ABOUT THE SPEAKER
Russ Altman - Big data techno-­optimist and internist
Russ Altman uses machine learning to better understand adverse effects of medication.

Why you should listen

Professor of bioengineering, genetics, medicine and computer science at Stanford University, Russ Altman's primary research interests are in the application of computing and informatics technologies to problems relevant to medicine. He is particularly interested in methods for understanding drug actions at molecular, cellular, organism and population levels, including how genetic variation impacts drug response.

Altman received the U.S. Presidential Early Career Award for Scientists and Engineers, a National Science Foundation CAREER Award and Stanford Medical School's graduate teaching award. He has chaired the Science Board advising the FDA Commissioner and currently serves on the NIH Director’s Advisory Committee. He is a clinically active internist, the founder of the PharmGKB knowledge base, and advisor to pharmacogenomics companies.

More profile about the speaker
Russ Altman | Speaker | TED.com
TEDMED 2015

Russ Altman: What really happens when you mix medications?

Russ Altman: O que acontece quando misturamos medicamentos?

Filmed:
1,766,922 views

Se tomarmos dois medicamentos diferentes por duas razões diferentes, isto é um pensamento sensato: O nosso médico pode não conhecer suficientemente o que acontece quando eles se misturam, porque as interações das drogas são terrivelmente difíceis de estudar. Nesta palestra fascinante e acessível, Russ Altman mostra como os médicos estão a estudar interações inesperadas de drogas, usando uma fonte surpreendente: investigação por pesquisa informática.
- Big data techno-­optimist and internist
Russ Altman uses machine learning to better understand adverse effects of medication. Full bio

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00:12
So you go to the doctormédico
and get some teststestes.
0
811
3321
Vamos ao médico e ele faz alguns exames.
00:16
The doctormédico determinesdetermina
that you have highAlto cholesterolcolesterol
1
4674
2620
O médico determina
que temos o colesterol alto
00:19
and you would benefitbeneficiar
from medicationmedicação to treattratar it.
2
7318
3171
e é melhor tomarmos um medicamento
para tratar disso.
00:22
So you get a pillboxcasamata.
3
10981
1556
Obtemos uma caixa de comprimidos.
Ficamos confiantes,
00:25
You have some confidenceconfiança,
4
13505
1199
00:26
your physicianmédico has some confidenceconfiança
that this is going to work.
5
14728
2937
o médico tem confiança
de que vai dar bom resultado.
A empresa que o inventou
fez uma série de estudos,
00:29
The companyempresa that inventedinventado it did
a lot of studiesestudos, submittedenviado it to the FDAFDA.
6
17689
3553
submeteu-o ao FDA.
Foi estudado muito cuidadosamente,
com ceticismo, foi aprovado.
00:33
They studiedestudou it very carefullycuidadosamente,
skepticallyceticismo, they approvedaprovado it.
7
21266
3107
00:36
They have a roughrude ideaidéia of how it workstrabalho,
8
24397
1889
Têm uma ideia geral de como funciona,
00:38
they have a roughrude ideaidéia
of what the sidelado effectsefeitos are.
9
26310
2453
têm uma ideia geral
dos seus efeitos colaterais.
Deve estar ok.
00:40
It should be OK.
10
28787
1150
00:42
You have a little more
of a conversationconversação with your physicianmédico
11
30864
2818
Conversamos um pouco mais
com o médico
00:45
and the physicianmédico is a little worriedpreocupado
because you've been blueazul,
12
33706
2963
e o médico está preocupado
porque temos andado deprimidos,
00:48
haven'tnão tem feltsentiu like yourselfvocê mesmo,
13
36693
1293
não nos temos sentido bem,
00:50
you haven'tnão tem been ablecapaz to enjoyapreciar things
in life quitebastante as much as you usuallygeralmente do.
14
38010
3731
não apreciamos as coisas da vida
como habitualmente acontecia.
00:53
Your physicianmédico saysdiz, "You know,
I think you have some depressiondepressão.
15
41765
3186
O médico diz: "Acho que anda
um pouco deprimido.
00:57
I'm going to have to give
you anotheroutro pillcomprimido."
16
45792
2315
"Vou dar-lhe outro comprimido".
01:00
So now we're talkingfalando
about two medicationsmedicamentos.
17
48934
2483
Agora estamos a falar
de dois medicamentos.
01:03
This pillcomprimido alsoAlém disso -- millionsmilhões
of people have takenocupado it,
18
51441
3104
Milhões de pessoas tomam este comprimido,
01:06
the companyempresa did studiesestudos,
the FDAFDA lookedolhou at it -- all good.
19
54569
3631
a empresa também fez estudos,
o FDA observou-o — tudo bem.
01:10
Think things should go OK.
20
58823
2057
Pensamos que as coisas vão correr bem.
01:12
Think things should go OK.
21
60904
2197
Pensamos que as coisas vão correr bem.
01:15
Well, wait a minuteminuto.
22
63125
1439
Bem, esperem um pouco.
01:16
How much have we studiedestudou
these two togetherjuntos?
23
64588
3517
Quantos estudos foram feitos
dos dois medicamentos juntos?
01:20
Well, it's very hardDifícil to do that.
24
68630
2300
É muito difícil fazer isso.
01:22
In factfacto, it's not traditionallytradicionalmente donefeito.
25
70954
2130
Na verdade, habitualmente não se fazem.
01:25
We totallytotalmente dependdepender on what we call
"post-marketingpós-comercialização surveillancevigilância,"
26
73108
5518
Dependemos totalmente
daquilo a que se chama
"vigilância pós-comercialização",
01:30
after the drugsdrogas hitacertar the marketmercado.
27
78650
1880
depois de os medicamentos
estarem no mercado.
01:32
How can we figurefigura out
if badmau things are happeningacontecendo
28
80996
2848
Como é que descobrimos
que acontecem coisas más
01:35
betweenentre two medicationsmedicamentos?
29
83868
1357
entre dois medicamentos?
01:37
ThreeTrês? FiveCinco? SevenSete?
30
85249
2030
Entre três? cinco? sete?
01:39
AskPerguntar your favoritefavorito personpessoa
who has severalde várias diagnosesdiagnósticos
31
87708
2415
Perguntem a uma pessoa
que tem vários diagnósticos
01:42
how manymuitos medicationsmedicamentos they're on.
