Uma análise de grande escala conduzida por pesquisadores da Universidade da Pensilvânia mostra como a inteligência artificial pode ampliar a detecção de possíveis sinais de segurança associados à semaglutida e à tirzepatida. O estudo examinou relatos publicados em comunidades online e identificou sintomas que podem estar sub-representados em ensaios clínicos, bulas e sistemas tradicionais de notificação.
Os resultados, publicados na revista científica Nature Health, não demonstram que os medicamentos tenham provocado os eventos encontrados. O trabalho apresenta hipóteses para futuras pesquisas e reforça o potencial da análise computacional da linguagem como ferramenta complementar de farmacovigilância.
A distinção é essencial: o estudo detectou relatos espontâneos e padrões de linguagem. Os dados não comprovam uma relação causal com os medicamentos e não permitem calcular a incidência dos sintomas na população tratada.
Mais de 67 mil usuários identificados
Os pesquisadores analisaram 410.198 publicações e comentários divulgados no Reddit entre maio de 2019 e junho de 2025. O material foi coletado em nove comunidades dedicadas aos medicamentos de ação incretínica e ao controle do peso.
A primeira etapa do processamento identificou 172.679 publicações nas quais os autores afirmavam utilizar semaglutida ou tirzepatida. Esses registros pertenciam a 67.008 usuários. Dentro desse grupo, 29.172 pessoas, o equivalente a 43,5%, mencionaram pelo menos um sintoma interpretado como possível efeito adverso.
O percentual de 43,5% não representa a incidência de eventos adversos entre todos os pacientes tratados. Ele descreve a proporção de usuários identificados na plataforma que mencionaram espontaneamente algum sintoma. Como a participação nessas comunidades era voluntária, pessoas com experiências desconfortáveis, persistentes ou incomuns podem ter apresentado maior propensão a publicar.
Cada usuário com algum efeito relatado apresentou, em média, 2,7 termos clínicos diferentes.
Sintomas gastrointestinais confirmam um padrão conhecido
Entre os 29.172 usuários que mencionaram algum efeito, 65,8% relataram pelo menos uma manifestação gastrointestinal. Náusea foi o sintoma mais frequente, presente nos relatos de 36,9% desse grupo.
Manifestações mais citadas
- Náusea: 36,9%
- Fadiga: 16,7%
- Vômitos: 16,3%
- Constipação: 15,3%
- Diarreia: 12,6%
- Redução do apetite: 11,6%
- Dor abdominal: 8,5%
- Refluxo gastroesofágico: 6,4%
- Cefaleia: 6,1%
A predominância gastrointestinal é coerente com o perfil de segurança já estabelecido para essas terapias. As informações regulatórias da FDA descrevem náusea, vômitos, diarreia, dor abdominal e constipação entre as reações mais comuns relacionadas à semaglutida. A documentação da tirzepatida apresenta um padrão semelhante.
Por que essa concordância importa?
A recuperação de reações já conhecidas indica que o método conseguiu reconhecer sinais clinicamente coerentes dentro de uma extensa coleção de textos informais.
Alterações menstruais surgem como sinal para investigação
Os achados que mais chamaram a atenção estavam relacionados ao sistema reprodutivo e à regulação da temperatura corporal.
Manifestações classificadas no grupo de distúrbios do sistema reprodutivo e das mamas apareceram nos relatos de 3,8% dos usuários que mencionaram algum efeito. Entre os termos identificados estavam sangramento intermenstrual, sangramento menstrual intenso, irregularidade dos ciclos e dismenorreia.
Os percentuais individuais não devem ser somados. Um mesmo usuário poderia mencionar mais de uma manifestação, e o estudo não dispunha de confirmação diagnóstica ou informações clínicas suficientes para determinar a origem das alterações.
Os autores ressaltam que os dados não permitem concluir que semaglutida ou tirzepatida alterem diretamente o ciclo menstrual. Mudanças expressivas de peso, condições clínicas preexistentes, modificações metabólicas e outros tratamentos podem interferir na função reprodutiva e atuar como fatores de confusão.
A participação do hipotálamo na regulação do apetite, dos eixos hormonais e do ciclo menstrual oferece uma hipótese biológica para futuras pesquisas. Trata-se de uma possibilidade mecanística, não de uma explicação demonstrada pelo estudo.
Calafrios e ondas de calor aparecem nos relatos
A análise encontrou queixas relacionadas à termorregulação, como calafrios, sensação persistente de frio, ondas de calor e sintomas semelhantes à febre. Individualmente, esses termos apareceram em proporções próximas ou inferiores a 1% dos usuários que relataram algum efeito.
A presença dessas manifestações despertou interesse porque regiões cerebrais envolvidas na ação das terapias incretínicas participam do controle da temperatura corporal. A relação do glucagon com a termogênese também foi indicada pelos pesquisadores como uma possível linha de investigação.
Os resultados não esclarecem se os sintomas estavam relacionados aos medicamentos, à perda de peso, a alterações alimentares, a doenças concomitantes ou a outros fatores. Estudos controlados, registros clínicos e bases estruturadas de farmacovigilância serão necessários para testar essa associação.
