Core Concepts
소셜 미디어 데이터 분석을 통해 GLP-1 수용체 작용제의 알려지지 않은 부작용을 발견할 수 있다.
Abstract
이 연구는 GLP-1 수용체 작용제의 부작용을 파악하기 위해 소셜 미디어 데이터, 학술 문헌, 제조업체 보고서, ChatGPT 등 다양한 데이터 소스를 활용했다.
먼저 Named Entity Recognition (NER) 모델을 사용하여 소셜 미디어 게시물과 학술 논문에서 부작용 관련 엔티티를 추출했다. 이를 SIDER 데이터베이스와 비교하여 기존에 알려진 부작용과 새로 발견된 부작용을 구분했다.
분석 결과, 134개의 GLP-1 수용체 작용제 부작용이 확인되었다. 이 중 16개는 학술 논문에서만, 14개는 제조업체 보고서에서만, 21개는 소셜 미디어에서만 보고되었다. 이는 소셜 미디어가 기존 데이터 소스와는 다른 부작용 정보를 제공할 수 있음을 보여준다.
또한 부작용 간 네트워크 분석을 통해 부작용 간 연관성을 파악했다. 4개의 부작용 클러스터가 발견되었는데, 각 클러스터에는 위장관 증상, 정서적/정신적 증상, 신체적 불편감, 신경학적 장애 등이 포함되어 있었다. 이는 부작용들이 서로 연관되어 나타날 수 있음을 시사한다.
이 연구는 소셜 미디어 데이터 분석을 통해 기존 데이터 소스에서 발견되지 않은 GLP-1 수용체 작용제의 부작용을 탐지할 수 있음을 보여주었다. 이는 약물 안전성 평가와 공중 보건 관리에 기여할 것으로 기대된다.
Stats
GLP-1 수용체 작용제 처방이 급증하면서 부작용 보고도 크게 증가했다.
2023년 9월 24일을 기준으로 볼 때, 불안, 변비, 우울증, 피로, 구토, 통증 등의 부작용 언급 빈도가 크게 증가했다.
2023년 9월 25일 구글 트렌드 검색 데이터에서도 GLP-1 수용체 작용제 관련 검색어의 급격한 증가가 관찰되었다.
Quotes
"GLP-1 수용체 작용제는 비만과 2형 당뇨병 치료에 효과적이지만, 일부 부작용이 보고되고 있다."
"최근 승인된 GLP-1 수용체 작용제의 경우 부작용 프로파일이 완전히 규명되지 않았다."
"소셜 미디어 데이터 분석을 통해 기존 데이터 소스에서 발견되지 않은 부작용을 탐지할 수 있다."