32
90147
1834
quantos medicamentos toma.
Porque é que me preocupo
com este problema?
01:44
Why do I careCuidado about this problemproblema?
33
92530
1580
01:46
I careCuidado about it deeplyprofundamente.
34
94134
1157
Preocupo-me e muito.
01:47
I'm an informaticsInformática and datadados scienceCiência guy
and really, in my opinionopinião,
35
95315
4304
Sou informático,
um tipo da ciência de dados.
Na minha opinião, a única esperança
de compreender estas interações
01:51
the only hopeesperança -- only hopeesperança --
to understandCompreendo these interactionsinterações
36
99643
3745
01:55
is to leveragealavancagem lots
of differentdiferente sourcesfontes of datadados
37
103412
3056
é usar conjuntos
de diversas origens de dados
01:58
in orderordem to figurefigura out
when drugsdrogas can be used togetherjuntos safelycom segurança
38
106492
3556
para perceber quando os medicamentos
podem ser usados em conjunto, com segurança
02:02
and when it's not so safeseguro.
39
110072
1777
e quando essa segurança não existe.
02:04
So let me tell you a datadados scienceCiência storyhistória.
40
112615
2051
Vou contar-vos uma história
da ciência dos dados.
02:06
And it beginscomeça with my studentaluna NickNick.
41
114690
2154
Começa com o meu aluno Nick.
02:08
Let's call him "NickNick,"
because that's his namenome.
42
116868
2380
Vamos chamar-lhe Nick,
porque é esse o nome dele.
02:11
(LaughterRiso)
43
119272
1592
(Risos)
02:12
NickNick was a youngjovem studentaluna.
44
120888
1201
Nick era um jovem estudante.
02:14
I said, "You know, NickNick, we have
to understandCompreendo how drugsdrogas work
45
122113
3079
Eu disse: "Nick, temos que perceber
como funcionam as drogas,
02:17
and how they work togetherjuntos
and how they work separatelyseparadamente,
46
125216
2626
"como funcionam em conjunto
e como funcionam em separado".
02:19
and we don't have a great understandingcompreensão.
47
127866
1922
Não sabemos grande coisa sobre isso.
02:21
But the FDAFDA has madefeito availableacessível
an amazingsurpreendente databasebase de dados.
48
129812
2405
Mas a FDA disponibilizou
uma base de dados fenomenal.
02:24
It's a databasebase de dados of adverseadversas eventseventos.
49
132241
1699
É uma base de dados
de incidentes adversos.
02:26
They literallyliteralmente put on the webrede --
50
134321
1642
Puseram-no na "web"
02:27
publiclypublicamente availableacessível, you could all
downloadbaixar it right now --
51
135987
3119
— disponíveis publicamente,
vocês podem lá ir agora mesmo —
02:31
hundredscentenas of thousandsmilhares
of adverseadversas eventevento reportsrelatórios
52
139130
3627
centenas de milhares de relatos
de incidentes adversos
02:34
from patientspacientes, doctorsmédicos,
companiesempresas, pharmacistsfarmacêuticos.
53
142781
3760
de doentes, de médicos,
de empresas, de farmacêuticos.
02:38
And these reportsrelatórios are prettybonita simplesimples:
54
146565
1749
Esses relatos são muito simples:
02:40
it has all the diseasesdoenças
that the patientpaciente has,
55
148338
2658
têm todas as doenças
que um doente tem,
02:43
all the drugsdrogas that they're on,
56
151020
1767
todas as drogas que ele toma,
02:44
and all the adverseadversas eventseventos,
or sidelado effectsefeitos, that they experienceexperiência.
57
152811
3818
e todos os incidentes adversos,
ou efeitos colaterais, que eles sentem.
02:48
It is not all of the adverseadversas eventseventos
that are occurringocorrendo in AmericaAmérica todayhoje,
58
156653
3436
Não são todos os incidentes adversos
que ocorrem atualmente nos EUA,
02:52
but it's hundredscentenas and hundredscentenas
of thousandsmilhares of drugsdrogas.
59
160113
2578
mas centenas e centenas
de milhares de drogas.
02:54
So I said to NickNick,
60
162715
1299
Então, eu disse ao Nick:
02:56
"Let's think about glucoseglicose.
61
164038
1826
"Vamos pensar na glucose.
02:57
GlucoseGlicose is very importantimportante,
and we know it's involvedenvolvido with diabetesdiabetes.
62
165888
3567
"A glucose é muito importante
sabemos que está envolvida na diabetes.
03:01
Let's see if we can understandCompreendo
glucoseglicose responseresposta.
63
169479
3970
"Vamos ver se compreendemos
a reação à glucose."
03:05
I sentenviei NickNick off. NickNick cameveio back.
64
173473
2458
Mandei embora o Nick.
O Nick voltou.
03:08
"RussRuss," he said,
65
176248
1786
"Russ", disse ele.
03:10
"I've createdcriada a classifierclassificador that can
look at the sidelado effectsefeitos of a drugdroga
66
178351
5112
"Criei um classificador que pode ver
os efeitos colaterais duma droga
03:15
basedSediada on looking at this databasebase de dados,
67
183487
2051
"com base na observação
desta base de dados
03:17
and can tell you whetherse that drugdroga
is likelyprovável to changemudança glucoseglicose or not."
68
185562
4271
"e posso dizer se esta droga
pode alterar a glucose ou não".
E fê-lo. De certo modo, era muito simples.
03:21
He did it. It was very simplesimples, in a way.
69
189857
2016
Agarrou em todas as drogas
que se sabe que alteram a glucose
03:23
He tooktomou all the drugsdrogas
that were knownconhecido to changemudança glucoseglicose
70
191897
2635
03:26
and a bunchgrupo of drugsdrogas
that don't changemudança glucoseglicose,
71
194556
2389
e num conjunto de drogas
que não alteram a glucose.
03:28
and said, "What's the differencediferença
in theirdeles sidelado effectsefeitos?
72
196969
2888
E disse: "Qual é a diferença
nos efeitos colaterais?
03:31
DifferencesDiferenças in fatiguefadiga? In appetiteapetite?
In urinationmicção habitshábitos?"
73
199881
4852
"Diferenças na fadiga? No apetite?
Nos hábitos urinários?"
