TEDMED 2015
Russ Altman: What really happens when you mix medications?
Russ Altman: Ce se întâmplă când combinaţi medicamentele?
Filmed:
Readability: 4.2
1,766,922 views
Dacă luați două medicamente diferite pentru două motive diferite, asta ar trebui să vă pună pe gânduri: medicul vostru nu poate înțelege pe deplin ce se întâmplă când ele sunt combinate, deoarece interacțiunile medicamentelor sunt foarte greu de studiat. În această prelegere fascinantă și accesibilă, Russ Altman arată cum doctorii studiază interacțiuni neașteptate între medicamente, folosind o resursă surprinzătoare: motoarele de căutare.
Russ Altman - Big data techno-optimist and internist
Russ Altman uses machine learning to better understand adverse effects of medication. Full bio
Russ Altman uses machine learning to better understand adverse effects of medication. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
Mergeți la doctor
și vi se fac nişte analize.
și vi se fac nişte analize.
00:12
So you go to the doctor
and get some tests.
and get some tests.
0
811
3321
00:16
The doctor determines
that you have high cholesterol
that you have high cholesterol
1
4674
2620
Doctorul descoperă
că aveți colesterolul mărit
că aveți colesterolul mărit
00:19
and you would benefit
from medication to treat it.
from medication to treat it.
2
7318
3171
și vă recomandă
să-l tratați cu medicamente.
să-l tratați cu medicamente.
00:22
So you get a pillbox.
3
10981
1556
Aşa că primiţi o cutie cu pastile.
00:25
You have some confidence,
4
13505
1199
Aveți încredere,
00:26
your physician has some confidence
that this is going to work.
that this is going to work.
5
14728
2937
și medicul dvs. are încredere
că tratamentul va funcționa.
că tratamentul va funcționa.
Compania care a inventat-o a făcut
multe studii şi le-a trimis la FDA.
multe studii şi le-a trimis la FDA.
00:29
The company that invented it did
a lot of studies, submitted it to the FDA.
a lot of studies, submitted it to the FDA.
6
17689
3553
FDA-ul le-a analizat atent,
sceptic, apoi l-au aprobat.
sceptic, apoi l-au aprobat.
00:33
They studied it very carefully,
skeptically, they approved it.
skeptically, they approved it.
7
21266
3107
00:36
They have a rough idea of how it works,
8
24397
1889
Ştiu în mare cum funcționează,
cunosc în mare efectele secundare.
00:38
they have a rough idea
of what the side effects are.
of what the side effects are.
9
26310
2453
Ar trebui să fie în regulă.
00:40
It should be OK.
10
28787
1150
00:42
You have a little more
of a conversation with your physician
of a conversation with your physician
11
30864
2818
Mai vorbiți puțin cu medicul dvs.
00:45
and the physician is a little worried
because you've been blue,
because you've been blue,
12
33706
2963
şi el e îngrijorat
că sunteți cam trist,
că sunteți cam trist,
00:48
haven't felt like yourself,
13
36693
1293
nu v-aţi simţit bine
00:50
you haven't been able to enjoy things
in life quite as much as you usually do.
in life quite as much as you usually do.
14
38010
3731
și nu v-ați putut bucura
de viață ca de obicei.
de viață ca de obicei.
00:53
Your physician says, "You know,
I think you have some depression.
I think you have some depression.
15
41765
3186
Medicul vă spune:
„Cred că suferiți de depresie.
„Cred că suferiți de depresie.
00:57
I'm going to have to give
you another pill."
you another pill."
16
45792
2315
Vă mai prescriu o pastilă.”
01:00
So now we're talking
about two medications.
about two medications.
17
48934
2483
Acum sunt două medicamente.
01:03
This pill also -- millions
of people have taken it,
of people have taken it,
18
51441
3104
Această pastilă e folosită
de milioane de oameni,
de milioane de oameni,
01:06
the company did studies,
the FDA looked at it -- all good.
the FDA looked at it -- all good.
19
54569
3631
compania a făcut studii,
FDA a verificat-o. Totul e în regulă.
FDA a verificat-o. Totul e în regulă.
01:10
Think things should go OK.
20
58823
2057
Ar trebui să meargă bine.
01:12
Think things should go OK.
21
60904
2197
Credem că ar trebui să meargă bine.
01:15
Well, wait a minute.
22
63125
1439
Dar stați puțin.
01:16
How much have we studied
these two together?
these two together?
23
64588
3517
Cât de mult am studiat efectele combinate
ale celor două pastile?
ale celor două pastile?
01:20
Well, it's very hard to do that.
24
68630
2300
E dificil de făcut acest lucru.
01:22
In fact, it's not traditionally done.
25
70954
2130
De fapt, nici nu se face în mod normal.
01:25
We totally depend on what we call
"post-marketing surveillance,"
"post-marketing surveillance,"
26
73108
5518
Depindem total de așa-numita
„supraveghere post-marketing”,
„supraveghere post-marketing”,
01:30
after the drugs hit the market.
27
78650
1880
după ce medicamentele ajung pe piață.
01:32
How can we figure out
if bad things are happening
if bad things are happening
28
80996
2848
Cum ne putem da seama
dacă se întâmplă ceva rău
dacă se întâmplă ceva rău
01:35
between two medications?
29
83868
1357
între două medicamente?
01:37
Three? Five? Seven?
30
85249
2030
Sau trei? Cinci? Șapte?
01:39
Ask your favorite person
who has several diagnoses
who has several diagnoses
31
87708
2415
Întrebați o persoană apropiată
care are mai multe diagnostice
care are mai multe diagnostice
01:42
how many medications they're on.
32
90147
1834
câte medicamente ia.
01:44
Why do I care about this problem?
33
92530
1580
De ce îmi pasă de problema asta?
01:46
I care about it deeply.
34
94134
1157
Îmi pasă foarte mult.
