L’intelligenza artificiale, analizzando Reddit, ha portato alla luce sorprendenti effetti collaterali legati a farmaci dimagranti di grande successo, tra cui alterazioni del ciclo mestruale, brividi e stanchezza inspiegabile.

In un nuovo studio pubblicato su Nature Health , i ricercatori hanno analizzato oltre 400.000 post su Reddit scritti da quasi 70.000 utenti in un arco di tempo di oltre cinque anni. I loro risultati hanno evidenziato diversi sintomi comunemente discussi, tra cui alcuni che potrebbero meritare maggiore attenzione scientifica, come le irregolarità mestruali e i disturbi legati alla temperatura, come brividi e vampate di calore.

“Alcuni degli effetti collaterali che abbiamo riscontrato, come la nausea, sono ben noti, e questo dimostra che il metodo sta rilevando un segnale reale”, afferma Sharath Chandra Guntuku, professore associato di ricerca in informatica e scienze dell’informazione (CIS) presso la Penn Engineering e autore senior dello studio. “I sintomi non segnalati sono indizi che provengono dai pazienti stessi, spontaneamente, e i medici potrebbero potenzialmente prestarvi attenzione.”

Lyle Ungar, professore di informatica e coautore dello studio, afferma che i social media possono offrire spunti di riflessione su problematiche che i pazienti potrebbero non sempre sollevare durante le visite mediche.

“Gli studi clinici in genere individuano gli effetti collaterali più pericolosi dei farmaci”, afferma Ungar. “Tuttavia, possono non riuscire a individuare i sintomi che preoccupano maggiormente i pazienti; anche se i social media non sono necessariamente rappresentativi, un’ampia raccolta di post può riflettere ulteriori preoccupazioni.”

L’intelligenza artificiale e Reddit rivelano nuove preoccupazioni relative al GLP-1.

I ricercatori sottolineano che lo studio non dimostra che i farmaci abbiano causato i sintomi discussi online. Piuttosto, i risultati indicano degli schemi che potrebbero giustificare ulteriori indagini.

“Non possiamo affermare con certezza che i GLP-1 siano la causa di questi sintomi”, afferma Neil Sehgal, primo autore dello studio e dottorando in Scienze dell’Informazione e della Comunicazione (CIS) sotto la supervisione di Guntuku e Ungar. “Tuttavia, quasi il 4% degli utenti di Reddit nel nostro campione ha segnalato irregolarità mestruali, una percentuale che sarebbe ancora più alta in un campione composto esclusivamente da donne. Riteniamo che questo sia un segnale che merita di essere approfondito.”

Lo studio si basa su anni di lavoro dedicati all’analisi delle conversazioni online alla ricerca di indizi sugli effetti collaterali dei farmaci. Ungar ha partecipato a uno dei primi progetti di estrazione di informazioni da contenuti internet generati dagli utenti per individuare segnalazioni di reazioni avverse ai farmaci, già nel 2011.

“Le comunità online di pazienti funzionano un po’ come un passaparola di quartiere”, afferma Ungar. “Le persone che assumono questi farmaci si scambiano informazioni in tempo reale, condividendo esperienze che raramente trovano spazio in una visita medica o in una relazione ufficiale.”

Secondo i ricercatori, con l’espansione delle piattaforme di social media, queste discussioni sono diventate una fonte sempre più preziosa di informazioni relative alla salute, sebbene la raccolta e l’analisi dei dati siano diventate più difficili nel tempo.

“Le sperimentazioni cliniche rappresentano il gold standard, ma per loro natura sono lente”, afferma Guntuku. “Questo metodo non sostituisce le sperimentazioni, ma può accelerare notevolmente i tempi, e la velocità è fondamentale quando un farmaco passa da una nicchia di mercato alla diffusione di massa quasi da un giorno all’altro.”

I modelli linguistici di grandi dimensioni velocizzano il rilevamento degli effetti collaterali

Una delle principali difficoltà nello studio delle discussioni online sulla salute è rappresentata dalla scala. Le persone descrivono i sintomi in modi molto diversi, il che rende difficile confrontare sistematicamente i post sui social media con la terminologia medica standardizzata del Medical Dictionary for Regulatory Activities (MedDRA), che i medici utilizzano per classificare i sintomi.

L’avvento di modelli linguistici di grandi dimensioni come GPT e Gemini ha cambiato le cose. Secondo i ricercatori, questi sistemi di intelligenza artificiale consentono ora di elaborare enormi quantità di discussioni online in modo molto più rapido e coerente.

“I modelli linguistici di grandi dimensioni hanno reso possibile effettuare questo tipo di analisi molto più rapidamente e con un livello di standardizzazione che prima era difficile da raggiungere”, afferma Sehgal.

Sebbene gli utenti di Reddit non rappresentino perfettamente la popolazione generale, poiché tendono ad essere più giovani, più spesso di sesso maschile e prevalentemente residenti negli Stati Uniti, molti dei sintomi segnalati corrispondevano a effetti collaterali già noti di semaglutide e tirzepatide. Circa il 44% degli utenti partecipanti allo studio ha menzionato almeno un effetto collaterale, più comunemente problemi gastrointestinali.

