Bakgrund: Oberoende datakällor kan användas för att öka detektionen av säkerhetssignaler efter utsläppandet på marknaden. Den stora mängden allmänt tillgänglig biomedicinsk litteratur innehåller rik information om biverkningar för läkemedel i alla kliniska skeden. I denna studie presenterar vi ett storskaligt signalhöjande tillvägagångssätt som kombinerar över 4 miljoner poster i US Food and Drug Administration (FDA) Negativ Event Reporting System (FAERS) och över 21 miljoner biomedicinska artiklar. Resultat: Datauppsättningarna består av 4 285 097 poster från FAERS och 21354 075 MEDLINE artiklar. Vi extraherade först alla läkemedelssidan effekt (SE) par från FAERS. Vår studie implementerade totalt sju signalrankningsalgoritmer. Vi jämförde sedan dessa olika rankningsalgoritmer före och efter att de förstärktes med signaler från MEDLINE meningar eller abstracts. Slutligen botade vi manuellt alla läkemedelskardiovaskulära (CV) par som dök upp i både datakällor och undersökte om vårt tillvägagångssätt kan upptäcka många sanna signaler som inte har inkluderats i FDA läkemedelsetiketter. Vi extraherade totalt 2.787.797 drog-SE par från FAERS med en låg initial precision på 0,025. Den rankningsalgoritmen kombinerade signaler från både FAERS och MEDLINE, vilket avsevärt förbättrade precisionen från 0,025 till 0,371 för topprankade par, vilket representerar en 13,8 gånger högre precision. Vi visade genom manuell kuration att drog-SE par som dök upp i båda datakällorna var mycket berikade med sanna signaler, av vilka många ännu inte har inkluderats i FDA läkemedelsetiketter. Slutsatser: Vi har utvecklat en effektiv och effektiv signalrankning och förstärkning av läkemedelssäkerheten Vi visar att storskalig kombination av information från FAERS och biomedicinsk litteratur i hög grad kan bidra till övervakning av läkemedelssäkerheten.
Till exempel Xu et al. visade att genom att kombinera information från FAERS och MEDLINE med signalhöjande och rangordnade algoritmer, är det möjligt att förbättra cancer läkemedelssidan effekt (drog-SE par) signaldetektion REF.
Large-scale combining signals from both biomedical literature and the FDA Adverse Event Reporting System (FAERS) to improve post-marketing drug safety signal detection
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}