Sunt informatician și specialist de date,
iar părerea mea sinceră e că
iar părerea mea sinceră e că
01:47
I'm an informatics and data science guy
and really, in my opinion,
and really, in my opinion,
35
95315
4304
01:51
the only hope -- only hope --
to understand these interactions
to understand these interactions
36
99643
3745
singura speranță pentru înțelegerea
acestor interacțiuni
acestor interacțiuni
01:55
is to leverage lots
of different sources of data
of different sources of data
37
103412
3056
e să folosim surse diferite de informații
01:58
in order to figure out
when drugs can be used together safely
when drugs can be used together safely
38
106492
3556
pentru a afla când medicamentele
pot fi combinate în mod sigur
pot fi combinate în mod sigur
02:02
and when it's not so safe.
39
110072
1777
și când nu e prea sigur.
02:04
So let me tell you a data science story.
40
112615
2051
Să vă spun o poveste din știința datelor.
02:06
And it begins with my student Nick.
41
114690
2154
Începe cu studentul meu, Nick.
02:08
Let's call him "Nick,"
because that's his name.
because that's his name.
42
116868
2380
Să-i spunem „Nick”
pentru că așa îl cheamă.
pentru că așa îl cheamă.
02:11
(Laughter)
43
119272
1592
(Râsete)
02:12
Nick was a young student.
44
120888
1201
Nick e un tânăr student.
02:14
I said, "You know, Nick, we have
to understand how drugs work
to understand how drugs work
45
122113
3079
Am zis: „Nick, trebuie să înțelegem
cum funcționează medicamentele,
cum funcționează medicamentele,
02:17
and how they work together
and how they work separately,
and how they work separately,
46
125216
2626
împreună și separat.
02:19
and we don't have a great understanding.
47
127866
1922
Nu prea înțelegem aceste lucruri."
FDA-ul ne-a pus la dispoziție
o bază de date excelentă.
o bază de date excelentă.
02:21
But the FDA has made available
an amazing database.
an amazing database.
48
129812
2405
02:24
It's a database of adverse events.
49
132241
1699
E o bază de date cu reacţii adverse.
02:26
They literally put on the web --
50
134321
1642
Practic au pus pe Internet --
02:27
publicly available, you could all
download it right now --
download it right now --
51
135987
3119
public, le puteți descărca chiar acum --
02:31
hundreds of thousands
of adverse event reports
of adverse event reports
52
139130
3627
sute de mii de rapoarte
de reacţii adverse,
de reacţii adverse,
02:34
from patients, doctors,
companies, pharmacists.
companies, pharmacists.
53
142781
3760
de la pacienți, doctori,
companii şi farmaciști.
companii şi farmaciști.
02:38
And these reports are pretty simple:
54
146565
1749
Rapoartele sunt simple:
02:40
it has all the diseases
that the patient has,
that the patient has,
55
148338
2658
conțin toate afecţiunile pacientului,
02:43
all the drugs that they're on,
56
151020
1767
toate medicamentele pe care le ia
02:44
and all the adverse events,
or side effects, that they experience.
or side effects, that they experience.
57
152811
3818
și toate efectele adverse
pe care le-au avut.
pe care le-au avut.
02:48
It is not all of the adverse events
that are occurring in America today,
that are occurring in America today,
58
156653
3436
Nu sunt toate efectele adverse
care apar în America în prezent,
care apar în America în prezent,
02:52
but it's hundreds and hundreds
of thousands of drugs.
of thousands of drugs.
59
160113
2578
dar sunt sute și sute
de mii de medicamente.
de mii de medicamente.
02:54
So I said to Nick,
60
162715
1299
Așa că i-am zis lui Nick:
02:56
"Let's think about glucose.
61
164038
1826
„Să ne gândim la glucoză.
02:57
Glucose is very important,
and we know it's involved with diabetes.
and we know it's involved with diabetes.
62
165888
3567
Glucoza e foarte importantă
și știm că e corelată cu diabetul.
și știm că e corelată cu diabetul.
03:01
Let's see if we can understand
glucose response.
glucose response.
63
169479
3970
Să vedem dacă putem înțelege
răspunsul glucozei.”
răspunsul glucozei.”
03:05
I sent Nick off. Nick came back.
64
173473
2458
Nick a plecat să lucreze, apoi s-a întors.
03:08
"Russ," he said,
65
176248
1786
„Russ”, mi-a zis,
03:10
"I've created a classifier that can
look at the side effects of a drug
look at the side effects of a drug
66
178351
5112
„am creat un clasificator care analizează
efectele adverse ale unui medicament
efectele adverse ale unui medicament
03:15
based on looking at this database,
67
183487
2051
folosind această bază de date
03:17
and can tell you whether that drug
is likely to change glucose or not."
is likely to change glucose or not."
68
185562
4271
şi care poate arata dacă medicamentul
poate influenţa glucoza sau nu.”
poate influenţa glucoza sau nu.”
03:21
He did it. It was very simple, in a way.
69
189857
2016
A reușit. A fost oarecum simplu.
03:23
He took all the drugs
that were known to change glucose
that were known to change glucose
70
191897
2635
A luat toate medicamentele
care influenţează glucoza
care influenţează glucoza
03:26
and a bunch of drugs
that don't change glucose,
that don't change glucose,
71
194556
2389
și câteva medicamente
care nu influenţează glucoza
care nu influenţează glucoza
03:28
and said, "What's the difference
in their side effects?
in their side effects?
72
196969
2888
și a zis: „Care e diferența între
efectele lor adverse?
efectele lor adverse?
03:31
Differences in fatigue? In appetite?
In urination habits?"
In urination habits?"
73
199881
4852
Diferențe în oboseală? În apetit?
În nevoia de a urina?”
În nevoia de a urina?”
03:36
All those things conspired
to give him a really good predictor.
to give him a really good predictor.
74
204757
2960
Combinația acestora
a fost un indicator bun.
a fost un indicator bun.
03:39
He said, "Russ, I can predict
with 93 percent accuracy
with 93 percent accuracy
75
207741
2548
A zis: „Russ, pot prezice
cu o acuratețe de 93%
cu o acuratețe de 93%
când un medicament
va influenţa glucoza.”
va influenţa glucoza.”
