martedì 30 giugno 2015

Gli hashtag, una miniera anche per gli studi clinici


I social networks sono forse una delle rivoluzioni culturali più importanti degli ultimi decenni. Importanti non per la qualità delle cultura che se ne può discernere ma per l’impatto sociale che hanno portato. Certo, ci sono i detrattori che sottolineano come col tempo avremo sempre più la testa in avanti e problemi al collo perché guardiamo troppo il nostro smartphone, per non dire del tempo sottratto alle relazioni umane reali. Ed in parte è vero. Ma i social a volte nascondono delle sorprese positive. Se ne sono accorti i ricercatori dell’Università del Vermont, scoprendo grazie a Twitter ed ai suoi hashtag una nuova tecnica per captare interazioni farmacologiche potenzialmente pericolose e sconosciuti effetti collaterali.

L'obiettivo generale del progetto, sostenuto dalla National Science Foundation, era quello di scoprire una relazione tra due farmaci ancora non individuata. Poiché studi precedenti avevano dimostrato che da Twitter si possono estrapolare alcuni spunti farmacologici, gli scienziati del Vermont si sono spinti oltre, focalizzando la loro attenzione su alcuni hashtag che richiamano problemi di salute, per trovare nuove associazioni. Hanno paragonato gli hashtag addirittura ai neuroni, per la loro capacità di inviare un segnale specifico e realizzare delle sinapsi multiple che possono rivelare un percorso sorprendente tra due o più farmaci. L’algoritmo messo a punto permette di collegare gli hashtag ad altre parole chiavi, costruendo una fitta mappa dalla quale, dopo gli opportuni filtraggi, si può giungere ai percorsi più brevi che connettono due farmaci. In sostanza, senza conoscere i meccanismi su cui si basa l’interazione, scandagliare i tweet permette almeno di intercettarla.

Ad esempio dall’hashtag #happythanksgiving l’algoritmo ha confermato un percorso tra l'aspirina e l’antistaminico Benadryl, noti in medicina per i loro effetti combinati disturbanti. Ma ancora più sorprendente è stata l’interazione, del tutto inesistente sui database medici, tra il principio attivo Ibuprofene (alla base di molti analgesici ed antiinfiammatori) e la marijuana medica, oggettivata grazie all’hashtag #Alzheimer. Dopo il primo sconcerto degli scienziati è venuto fuori che alcuni “twitternauti” stavano condividendo i risultati di uno studio nuovissimo secondo cui l'Ibuprofene ha una certa capacità di bloccare o ridurre gli effetti dannosi sulla memoria di chi usa marijuana con frequenza, effetti inizialmente associati alla malattia di Alzheimer. Lo studio è apparso prima su Twitter e poco dopo è finito nel più grande database di pubblicazioni mediche PubMed, gestito dal National Center for Biotechnology Information, di proprietà USA.

A proposito di effetti collaterali, questo studio realizzato nel Vermont ne ha uno di grande importanza. Nel settore della ricerca medica alcuni lavori pubblicati sono troppo spesso slegati dalle nuove scoperte scientifiche, anche se realmente avrebbero un nesso, perché le biblioteche digitali hanno problemi di codifica e rintracciabilità. In queste mastodontiche aggregazione di dati, infatti, le parole chiave associate agli studi sono inserite manualmente, con tutto ciò che questo comporta in termini di tempi e di probabili errori. Quindi, con il nuovo algoritmo potrebbe essere possibile interconnettere le informazioni cliniche in modo più puntuale.

Tra le tante, tantissime chiacchiere di Twitter e dei mille altri social, scovare delle prove scientifiche emergenti o addirittura individuarne alcune ignote può essere una forma di rivalutazione di certi tool bistrattati, a torto o a ragione. In fondo si tratta di una quantità enorme di dati che, se ben sfruttati, costituiscono un importante supporto in moltissimi settori: per chi fa marketing, per esempio, si tratta del pane quotidiano. In altre parole, una forma di intelligenza connettiva e collettiva che può avere davvero una gran forza. Basta non dimenticare però di fare le dovute verifiche.


(fonte http://www.eurekalert.org/pub_releases/2015-06/uov-nrf062915.php; si ringrazia il sito http://www.kevinmd.com per la gentile concessione della foto)

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