栄養補助食品は、時折得られるわずかな証拠を受け入れ、何百万人もの人々に利用されています。しかし、他のサプリメントや薬との潜在的な有害な相互作用に関する記録もまた、ほとんどありません。Supp.aiという新しいツールは、長年にわたる健康研究論文を調べ、他のどこにも記載されていない可能性のある潜在的な矛盾を抽出します。
ただし、これはサプリメントを否定する恐怖を煽るものではありません。サプリメントは処方薬ほど規制されておらず、綿密な研究も行われておらず、臨床的なデータも少ないというのが単純な事実です。そのため、あまり知られていないサプリメントが、一般的には摂取されていない薬と危険な相互作用を起こすという恐ろしい事態が発生する可能性が残されています。
避けるべきと知っている人もいるかもしれませんが、よくある相互作用はいくつかあります。しかし、その多くは医療業界の有料情報に隠れており、報告されていないものも少なくありません。しかし、簡単に報告されていないからといって、発見されていないわけではありません。情報は、何千もの研究論文のどこかに埋もれているだけなのです。どうすれば見つけられるのでしょうか？
幸いなことに、アレン人工知能研究所 (AI2) の研究者たちは、膨大な数の論文を取り込み、キーワード、結果、その他の側面を識別して簡単に検索および相互参照できるようにする自然言語処理システムである Semantic Scholar を作成することで、すでに作業の大部分を完了しています。
アレンAI研究所のセマンティック・スカラーがAI分類コーパスに生物医学論文を追加
研究チームはこの研究の一部を再利用し、サプリメントと他の薬剤との相互作用の証拠を抽出できるように調整および拡張し、それらを単一の検索可能なデータベース「Supp.ai」に整理しました。
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「サプリメントと医薬品はどちらも薬理学的に重要な存在であり、その区別は機能的な違いというよりも、マーケティングや社会的な圧力によるものである」と、研究者たちは新システムを説明する論文の中で述べている。「しかし、このやや恣意的な区別のために、サプリメントは医薬品のデータベースにおいて十分に表現されておらず、両者の相互作用に関する公開情報も少ない。私たちの研究は、このギャップを埋めるための試みである。」
例えば、糖尿病患者集団を横断的に調査した論文の奥深くに、グルコサミンのサプリメントを摂取した人は血流へのインスリンの取り込みが遅くなったと記した一文があるかもしれません。実際、そのような一文は存在します。ツールで「グルコサミン」を検索したところ、実に数十個も見つかりました。
Supp.AIは検索語と「GlcN」のような略語を認識できるほど賢く、証拠となる文章を寛大に解釈し、結果を含めるようにしています。インタラクションは大きくても小さくても、有益でも有害でも、重要なのはそれが文書化されていること、そしてユーザーがその文書化について認識していることです。
論文からの抜粋は提供されていますが、摂取しているサプリメントに関する情報を探している一般の人には理解しにくいでしょう。しかし、その目的は、これらの潜在的な相互作用について認識を高め、ユーザーが医師に相談したり、心配な組み合わせを検索したりできるようにすることです。
「現在、消費者がサプリメントが他の医薬品と相互作用するかどうかを判断するための包括的なツールは存在しません。サプリメント会社に対し、サプリメントと医薬品の相互作用について栄養補助食品のラベルに記載することを義務付ける法律がないため、この情報は特に重要です」と、ハーバード大学のピーター・コーエン氏は述べています。コーエン氏は以前にもこの問題について言及しており、AI2はコーエン氏に今回の論文の査読を依頼しました。
同氏は、Supp.ai が「消費者にとって不可欠なリソース」となり、薬とサプリメント、またはサプリメントとサプリメントの組み合わせを選択して特定の相互作用をより深く掘り下げることができるようになることが、自然な方向への拡大であると示唆した。
Supp.ai は無料で使用でき、新しい論文がデータベースに追加されるたびに「定期的に」新しい情報で更新されますが、サービスの作成に使用されたデータも無料で利用できるので、独自のバージョンを作成したり、コーパスを自分で調べたりすることもできます。
デヴィン・コールドウェイはシアトルを拠点とする作家兼写真家です。
彼の個人ウェブサイトは coldewey.cc です。
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