03:42
when a drug will change glucose."
76
210313
1572
03:43
I said, "Nick, that's great."
77
211909
1416
I-am zis: „Nick, e grozav.”
03:45
He's a young student,
you have to build his confidence.
you have to build his confidence.
78
213349
2896
E un student tânăr, trebuie încurajat.
03:48
"But Nick, there's a problem.
79
216269
1390
„Dar, Nick, e o problemă.
03:49
It's that every physician in the world
knows all the drugs that change glucose,
knows all the drugs that change glucose,
80
217683
3960
Orice medic din lume cunoaște
medicamentele care influenţează glucoza,
medicamentele care influenţează glucoza,
03:53
because it's core to our practice.
81
221667
2038
pentru că face parte din practica noastră.
03:55
So it's great, good job,
but not really that interesting,
but not really that interesting,
82
223729
3722
E o treabă foarte bună,
dar nu e prea interesantă
dar nu e prea interesantă
03:59
definitely not publishable."
83
227475
1531
și în mod clar nu poate fi publicată.”
04:01
(Laughter)
84
229030
1014
(Râsete)
04:02
He said, "I know, Russ.
I thought you might say that."
I thought you might say that."
85
230068
2550
Mi-a zis: „Știu, Russ.
M-am gândit că vei spune asta.”
M-am gândit că vei spune asta.”
04:04
Nick is smart.
86
232642
1152
Nick e deștept.
04:06
"I thought you might say that,
so I did one other experiment.
so I did one other experiment.
87
234149
2874
„M-am gândit că vei spune asta,
așa că am făcut alt experiment.
așa că am făcut alt experiment.
04:09
I looked at people in this database
who were on two drugs,
who were on two drugs,
88
237047
2928
Am observat persoanele
din baza de date pe două medicamente
din baza de date pe două medicamente
04:11
and I looked for signals similar,
glucose-changing signals,
glucose-changing signals,
89
239999
4422
și am căutat semnale similare,
care indică influenţarea glucozei,
care indică influenţarea glucozei,
pentru cei care iau două medicamente,
04:16
for people taking two drugs,
90
244445
1624
04:18
where each drug alone
did not change glucose,
did not change glucose,
91
246093
5569
unde medicamentul individual
nu infuenţează glucoza,
nu infuenţează glucoza,
04:23
but together I saw a strong signal."
92
251686
2460
dar combinate au un efect puternic.”
04:26
And I said, "Oh! You're clever.
Good idea. Show me the list."
Good idea. Show me the list."
93
254170
3149
Am zis: „Aha, ești isteț.
Bună idee. Arată-mi lista.”
Bună idee. Arată-mi lista.”
04:29
And there's a bunch of drugs,
not very exciting.
not very exciting.
94
257343
2254
Erau multe medicamente,
unele nu prea interesante.
unele nu prea interesante.
04:31
But what caught my eye
was, on the list there were two drugs:
was, on the list there were two drugs:
95
259621
3932
Dar mi-au atras atenția
două medicamente de pe listă:
două medicamente de pe listă:
04:35
paroxetine, or Paxil, an antidepressant;
96
263577
3393
paroxetine sau Paxil, un antidepresiv,
04:39
and pravastatin, or Pravachol,
a cholesterol medication.
a cholesterol medication.
97
267756
3570
și pravastatin sau Pravachol, un
medicament pentru scăderea colesterolului.
medicament pentru scăderea colesterolului.
04:43
And I said, "Huh. There are millions
of Americans on those two drugs."
of Americans on those two drugs."
98
271936
4283
Am zis: „Milioane de americani
iau aceste medicamente.”
iau aceste medicamente.”
De fapt, am aflat mai târziu,
04:48
In fact, we learned later,
99
276243
1246
04:49
15 million Americans on paroxetine
at the time, 15 million on pravastatin,
at the time, 15 million on pravastatin,
100
277513
6032
15 milioane de americani luau paroxetine,
15 milioane luau pravastatin,
15 milioane luau pravastatin,
04:55
and a million, we estimated, on both.
101
283569
2817
și 1 milion le luau pe ambele
la acea vreme.
la acea vreme.
04:58
So that's a million people
102
286767
1254
Adică 1 milion de oameni
05:00
who might be having some problems
with their glucose
with their glucose
103
288045
2453
ar putea avea probleme cu glucoza
05:02
if this machine-learning mumbo jumbo
that he did in the FDA database
that he did in the FDA database
104
290522
3206
dacă programul pe care l-a aplicat
în baza de date a FDA
în baza de date a FDA
05:05
actually holds up.
105
293752
1254
chiar e bun.
05:07
But I said, "It's still not publishable,
106
295030
1927
Dar am zis: „Tot nu poate fi publicat,
05:08
because I love what you did
with the mumbo jumbo,
with the mumbo jumbo,
107
296981
2296
deși îmi place ce ai făcut
folosind programul în baza de date,
05:11
with the machine learning,
108
299301
1246
05:12
but it's not really standard-of-proof
evidence that we have."
evidence that we have."
109
300571
3864
dar nu e o dovadă destul de concludentă."
05:17
So we have to do something else.
110
305618
1589
A trebuit să facem altceva.
05:19
Let's go into the Stanford
electronic medical record.
electronic medical record.
111
307231
2876
Am analizat arhivele medicale
electronice de la Stanford.
electronice de la Stanford.
05:22
We have a copy of it
that's OK for research,
that's OK for research,
112
310131
2064
Aveam o copie utilizată în cercetare,
05:24
we removed identifying information.
113
312219
2046
am scos datele personale
ale pacienţilor.
ale pacienţilor.
05:26
And I said, "Let's see if people
on these two drugs
on these two drugs
114
314581
2503
Am zis: „Să vedem dacă persoanele
care iau ambele medicamente
care iau ambele medicamente
05:29
have problems with their glucose."
115
317108
1769
au probleme cu glucoza.”
