What really happens when you mix medications? | Russ Altman

Translator: ANTONIYA KAMENOVA Reviewer: Darina Stoyanova

So you go to the doctor and get some tests.

Посещавате лекаря си и правите изследвания.

The doctor determines that you have high cholesterol

Докторът определя, че имате висок холестерол

and you would benefit from medication to treat it.

и бихте имали полза от лекарство, което да го понижи.

So you get a pillbox.

Затова ви предписват лекарство.

You have some confidence,

Имате известна увереност,

your physician has some confidence that this is going to work.

а също и лекарят ви, че това ще проработи.

The company that invented it did a lot of studies, submitted it to the FDA.

Компанията производител е провела много изследвания, предала го е на FDA.

They studied it very carefully, skeptically, they approved it.

Изследвали са го много внимателно, скептично, преди да го одобрят.

They have a rough idea of how it works,

Имат известна представа как действа,

they have a rough idea of what the side effects are.

имат груба идея какви са страничните ефекти.

It should be OK.

Би трябвало всичко да е наред.

You have a little more of a conversation with your physician

Говорите още малко

and the physician is a little worried because you've been blue,

и лекарят е малко разтревожен, защото напоследък сте тъжни,

haven't felt like yourself,

не сте на себе си,

you haven't been able to enjoy things in life quite as much as you usually do.

не се наслаждавате на нещата от живота, както обикновено.

Your physician says, "You know, I think you have some depression.

Лекарят ви казва, "Знаете ли, мисля, че имате депресия.

I'm going to have to give you another pill."

Ще трябва да ви предпиша още едно лекарство."

So now we're talking about two medications.

Така че сега говорим за две лекарства.

This pill also -- millions of people have taken it,

Милиони хора взимат и това лекарство,

the company did studies, the FDA looked at it -- all good.

компанията е провела изследвания, FDA го е тествала - всичко е наред.

Think things should go OK.

Мисля, че всичко ще е наред.

Think things should go OK.

Мисля, че всичко ще е наред.

Well, wait a minute.

Един момент моля.

How much have we studied these two together?

До колко сме изучили двете лекарства заедно?

Well, it's very hard to do that.

Това е много трудно.

In fact, it's not traditionally done.

Всъщност не се прави обикновено.

We totally depend on what we call "post-marketing surveillance,"

Напълно зависим от така наречения "след пазарен надзор,"

after the drugs hit the market.

след като лекарствата са на пазара.

How can we figure out if bad things are happening

Как можем да разберем дали има проблеми

between two medications?

между две лекарства?

Three? Five? Seven?

Между три? Пет? Седем?

Ask your favorite person who has several diagnoses

Попитайте любимия си човек с няколко диагнози

how many medications they're on.

колко лекарства взима.

Why do I care about this problem?

Защо се интересувам от този проблем?

I care about it deeply.

Интересувам се много.

I'm an informatics and data science guy and really, in my opinion,

Аз съм информатик и наистина, според мен

the only hope -- only hope -- to understand these interactions

единственият шанс да разберем тези взаимодействия

is to leverage lots of different sources of data

е да използваме множество източници на данни,

in order to figure out when drugs can be used together safely

за да разберем кога лекарствата могат да се използват заедно безопасно

and when it's not so safe.

и кога това не е толкова безопасно.

So let me tell you a data science story.

Нека ви разкажа една история за информатика.

And it begins with my student Nick.

Тя започва с аспиранта ми Ник.

Let's call him "Nick," because that's his name.

Нека го наречем "Ник," защото се казва така.

(Laughter)

(Смях)

Nick was a young student.

Ник беше млад аспирант.

I said, "You know, Nick, we have to understand how drugs work

Казах му, "Ник, трябва да разберем как действат лекарствата:

and how they work together and how they work separately,

как действат заедно и поотделно,

and we don't have a great understanding.

защото нямаме добра яснота.

But the FDA has made available an amazing database.

Но FDA са предоставили невероятна база данни.

It's a database of adverse events.

Тя съдържа странични ефекти.

They literally put on the web --

Буквално публикуват в Интернет --

publicly available, you could all download it right now --

публично достъпни, можете да ги свалите сега --

hundreds of thousands of adverse event reports

стотици хиляди доклади на неблагоприятни събития

from patients, doctors, companies, pharmacists.

от пациенти, доктори, компании, фармацевти.

And these reports are pretty simple:

И тези доклади са доста прости:

it has all the diseases that the patient has,

включват всички заболявания на пациента,

all the drugs that they're on,

всички лекарства, които взима,

and all the adverse events, or side effects, that they experience.

и всички неблагоприятни събития или странични ефекти, които изпитва.

It is not all of the adverse events that are occurring in America today,

Това не са всички странични ефекти, които се наблюдават в Америка днес,

but it's hundreds and hundreds of thousands of drugs.

но са стотици хиляди лекарства.

So I said to Nick,

Затова казах на Ник,

"Let's think about glucose.

