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»Social Media Mining«

Kann Social Media helfen, Arzneimittel zu verbessern?

In den sozialen Medien gibt es viele Online-Selbsthilfegruppen, in denen sich chronisch Erkrankte über ihre Therapie, Bedürfnisse und Probleme austauschen. Daraus könnten Pharmaunternehmen lernen, wie eine Untersuchung der Universität Witten/Herdecke zeigt. Es gibt aber noch Limitationen und offene Fragen.
Juliane Brüggen
03.01.2022  16:45 Uhr
Kann Social Media helfen, Arzneimittel zu verbessern?

»Social Media Mining« hört sich zunächst abschreckend an – soll aber helfen, medizinische Innovationen zu fördern, die sich auf die Bedürfnisse der Patienten konzentrieren. Es handelt sich um eine computergestützte Analyse von Social-Media-Daten, meist mithilfe künstlicher Intelligenz. In welchen Fällen die Daten nützlich sein könnten, hat ein Forscherteam der Universität Witten/Herdecke untersucht und die Ergebnisse in der Fachzeitschrift »Drug Discovery Today« veröffentlicht.

Demnach kann Social Media Mining dazu dienen, unerfüllte medizinische Bedürfnisse der Patienten zu erkennen. Diese beeinflussen mitunter die Sterblichkeit, Symptome, Krankheitslast und -dauer, Nebenwirkungen und die Zufriedenheit mit der Therapie. Ein Beispiel: Patienten empfinden eine Tablette als zu groß und finden es unangenehm, sie zu schlucken. Das kann einen negativen Einfluss auf die Therapietreue haben. Ein Pharmaunternehmen kann diese Erkenntnis nutzen, um das Arzneimittel weiterzuentwickeln. Man spricht von patientenzentrierter Arzneimittelentwicklung.

Neue Indikationen erkennen

Social Media Mining kann außerdem genutzt werden, um neue Indikationen für ein Arzneimittel zu erkennen: »Wir können in den Daten erkennen, wenn Arzneimittel außerhalb der bisherigen Zulassung von Patienten für bestimmte Erkrankungen eingenommen werden«, so Jonathan Koß, Erstautor der Studie und Doktorand am Lehrstuhl für Management und Innovation im Gesundheitswesen der Universität Witten/Herdecke. »Daraus können dann Hypothesen für Drug Repurposing gebildet werden, also Überlegungen für die Zulassung eines bestehenden Wirkstoffs für eine bisher nicht besetzte Indikation.« In einer Studie konnte ein Algorithmus beispielsweise auf Basis von SMM-Daten vorhersagen, für welche Zwecke bestimmte Arzneimittel off-label verwendet werden, zum Beispiel Metformin und Bupropion bei Übergewicht, Tramadol bei Depressionen und Ondansetron bei Reiz-Darm-Syndrom mit Durchfall. Die Ergebnisse müssen jedoch kritisch geprüft werden und können lediglich dazu dienen, Hypothesen aufzustellen.

Darüber hinaus kann Social Media Mining helfen, unbekannte, unerwünschte Arzneimittelwirkungen zu entdecken und potenzielle Studienteilnehmer zu finden, heißt es in der Forschungsarbeit.

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