05:31
Now there are thousands
and thousands of people
and thousands of people
116
319242
2207
Există mii și mii de oameni
05:33
in the Stanford medical records
that take paroxetine and pravastatin.
that take paroxetine and pravastatin.
117
321473
3459
în fișele medicale Stanford
care iau paroxetine și pravastatin.
care iau paroxetine și pravastatin.
05:36
But we needed special patients.
118
324956
1799
Dar noi căutam nişte pacienți speciali.
05:38
We needed patients who were on one of them
and had a glucose measurement,
and had a glucose measurement,
119
326779
4597
Căutam pacienți care luau
un medicament și li se măsura glucoza,
un medicament și li se măsura glucoza,
05:43
then got the second one and had
another glucose measurement,
another glucose measurement,
120
331400
3449
apoi îl luau pe celălalt
și iar li se măsura glucoza,
și iar li se măsura glucoza,
05:46
all within a reasonable period of time --
something like two months.
something like two months.
121
334873
3615
totul într-un timp rezonabil,
cam două luni.
cam două luni.
05:50
And when we did that,
we found 10 patients.
we found 10 patients.
122
338512
3159
Când am făcut asta,
am găsit 10 pacienți.
am găsit 10 pacienți.
05:54
However, eight out of the 10
had a bump in their glucose
had a bump in their glucose
123
342592
4538
Totuși, 8 din 10 au avut
o creștere a concentraţiei de glucoză
o creștere a concentraţiei de glucoză
05:59
when they got the second P --
we call this P and P --
we call this P and P --
124
347154
2645
când au luat al doilea P,
le-am numit P și P.
le-am numit P și P.
06:01
when they got the second P.
125
349823
1310
06:03
Either one could be first,
the second one comes up,
the second one comes up,
126
351157
2562
Oricare putea fi primul,
urma al doilea,
urma al doilea,
06:05
glucose went up
20 milligrams per deciliter.
20 milligrams per deciliter.
127
353743
2847
glucoza creștea cu 20 mg/dl.
06:08
Just as a reminder,
128
356614
1158
Să vă amintesc.
06:09
you walk around normally,
if you're not diabetic,
if you're not diabetic,
129
357796
2325
În mod normal, dacă nu sunteți diabetic,
06:12
with a glucose of around 90.
130
360145
1359
aveți glucoza în jur de 90.
06:13
And if it gets up to 120, 125,
131
361528
2076
Dacă ajunge la 120, 125,
06:15
your doctor begins to think
about a potential diagnosis of diabetes.
about a potential diagnosis of diabetes.
132
363628
3450
medicul ar putea lua în considerare
diagnosticul de diabet.
diagnosticul de diabet.
06:19
So a 20 bump -- pretty significant.
133
367102
2991
O creștere de 20 e semnificativă.
06:22
I said, "Nick, this is very cool.
134
370601
1904
Am zis: „Nick, e interesant.
06:25
But, I'm sorry, we still
don't have a paper,
don't have a paper,
135
373616
2053
Dar, îmi pare rău,
încă nu avem un articol,
încă nu avem un articol,
06:27
because this is 10 patients
and -- give me a break --
and -- give me a break --
136
375693
2579
fiindcă avem doar 10 pacienți
și nu sunt destui.”
06:30
it's not enough patients."
137
378296
1245
06:31
So we said, what can we do?
138
379565
1306
Deci, ce putem face?
06:32
And we said, let's call our friends
at Harvard and Vanderbilt,
at Harvard and Vanderbilt,
139
380895
2976
Am decis să-i contactăm
pe prietenii noștri
pe prietenii noștri
de la Harvard din Boston
și Vanderbilt din Nashville,
și Vanderbilt din Nashville,
06:35
who also -- Harvard in Boston,
Vanderbilt in Nashville,
Vanderbilt in Nashville,
140
383895
2587
06:38
who also have electronic
medical records similar to ours.
medical records similar to ours.
141
386506
2821
care au arhive medicale
electronice ca ale noastre.
electronice ca ale noastre.
06:41
Let's see if they can find
similar patients
similar patients
142
389351
2020
Să vedem dacă putem găsi pacienți similari
06:43
with the one P, the other P,
the glucose measurements
the glucose measurements
143
391395
3276
cu un P, celălalt P şi valorile de glucoză
06:46
in that range that we need.
144
394695
1600
în limita care ne trebuie.
06:48
God bless them, Vanderbilt
in one week found 40 such patients,
in one week found 40 such patients,
145
396787
4955
Dumnezeu să-i binecuvânteze!
Vanderbilt a găsit 40 de pacienți
într-o săptămână,
într-o săptămână,
06:53
same trend.
146
401766
1189
cu aceeași tendință.
06:55
Harvard found 100 patients, same trend.
147
403804
3620
Harvard a găsit 100 de pacienți.
Aceeași tendință.
Aceeași tendință.
06:59
So at the end, we had 150 patients
from three diverse medical centers
from three diverse medical centers
148
407448
4281
La final aveam 150 de pacienți
din trei centre medicale diferite
din trei centre medicale diferite
07:03
that were telling us that patients
getting these two drugs
getting these two drugs
149
411753
3297
care sugerau faptul că pacienții
care iau ambele medicamente
care iau ambele medicamente
07:07
were having their glucose bump
somewhat significantly.
somewhat significantly.
150
415074
2703
aveau o creștere semnificativă de glucoză.
07:10
More interestingly,
we had left out diabetics,
we had left out diabetics,
151
418317
2810
Și mai interesant, am eliminat diabeticii,
07:13
because diabetics already
have messed up glucose.
have messed up glucose.
152
421151
2317
deoarece ei aveau deja
un nivel ridicat de glucoză.
un nivel ridicat de glucoză.
07:15
When we looked
at the glucose of diabetics,
at the glucose of diabetics,
153
423492
2238
Când am observat glucoza diabeticilor,
07:17
it was going up 60 milligrams
per deciliter, not just 20.
per deciliter, not just 20.
