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Twitter的新角色:药物不良交互的早期预警系统

放大字体  缩小字体 发布日期:2018-12-02  浏览次数:21
核心提示:佛蒙特大学(University of Vermont)的计算机科学家艾哈迈德阿卜丁哈米德(Ahmed Abdeen Hamed)领导了这项新工具的开发,他说,“

佛蒙特大学(University of Vermont)的计算机科学家艾哈迈德阿卜丁哈米德(Ahmed Abdeen Hamed)领导了这项新工具的开发,他说,“我们的新算法是一种伟大的发现方式,可以让临床研究人员和药剂师等专家对其进行跟踪和测试。”6月8日,《生物医学信息学杂志》(Journal of Biomedical Informatics)在网上发表了一篇关于该算法如何工作及其初步发现的报告。


哈默德说:“我们可能不知道这种相互作用是什么,但通过这种方法,我们可以迅速找到药物通过标签联系在一起的明确证据。”


Hamed说,这种新方法还可以用于在临床调查开始前或卫生保健提供者收到最新信息之前生成公共警报。“它可以告诉我们:我们可能在这里看到药物/药物相互作用,”Hamed说。“小心。”


和研究团队也旨在帮助解决一个长期存在的问题在医学研究:已发表的研究往往不与新的科学发现,因为数字图书馆“遭受罕见的标签,”科学家们写道,和更新关键词和元数据与研究是一项费力的人工任务,经常延误或不完整的。


哈默德说:“挖掘推特上的标签可以让我们在新出现的科学证据和PubMed之间找到联系。”PubMed是由美国国家医学图书馆管理的大型数据库。佛蒙特州的研究小组利用他们的新算法,创建了一个网站,允许研究人员探索搜索词(如“沙丁醇”)、以pubmed索引的现有科学研究以及与这些词和研究相关的Twitter标签之间的联系。


之前的研究已经表明Twitter可以被挖掘出不良的药物相互作用,但是佛蒙特州的研究小组通过关注标签中包含的独特信息——比如“#处方过量”、“#肾结石探针”和“#皮肤肿胀”——来发现新的关联。“每个标签的功能就像人脑中的神经元,发出特定的信号,”科学家写道,这可以揭示两种或两种以上药物之间令人惊讶的通路。


该团队的方法包括建立他们所谓的“K-H网络”——本质上是一个由关键词和标签之间的链接组成的密集地图——然后删除大量的“噪音和垃圾”,Hamed说,“这就是Twitter!”-找到对网络至关重要的术语。然后,这个名为HashPairMiner的算法在这个干净的网络中搜索一对搜索词及其中间的标签之间的最短路径。


该项目由国家科学基金会资助,其总体目标是“发现两种未知药物之间的任何关系,”哈默德说。但是对于“基本事实”——Twitter中的数据挖掘可以发现未知的药物相互作用——团队想要证明他们的方法“可以产生已知的相互作用,”Tamer Fandy说。他是佛蒙特州奥尔巴尼药学院(Albany College of Pharmacy)校园的药学教授,与艾哈迈德·阿卜丁·哈默德(Ahmed Abdeen Hamed)和另外两位计算机科学家吴兴东(邢东Wu)和罗伯特·埃里克森(Robert Erickson)共同撰写了这项新研究。
“是的,”哈默德说。在这项新研究的一个例子中,该算法检测出阿司匹林和过敏药物苯那君(benadryl)之间的相互作用路径;在一个例子中,这两种药物被“#祝感恩节快乐”的标签联系在一起——这也许并不奇怪。

新系统始于2013年11月UVM的Hamed最初认为的错误。当前算法的早期版本“发现了一些令人震惊的东西:布洛芬和医用大麻——你可能认为它们彼此没有关系——被一个名为#Alzheimer's的标签联系在一起,”哈默德说。


“我想这一定是一个错误。我看了看我的代码。我重复了我的实验。我收集了不同的推特数据,得到了相同的结果。但他在PubMed或其他数据库上找不到任何对该协会的支持


 
 
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