Autorii noii lucrări au folosit învățarea automată pentru a prezice mai bine efectele secundare.
Ei au colectat date din rapoartele de nedoriteevenimente publicate de U.S. Food and Drug Administration (FAERS). Există mai mult de 15 milioane de înregistrări în bazele de date. Mai mult, autorii au grupat evenimente care apar adesea simultan pentru a simplifica analiza și a consolida relația dintre medicament și profilul său de efecte secundare.
Cercetătorii au antrenat apoi o rețea neuronală careimită modul în care creierul uman face asocieri între date, astfel încât să poată identifica tipare comune între medicamente și efectele lor secundare.
Pentru a-și testa modelul, cercetătoriiau încărcat date cu combinații evident nedorite pentru a vedea cum ar reacționa rețeaua neuronală la ele. Rezultatele au arătat că modelul ar putea recunoaște aceste noi modele și poate citi cu ușurință efectele secundare ale terapiei combinate.
Am reușit să identificăm o persoanăefecte terapeutice folosind calcule algebrice simple. Deoarece algoritmul este antrenat să recunoască tiparele globale, poate surprinde cu precizie efectele secundare ale terapiei combinate.
Bart Westerman, PhD, autor principal al studiului și profesor asociat la Centrul de Cancer din Amsterdam
Citeste mai mult:
După zece ani de muncă, oamenii de știință au pus sub semnul întrebării modelul standard al fizicii
Există o altă „planetă” în interiorul Pământului: cum a salvat viața în curs de dezvoltare
Celulele vechi au fost reprogramate și au devenit cu 30 de ani mai tinere: cum funcționează