Semplificare la terminologia dei farmaci per una migliore assistenza sanitaria
Un nuovo strumento punta a chiarire i nomi dei farmaci e migliorare le scelte di trattamento per i professionisti della salute.
― 5 leggere min
Indice
- Esempio di un Nome di Farmaco Complicato
- La Sfida della Terminologia
- Mappare i Nomi dei Farmaci
- La Necessità di una Comunicazione Migliore
- Come Funziona TheraPy
- Utilizzare TheraPy per la Normalizzazione
- L'Importanza di Informazioni Accurate sui Farmaci
- Sfide Futura
- Conclusione
- Fonte originale
- Link di riferimento
Nel campo della medicina, i professionisti della salute devono spesso lavorare con diversi farmaci e trattamenti. Devono raccogliere e organizzare informazioni su come funzionano i farmaci, quanto sono efficaci e molti altri fattori per elaborare i migliori piani di trattamento per i loro pazienti. Ci sono molte risorse disponibili che li aiutano a raccogliere queste informazioni, ma a volte può diventare confuso.
Un grosso problema è la varietà di nomi e definizioni usati per lo stesso farmaco in diverse fonti. Ad esempio, un farmaco potrebbe avere nomi di marca o Identificatori diversi in posti diversi. Questo è particolarmente complicato nell’area della genetica, dove termini poco chiari possono rendere difficile prendere le giuste decisioni terapeutiche.
Esempio di un Nome di Farmaco Complicato
Prendiamo imatinib come esempio. È un medicinale usato spesso per trattare un tipo di cancro chiamato leucemia mieloide cronica (LMC). Negli Stati Uniti, potresti vederlo chiamato Gleevec, mentre in Europa potrebbe essere chiamato Glivec. Ci sono anche molti altri nomi per questo farmaco, come Celonib, Enliven, e molti altri. Prima di essere conosciuto con questi nomi, era chiamato STI-571 nei documenti medici.
Questo farmaco può anche essere descritto in altri modi, come riferirsi alle sue diverse formulazioni saline o alla sua struttura chimica. Anche se ci sono molti nomi, si riferiscono tutti allo stesso farmaco quando si parla di come interagisce con i geni o le varianti.
La Sfida della Terminologia
La varietà di nomi e termini per ogni farmaco deriva dalle diverse fasi del suo sviluppo e utilizzo. Ci sono standard stabiliti per nominare i farmaci, e questi mirano a rendere tutto consistente. Ad esempio, esiste un sistema negli Stati Uniti che assegna nomi generici ai farmaci basati sui loro ingredienti attivi prima che arrivino sul mercato.
Nonostante questi sforzi, ci sono ancora problemi quando si tratta di abbinare tutti questi nomi e termini diversi. Anche se ci sono strumenti e database per aiutare a risolvere questo, molti sono rimasti indietro mentre nuovi farmaci e informazioni continuano a emergere. Per combinare efficacemente tutte le informazioni su un singolo farmaco, è necessario conoscere tutti i suoi possibili nomi e identificatori across diverse risorse.
Mappare i Nomi dei Farmaci
Anche se riesci a trovare gli identificatori corretti per diverse risorse, ci sono ancora altre sfide. Ad esempio, se non c’è un sistema consistente per mappare questi identificatori, potrebbero esserci differenze quando gli utenti provano a scambiare informazioni. Ogni risorsa potrebbe definire i farmaci e i loro nomi in modo diverso, portando a confusione. Questa confusione può essere particolarmente presente con i farmaci che arrivano in diverse combinazioni o forme.
La Necessità di una Comunicazione Migliore
Questa complessità nei nomi dei farmaci crea delle difficoltà per i ricercatori e i professionisti della salute quando cercano di comunicare sui termini terapeutici. Incontrano problemi quando cercano di abbinare i nomi dei farmaci da diverse fonti. Un processo chiamato string matching, che dovrebbe trovare somiglianze, non è sufficiente quando ci sono così tante variazioni nei nomi e nelle formulazioni.
Per aiutare con questo problema, è stato sviluppato un nuovo strumento chiamato TheraPy. TheraPy è progettato per aiutare a combinare e organizzare le informazioni sui farmaci in modo più efficace. Funziona trovando tutti i nomi e i termini relativi a un farmaco da diverse risorse pubbliche. Facendo così, crea un'idea più chiara e unificata di cosa sia ogni farmaco e come possa essere utilizzato.
Come Funziona TheraPy
TheraPy raccoglie informazioni da vari database, come Wikidata e altri focalizzati su farmaci e terapie. Lo strumento raccoglie i nomi, gli identificatori e le relazioni tra i diversi termini. Poi organizza queste informazioni in modo che sia più facile per gli utenti cercare e trovare i dettagli di cui hanno bisogno.
Quando si utilizza TheraPy, i record vengono separati in diverse categorie che includono tutti i nomi, i nomi commerciali e altre informazioni importanti. Questi record vengono poi collegati tra loro per formare una visione completa, con un identificatore unico assegnato a ciascun farmaco.