Sintomi inattesi segnalati dagli utilizzatori di GLP-1

Ciò che ha colpito i ricercatori sono stati i sintomi che potrebbero non essere pienamente rappresentati nelle attuali etichette dei farmaci o nei sistemi standard di segnalazione degli eventi avversi.

Circa il 4% delle utenti che hanno segnalato effetti collaterali ha anche descritto sintomi riproduttivi, tra cui cicli mestruali irregolari, sanguinamento intermestruale e mestruazioni abbondanti.

Altri utenti hanno segnalato sintomi legati alla temperatura, come brividi, sensazione di freddo, vampate di calore e sensazioni simili alla febbre.

Anche la stanchezza è emersa come uno dei disturbi più frequentemente discussi. Infatti, si è classificata al secondo posto tra i sintomi più comuni segnalati dagli utenti di Reddit, nonostante compaia in misura minore in molti studi clinici.

“Si ritiene che questi farmaci agiscano coinvolgendo una parte del cervello chiamata ipotalamo, che contribuisce a regolare un’ampia varietà di ormoni”, afferma Jena Shaw Tronieri, ricercatrice senior presso il Center for Weight and Eating Disorders dell’Università della Pennsylvania e coautrice dello studio. “Questo non significa necessariamente che i farmaci siano la causa di questi sintomi, ma potrebbe suggerire che le segnalazioni di cambiamenti nel ciclo mestruale e fluttuazioni della temperatura corporea meritino uno studio più sistematico.”

I ricercatori sperano di espandersi oltre Reddit

Il team spera che i risultati incoraggino gli scienziati e gli operatori sanitari a prestare maggiore attenzione ai tipi di effetti collaterali di cui i pazienti parlano online.

“Sono chiaramente nei pensieri dei pazienti, e vale la pena prestarvi attenzione”, afferma Sehgal.

I ricercatori prevedono inoltre di estendere l’analisi oltre Reddit e oltre le comunità anglofone per determinare se modelli simili si presentino su altre piattaforme di social media e in altre popolazioni in tutto il mondo.

“Non sappiamo ancora con certezza se ciò che osserviamo su Reddit rifletta l’esperienza degli utilizzatori di GLP-1 a livello globale, o se sia una caratteristica specifica del tipo di persona che pubblica su Reddit negli Stati Uniti”, afferma Ungar.

In definitiva, i ricercatori ritengono che l’analisi delle conversazioni sui social media assistita dall’intelligenza artificiale potrebbe diventare uno strumento importante per individuare le problematiche emergenti relative ai farmaci e alle tendenze del benessere molto prima di quanto consentano i sistemi tradizionali.

Per i prodotti sanitari a rapida diffusione, soprattutto le sostanze vendute in mercati scarsamente regolamentati o non regolamentati, come i peptidi iniettabili, le conversazioni online su piattaforme come Reddit e TikTok possono fornire alcuni dei primi indizi su ciò che gli utenti stanno sperimentando.

“Il punto fondamentale di questo tipo di approccio è la sua rapidità, ed è proprio in questi momenti che si rivela più prezioso”, afferma Guntuku.

Questo studio è stato condotto presso la Facoltà di Ingegneria e Scienze Applicate dell’Università della Pennsylvania. Gli autori dichiarano di non aver ricevuto finanziamenti esterni. Tronieri dichiara di aver ricevuto una sovvenzione per la ricerca, a nome dell’Università della Pennsylvania, da Novo Nordisk e di aver ricevuto compensi per consulenze da Currax Pharmaceuticals, LLC. Gli altri autori dichiarano di non avere conflitti di interesse.

Abstract

I social media possono rivelare esperienze di pazienti con gli agonisti del recettore del peptide-1 simile al glucagone (GLP-1 RA) che vanno oltre i dati degli studi clinici. Abbiamo analizzato 410.198 post su Reddit (maggio 2019-giugno 2025) che menzionavano semaglutide o tirzepatide. Un totale di 67.008 utenti ha dichiarato di utilizzare questi farmaci e il 43,5% ha descritto almeno un effetto collaterale. I sintomi gastrointestinali più frequenti erano nausea (36,9%), affaticamento (16,7%), vomito (16,3%), stitichezza (15,3%) e diarrea (12,6%). In particolare, sono emersi come potenziali effetti collaterali non riconosciuti sintomi riproduttivi (ad esempio, irregolarità mestruali) e disturbi legati alla temperatura (ad esempio, brividi e vampate di calore). Questi risultati evidenziano preoccupazioni dei pazienti non ben rappresentate nelle attuali informazioni sul prodotto o negli studi clinici. L’analisi su larga scala dei social media può integrare la farmacovigilanza tradizionale, individuando segnali di sicurezza emergenti e ampliando la comprensione del profilo di sicurezza nel mondo reale degli agonisti del recettore del GLP-1.

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