03:36
All those things conspiredconspiraram
to give him a really good predictorPredictor.
74
204757
2960
Tudo isso conspirava para lhe dar
uma previsão muito boa.
03:39
He said, "RussRuss, I can predictprever
with 93 percentpor cento accuracyprecisão
75
207741
2548
E disse: "Russ, posso prever
com 93% de rigor
"quando uma droga altera a glucose".
03:42
when a drugdroga will changemudança glucoseglicose."
76
210313
1572
03:43
I said, "NickNick, that's great."
77
211909
1416
E eu: "Nick, isso é ótimo".
03:45
He's a youngjovem studentaluna,
you have to buildconstruir his confidenceconfiança.
78
213349
2896
Ele é um estudante jovem,
temos que lhe dar confiança.
03:48
"But NickNick, there's a problemproblema.
79
216269
1390
"Mas, Nick, há um problema.
03:49
It's that everycada physicianmédico in the worldmundo
knowssabe all the drugsdrogas that changemudança glucoseglicose,
80
217683
3960
"Todos os médicos no mundo conhecem
todas as drogas que alteram a glucose
03:53
because it's coretestemunho to our practiceprática.
81
221667
2038
"porque isso é essencial na nossa prática.
03:55
So it's great, good jobtrabalho,
but not really that interestinginteressante,
82
223729
3722
"Portanto, foi um ótimo trabalho
mas não tem grande interesse,
03:59
definitelydefinitivamente not publishablepublicável."
83
227475
1531
"nem pode ser publicado".
04:01
(LaughterRiso)
84
229030
1014
(Risos)
04:02
He said, "I know, RussRuss.
I thought you mightpoderia say that."
85
230068
2550
E ele: "Eu sei, Russ,
já sabia que ias dizer isso".
04:04
NickNick is smartinteligente.
86
232642
1152
O Nick é inteligente.
04:06
"I thought you mightpoderia say that,
so I did one other experimentexperimentar.
87
234149
2874
"Sabia que ias dizer isso, Russ,
por isso fiz outra experiência.
04:09
I lookedolhou at people in this databasebase de dados
who were on two drugsdrogas,
88
237047
2928
"Olhei para pessoas desta base de dados
que tomavam dois medicamentos
04:11
and I lookedolhou for signalssinais similarsemelhante,
glucose-changingmudança de glicose signalssinais,
89
239999
4422
"e procurei sinais semelhantes,
sinais de alteração da glucose
04:16
for people takinglevando two drugsdrogas,
90
244445
1624
"em pessoas que tomavam dois medicamentos,
04:18
where eachcada drugdroga alonesozinho
did not changemudança glucoseglicose,
91
246093
5569
"em que cada droga sozinha
não alterava a glucose,
04:23
but togetherjuntos I saw a strongForte signalsinal."
92
251686
2460
"mas, em conjunto,
apresentavam um forte sinal".
04:26
And I said, "Oh! You're cleveresperto.
Good ideaidéia. Showprograma me the listLista."
93
254170
3149
E eu: "Oh! És esperto.
Boa ideia. Mostra-me a lista".
04:29
And there's a bunchgrupo of drugsdrogas,
not very excitingemocionante.
94
257343
2254
E há uma série de drogas,
nada de especial.
04:31
But what caughtapanhado my eyeolho
was, on the listLista there were two drugsdrogas:
95
259621
3932
Mas o que me chamou a atenção
foi que na lista havia duas drogas:
04:35
paroxetineParoxetine, or PaxilPaxil, an antidepressantantidepressivo;
96
263577
3393
paroxetina, ou Paxil, um antidepressivo
04:39
and pravastatinPravastatina, or PravacholPravachol,
a cholesterolcolesterol medicationmedicação.
97
267756
3570
e pravastatina, ou Pravacol,
um medicamento para o colesterol.
04:43
And I said, "Huh. There are millionsmilhões
of AmericansAmericanos on those two drugsdrogas."
98
271936
4283
"Ah! Há milhões de norte-americanos
que tomam estas duas drogas".
Com efeito, viemos a saber depois,
04:48
In factfacto, we learnedaprendido latermais tarde,
99
276243
1246
04:49
15 millionmilhão AmericansAmericanos on paroxetineParoxetine
at the time, 15 millionmilhão on pravastatinPravastatina,
100
277513
6032
há 15 milhões de norte-americanos
que tomam paroxetina,
15 milhões de norte-americanos
que tomam pravastatina
04:55
and a millionmilhão, we estimatedestimado, on bothambos.
101
283569
2817
e calculámos em um milhão,
que tomam as duas.
Portanto, há um milhão de pessoas
04:58
So that's a millionmilhão people
102
286767
1254
05:00
who mightpoderia be havingtendo some problemsproblemas
with theirdeles glucoseglicose
103
288045
2453
que podem estar a ter
problemas com a glucose
05:02
if this machine-learningaprendizado de máquina mumboMumbo jumboJumbo
that he did in the FDAFDA databasebase de dados
104
290522
3206
se aquela geringonça informática
que ele fez na base de dados da FDA
05:05
actuallyna realidade holdsdetém up.
105
293752
1254
funciona como deve ser.
05:07
But I said, "It's still not publishablepublicável,
106
295030
1927
E eu: "Mesmo assim,
não podemos publicar.
05:08
because I love what you did
with the mumboMumbo jumboJumbo,
107
296981
2296
"Adoro o que fizeste com a geringonça,
05:11
with the machinemáquina learningAprendendo,
108
299301
1246
"com a aprendizagem automática,
05:12
but it's not really standard-of-proofpadrão-de-prova
evidenceevidência that we have."
109
300571
3864
"mas aquilo que temos
não é uma prova provada.
05:17
So we have to do something elseoutro.
110
305618
1589
"Temos que fazer mais qualquer coisa.
05:19
Let's go into the StanfordStanford
electroniceletrônico medicalmédico recordregistro.
111
307231
2876
"Vamos aos registos médicos
eletrónicos Stanford".
05:22
We have a copycópia de of it
that's OK for researchpesquisa,
112
310131
2064
Temos uma cópia
que é ótima para investigação.
05:24
we removedremovido identifyingidentificando informationem formação.
