Finding potential serious adverse events of drugs by using clinical trial data and machine learning tools

Sağlık hizmetleri her geçen gün gelişmektedir ve bu gelişmeler sağlık hizmetlerini daha erişilebilir kılmakta ve bu da büyük miktarda veri üretilmesine yol açmaktadır. Büyük veri üreten her alanda olduğu gibi burada da bu verilerin yorumlanması, varsayımlarda bulunulması ve veri analiz yöntemleri kullanılarak anlamlı sonuçların ortaya çıkarılması önemlidir. Klinik araştırmalar sırasında toplanan verilerin analizi, sağlık hizmetlerinde gelişmelerin sağlanmasında büyük etkiye sahiptir. Advers etki raporları, klinik olarak çalışılan ilaç veya tedavilerin önemli kısımlarından biridir. Klinik uygulamada, ciddi advers etkileri aracılığıyla bir antikanser tedavisinin güvenliğinin değerlendirilmesi, gelecekteki kanser tedavileri için önemli bilgiler sağlayabilir. Bu çalışmada, ciddi advers etkiler ile ilaçlar arasındaki bağlantıları ve ciddi advers etkilerin kendileri arasındaki bağlantıları keşfetmek için bir yöntem öneriyoruz. Hipotezimiz, önemli içgörüler sağlamak amacıyla verileri bilgiye çevirmek için bir tablo yapısına dönüştürülen klinik araştırma verilerinin kullanılmasıyla, birlikte ortaya çıkan ilaca özgü ciddi advers etkileri tahmin etmenin mümkün olabileceğidir. Ciddi advers etkileri bildiren ve özellikle Cytarabine, Sorafenib ve Doxorubicin antikanser ilaçlarını çalışan klinik araştırmaların sonuçlarını indirmek için ClinicalTrials.gov'u kullandık. Ciddi advers etki raporlarındaki tutarsızlığın üstesinden gelmek amacıyla ciddi advers etkilere benzersiz kimlikler atamak için MeSH ve CTCAE sözlükleri kullanıldı. Benzer ciddi advers etkileri bulmak için t-SNE ve DBSCAN kombinasyonu ve ilaçlara dayalı ciddi advers etkileri kümelemek için spektral birlikte kümeleme algoritması kullanıldı. Sözlüklerin hiyerarşik yapısı yardımıyla, belirli bir ilaçta nispeten az ya da çok karşılaşılan anlamlı olayları bulmak için kök ve ana olayların p-değerleri hesaplandı. Bu çalışmanın sonuçlarının çoğu, literatürdeki mevcut kaynaklarla uyumludur ve sağlanan yaklaşım, yeni tedavi seçeneklerine özgü ciddi advers etkileri öngörebilir.