cinco años de publicaciones de casi 70.000 usuarios de Reddit. Dos categorías destacaron por merecer una mayor investigación: los síntomas reproductivos, incluidos los cambios en los ciclos menstruales, y los problemas relacionados con la temperatura corporal, como los escalofríos y los sofocos.

Los hallazgos no establecen que los medicamentos hayan causado estos síntomas. En su lugar, los investigadores señalan que la masiva recolección de reportes espontáneos de pacientes puede revelar señales que vale la pena examinar más de cerca.

«Algunos de los efectos secundarios que encontramos, como las náuseas, son bien conocidos, y eso demuestra que el método está captando una señal real», afirma Sharath Chandra Guntuku, profesor asociado de investigación en Informática y Ciencias de la Información (CIS) en Penn Engineering y autor sénior del estudio. «Los síntomas poco reportados son pistas que provienen de los propios pacientes, sin previo aviso, y los médicos podrían prestarles atención potencialmente».

Lo que los pacientes reportan fuera de los ensayos clínicos

Los ensayos clínicos están diseñados para determinar si los tratamientos funcionan e identificar problemas de seguridad importantes, pero no necesariamente pueden capturar cada síntoma que le importa a los pacientes una vez que un medicamento es utilizado por una población mucho mayor.

«Los ensayos clínicos generalmente identifican los efectos secundarios más peligrosos de los fármacos», añade Lyle Ungar, profesor en CIS y coautor del estudio. «Pero pueden fallar en encontrar qué síntomas preocupan más a los pacientes; aunque las redes sociales no son necesariamente representativas, una gran recopilación de publicaciones puede reflejar preocupaciones adicionales».

La distinción es importante. El estudio encontró asociaciones en lo que las personas discutían en línea, no pruebas de que los fármacos GLP-1 fueran responsables de esas experiencias.

«No podemos afirmar que los GLP-1 estén causando realmente estos síntomas», señala Neil Sehgal, primer autor del estudio y estudiante de doctorado en CIS asesorado por Guntuku y Ungar. «Pero casi el 4 % de los usuarios de Reddit en nuestra muestra reportó irregularidades menstruales, cifra que sería aún mayor en una muestra exclusivamente femenina. Creemos que es una señal que vale la pena investigar».

El uso de las redes sociales como una señal temprana de salud

La idea de extraer información de conversaciones en línea sobre la seguridad de los medicamentos es anterior al auge actual de la inteligencia artificial. En 2011, Ungar participó en uno de los primeros esfuerzos para utilizar material creado por usuarios de internet con el fin de identificar posibles efectos adversos de los medicamentos.

Las redes sociales pueden capturar experiencias que los pacientes discuten entre sí pero que quizás nunca reporten formalmente a un médico, a un fabricante de medicamentos o a un regulador.

«Las comunidades de pacientes en línea funcionan muy parecido al boca a boca de un vecindario», dice Ungar. «Las personas que viven con estos medicamentos intercambian notas entre sí en tiempo real, compartiendo experiencias que rara vez llegan a una consulta médica o a un informe oficial».

Desde entonces, las comunidades de pacientes en línea se han expandido enormemente. Eso ha convertido a las redes sociales en una fuente potencialmente valiosa para estudiar cómo los medicamentos afectan a las personas en la vida cotidiana, aunque obtener acceso a los datos de las plataformas se ha vuelto más difícil.

La investigación clínica tradicional sigue siendo esencial, enfatizan los investigadores, pero las conversaciones en línea pueden proporcionar información mucho más rápido cuando millones de personas comienzan a usar un medicamento.

«Los ensayos clínicos son el estándar de oro, pero por diseño son lentos», dice Guntuku. «Esto no es un reemplazo de los ensayos, pero puede avanzar mucho más rápido, y esa velocidad importa cuando un medicamento pasa de ser un nicho a volverse masivo casi de la noche a la mañana».

La inteligencia artificial hace posible el análisis masivo de redes sociales

Uno de los mayores obstáculos siempre ha sido la escala.

Guntuku describe el enfoque como «asistencia social computacional», que utiliza métodos computacionales para identificar patrones en grandes colecciones de conversaciones en línea sobre salud.

Sin embargo, los pacientes rara vez describen los síntomas utilizando terminología médica estandarizada. Una persona puede describir que siente un frío inusual, otra puede mencionar escalofríos constantes, mientras que un médico podría categorizar esas experiencias utilizando un término médico específico.

Por lo tanto, los investigadores necesitan una forma de traducir el lenguaje cotidiano en categorías estandarizadas. Una referencia importante es el Diccionario Médico para Actividades Regulatorias (MedDRA), que proporciona una terminología ampliamente utilizada para clasificar condiciones médicas, síntomas y eventos adversos.

Anteriormente, conectar una enorme cantidad de publicaciones informales en redes sociales con la terminología médica estandarizada requería una cantidad enorme de trabajo, lo que limitaba cuántos datos los investigadores podían analizar de manera realista.

Los modelos de lenguaje grande (LLM), como GPT y Gemini, están cambiando esa ecuación al permitir a los investigadores procesar y categorizar grandes volúmenes de texto de manera más consistente y rápida.