154
425754
3435
aceasta creștea cu 60 mg/dl,
nu doar cu 20.
nu doar cu 20.
07:21
This was a big deal, and we said,
"We've got to publish this."
"We've got to publish this."
155
429760
3452
Era important, așa că am zis:
„Trebuie să publicăm asta.”
„Trebuie să publicăm asta.”
07:25
We submitted the paper.
156
433236
1179
Am trimis articolul.
07:26
It was all data evidence,
157
434439
2111
Erau dovezi statistice,
07:28
data from the FDA, data from Stanford,
158
436574
2483
date de la FDA, de la Stanford,
07:31
data from Vanderbilt, data from Harvard.
159
439081
1946
de la Vanderbilt, de la Harvard.
07:33
We had not done a single real experiment.
160
441051
2396
Nu am făcut niciun experiment real.
07:36
But we were nervous.
161
444495
1296
Dar aveam emoţii.
07:38
So Nick, while the paper
was in review, went to the lab.
was in review, went to the lab.
162
446201
3730
În timpul în care articolul era revizuit,
Nick a mers în laborator.
Nick a mers în laborator.
07:41
We found somebody
who knew about lab stuff.
who knew about lab stuff.
163
449955
2462
Am găsit pe cineva priceput
la chestii de laborator.
la chestii de laborator.
07:44
I don't do that.
164
452441
1393
Eu nu fac asta.
07:45
I take care of patients,
but I don't do pipettes.
but I don't do pipettes.
165
453858
2417
Eu îngrijesc pacienți,
dar nu fac experimente.
dar nu fac experimente.
07:49
They taught us how to feed mice drugs.
166
457420
3053
Ei ne-au învățat să dăm
medicamente șoarecilor.
medicamente șoarecilor.
07:52
We took mice and we gave them
one P, paroxetine.
one P, paroxetine.
167
460864
2414
Unor șoareci le-am dat un P, paroxetin.
07:55
We gave some other mice pravastatin.
168
463302
2508
Altor șoareci le-am dat pravastatin.
07:57
And we gave a third group
of mice both of them.
of mice both of them.
169
465834
3595
Al treilea grup de șoareci
a primit ambele medicamente.
a primit ambele medicamente.
08:01
And lo and behold, glucose went up
20 to 60 milligrams per deciliter
20 to 60 milligrams per deciliter
170
469893
3946
Şi ghiciţi ce s-a întâmplat. Glucoza
a crescut cu 20 până la 60 mg/dl
a crescut cu 20 până la 60 mg/dl
08:05
in the mice.
171
473863
1171
la șoareci.
08:07
So the paper was accepted
based on the informatics evidence alone,
based on the informatics evidence alone,
172
475058
3158
Articolul a fost acceptat
doar pe baza dovezilor informatice,
doar pe baza dovezilor informatice,
08:10
but we added a little note at the end,
173
478240
1894
dar am adăugat o notă la final
08:12
saying, oh by the way,
if you give these to mice, it goes up.
if you give these to mice, it goes up.
174
480158
2899
care spune: apropo,
şi şoarecilor le creşte gucoza.
şi şoarecilor le creşte gucoza.
08:15
That was great, and the story
could have ended there.
could have ended there.
175
483081
2508
A fost grozav și povestea
s-ar fi putut încheia aici.
s-ar fi putut încheia aici.
08:17
But I still have six and a half minutes.
176
485613
1997
Dar mai am 6 minute și jumătate.
08:19
(Laughter)
177
487634
2807
(Râsete)
08:22
So we were sitting around
thinking about all of this,
thinking about all of this,
178
490465
2815
Stăteam gândindu-ne la asta
08:25
and I don't remember who thought
of it, but somebody said,
of it, but somebody said,
179
493304
2735
și nu mai știu cui
i-a venit ideea asta:
i-a venit ideea asta:
„Mă întreb dacă pacienții
care iau aceste două medicamente
care iau aceste două medicamente
08:28
"I wonder if patients
who are taking these two drugs
who are taking these two drugs
180
496063
3201
08:31
are noticing side effects
of hyperglycemia.
of hyperglycemia.
181
499288
3553
observă efecte adverse ale hiperglicemiei.
08:34
They could and they should.
182
502865
1496
Ar putea și ar trebui.
08:36
How would we ever determine that?"
183
504761
1877
Cum vom putea determina asta?”
08:39
We said, well, what do you do?
184
507551
1443
Ne-am întrebat ce e de făcut.
08:41
You're taking a medication,
one new medication or two,
one new medication or two,
185
509018
2580
Luați un medicament nou,
unul sau două,
unul sau două,
08:43
and you get a funny feeling.
186
511622
1538
și aveți o senzație ciudată.
08:45
What do you do?
187
513184
1151
Ce faceți?
08:46
You go to Google
188
514359
1151
Căutați pe Google
08:47
and type in the two drugs you're taking
or the one drug you're taking,
or the one drug you're taking,
189
515534
3349
numele medicamentului
sau al medicamentelor
sau al medicamentelor
08:50
and you type in "side effects."
190
518907
1603
și efecte adverse
08:52
What are you experiencing?
191
520534
1356
sau senzații pe care le aveți.
08:54
So we said OK,
192
522239
1151
Am zis bine,
08:55
let's ask Google if they will share
their search logs with us,
their search logs with us,
193
523414
3056
să-i întrebăm pe cei de la Google
dacă ne arată arhiva de căutare
dacă ne arată arhiva de căutare
08:58
so that we can look at the search logs
194
526494
1833
ca să putem observa căutările
09:00
and see if patients are doing
these kinds of searches.
these kinds of searches.
195
528351
2565
și să vedem dacă pacienții
caută astfel de informații.
caută astfel de informații.
09:02
Google, I am sorry to say,
denied our request.
denied our request.
196
530940
3275
Îmi pare rău să spun,
dar Google ne-a respins cererea.
dar Google ne-a respins cererea.
09:06
So I was bummed.
197
534819
1151
Am fost dezamăgit.