113
312219
2046
Retirámos as informações identificativas
05:26
And I said, "Let's see if people
on these two drugsdrogas
114
314581
2503
E eu: "Vejamos se as pessoas
que tomam estas duas drogas
05:29
have problemsproblemas with theirdeles glucoseglicose."
115
317108
1769
"têm problemas com a glucose".
05:31
Now there are thousandsmilhares
and thousandsmilhares of people
116
319242
2207
Ora bem, há milhares
e milhares de pessoas
05:33
in the StanfordStanford medicalmédico recordsregistros
that take paroxetineParoxetine and pravastatinPravastatina.
117
321473
3459
nos registos médicos Stanford
que tomam paroxetina e pravastatina.
05:36
But we needednecessário specialespecial patientspacientes.
118
324956
1799
Mas precisávamos de doentes especiais.
05:38
We needednecessário patientspacientes who were on one of them
and had a glucoseglicose measurementmedição,
119
326779
4597
Precisávamos de doentes
que tomavam uma delas
e tinham uma medição da glucose,
05:43
then got the secondsegundo one and had
anotheroutro glucoseglicose measurementmedição,
120
331400
3449
depois tomavam a outra
e tinham outra medição da glucose
05:46
all withindentro a reasonablerazoável periodperíodo of time --
something like two monthsmeses.
121
334873
3615
dentro de um período razoável de tempo
— digamos, dois meses.
05:50
And when we did that,
we foundencontrado 10 patientspacientes.
122
338512
3159
Encontrámos 10 doentes.
05:54
HoweverNo entanto, eightoito out of the 10
had a bumpcolisão in theirdeles glucoseglicose
123
342592
4538
Contudo, oito de entre esses 10
tinham tido uma subida da glucose
05:59
when they got the secondsegundo P --
we call this P and P --
124
347154
2645
quando tomaram o segundo P
— chamamos-lhe P e P —
quando tomaram o segundo P.
06:01
when they got the secondsegundo P.
125
349823
1310
06:03
EitherDe qualquer one could be first,
the secondsegundo one comesvem up,
126
351157
2562
Qualquer deles podia ser o primeiro,
quando tomavam o segundo
06:05
glucoseglicose wentfoi up
20 milligramsmg perpor deciliterdecilitro.
127
353743
2847
a glucose subia
20 miligramas por decilitro.
06:08
Just as a reminderlembrete,
128
356614
1158
Só para vos situar,
06:09
you walkandar around normallynormalmente,
if you're not diabeticdiabético,
129
357796
2325
andamos normalmente,
se não formos diabéticos,
06:12
with a glucoseglicose of around 90.
130
360145
1359
com uma glucose por volta de 90.
06:13
And if it getsobtém up to 120, 125,
131
361528
2076
Se sobe para 120, 125,
06:15
your doctormédico beginscomeça to think
about a potentialpotencial diagnosisdiagnóstico of diabetesdiabetes.
132
363628
3450
o médico começa a pensar
num possível diagnóstico de diabetes.
06:19
So a 20 bumpcolisão -- prettybonita significantsignificativo.
133
367102
2991
Portanto, um salto de 20
é bastante significativo.
06:22
I said, "NickNick, this is very coollegal.
134
370601
1904
Eu disse: "Nick, isto é estupendo.
06:25
But, I'm sorry, we still
don't have a paperpapel,
135
373616
2053
"Mas, lamento,
ainda não temos um artigo,
06:27
because this is 10 patientspacientes
and -- give me a breakpausa --
136
375693
2579
"porque estes 10 doentes
"não são em número suficiente".
06:30
it's not enoughsuficiente patientspacientes."
137
378296
1245
06:31
So we said, what can we do?
138
379565
1306
Pensámos no que podíamos fazer.
06:32
And we said, let's call our friendsamigos
at HarvardHarvard and VanderbiltVanderbilt,
139
380895
2976
E eu: "Vamos ligar para os nossos
amigos de Harvard e Vanderbilt,
06:35
who alsoAlém disso -- HarvardHarvard in BostonBoston,
VanderbiltVanderbilt in NashvilleNashville,
140
383895
2587
— Harvard em Boston,
Vanderbilt em Nashville —
06:38
who alsoAlém disso have electroniceletrônico
medicalmédico recordsregistros similarsemelhante to oursnosso.
141
386506
2821
que têm registos médicos
eletrónicos semelhantes aos nossos.
06:41
Let's see if they can find
similarsemelhante patientspacientes
142
389351
2020
Vamos ver se conseguem encontrar
padrões semelhantes
06:43
with the one P, the other P,
the glucoseglicose measurementsmedições
143
391395
3276
com o P, o outro P,
as medições de glucose,
06:46
in that rangealcance that we need.
144
394695
1600
na gama de que precisamos.
06:48
God blessabençoe them, VanderbiltVanderbilt
in one weeksemana foundencontrado 40 suchtal patientspacientes,
145
396787
4955
Felizmente, Vanderbilt, numa semana,
encontrou 40 doentes desses,
06:53
samemesmo trendtendência.
146
401766
1189
com a mesma tendência.
06:55
HarvardHarvard foundencontrado 100 patientspacientes, samemesmo trendtendência.
147
403804
3620
Harvard encontrou 100 doentes,
com a mesma tendência.
06:59
So at the endfim, we had 150 patientspacientes
from threetrês diversediverso medicalmédico centerscentros
148
407448
4281
Por fim, tínhamos 150 doentes
destes três diferentes centros médicos
07:03
that were tellingdizendo us that patientspacientes
gettingobtendo these two drugsdrogas
149
411753
3297
que nos diziam que os doentes
que estavam a tomar estas duas drogas
07:07
were havingtendo theirdeles glucoseglicose bumpcolisão
somewhatum pouco significantlysignificativamente.
150
415074
2703
estavam a ter subidas de glucose
bastante significativas.
07:10
More interestinglycuriosamente,
we had left out diabeticsdiabéticos,
151
418317
2810
Mais interessante ainda,
excluíramos os diabéticos
07:13
because diabeticsdiabéticos already
have messedmexeu up glucoseglicose.
152
421151
2317
porque os diabéticos já têm
uma glucose muito baralhada.
07:15
When we lookedolhou
at the glucoseglicose of diabeticsdiabéticos,
153
423492
2238
Quando olhámos para a glucose
dos diabéticos,
07:17
it was going up 60 milligramsmg
perpor deciliterdecilitro, not just 20.
