Os autores do novo trabalho usaram aprendizado de máquina para prever melhor os efeitos colaterais.
Eles coletaram dados de relatórios deeventos publicados pela U.S. Food and Drug Administration (FAERS). Existem mais de 15 milhões de registros nos bancos de dados. Além disso, os autores agruparam eventos que geralmente ocorrem simultaneamente para simplificar a análise e fortalecer a relação entre o medicamento e seu perfil de efeitos colaterais.
Os pesquisadores então treinaram uma rede neural queimita a maneira como o cérebro humano faz associações entre dados para poder identificar padrões comuns entre drogas e seus efeitos colaterais.
Para testar seu modelo, os pesquisadorescarregou dados com combinações obviamente indesejáveis para ver como a rede neural reagiria a eles. Os resultados mostraram que o modelo poderia reconhecer esses novos padrões e ler facilmente os efeitos colaterais da terapia combinada.
Conseguimos identificar indivíduosefeitos terapêuticos usando cálculos algébricos simples. Como o algoritmo é treinado para reconhecer padrões globais, ele pode capturar com precisão os efeitos colaterais da terapia combinada.
Bart Westerman, PhD, autor sênior do estudo e professor associado do Amsterdam Cancer Center
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