Wie soziale Medien dazu beitragen, Medikamente besser zu machen
Forscherteam der Universität Witten/Herdecke untersucht Daten aus Online-
Selbsthilfegruppen für Entwicklung von Arzneimitteln
In sozialen Medien sind zunehmend Online-Selbsthilfegruppen aktiv, die vor
allem chronisch Kranken einen einfachen und niedrigschwelligen Austausch
ermöglichen. Dabei werden Erfahrungen in Bezug auf bestimmte Therapien
geteilt; die Betroffenen geben einander aber häufig auch emotionale
Unterstützung, da der Leidensdruck innerhalb einer Selbsthilfegruppe
besonders gut verstanden wird. Darüber hinaus tauschen sich Patientinnen
und Patienten über Lösungen für Probleme aus, die im Kontext ihrer
Erkrankung entstehen. Daher bieten diese Social Media-Daten Einblicke in
unterschiedlichste Krankheitsbilder und Bedürfnisse.
Diese Informationen haben das Potenzial, patientenzentrierte medizinische
Innovationen zu fördern, weil sie die alltäglichen realen Bedürfnisse der
Betroffenen abbilden. Hierbei gibt es jedoch ein Problem: Die manuelle
Verarbeitung, Auswertung und Analyse dieser großen Datenbestände ist
praktisch unmöglich. Mithilfe von Social Media Mining, einer
automatisierten, oft durch künstliche Intelligenz gestützten Analyse von
Social Media Daten, ist dies jedoch lösbar. Wissenschaftlerinnen und
Wissenschaftler der Universität Witten/Herdecke (UW/H) und aus zwei
Pharmaunternehmen zeigen in einem jetzt publizierten Aufsatz in der
renommierten Zeitschrift „Drug Discovery Today“ (Impact Factor 7,85)
Methoden und Anwendungsfälle von Social Media Mining für das
Innovationsmanagement der Pharmaindustrie auf.
Einsatzmöglichkeiten für Social Media Mining
Social Media Mining in Online-Selbsthilfegruppen kann zunächst vor allem
eingesetzt werden, um die Beschreibung der Bedürfnisse von Patienteninnen
und Patienten in deren eigenen Worten in Datenmengen zu identifizieren und
im Hinblick auf ihre Wichtigkeit zu priorisieren. Aus diesen Daten können
in einem nächsten Schritt auch Patientengruppen mit ähnlichen Bedürfnissen
gebildet und weiter untersucht werden. Die Ergebnisse dieser Analysen
können bei der Forschung zu patientenzentrierten Arzneimittel genutzt
werden. In späteren Phasen des Entwicklungsprozesses können sie die
Rekrutierung über Social Media für die Teilnahme an Studien unterstützen.
Doch Social Media Mining ermöglicht noch ganz andere Einblicke: „Wir
können in den Daten auch erkennen, wenn Arzneimittel außerhalb der
bisherigen Zulassung von Patienten für bestimmte Erkrankungen eingenommen
werden“ erklärt Jonathan Koß, Erstautor der Studie und Doktorand am
Lehrstuhl für Management und Innovation im Gesundheitswesen der
Universität. „Daraus können dann Hypothesen für Drug Repurposing gebildet
werden, also Überlegungen für die Zulassung eines bestehenden Wirkstoffs
für eine bisher nicht besetzte Indikation.“ Ein weiterer Anwendungsfall
ist die Suche nach Berichten zu Ereignissen, die auf unerwünschte
Arzneimittelwirkungen hinweisen. „Insgesamt bietet Social Media Mining
großes Potential zur Erschließung von Innovationsimpulsen. Dies kann die
Entwicklung von Arzneimitteln unterstützen, die einen Wert für Patienten
haben und dann auch kommerziell erfolgreich sind“, ordnet Projektleiterin
Prof. Dr. Sabine Bohnet-Joschko die Ergebnisse ein.
Weitere Anwendungsfälle und die grundlegenden Methoden werden in der
Publikation (Open Access) ausführlich dargestellt:
J. Koss, A. Rheinlaender, H. Truebel, and S. Bohnet-Joschko, "Social media
mining in drug development—fundamentals and use cases", Drug Discovery
Today, 2021. DOI: 10.1016/j.drudis.2021.08.012
Die Publikation ist im Rahmen des Projektes ATLAS ITG entstanden. Das
Projekt wird vom Land Nordrhein-Westfalen gefördert. Es unterstützt den
Theorie-Praxis-Transfer durch eine Auswertung aktueller Studien und führt
Leuchtturmprojekte sowie Akteure der digitalen Gesundheitswirtschaft in
NRW zusammen.
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