Effets secondaires non déclarés de la drogue trouvés dans les données de recherche Web

Le comportement des utilisateurs sur Internet est de plus en plus reconnu comme une source précieuse d’informations sur la santé. Une équipe de l'École de médecine de l'Université de Stanford et de Microsoft Research a montré comment l'extraction de données riches à partir des historiques de recherche des utilisateurs fournit des informations importantes sur les effets secondaires non déclarés des médicaments.
Ils rapportent leurs conclusions dans le numéro en ligne du 6 mars du Journal de l'Association américaine d'informatique médicale.
Le co-auteur Russ Altman est professeur de bioingénierie, de génétique et de médecine à Stanford. Il dit dans un communiqué:
«La recherche d’informations sur la santé est une utilisation majeure d’Internet à l’heure actuelle. Nous avons donc pensé que les gens taperaient probablement les médicaments qu’ils prennent et les effets secondaires qu’ils rencontrent et que nous devons utiliser ces données».

Nécessité de renforcer la surveillance de l'innocuité des médicaments

Les auteurs notent dans leur étude que les effets secondaires des médicaments provoquent un taux élevé de maladies et de décès, et ne sont souvent découverts qu'une fois qu'un médicament est mis sur le marché.
Il est donc urgent de trouver des moyens rapides et précis de déterminer si des médicaments, seuls ou combinés, ont des effets secondaires inattendus.
Aux États-Unis, la Food and Drug Administration gère un système appelé Système de signalement des événements indésirables (AERS) dans lequel les médecins peuvent signaler les effets indésirables. Mais le système est volontaire et ne reflète pas nécessairement tous les cas où les patients ou les médecins remarquent un effet secondaire inhabituel.

Les historiques de recherche Internet minière donnent déjà des résultats en médecine

L'historique des recherches minières des internautes s'est déjà révélé être un moyen précis de suivre les épidémies de grippe. En 2008, Google a lancé un outil appelé Flu Trends qui estime le niveau de grippe dans chaque État des États-Unis en temps quasi-réel en gardant une trace de certaines requêtes de recherche Google.

Un article publié en 2010 a montré que la propagation de la grippe aux États-Unis correspondait aussi exactement à la méthode de suivi hospitalier utilisée par les Centers for Disease Control and Prevention.
Et en 2012, deux chercheurs ont franchi une étape supplémentaire en dévoilant un nouveau modèle de prévision de la grippe utilisant les tendances de Google en matière de grippe, qui prédit des pics régionaux d'influenza de plus de 7 semaines.
Inspiré par des exemples comme ceux-ci, Altman et ses collègues souhaitaient découvrir si les données de recherche sur Internet pouvaient détecter les interactions médicamenteuses.
Le laboratoire d'Altman avait déjà développé des outils automatisés pour extraire les rapports de la FDA sur les interactions médicamenteuses.

Étude des données de mines de 82 millions de recherches Internet sur l'interaction médicament-médicament

Ainsi, avec l’aide de l’équipe Microsoft, ils ont adapté les outils pour analyser 12 mois d’historique de recherche en 2010 à partir de 6 millions d’internautes. Les utilisateurs ont consenti à partager les journaux de leurs recherches sur le Web de manière anonyme pour la recherche, via un plug-in de navigateur.
Le nombre total de recherches sur les médicaments, les symptômes et les affections s’est élevé à 82 millions.
Les chercheurs ont décidé d'exploiter cet énorme pool de données pour rechercher un effet secondaire qui se produit lorsque deux médicaments, la paroxétine et la pravastatine, sont pris ensemble et dont on ne savait rien en 2010.
La paroxétine est un antidépresseur et la pravastatine est un médicament hypocholestérolémiant.
L'effet secondaire est que le risque de développer une hyperglycémie (taux élevés de glucose dans le sang) est plus élevé que de prendre les deux médicaments plutôt que de les prendre seuls.

L’équipe a utilisé les outils d’exploitation améliorés pour identifier les recherches d’informations sur l’un ou l’autre des médicaments et déterminer la probabilité que les utilisateurs effectuant ces recherches recherchent également une hyperglycémie ou des phrases que les internautes pourraient utiliser pour décrire leurs symptômes.