154
425754
3435
ela subia 60 miligramas por decilitro,
não apenas 20.
07:21
This was a biggrande dealacordo, and we said,
"We'veTemos got to publishpublicar this."
155
429760
3452
Isto era um bomba e dissemos:
"Temos que publicar isto".
07:25
We submittedenviado the paperpapel.
156
433236
1179
Apresentámos o artigo.
07:26
It was all datadados evidenceevidência,
157
434439
2111
As provas eram todas baseadas em dados,
07:28
datadados from the FDAFDA, datadados from StanfordStanford,
158
436574
2483
dados da FDA, dados de Stanford,
07:31
datadados from VanderbiltVanderbilt, datadados from HarvardHarvard.
159
439081
1946
dados de Vanderbilt, dados de Harvard.
07:33
We had not donefeito a singlesolteiro realreal experimentexperimentar.
160
441051
2396
Não tínhamos feito
uma única experiência ao vivo.
07:36
But we were nervousnervoso.
161
444495
1296
Mas estávamos nervosos.
07:38
So NickNick, while the paperpapel
was in reviewReveja, wentfoi to the lablaboratório.
162
446201
3730
Então, enquanto o artigo estava
a ser revisto, foi ao laboratório
07:41
We foundencontrado somebodyalguém
who knewsabia about lablaboratório stuffcoisa.
163
449955
2462
Encontrámos uma pessoa
que era entendida em laboratórios.
07:44
I don't do that.
164
452441
1393
Eu cá não faço isso.
07:45
I take careCuidado of patientspacientes,
but I don't do pipettespipetas.
165
453858
2417
Cuido de doentes
mas não trato de pipetas.
07:49
They taughtensinado us how to feedalimentação miceratos drugsdrogas.
166
457420
3053
Ensinaram-nos a dar drogas a ratos.
07:52
We tooktomou miceratos and we gavedeu them
one P, paroxetineParoxetine.
167
460864
2414
Demos-lhe um P, paroxetina.
07:55
We gavedeu some other miceratos pravastatinPravastatina.
168
463302
2508
A outros ratos demos pravastatina.
07:57
And we gavedeu a thirdterceiro groupgrupo
of miceratos bothambos of them.
169
465834
3595
e a um terceiro grupo de ratos
demos-lhes as duas.
08:01
And lolo and beholdcontemplar, glucoseglicose wentfoi up
20 to 60 milligramsmg perpor deciliterdecilitro
170
469893
3946
Eis que a glucose subiu 20 a 60 miligramas
por decilitro, nos ratos.
08:05
in the miceratos.
171
473863
1171
08:07
So the paperpapel was acceptedaceitaram
basedSediada on the informaticsInformática evidenceevidência alonesozinho,
172
475058
3158
O artigo foi aceite, apenas com base
nas provas informáticas,
08:10
but we addedadicionado a little noteNota at the endfim,
173
478240
1894
mas acrescentámos uma nota no final,
08:12
sayingdizendo, oh by the way,
if you give these to miceratos, it goesvai up.
174
480158
2899
dizendo: "A propósito,
se as derem a ratos, também sobe".
08:15
That was great, and the storyhistória
could have endedterminou there.
175
483081
2508
Foi ótimo e a história
podia ter acabado aqui.
08:17
But I still have sixseis and a halfmetade minutesminutos.
176
485613
1997
Mas ainda tenho seis minutos e meio.
08:19
(LaughterRiso)
177
487634
2807
(Risos)
Estávamos muito descansados
a pensar em tudo isto
08:22
So we were sittingsentado around
thinkingpensando about all of this,
178
490465
2815
08:25
and I don't rememberlembrar who thought
of it, but somebodyalguém said,
179
493304
2735
e já não sei quem se lembrou disso
mas alguém disse:
"Será que os doentes
que estão a tomar estas duas drogas
08:28
"I wondermaravilha if patientspacientes
who are takinglevando these two drugsdrogas
180
496063
3201
08:31
are noticingnotando sidelado effectsefeitos
of hyperglycemiahiperglicemia.
181
499288
3553
"estão a notar efeitos colaterais
de hiperglicemia?
08:34
They could and they should.
182
502865
1496
"Devem estar.
08:36
How would we ever determinedeterminar that?"
183
504761
1877
"Como é que determinamos isso?"
08:39
We said, well, what do you do?
184
507551
1443
"O que é que as pessoas fazem?"
08:41
You're takinglevando a medicationmedicação,
one newNovo medicationmedicação or two,
185
509018
2580
Estão a tomar um ou dois
novos medicamentos.
Sentem-se um pouco esquisitos.
08:43
and you get a funnyengraçado feelingsentindo-me.
186
511622
1538
08:45
What do you do?
187
513184
1151
O que é que fazem?
08:46
You go to GoogleGoogle
188
514359
1151
Vão ao Google
08:47
and typetipo in the two drugsdrogas you're takinglevando
or the one drugdroga you're takinglevando,
189
515534
3349
e escrevem as duas drogas
ou uma das drogas que estão a tomar
08:50
and you typetipo in "sidelado effectsefeitos."
190
518907
1603
e escrevem "efeitos laterais".
O que é que sentem?
08:52
What are you experiencingexperimentando?
191
520534
1356
Dissemos:
08:54
So we said OK,
192
522239
1151
"Ok, vamos pedir ao Google que partilhe
connosco os registos dessas pesquisas
08:55
let's askpergunte GoogleGoogle if they will sharecompartilhar
theirdeles searchpesquisa logslogs with us,
193
523414
3056
08:58
so that we can look at the searchpesquisa logslogs
194
526494
1833
"para podermos observar essas pesquisas
09:00
and see if patientspacientes are doing
these kindstipos of searchespesquisas.
195
528351
2565
"e ver se os doentes estão a fazer
esse tipo de pesquisa".
09:02
GoogleGoogle, I am sorry to say,
deniednegado our requestsolicitação de.
196
530940
3275
Lamento dizer,
mas a Google recusou o nosso pedido.
Fiquei desapontado.
09:06
So I was bummedchateado.
197
534819
1151
Eu fui a um jantar e disse a um colega
que trabalha na Microsoft Research:
09:07
I was at a dinnerjantar with a colleaguecolega
who workstrabalho at MicrosoftMicrosoft ResearchPesquisa
198
535994
3166
09:11
and I said, "We wanted to do this studyestude,
199
539184
1941
"Queríamos fazer este estudo,
"a Google recusou, é um bocado chato".
