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在retatrutide尚未获得任何监管机构批准、仍处于三期临床试验阶段之际，一种灰色市场版本已在网络上流通。使用者们在Reddit上分享用药体验，而这些零散的自我报告，正被宾夕法尼亚大学的研究团队转化为系统性的药物安全信号。该团队利用人工智能分析了近15万条帖子和评论，覆盖约4万名Reddit用户，首次对声称使用未获批retatrutide的人群所报告的症状进行了系统性梳理。相关成果发表于《JAMA Network Open》。

AI从海量帖文中提取用药者自述症状

研究的核心挑战在于从庞杂的社交平台数据中识别真正的用药者。研究人员首先使用AI工具筛选出描述自己使用未获批retatrutide的用户，约1.4万人符合条件。随后，工具提取这些用户归因于该产品的症状，并将其描述匹配到标准化医学术语。在排除减重和食欲抑制等预期效果后，最终纳入7823名报告了至少一种可分类潜在症状的用户。

“一名研究者或许能手工查看几千条Reddit帖子，但要看完近15万条将是一项巨大的工程，”研究第一作者、宾大计算机与信息科学系博士生Neil Sehgal表示，“AI使大规模分析这些对话成为可能，能够识别出人们分享内容中原本难以察觉的模式。”

该方法源于团队此前的积累。他们曾利用大语言模型分析超过40万条关于semaglutide和tirzepatide的Reddit帖子，识别出月经不规律等可能在临床试验或监管文件中未被充分记录的潜在副作用。“我们希望将同样的方法应用于灰色市场的retatrutide，”Sehgal说。

症状谱与临床试验结果形成反差

分析结果呈现出值得关注的差异。在可分类的症状报告中，食欲增加是报告频率最高的症状，这与retatrutide二期临床试验的结果形成鲜明对比——后者显示减重效果显著，最常见的不良反应为恶心及其他胃肠道不适。

与团队此前对semaglutide和tirzepatide的Reddit讨论分析相比，关于灰色市场retatrutide的帖子中，食欲相关症状、睡眠障碍、心率加快和肌肉相关变化的报告比例更高，而恶心等胃肠道症状的比例相对较低。

这种差异可能源于药物本身的作用机制。semaglutide激活一个参与调节食欲和血糖的激素受体，tirzepatide激活两个，而retatrutide激活三个受体。正是这种三重激动特性，促使研究者探究其症状模式是否可能有所不同。“retatrutide的作用方式与现有GLP-1药物不同，因此它对身体的影响也可能不同，”研究共同作者、宾大体重与饮食失调中心高级研究员Jena Shaw Tronieri指出。

但她同时提醒，讨论人群本身也可能存在差异。“愿意在灰色市场获取未获批药物的用户，很可能与其他临床人群不同。有些人可能同时使用多种实验性多肽，而我们无法核实他们究竟在服用什么。需要更多研究来理解这些自报症状差异究竟意味着什么。”

信号而非结论：社交媒体数据的边界与价值

研究者反复强调，这些结果应被视为进一步研究的线索，而非此前未被识别的副作用的证据。“我们无法断言是retatrutide导致了这些症状，甚至无法确认Reddit用户服用的是真正的retatrutide，因为该药并未合法上市，灰色市场制剂的成分各不相同，”共同作者、宾大计算机与信息科学教授Lyle Ungar表示。

“这是首次窥见一个原本处于常规药物安全监测之外的人群的体验，因为他们服用的是尚未完成临床试验的未获批药物版本，”Sehgal说。

论文资深作者、宾大计算社会科学倾听实验室主任Sharath Chandra Guntuku研究副教授总结道：“我们的目标是在网络对话中识别可供检验的假设。AI帮助我们发现人们自我报告中反复出现的模式，包括那些可能被常规药物安全监测遗漏的体验。”

这一方法的验证潜力已有先例。团队此前报告GLP-1药物相关的月经不规律后，另一个研究组受此启发，利用FDA不良事件数据库考察了相同症状，其后续发表于《Obstetrics & Gynecology》的研究同样发现了某些月经变化的报告比例失衡，为这些症状值得进一步调查增添了证据。“这正是我们希望本研究发生的情况，”Sehgal说，“其他研究者可以拿着我们在Reddit上的发现，用完全不同的方法在其他数据集中寻找相同模式。无论这些信号是否成立，目标都是更好地理解人们真实的用药体验。”