«Los modelos de lenguaje grande han hecho posible realizar este tipo de análisis mucho más rápido y con un nivel de estandarización que antes era difícil de lograr», afirma Sehgal.

Síntomas inesperados surgen de 400,000 publicaciones

Los investigadores recalcan que los usuarios de Reddit no representan a la población general de personas que toman medicamentos GLP-1. Los usuarios de Reddit tienden a ser más jóvenes, tienen más probabilidades de ser hombres y se ubican desproporcionadamente en Estados Unidos.

Incluso con esa limitación, el análisis produjo un signo tranquilizador de que el enfoque estaba detectando patrones genuinos. Muchos de los síntomas discutidos por los usuarios de Reddit coincidían estrechamente con los efectos ya conocidos de la semaglutida y la tirzepatida.

Aproximadamente el 44% de los usuarios incluidos en el estudio describieron al menos un efecto secundario. Los problemas gastrointestinales fueron los más comunes, coherentes con las náuseas y otros problemas digestivos ya asociados con estos medicamentos.

Más intrigantes fueron los síntomas que aparecieron con la frecuencia suficiente para atraer la atención de los investigadores, pero que quizás no estén tan bien representados en las etiquetas actuales de los medicamentos o en los informes convencionales de eventos adversos.

Casi el 4 % de los usuarios que reportaron efectos secundarios describieron síntomas reproductivos. Estos incluyeron cambios en la menstruación, como sangrado entre períodos, sangrado abundante y ciclos menstruales irregulares.

Los usuarios también describieron cambios relacionados con la temperatura corporal, incluidos escalofríos, sensación inusual de frío, sofocos y síntomas parecidos a la fiebre.

La fatiga fue otro hallazgo notable. Fue la segunda queja más reportada en los datos de Reddit, a pesar de que relativamente pocos ensayos clínicos reportaron fatiga con la frecuencia suficiente para alcanzar los umbrales establecidos de notificación.

Por qué son interesantes los cambios menstruales y de temperatura

Una posible razón por la cual estos informes llamaron la atención de los investigadores involucra al hipotálamo, una región pequeña pero extremadamente importante del cerebro. Entre sus muchas funciones, el hipotálamo ayuda a regular el hambre, las hormonas, la reproducción y la temperatura corporal.

«Se cree que estos medicamentos funcionan al interactuar con una parte del cerebro llamada hipotálamo, que ayuda a regular una amplia variedad de hormonas», dice Jena Shaw Tronieri, investigadora sénior en el Centro de Trastornos de Peso y Alimentación de Penn y coautora del estudio. «Eso no significa que los medicamentos estén causando necesariamente estos síntomas, pero podría sugerir que los informes sobre cambios menstruales y fluctuaciones en la temperatura corporal merecen ser estudiados de manera más sistemática».

Los investigadores no proponen que esta conexión biológica demuestre que los fármacos GLP-1 son los responsables. En su lugar, ofrece otra razón para probar con mayor cuidado los patrones reportados por los pacientes a través de investigaciones controladas.

Convertir las conversaciones en línea en pistas de investigación

Por ahora, el equipo espera que los resultados animen a los científicos y médicos a prestar más atención a los síntomas que los pacientes discuten repetidamente en línea.

«Claramente están en la mente de los pacientes, y eso merece atención», dice Sehgal.

Los investigadores también quieren ampliar su análisis más allá de Reddit y de las comunidades de habla inglesa. Hacerlo podría ayudar a determinar si los mismos patrones surgen entre diferentes grupos de personas y en diferentes plataformas de redes sociales.

«Todavía no sabemos realmente si lo que estamos viendo en Reddit refleja la experiencia global de los usuarios de GLP-1, o si es particular del tipo de persona que publica en Reddit en Estados Unidos», señala Ungar.

A largo plazo, el análisis rápido de las conversaciones de los pacientes en línea mediante inteligencia artificial podría convertirse potencialmente en un sistema de detección temprana para problemas de salud emergentes relacionados con medicamentos, suplementos y productos de bienestar.

Eso podría ser particularmente valioso para sustancias que se vuelven populares en línea más rápido de lo que la investigación convencional puede seguir el ritmo. Los productos poco regulados o no regulados, incluidos los péptidos inyectables, pueden propagarse rápidamente a través de comunidades en Reddit, TikTok y otras plataformas. Las discusiones entre los usuarios pueden, por lo tanto, proporcionar algunas de las primeras indicaciones de efectos inesperados.

«Todo el sentido de este tipo de enfoque es que puede moverse rápido, y es exactamente ahí cuando es más valioso», afirma Guntuku.

Este estudio se llevó a cabo en la Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas de la Universidad de Pensilvania. Los autores no reportan financiación externa. Tronieri reporta haber recibido una subvención iniciada por el investigador, en nombre de la Universidad de Pensilvania, por parte de Novo Nordisk, y haber recibido honorarios por consultoría de Currax Pharmaceuticals, LLC. Los demás autores no reportan conflictos de interés.