09:13
GoogleGoogle said no, it's kindtipo of a bummerque chatice."
200
541149
1880
E ele: "Temos as pesquisas Bing".
09:15
He said, "Well, we have
the BingBing searchespesquisas."
201
543053
2086
09:18
(LaughterRiso)
202
546195
3483
(Risos)
09:22
Yeah.
203
550805
1267
Sim? Isso é ótimo.
09:24
That's great.
204
552096
1151
09:25
Now I feltsentiu like I was --
205
553271
1151
(Risos)
09:26
(LaughterRiso)
206
554446
1000
Sentia-me como se estivesse
outra vez a falar com o Nick.
09:27
I feltsentiu like I was talkingfalando to NickNick again.
207
555470
2412
Ele trabalha para uma
das maiores empresas do mundo
09:30
He workstrabalho for one of the largestmaiores
companiesempresas in the worldmundo,
208
558437
2624
e eu estou a tentar
que ele se sinta melhor.
09:33
and I'm already tryingtentando
to make him feel better.
209
561085
2206
E ele: "Não, Russ,
não deves ter percebido.
09:35
But he said, "No, RussRuss --
you mightpoderia not understandCompreendo.
210
563315
2445
"Nós não temos só as pesquisas Bing,
09:37
We not only have BingBing searchespesquisas,
211
565784
1500
"mas se usares o Internet Explorer
09:39
but if you use InternetInternet ExplorerExplorador
to do searchespesquisas at GoogleGoogle,
212
567308
3340
"para fazer pesquisas no Google,
no Yahoo, no Bing, etc...."
09:42
YahooYahoo, BingBing, any ...
213
570672
1891
09:44
Then, for 18 monthsmeses, we keep that datadados
for researchpesquisa purposesfins only."
214
572587
3643
"Durante 18 meses, mantemos esses dados
apenas para efeitos de pesquisas".
09:48
I said, "Now you're talkingfalando!"
215
576254
1936
E eu: "Isso é que é falar".
O meu amigo da Microsoft
era Eric Horvitz.
09:50
This was EricEric HorvitzHorvitz,
my friendamigos at MicrosoftMicrosoft.
216
578214
2198
Então, fizemos um estudo
09:52
So we did a studyestude
217
580436
1695
09:54
where we defineddefiniram 50 wordspalavras
that a regularregular personpessoa mightpoderia typetipo in
218
582155
4619
em que definimos 50 palavras
que uma pessoa comum podia escrever
se estivesse a ter hiperglicemia,
09:58
if they're havingtendo hyperglycemiahiperglicemia,
219
586798
1602
como "fadiga", "perda de apetite",
10:00
like "fatiguefadiga," "lossperda of appetiteapetite,"
"urinatingurinar a lot," "peeingfazendo xixi a lot" --
220
588424
4762
"urinar frequentemente",
"fazer muito chichi"
10:05
forgiveperdoar me, but that's one
of the things you mightpoderia typetipo in.
221
593210
2767
— desculpem, mas é uma das coisas
que se pode escrever.
A essas 50 frases, chamámos
"palavras de diabetes".
10:08
So we had 50 phrasesfrases
that we calledchamado the "diabetesdiabetes wordspalavras."
222
596001
2790
Primeiro, fizemos uma base de referência.
10:10
And we did first a baselinelinha de base.
223
598815
2063
10:12
And it turnsgira out
that about .5 to one percentpor cento
224
600902
2704
Acontece que cerca de 0,5% a 1%
10:15
of all searchespesquisas on the InternetInternet
involveenvolver one of those wordspalavras.
225
603630
2982
de todas as pesquisas na Internet
envolvem uma destas palavras.
10:18
So that's our baselinelinha de base ratetaxa.
226
606636
1742
É essa a nossa taxa
da base de referência.
10:20
If people typetipo in "paroxetineParoxetine"
or "PaxilPaxil" -- those are synonymsSinônimos --
227
608402
4143
Se as pessoas escrevem "paroxetina"
ou "Paxil" — são sinónimos —
e uma dessas palavras,
10:24
and one of those wordspalavras,
228
612569
1215
10:25
the ratetaxa goesvai up to about two percentpor cento
of diabetes-typediabetes-tipo wordspalavras,
229
613808
4890
a taxa sobe para 2%
de palavras tipo diabetes,
10:30
if you already know
that there's that "paroxetineParoxetine" wordpalavra.
230
618722
3044
se já soubermos que está lá
a palavra "paroxetina".
10:34
If it's "pravastatinPravastatina," the ratetaxa goesvai up
to about threetrês percentpor cento from the baselinelinha de base.
231
622191
4547
Se é "pravastatina", a taxa sobe
para cerca de 3% da base de referência.
10:39
If bothambos "paroxetineParoxetine" and "pravastatinPravastatina"
are presentpresente in the queryconsulta,
232
627171
4390
Se, na pesquisa, existem as duas palavras,
"paroxetina" e "pravastatina",
10:43
it goesvai up to 10 percentpor cento,
233
631585
1669
a taxa sobe para 10%,
10:45
a hugeenorme three-três- to four-foldquatro vezes increaseaumentar
234
633278
3461
um enorme aumento de três a quatro vezes
10:48
in those searchespesquisas with the two drugsdrogas
that we were interestedinteressado in,
235
636763
3389
nessas pesquisas com as duas drogas
em que estávamos interessados,
10:52
and diabetes-typediabetes-tipo wordspalavras
or hyperglycemia-typehiperglicemia-tipo wordspalavras.
236
640176
3566
e com as palavras tipo diabetes
ou palavras tipo hiperglicemia.
10:56
We publishedPublicados this,
237
644216
1265
Publicámos isso,
10:57
and it got some attentionatenção.
238
645505
1466
o que atraiu algumas atenções.
10:58
The reasonrazão it deservesmerece attentionatenção
239
646995
1778
A razão por que merece atenção
11:00
is that patientspacientes are tellingdizendo us
theirdeles sidelado effectsefeitos indirectlyindiretamente
240
648797
4312
é que os doentes estão a dizer-nos
indiretamente
quais são os efeitos colaterais
através das suas pesquisas.