Utilizzare TheraPy per la Normalizzazione
Una volta che un utente interroga TheraPy con un nome di farmaco, lo strumento confronta questo input con i suoi record memorizzati per trovare corrispondenze. Restituisce le informazioni più rilevanti insieme a un punteggio che indica quanto strettamente la query ha corrisposto ai record disponibili. Questo rende facile per i professionisti della salute trovare rapidamente le informazioni di trattamento corrette.
Negli test condotti con vari elenchi di farmaci provenienti da fonti diverse, TheraPy ha dimostrato di poter standardizzare con successo le informazioni dalla maggior parte delle fonti. I risultati hanno indicato che TheraPy è stato in grado di armonizzare efficacemente i termini dei farmaci, anche se alcune fonti hanno ancora presentato delle sfide.
L'Importanza di Informazioni Accurate sui Farmaci
Informazioni accurate sui farmaci sono cruciali per un trattamento medico efficace. Quando i fornitori di assistenza sanitaria possono facilmente trovare e usare una terminologia consistente, possono prendere decisioni più informate sulla cura del paziente. Questo è particolarmente importante man mano che nuovi farmaci continuano a entrare nel mercato e i farmaci esistenti guadagnano nuove formulazioni o nomi di marca.
Sfide Futura
Nonostante i successi con TheraPy, ci sono ancora ostacoli da superare. Le differenze sfumate nei concetti terapeutici possono complicare il processo di normalizzazione. Futuri miglioramenti potrebbero coinvolgere l'uso di metodi avanzati per gestire le varie categorie di farmaci e garantire che tutti i nomi siano rappresentati accuratamente.
Gli sforzi per migliorare l'organizzazione delle informazioni sui farmaci devono continuare ad adattarsi insieme alla crescita dell'industria farmaceutica. Mappatura e standardizzazione accurata dei termini saranno vitali per tenere il passo con il panorama in rapida evoluzione delle terapie.
Conclusione
Il mondo della terminologia dei farmaci può essere molto complicato con numerosi nomi, identificatori e descrizioni per lo stesso farmaco. Strumenti come TheraPy sono passi verso la chiarezza e l'accessibilità di queste informazioni per i professionisti della salute. Con l'evoluzione del campo medico, la necessità di migliori sistemi per organizzare le informazioni sui farmaci e la terminologia crescerà sempre di più. Collaborando per affrontare queste sfide, possiamo migliorare la comunicazione e la cura dei pazienti nel sistema sanitario.
Titolo: Normalization of Drug and Therapeutic Concepts with TheraPy
Estratto: Working with therapeutic terminology in the field of medicine can be challenging due to both the number of ways terms can be addressed and the ambiguity associated with different naming strategies. A therapeutic concept can be identified across many facets from ontologies and vocabularies of varying focus, including natural product names, chemical structures, development codes, generic names, brand names, product formulations, or treatment regimens. This diversity of nomenclature makes therapeutic terminology difficult to manage and harmonize. As the number and complexity of available therapeutic ontologies continues to increase, the need for harmonized cross-resource mappings is becoming increasingly apparent. Harmonized concept mappings will enable the linking together of like-concepts despite source-dependent differences in data structure or semantic representation. To support these mappings, we introduce TheraPy, a Python package and web API that constructs stable, searchable merged concepts for drugs and therapeutic terminologies using publicly available resources and thesauri. By using a directed graph approach, TheraPy can capture commonly used aliases, trade names, annotations, and associations for any given therapeutic and combine them under a single merged concept record. Using this approach, we found that TheraPy tends to normalize therapeutic concepts to their underlying active ingredients (excluding non-drug therapeutics, e.g. radiation therapy, biologics), and unifies all available descriptors regardless of ontological origin. In this report, we highlight the creation of 16,069 unique merged therapeutic concepts from 9 distinct sources using TheraPy. Further, we analyze rates of normalization for therapeutic terms taken from publicly available vocabularies.
Autori: Alex H Wagner, M. Cannon, J. Stevenson, K. Kuzma, S. Kiwala, J. Warner, O. L. Griffith, M. Griffith
Ultimo aggiornamento: 2023-08-02 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.07.27.23293245
Fonte PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.07.27.23293245.full.pdf
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.
Si ringrazia medrxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.
Link di riferimento
- https://normalize.cancervariants.org/therapy/
- https://normalize.cancervariants.org/therapy
- https://pypi.org/project/therap-py/
- https://go.osu.edu/TPY
- https://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/chembl/ChEMBLdb/latest/
- https://go.drugbank.com/releases/5-1-10#open-data
- https://open.fda.gov/apis/drug/drugsfda/download/
- https://www.guidetopharmacology.org/download.jsp
- https://evs.nci.nih.gov/ftp1/NCI_Thesaurus/Thesaurus_23.04d.OWL.zip
- https://www.nlm.nih.gov/research/umls/rxnorm/docs/rxnormfiles.html