09:07
I was at a dinner with a colleague
who works at Microsoft Research
who works at Microsoft Research
198
535994
3166
Eram la o cină cu un coleg
care lucrează la Microsoft Research
care lucrează la Microsoft Research
09:11
and I said, "We wanted to do this study,
199
539184
1941
și am zis: „Am vrut să facem un studiu,
09:13
Google said no, it's kind of a bummer."
200
541149
1880
dar Google a spus nu, e penibil.”
09:15
He said, "Well, we have
the Bing searches."
the Bing searches."
201
543053
2086
El a zis:
„Noi avem motorul de căutare Bing.”
„Noi avem motorul de căutare Bing.”
09:18
(Laughter)
202
546195
3483
(Râsete)
09:22
Yeah.
203
550805
1267
Da.
09:24
That's great.
204
552096
1151
E grozav.
09:25
Now I felt like I was --
205
553271
1151
M-am simțit ca...
09:26
(Laughter)
206
554446
1000
(Râsete)
09:27
I felt like I was talking to Nick again.
207
555470
2412
M-am simțit ca și cum
aș fi vorbit cu Nick.
aș fi vorbit cu Nick.
09:30
He works for one of the largest
companies in the world,
companies in the world,
208
558437
2624
El lucrează la una
din cele mai mari companii din lume
din cele mai mari companii din lume
09:33
and I'm already trying
to make him feel better.
to make him feel better.
209
561085
2206
și încercam să-l fac să se simtă mai bine.
09:35
But he said, "No, Russ --
you might not understand.
you might not understand.
210
563315
2445
Dar mi-a zis: „Nu, Russ,
poate nu înțelegi.
poate nu înțelegi.
09:37
We not only have Bing searches,
211
565784
1500
Nu doar că avem motorul de căutare Bing,
09:39
but if you use Internet Explorer
to do searches at Google,
to do searches at Google,
212
567308
3340
dar dacă folosești Internet Explorer
ca să cauți pe Google,
ca să cauți pe Google,
09:42
Yahoo, Bing, any ...
213
570672
1891
Yahoo, Bing, orice...
09:44
Then, for 18 months, we keep that data
for research purposes only."
for research purposes only."
214
572587
3643
pentru 18 luni păstrăm datele căutării
în scopuri de cercetare.”
în scopuri de cercetare.”
09:48
I said, "Now you're talking!"
215
576254
1936
Am zis: „Așa mai merge!”
09:50
This was Eric Horvitz,
my friend at Microsoft.
my friend at Microsoft.
216
578214
2198
Prietenul meu de la Microsoft
e Eric Horvitz.
e Eric Horvitz.
09:52
So we did a study
217
580436
1695
Așa că am făcut un studiu
09:54
where we defined 50 words
that a regular person might type in
that a regular person might type in
218
582155
4619
în care am ales 50 de cuvinte pe care
le-ar introduce o persoană obișnuită
le-ar introduce o persoană obișnuită
09:58
if they're having hyperglycemia,
219
586798
1602
dacă ar avea hiperglicemie,
10:00
like "fatigue," "loss of appetite,"
"urinating a lot," "peeing a lot" --
"urinating a lot," "peeing a lot" --
220
588424
4762
ca „oboseală”, „lipsa apetitului”,
„urinat mult”, „urinări dese”,
„urinat mult”, „urinări dese”,
10:05
forgive me, but that's one
of the things you might type in.
of the things you might type in.
221
593210
2767
scuzați-mă, dar e unul
din lucrurile pe care le-ați căuta.
din lucrurile pe care le-ați căuta.
10:08
So we had 50 phrases
that we called the "diabetes words."
that we called the "diabetes words."
222
596001
2790
Aveam 50 de sintagme
pe care le-am numit „cuvinte diabet”.
pe care le-am numit „cuvinte diabet”.
10:10
And we did first a baseline.
223
598815
2063
Am făcut întâi un test.
10:12
And it turns out
that about .5 to one percent
that about .5 to one percent
224
600902
2704
S-a dovedit că 0.5% până la 1%
10:15
of all searches on the Internet
involve one of those words.
involve one of those words.
225
603630
2982
din toate căutările pe Internet
includ unul din aceste cuvinte.
includ unul din aceste cuvinte.
10:18
So that's our baseline rate.
226
606636
1742
Asta e valoarea de bază.
10:20
If people type in "paroxetine"
or "Paxil" -- those are synonyms --
or "Paxil" -- those are synonyms --
227
608402
4143
Dacă cineva caută „paroxetine”
sau „Paxil”- sunt sinonime -
sau „Paxil”- sunt sinonime -
și unul din acele cuvinte,
10:24
and one of those words,
228
612569
1215
10:25
the rate goes up to about two percent
of diabetes-type words,
of diabetes-type words,
229
613808
4890
rata crește la circa 2% din
cuvintele legate de diabet,
cuvintele legate de diabet,
10:30
if you already know
that there's that "paroxetine" word.
that there's that "paroxetine" word.
230
618722
3044
dacă știți deja că apare
cuvântul „paroxetine”.
cuvântul „paroxetine”.
10:34
If it's "pravastatin," the rate goes up
to about three percent from the baseline.
to about three percent from the baseline.
231
622191
4547
Dacă e „pravastatin”, rata crește
la 3% față de rata de bază.
la 3% față de rata de bază.
10:39
If both "paroxetine" and "pravastatin"
are present in the query,
are present in the query,
232
627171
4390
Dacă sunt căutate
și „paroxetine” și „pravastatin”,
și „paroxetine” și „pravastatin”,
10:43
it goes up to 10 percent,
233
631585
1669
crește la 10%,
10:45
a huge three- to four-fold increase
234
633278
3461
deci o creștere de 3-4 ori
10:48
in those searches with the two drugs
that we were interested in,
that we were interested in,
235
636763
3389
în căutările pentru cele două
medicamente care ne interesau
medicamente care ne interesau
10:52
and diabetes-type words
or hyperglycemia-type words.
or hyperglycemia-type words.