11:05
throughatravés theirdeles searchespesquisas.
241
653133
1156
11:06
We broughttrouxe this
to the attentionatenção of the FDAFDA.
242
654313
2138
Demos isto a conhecer à FDA.
Eles mostraram-se interessados.
11:08
They were interestedinteressado.
243
656475
1269
11:09
They have setconjunto up socialsocial mediameios de comunicação
surveillancevigilância programsprogramas
244
657768
3606
Instalaram programas de vigilância
nas redes sociais
para colaborarem com a Microsoft,
11:13
to collaboratecolaborar with MicrosoftMicrosoft,
245
661398
1751
11:15
whichqual had a nicebom infrastructurea infraestrutura
for doing this, and othersoutras,
246
663173
2794
que tinham uma bela infraestrutura
para fazerem isso,
para olharem para as publicações
do Twitter, do Facebook,
11:17
to look at TwitterTwitter feedsfeeds,
247
665991
1282
11:19
to look at FacebookFacebook feedsfeeds,
248
667297
1716
11:21
to look at searchpesquisa logslogs,
249
669037
1311
para os registos das pesquisas,
11:22
to try to see earlycedo signssinais that drugsdrogas,
eitherou individuallyindividualmente or togetherjuntos,
250
670372
4909
para tentarem ver sinais precoces
de que as drogas,
quer individualmente, quer em conjunto,
estão a causar problemas.
11:27
are causingcausando problemsproblemas.
251
675305
1589
O que é que eu tiro daqui?
Porquê contar esta história?
11:28
What do I take from this?
Why tell this storyhistória?
252
676918
2174
11:31
Well, first of all,
253
679116
1207
Primeiro que tudo,
11:32
we have now the promisepromessa
of biggrande datadados and medium-sizedtamanho médio datadados
254
680347
4037
agora temos a promessa de que
os metadados e os dados de tamanho médio
11:36
to help us understandCompreendo drugdroga interactionsinterações
255
684408
2918
nos ajudam a compreender
as interações das drogas
11:39
and really, fundamentallyfundamentalmente, drugdroga actionsações.
256
687350
2420
e, fundamentalmente, a ação das drogas,
11:41
How do drugsdrogas work?
257
689794
1413
como é que funcionam as drogas.
11:43
This will createcrio and has createdcriada
a newNovo ecosystemecossistema
258
691231
2836
Isso cria e tem criado
um novo ecossistema
para compreender como funcionam as drogas
e para otimizar o seu uso.
11:46
for understandingcompreensão how drugsdrogas work
and to optimizeotimizar theirdeles use.
259
694091
3267
Nick seguiu o seu caminho;
agora é professor em Columbia.
11:50
NickNick wentfoi on; he's a professorprofessor
at ColumbiaColumbia now.
260
698303
2659
11:52
He did this in his PhDPhD
for hundredscentenas of pairspares of drugsdrogas.
261
700986
4072
Fez isto no doutoramento
para centenas de pares de drogas.
Encontrou várias interações
muito importantes,
11:57
He foundencontrado severalde várias
very importantimportante interactionsinterações,
262
705082
2517
11:59
and so we replicatedreplicado this
263
707623
1214
por isso voltámos a fazer isto
12:00
and we showedmostrou that this
is a way that really workstrabalho
264
708861
2574
e mostrámos que é uma forma
que funciona mesmo
12:03
for findingencontrando drug-drugmedicamentosas interactionsinterações.
265
711459
2339
para encontrar interações entre drogas.
No entanto, há uma série de coisas.
12:06
HoweverNo entanto, there's a couplecasal of things.
266
714282
1734
12:08
We don't just use pairspares
of drugsdrogas at a time.
267
716040
3046
Não usamos apenas pares de drogas,
ao mesmo tempo.
12:11
As I said before, there are patientspacientes
on threetrês, fivecinco, sevenSete, ninenove drugsdrogas.
268
719110
4469
Como já referi, há doentes que tomam
três, cinco, sete, nove medicamentos.
Foram estudados no que se refere
à interação desses nove?
12:15
Have they been studiedestudou with respectrespeito
to theirdeles nine-way9-maneira interactioninteração?
269
723981
3642
Conseguimos fazer facilmente
aos pares: A e B, A e C, A e D.
12:19
Yes, we can do pair-wisepor pares,
A and B, A and C, A and D,
270
727647
4208
Mas quanto a A, B, C, D, E, F, G
todas juntas,
12:23
but what about A, B, C,
D, E, F, G all togetherjuntos,
271
731879
4286
tomadas pelo mesmo doente?
12:28
beingser takenocupado by the samemesmo patientpaciente,
272
736189
1762
Talvez interagindo umas com as outras
12:29
perhapspossivelmente interactinginteragindo with eachcada other
273
737975
2118
12:32
in waysmaneiras that eitherou makesfaz com que them
more effectiveeficaz or lessMenos effectiveeficaz
274
740117
3778
de modos que as tornam mais eficazes
ou menos eficazes
ou provocam efeitos colaterais
inesperados?
12:35
or causescausas sidelado effectsefeitos
that are unexpectedinesperado?
275
743919
2332
12:38
We really have no ideaidéia.
276
746275
1827
Não fazemos ideia nenhuma.
12:40
It's a blueazul skycéu, openaberto fieldcampo
for us to use datadados
277
748126
3756
Para nós, é um céu azul, um terreno aberto
usar dados para tentar compreender
a interação das drogas.
12:43
to try to understandCompreendo
the interactioninteração of drugsdrogas.
278
751906
2502
12:46
Two more lessonslições:
279
754848
1370
Duas lições mais:
12:48
I want you to think about the powerpoder
that we were ablecapaz to generategerar
280
756242
4199
Quero que pensem no poder
que podemos gerar
com os dados das pessoas
12:52
with the datadados from people who had
volunteeredvoluntariou-se theirdeles adverseadversas reactionsreações
281
760465
4711
que disponibilizaram
as suas reações adversas
12:57
throughatravés theirdeles pharmacistsfarmacêuticos,
throughatravés themselvessi mesmos, throughatravés theirdeles doctorsmédicos,
282
765200
3269
aos seus farmacêuticos,
por si mesmas, aos seus médicos,
as pessoas que autorizaram
13:00
the people who allowedpermitido the databasesbancos de dados
at StanfordStanford, HarvardHarvard, VanderbiltVanderbilt,
283
768493
3667
que as bases de dados
de Stanford, Harvard, Vanderbilt,
13:04
to be used for researchpesquisa.