Fadiga ocupa posição de destaque
A fadiga foi a segunda manifestação mais mencionada, atrás apenas da náusea. Ela apareceu nos relatos de 16,7% dos usuários que descreveram algum efeito.
O sintoma consta nas informações regulatórias de algumas apresentações destinadas ao controle do peso. Ainda assim, os autores observaram que a fadiga atingiu os limiares convencionais de notificação em uma parcela relativamente pequena dos ensaios clínicos avaliados.
A diferença ilustra uma característica da farmacovigilância centrada no paciente. Ensaios clínicos seguem protocolos, períodos de acompanhamento e critérios de coleta previamente definidos. Comunidades online registram aquilo que o usuário considera relevante em sua rotina, mesmo quando a manifestação é inespecífica ou difícil de atribuir a uma única causa.
Inteligência artificial converte linguagem cotidiana em termos MedDRA
A escala da análise foi viabilizada por dois modelos de linguagem. Um classificador baseado no GPT-4o-mini identificou as publicações em que havia declaração de uso pessoal dos medicamentos. Na validação manual, essa etapa apresentou sensibilidade de 86% e especificidade de 96%.
Desempenho da análise computacional
de sensibilidade na identificação de uso pessoal
de especificidade nessa mesma etapa
de medida F1 na extração dos medicamentos
de sensibilidade na identificação dos possíveis efeitos
Na etapa seguinte, um classificador baseado no GPT-4.1-mini reconheceu os sintomas descritos e os relacionou aos Termos Preferenciais do Medical Dictionary for Regulatory Activities, o MedDRA. O modelo apresentou valor preditivo positivo de 87% em uma amostra revisada manualmente.
Ao todo, o sistema extraiu 2.013 expressões distintas utilizadas pelos participantes para descrever possíveis efeitos. Essas expressões foram normalizadas de acordo com a terminologia MedDRA, com revisão manual quando necessária. Os detalhes técnicos estão disponíveis no
manuscrito científico de acesso aberto.
A tecnologia pode converter descrições como “estou sentindo muito frio” ou “meu ciclo mudou” em categorias clínicas padronizadas. Essa normalização cria uma ponte entre a linguagem cotidiana, a pesquisa clínica e os vocabulários empregados na farmacovigilância regulatória.
Um sinal não equivale a uma relação causal
A principal cautela está na natureza dos dados. Publicações em redes sociais não oferecem confirmação diagnóstica, prontuário, exames laboratoriais, histórico clínico completo ou comprovação independente do uso dos medicamentos.
Dose, duração do tratamento, via de administração e momento de início dos sintomas foram informados de maneira inconsistente. Os pesquisadores também não conseguiram controlar comorbidades, presença de diabetes tipo 2, tratamentos concomitantes ou intensidade da perda de peso.
Limitações que orientam a interpretação
- Seleção voluntária dos participantes.
- Maior presença de usuários jovens, homens e residentes nos Estados Unidos.
- Ausência de confirmação clínica dos relatos.
- Falta de dados consistentes sobre dose e duração do tratamento.
- Possibilidade de classificação incorreta pelo modelo de linguagem.
- Ausência de comparação direta com bases estruturadas de farmacovigilância.
Termos como refluxo e dispepsia, por exemplo, podem ser usados pelos pacientes como se representassem a mesma condição. A normalização automática reduz parte dessa variação, mas não elimina ambiguidades clínicas.
Os números não devem orientar estimativas de risco, mudanças terapêuticas ou comparações de segurança entre semaglutida e tirzepatida. Eles devem ser interpretados como sinais geradores de hipóteses.
Escuta computacional pode ampliar a farmacovigilância
O estudo aponta uma possível função para a chamada escuta social computacional. Ao processar grandes volumes de manifestações espontâneas, a inteligência artificial pode ajudar a localizar sintomas que merecem avaliação em ensaios prospectivos, prontuários eletrônicos, registros de pacientes e sistemas oficiais de notificação.
A estratégia ganha relevância quando medicamentos alcançam rapidamente milhões de usuários. Nessas situações, determinadas experiências podem aparecer primeiro em comunidades digitais, antes de serem organizadas em bases regulatórias.
No Brasil, cidadãos e profissionais de saúde podem comunicar suspeitas de eventos adversos pelo VigiMed, sistema disponibilizado pela Anvisa. Relatos em redes sociais não substituem essa notificação formal, pois geralmente carecem de informações clínicas essenciais para a avaliação de causalidade.
A contribuição da inteligência artificial está em indicar onde a investigação científica deve concentrar sua atenção. Alterações menstruais, fadiga e oscilações de temperatura surgem como temas que podem ser avaliados de maneira sistemática em estudos futuros e instrumentos clínicos de acompanhamento.
O trabalho não redefine o perfil de segurança da semaglutida ou da tirzepatida. Ele revela perguntas que a pesquisa clínica e a farmacovigilância ainda precisam responder.
Transparência científica
O estudo não recebeu financiamento externo. Uma das pesquisadoras declarou que a Universidade da Pensilvânia recebeu, em seu nome, um auxílio de pesquisa iniciado por investigador da Novo Nordisk. Ela também informou atuação como consultora da Currax Pharmaceuticals. Os demais autores declararam não possuir conflitos de interesse.