236
640176
3566
și cuvinte legate de diabet
sau hiperglicemie.
sau hiperglicemie.
10:56
We published this,
237
644216
1265
Am publicat articolul
10:57
and it got some attention.
238
645505
1466
și a fost bine primit.
10:58
The reason it deserves attention
239
646995
1778
Motivul pentru care merită atenție
11:00
is that patients are telling us
their side effects indirectly
their side effects indirectly
240
648797
4312
e că pacienții ne spun indirect
efectele lor adverse
efectele lor adverse
11:05
through their searches.
241
653133
1156
prin căutările lor.
11:06
We brought this
to the attention of the FDA.
to the attention of the FDA.
242
654313
2138
Am înștiințat FDA despre asta.
11:08
They were interested.
243
656475
1269
Au fost interesați.
11:09
They have set up social media
surveillance programs
surveillance programs
244
657768
3606
Au creat programe de supraveghere
pe mediile sociale
pe mediile sociale
11:13
to collaborate with Microsoft,
245
661398
1751
în colaborare cu Microsoft,
11:15
which had a nice infrastructure
for doing this, and others,
for doing this, and others,
246
663173
2794
care are o infrastructură bună
pentru asta, și cu alții,
pentru asta, și cu alții,
11:17
to look at Twitter feeds,
247
665991
1282
pentru a observa postările
11:19
to look at Facebook feeds,
248
667297
1716
de pe Twitter, de pe Facebook,
11:21
to look at search logs,
249
669037
1311
arhivele de căutare,
11:22
to try to see early signs that drugs,
either individually or together,
either individually or together,
250
670372
4909
pentru a observa semne precoce
ale problemelor cauzate de medicamente,
ale problemelor cauzate de medicamente,
11:27
are causing problems.
251
675305
1589
luate combinat sau individual.
11:28
What do I take from this?
Why tell this story?
Why tell this story?
252
676918
2174
Ce-mi iese din asta?
De ce spun povestea asta?
De ce spun povestea asta?
11:31
Well, first of all,
253
679116
1207
În primul rând,
11:32
we have now the promise
of big data and medium-sized data
of big data and medium-sized data
254
680347
4037
acum ne putem baza pe datele
de dimensiuni mari și medii
de dimensiuni mari și medii
11:36
to help us understand drug interactions
255
684408
2918
pentru a înțelege interacțiunile
medicamentelor
medicamentelor
11:39
and really, fundamentally, drug actions.
256
687350
2420
și, practic, efectele medicamentelor.
11:41
How do drugs work?
257
689794
1413
Cum funcționează acestea?
11:43
This will create and has created
a new ecosystem
a new ecosystem
258
691231
2836
Asta va crea, şi deja a creat,
un nou ecosistem
un nou ecosistem
11:46
for understanding how drugs work
and to optimize their use.
and to optimize their use.
259
694091
3267
pentru înțelegerea funcționării
și optimizarea întrebuințării lor.
și optimizarea întrebuințării lor.
Nick a avansat, acum e profesor
la Universitatea Columbia.
la Universitatea Columbia.
11:50
Nick went on; he's a professor
at Columbia now.
at Columbia now.
260
698303
2659
11:52
He did this in his PhD
for hundreds of pairs of drugs.
for hundreds of pairs of drugs.
261
700986
4072
A lucrat la sute de perechi
de medicamente în doctoratul lui.
de medicamente în doctoratul lui.
11:57
He found several
very important interactions,
very important interactions,
262
705082
2517
A găsit câteva interacțiuni
foarte importante.
foarte importante.
11:59
and so we replicated this
263
707623
1214
Aşa că am replicat studiul
12:00
and we showed that this
is a way that really works
is a way that really works
264
708861
2574
și am arătat că e un mod
care chiar funcționează
care chiar funcționează
12:03
for finding drug-drug interactions.
265
711459
2339
în descoperirea interacțiunilor
dintre medicamente.
dintre medicamente.
12:06
However, there's a couple of things.
266
714282
1734
Totuși mai sunt câteva aspecte.
12:08
We don't just use pairs
of drugs at a time.
of drugs at a time.
267
716040
3046
Nu folosim doar o pereche
de medicamente odată.
de medicamente odată.
12:11
As I said before, there are patients
on three, five, seven, nine drugs.
on three, five, seven, nine drugs.
268
719110
4469
După cum am spus, unii pacienți
iau trei, cinci, șapte, nouă medicamente.
iau trei, cinci, șapte, nouă medicamente.
12:15
Have they been studied with respect
to their nine-way interaction?
to their nine-way interaction?
269
723981
3642
A fost studiată interacțiunea
celor nouă medicamente?
celor nouă medicamente?
12:19
Yes, we can do pair-wise,
A and B, A and C, A and D,
A and B, A and C, A and D,
270
727647
4208
Da, putem examina perechile
A-B, A-C, A-D,
A-B, A-C, A-D,
12:23
but what about A, B, C,
D, E, F, G all together,
D, E, F, G all together,
271
731879
4286
dar cum e cu A, B, C,
D, E, F, G împreună,
D, E, F, G împreună,
12:28
being taken by the same patient,
272
736189
1762
luate de un singur pacient.
12:29
perhaps interacting with each other
273
737975
2118
Poate interacționează între ele
12:32
in ways that either makes them
more effective or less effective
more effective or less effective
274
740117
3778
într-un mod care le face
mai mult sau mai puțin eficiente
mai mult sau mai puțin eficiente
12:35
or causes side effects
that are unexpected?
that are unexpected?
275
743919
2332
sau cauzează efecte adverse neașteptate.
12:38
We really have no idea.
276
746275
1827
Nu cunoaștem aceste lucruri.
12:40
It's a blue sky, open field
for us to use data
for us to use data
277
748126
3756
Folosirea datelor pentru a înțelege
interacțiunea medicamentelor
interacțiunea medicamentelor
e un domeniu complet nou pentru noi.