Important de considérer les moyens non médicaux de décrire les symptômes

Altman dit: "Nous devions vraiment prendre en compte cette difficulté à prédire le langage des gens", ce qui explique comment ils ont trouvé près de 80 termes pour des symptômes ou des descripteurs d'hyperglycémie, par exemple "glycémie élevée", "déshydratation", vision ", ou" mictions fréquentes ".
"Nous pourrions manquer des choses car, sans que ce soit leur faute, le public ne connaît pas le jargon médical", explique Altman.
Les résultats ont montré que parmi les internautes qui recherchaient la paroxétine ou ses noms de marque (par exemple Paxil) en 2010, environ 5% ont également recherché l'un des 80 termes pour décrire les symptômes liés à l'hyperglycémie. Pour la pravastatine et ses noms de marque (par exemple, Pravachol, Selektine), ce chiffre était inférieur à 4%.
Mais pour les internautes qui recherchaient les deux médicaments et qui recherchaient également des symptômes ou des descripteurs liés à l'hyperglycémie, le taux était beaucoup plus élevé, à 10%.
Afin de vérifier la précision de leurs outils d'extraction, les chercheurs ont effectué une autre analyse où ils ont recherché 31 combinaisons de médicaments déjà connues pour causer une hyperglycémie et 31 pour leur innocuité.
La nouvelle analyse a révélé que les associations médicamenteuses ayant des interactions connues, comme les résultats de l'analyse minière paroxétine-pravastatine, ont entraîné un taux plus élevé d'utilisateurs à la recherche de symptômes liés à l'hyperglycémie.

Un taux élevé de faux positifs pourrait être un inconvénient

Mais les chercheurs ont également constaté qu'environ 12% des internautes à la recherche d'interactions médicamenteuses connues pour n'avoir aucun effet secondaire, présentaient également un taux inhabituellement élevé de recherche de symptômes liés à l'hyperglycémie. Ces "faux positifs" n'auraient mené nulle part à ce que quelqu'un ait décidé de les suivre.
Néanmoins, malgré les faux positifs, les chercheurs pensent que l’écoute des «signaux de la foule» ou la «pharmacovigilance» sur le Web peuvent donner des résultats précis.

Il leur suffit de déterminer l’utilité de cette méthode d’extraction en matière de surveillance continue des effets secondaires.

L'extraction de plusieurs sources de données peut surmonter les inconvénients de l'utilisation de données "désordonnées"

Il est possible de réduire le taux de faux positifs en combinant les données de recherche sur Internet avec celles d'autres sources, telles que les médias sociaux, les dossiers médicaux et les forums de soutien aux patients.
Ajoutez à cela l'AERS de la FDA et des données sur les professionnels de la santé travaillant sur des programmes de recherche médicale, et il est possible de fournir des listes fiables d'interactions médicamenteuses pour étudier plus avant les essais cliniques.
Le co-auteur Nigam Shah, professeur adjoint de médecine à Stanford, et son équipe étudient déjà comment exploiter les interactions médicamenteuses dans des dossiers médicaux électroniques anonymisés.
"Si nous recoupons plusieurs sources de données, nous pouvons procéder à une triangulation en fonction des préoccupations des médecins et des patients" dit Shah.
Shah admet que les données des recherches sur Internet seront toujours "désordonnées". Cela se produit pour tant de raisons différentes: les utilisateurs peuvent chercher des symptômes parce qu'ils prennent les médicaments, ou quelqu'un d'autre les prend. Et lorsqu'il y a une couverture médiatique très médiatisée d'un médicament ou d'un symptôme particulier, il y aura alors des recherches excessives sur ceux-ci, ce qui augmentera les résultats.
Mais Shah dit que vous pouvez travailler avec des données désordonnées si vous en avez assez, ce qui est le cas lorsque des millions de recherches sont disponibles. Ensuite, les résultats peuvent éclairer les instructions pour des recherches plus approfondies.
Altman croit que les patients en disent long sur les médicaments et "Nous devons trouver des moyens d'écouter".
Les recherches sur Internet minières sont «juste une façon d’écouter et une application», ajoute-t-il.
Les fonds des National Institutes of Health ont aidé à financer cette étude.
Écrit par Catharine Paddock PhD