一种尚未获得监管批准的实验性减肥药物已经吸引了愿意在线获取未经批准版本的用户。现在，科学家们正在利用人工智能来调查他们的经历，揭示与临床试验中记录的症状不同的意外报告。这种药物，retatrutide，属于新一代的GLP-1药物，旨在帮助调节食欲和体重。尽管它仍在调查中且未获批准，但人们正在购买不打算用于人类消费的未经批准的配方，并在互联网论坛上讨论他们的经历。宾夕法尼亚大学的研究人员分析了近150,000条Reddit帖子和约40,000名用户的评论，以调查这些报道。他们的研究发表在《JAMA Network Open》上，提供了首次系统性检查自称使用未经批准的retatrutide的人的潜在副作用的结果。其中一个发现特别突出。在报告症状可以分类的用户中，食欲增加是最常见的投诉。这出乎意料，因为retatrutide设计的目的是压制饥饿，其第二阶段临床试验主要识别消化问题作为最常见的副作用。人工智能揭示意外的减肥药物报告“我们的目标是识别在线对话中的假设，以便我们可以进行测试。人工智能帮助我们找到人们自我报告中的重复模式，包括可能被传统药物安全监测忽视的经历，”研究的高级作者、计算机与信息科学（CIS）研究副教授、宾大的计算社会倾听实验室主任Sharath Chandra Guntuku说。然而，研究人员强调，这些发现不应被解读为以前未知副作用的证据。Reddit用户与临床试验参与者代表着非常不同的人群，他们的报告无法确定药物是否导致了他们描述的症状。此外，这些人实际服用的产品也有很大的不确定性。通过未经过监管的医疗渠道销售的产品可能在成分、纯度和剂量上与真正的实验药物不同。“我们不能说retatrutide导致了这些症状，甚至不能说Reddit用户实际上在服用真正的retatrutide，因为这种药物在法律上并不可用，而灰色市场的配方也各不相同，”CIS教授及该研究的共同作者Lyle Ungar说。此研究不仅没有确认新的风险，更是给科学家提供了机会去识别值得深入研究的问题。“这是首次深入了解一个在传统药物安全监测之外的人群的经历，因为他们正在服用尚未完成临床试验的药物的未经批准版本，”该研究的第一作者、CIS的博士生Neil Sehgal说。研究人员如何分析150,000条Reddit帖子该项目的基础是宾夕法尼亚大学团队之前的研究。在早期的研究中，科学家们使用大型语言模型（LLMs），这种人工智能驱动了许多现代聊天机器人，来检查讨论semaglutide和tirzepatide的超过400,000条Reddit帖子。该分析揭示了可能的副作用报告，包括月经不规律，这些在临床试验或官方药物安全记录中可能没有完全记录。“我们想将相同的方法应用于灰色市场的retatrutide，”Sehgal说。Retatrutide特别有趣，因为它的工作原理与现有的GLP-1药物不同。Semaglutide作用于一个与血糖控制和食欲调节有关的激素受体，而tirzepatide则针对两个受体。Retatrutide激活三个受体，可能在全身产生不同的效应组合。为了调查人们的经历，研究人员利用人工智能检查了近150,000条Reddit帖子和评论。他们识别出大约14,000名自称亲自使用过未经批准的retatrutide的用户。然后，人工智能系统提取了用户与该药物相关的症状描述，并将这些描述转化为标准医学术语。这使得研究人员能够比较报告，即使不同的人用不同的词描述相似的经历。排除诸如体重减轻和食欲减退等预期效果后，团队确定了7,823名报告至少一个可以医学分类的症状的用户。“研究人员可能能够手动检查几千条Reddit帖子，但查看近150,000条将是一项巨大的任务，”Sehgal说。“人工智能使得在大规模分析这些对话成为可能，识别出人们分享的内容中的模式，否则会很难发现。