284
772184
1427
fossem usadas para investigação.
13:05
People are worriedpreocupado about datadados.
285
773929
1445
As pessoas preocupam-se com os dados,
13:07
They're worriedpreocupado about theirdeles privacyprivacidade
and securitysegurança -- they should be.
286
775398
3187
com a sua privacidade e segurança
— devem preocupar-se.
Precisamos de um sistema seguro.
13:10
We need secureSecure systemssistemas.
287
778609
1151
13:11
But we can't have a systemsistema
that closesfecha that datadados off,
288
779784
3406
Mas não podemos ter um sistema
que encerre esses dados a sete chaves
13:15
because it is too richrico of a sourcefonte
289
783214
2752
porque é uma fonte demasiado rica
de inspiração, de inovação e de descoberta
13:17
of inspirationinspiração, innovationinovação and discoverydescoberta
290
785990
3971
para novas coisas na medicina.
13:21
for newNovo things in medicineremédio.
291
789985
1578
13:24
And the finalfinal thing I want to say is,
292
792494
1794
A última coisa que quero dizer é:
13:26
in this casecaso we foundencontrado two drugsdrogas
and it was a little bitpouco of a sadtriste storyhistória.
293
794312
3357
Neste caso, encontrámos duas drogas
e foi um bocado uma história triste.
13:29
The two drugsdrogas actuallyna realidade causedcausou problemsproblemas.
294
797693
1921
As duas drogas causavam problemas.
13:31
They increasedaumentou glucoseglicose.
295
799638
1475
Aumentavam a glucose.
13:33
They could throwlançar somebodyalguém into diabetesdiabetes
296
801137
2446
Podiam induzir alguém em diabetes
13:35
who would otherwisede outra forma not be in diabetesdiabetes,
297
803607
2294
que, de outro modo, não teria diabetes.
Portanto, só usamos as duas drogas
em conjunto, com cuidado,
13:37
and so you would want to use
the two drugsdrogas very carefullycuidadosamente togetherjuntos,
298
805925
3175
talvez mesmo nunca em conjunto.
13:41
perhapspossivelmente not togetherjuntos,
299
809124
1151
13:42
make differentdiferente choicesescolhas
when you're prescribingprescrição.
300
810299
2340
Podemos fazer outra escolha,
quando receitamos.
13:44
But there was anotheroutro possibilitypossibilidade.
301
812663
1846
Mas há outra possibilidade.
13:46
We could have foundencontrado
two drugsdrogas or threetrês drugsdrogas
302
814533
2344
Podemos encontrar duas ou três drogas
13:48
that were interactinginteragindo in a beneficialbenéfico way.
303
816901
2261
que interajam de modo benéfico.
Podemos encontrar novos efeitos das drogas
13:51
We could have foundencontrado newNovo effectsefeitos of drugsdrogas
304
819616
2712
13:54
that neithernem of them has alonesozinho,
305
822352
2160
que nunca existiriam numa delas sozinha,
13:56
but togetherjuntos, insteadem vez de
of causingcausando a sidelado effectefeito,
306
824536
2493
mas, que, em conjunto,
em vez de causar efeitos colaterais,
13:59
they could be a newNovo and novelromance treatmenttratamento
307
827053
2425
podem ser um tratamento novo e inédito
14:01
for diseasesdoenças that don't have treatmentstratamentos
308
829502
1882
para doenças que ainda não têm tratamento
14:03
or where the treatmentstratamentos are not effectiveeficaz.
309
831408
2007
ou que têm tratamento pouco eficaz.
14:05
If we think about drugdroga treatmenttratamento todayhoje,
310
833439
2395
Se pensarmos no atual tratamento
com medicamentos
14:07
all the majorprincipal breakthroughsavanços --
311
835858
1752
todas as descobertas importantes
14:09
for HIVHIV, for tuberculosistuberculose,
for depressiondepressão, for diabetesdiabetes --
312
837634
4297
— para o IVH, para a tuberculose,
para a depressão, para a diabetes —
são sempre um "cocktail" de drogas.
14:13
it's always a cocktailcoquetel of drugsdrogas.
313
841955
2830
O ponto positivo aqui
14:16
And so the upsideparte de cima here,
314
844809
1730
e tema para uma outra palestra TED
num outro dia,
14:18
and the subjectsujeito for a differentdiferente
TEDTED Talk on a differentdiferente day,
315
846563
2849
é como podemos usar
as mesmas fontes de dados
14:21
is how can we use the samemesmo datadados sourcesfontes
316
849436
2593
14:24
to find good effectsefeitos
of drugsdrogas in combinationcombinação
317
852053
3563
para encontrar efeitos positivos
de drogas em combinação
14:27
that will provideprovidenciar us newNovo treatmentstratamentos,
318
855640
2175
que nos proporcionem novos tratamentos,
14:29
newNovo insightsintuições into how drugsdrogas work
319
857839
1852
novas perspetivas quanto
ao funcionamento das drogas
14:31
and enablehabilitar us to take careCuidado
of our patientspacientes even better?
320
859715
3786
e nos possibilitem cuidar dos doentes
ainda melhor.
14:35
Thank you very much.
321
863525
1166
Muito obrigado.
14:36
(ApplauseAplausos)
322
864715
3499
(Aplausos)

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ABOUT THE SPEAKER
Russ Altman - Big data techno-­optimist and internist
Russ Altman uses machine learning to better understand adverse effects of medication.

Why you should listen

Professor of bioengineering, genetics, medicine and computer science at Stanford University, Russ Altman's primary research interests are in the application of computing and informatics technologies to problems relevant to medicine. He is particularly interested in methods for understanding drug actions at molecular, cellular, organism and population levels, including how genetic variation impacts drug response.

Altman received the U.S. Presidential Early Career Award for Scientists and Engineers, a National Science Foundation CAREER Award and Stanford Medical School's graduate teaching award. He has chaired the Science Board advising the FDA Commissioner and currently serves on the NIH Director’s Advisory Committee. He is a clinically active internist, the founder of the PharmGKB knowledge base, and advisor to pharmacogenomics companies.

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