12:43
to try to understand
the interaction of drugs.
the interaction of drugs.
278
751906
2502
12:46
Two more lessons:
279
754848
1370
Încă două lecții:
12:48
I want you to think about the power
that we were able to generate
that we were able to generate
280
756242
4199
vreau să vă gândiți la puterea
pe care am putut s-o generăm
pe care am putut s-o generăm
12:52
with the data from people who had
volunteered their adverse reactions
volunteered their adverse reactions
281
760465
4711
cu informații despre reacții adverse
comunicate voluntar de persoane,
comunicate voluntar de persoane,
12:57
through their pharmacists,
through themselves, through their doctors,
through themselves, through their doctors,
282
765200
3269
personal sau prin intermediul
farmaciștilor și al doctorilor,
farmaciștilor și al doctorilor,
13:00
the people who allowed the databases
at Stanford, Harvard, Vanderbilt,
at Stanford, Harvard, Vanderbilt,
283
768493
3667
care au făcut posibilă folosirea bazelor
de date
de date
de la Stanford, Harvard, Vanderbilt
pentru cercetare.
pentru cercetare.
13:04
to be used for research.
284
772184
1427
Oamenii sunt îngrijorați de date.
13:05
People are worried about data.
285
773929
1445
13:07
They're worried about their privacy
and security -- they should be.
and security -- they should be.
286
775398
3187
Sunt îngrijorați de intimitatea
și siguranța lor şi e normal.
și siguranța lor şi e normal.
Avem nevoie de sisteme sigure,
13:10
We need secure systems.
287
778609
1151
13:11
But we can't have a system
that closes that data off,
that closes that data off,
288
779784
3406
dar nu putem avea un sistem
care blochează datele,
care blochează datele,
13:15
because it is too rich of a source
289
783214
2752
deoarece acestea sunt o sursă prea bogată
13:17
of inspiration, innovation and discovery
290
785990
3971
de inspirație, inovație și descoperire
13:21
for new things in medicine.
291
789985
1578
de noi lucururi în medicină.
13:24
And the final thing I want to say is,
292
792494
1794
Ultimul lucru pe care vreau să-l spun e
13:26
in this case we found two drugs
and it was a little bit of a sad story.
and it was a little bit of a sad story.
293
794312
3357
că în acest caz am găsit două
medicamente cu o poveste cam tristă.
medicamente cu o poveste cam tristă.
13:29
The two drugs actually caused problems.
294
797693
1921
Acestea chiar cauzează probleme:
13:31
They increased glucose.
295
799638
1475
cresc nivelul de glucoză,
13:33
They could throw somebody into diabetes
296
801137
2446
pot cauza diabet unei persoane
13:35
who would otherwise not be in diabetes,
297
803607
2294
care altfel nu l-ar dezvolta,
13:37
and so you would want to use
the two drugs very carefully together,
the two drugs very carefully together,
298
805925
3175
deci ar trebui să folosiți
aceste medicamente cu atenție,
aceste medicamente cu atenție,
13:41
perhaps not together,
299
809124
1151
poate nu combinate,
13:42
make different choices
when you're prescribing.
when you're prescribing.
300
810299
2340
să facem alte alegeri când le prescriem.
13:44
But there was another possibility.
301
812663
1846
Dar mai era o posibilitate.
13:46
We could have found
two drugs or three drugs
two drugs or three drugs
302
814533
2344
Am fi putut găsi
două sau trei medicamente
două sau trei medicamente
13:48
that were interacting in a beneficial way.
303
816901
2261
care interacționează în mod benefic.
13:51
We could have found new effects of drugs
304
819616
2712
Am fi putut găsi efecte noi
ale medicamentelor
ale medicamentelor
13:54
that neither of them has alone,
305
822352
2160
pe care nu le au separat,
13:56
but together, instead
of causing a side effect,
of causing a side effect,
306
824536
2493
dar împreună,
în loc să cauzeze un efect advers,
în loc să cauzeze un efect advers,
13:59
they could be a new and novel treatment
307
827053
2425
ar putea fi un nou tratament
14:01
for diseases that don't have treatments
308
829502
1882
pentru boli care nu au tratament
14:03
or where the treatments are not effective.
309
831408
2007
sau în care tratamentul e ineficient.
14:05
If we think about drug treatment today,
310
833439
2395
Dacă ne gândim la medicația din prezent,
14:07
all the major breakthroughs --
311
835858
1752
toate marile descoperiri,
14:09
for HIV, for tuberculosis,
for depression, for diabetes --
for depression, for diabetes --
312
837634
4297
pentru HIV, tuberculoză,
depresie, diabet,
depresie, diabet,
14:13
it's always a cocktail of drugs.
313
841955
2830
e mereu un cocktail de medicamente.
14:16
And so the upside here,
314
844809
1730
Așadar, viziunea diferită
14:18
and the subject for a different
TED Talk on a different day,
TED Talk on a different day,
315
846563
2849
și subiectul pentru altă
prelegere TED, într-o altă zi,
prelegere TED, într-o altă zi,
14:21
is how can we use the same data sources
316
849436
2593
e cum să folosim aceleași surse de date
14:24
to find good effects
of drugs in combination
of drugs in combination
317
852053
3563
pentru a găsi efecte benefice
ale medicamentelor combinate,
ale medicamentelor combinate,
14:27
that will provide us new treatments,
318
855640
2175
care vor conduce la noi tratamente,
noi descoperiri în funcționarea
medicamentelor.
medicamentelor.
14:29
new insights into how drugs work
319
857839
1852
14:31
and enable us to take care
of our patients even better?
of our patients even better?
320
859715
3786
și ne vor permite
să îngrijim pacienții mai bine?
să îngrijim pacienții mai bine?
14:35
Thank you very much.
321
863525
1166
Vă mulțumesc mult!
14:36
(Applause)
322
864715
3499
(Aplauze)
ABOUT THE SPEAKER
Russ Altman - Big data techno-optimist and internistRuss 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.
Russ Altman | Speaker | TED.com