"Нека да помислим за глюкозата.

Glucose is very important, and we know it's involved with diabetes.

Глюкозата е много важна, и e замесена в диабета.

Let's see if we can understand glucose response.

Нека да видим дали можем да разберем метаболизма на глюкозата."

I sent Nick off. Nick came back.

Отпратих Ник. Ник се върна.

"Russ," he said,

"Ръс," - каза той,

"I've created a classifier that can look at the side effects of a drug

"Създадох класификатор, който анализира страничните ефекти на едно лекарство,

based on looking at this database,

използвайки тази база данни,

and can tell you whether that drug is likely to change glucose or not."

и може да определи дали лекарството влияе на глюкозата или не.

He did it. It was very simple, in a way.

Той успя. Донякъде беше много просто.

He took all the drugs that were known to change glucose

Използва всички лекарства, които влияят на глюкозата

and a bunch of drugs that don't change glucose,

и някои лекарства, които не влияят на глюкозата,

and said, "What's the difference in their side effects?

и каза, "Каква е разликата в страничните им ефекти?

Differences in fatigue? In appetite? In urination habits?"

Разлики в умората? В апетита? В уринирането?

All those things conspired to give him a really good predictor.

Всички тези неща му помагат да даде доста добра прогноза.

He said, "Russ, I can predict with 93 percent accuracy

Той каза, "Ръс, мога да предскажа с 93% сигурност

when a drug will change glucose."

дали лекарството влияе на глюкозата."

I said, "Nick, that's great."

"Ник, това е чудесно."

He's a young student, you have to build his confidence.

Той е млад студент, трябва да изграждаш самочувствието му.

"But Nick, there's a problem.

"Но, Ник, има един проблем.

It's that every physician in the world knows all the drugs that change glucose,

Проблемът е, че всеки доктор знае лекарствата, които влияят на глюкозата,

because it's core to our practice.

защото е основно за нашата дейност.

So it's great, good job, but not really that interesting,

Така че това е чудесно, но не е много интересно,

definitely not publishable."

и не може да се публикува."

(Laughter)

(Смях)

He said, "I know, Russ. I thought you might say that."

Каза, "Знам, Ръс. Предположих, че може да кажеш така."

Nick is smart.

Ник е умен.

"I thought you might say that, so I did one other experiment.

"Затова направих друг експеримент.

I looked at people in this database who were on two drugs,

Потърсих в тази база данни хора, които взимат две лекарства,

and I looked for signals similar, glucose-changing signals,

и потърсих сходни знаци за промяна на глюкозата

for people taking two drugs,

за хора, приемащи две лекарства,

where each drug alone did not change glucose,

при които едно лекарство не променя глюкозата,

but together I saw a strong signal."

но при двете забелязах силен сигнал."

And I said, "Oh! You're clever. Good idea. Show me the list."

И аз казах, "О! Ти си умен. Добра идея. Покажи ми списъка."

And there's a bunch of drugs, not very exciting.

И там има група лекарства, не много вълнуващи.

But what caught my eye was, on the list there were two drugs:

Но две лекарства привлякоха вниманието ми:

paroxetine, or Paxil, an antidepressant;

пароксетин, или Паксил, антидепресант;

and pravastatin, or Pravachol, a cholesterol medication.

и правастатин, или Правакол, лекарство против холестерола.

And I said, "Huh. There are millions of Americans on those two drugs."

И казах, "Има милиони американци, които взимат тези две лекарства."

In fact, we learned later,

По-късно научихме, че

15 million Americans on paroxetine at the time, 15 million on pravastatin,

15 милиона американци взимат пароксетин по това време, 15 милиона - правастатин,

and a million, we estimated, on both.

и един милион, преценихме, и двете.

So that's a million people

Това са един милион души,

who might be having some problems with their glucose

които биха могли да имат проблеми с глюкозата си,

if this machine-learning mumbo jumbo that he did in the FDA database

ако тези глупости, машинно-генерирани от базата данни на FDA,

actually holds up.

наистина минат тестовете.

But I said, "It's still not publishable,

Но казах, "Това все още не е за публикуване,

because I love what you did with the mumbo jumbo,

въпреки че ми харесва какво си направил

with the machine learning,

с машинното изследване,

but it's not really standard-of-proof evidence that we have."

но това не е на нивото на изискваните доказателства."

So we have to do something else.

Трябваше да направим нещо друго.

Let's go into the Stanford electronic medical record.

Нека да влезем в Станфордския електронен медицински архив.

We have a copy of it that's OK for research,

Имаме копие, достъпно за изследвания,

we removed identifying information.

премахнали сме идентифициращата информация.

And I said, "Let's see if people on these two drugs

Казах, "Нека да видим дали хората на тези две лекарства

have problems with their glucose."

имат проблеми с глюкозата си."

Now there are thousands and thousands of people

Има хиляди хора

in the Stanford medical records that take paroxetine and pravastatin.

в Станфордския медицински архив, които взимат пароксетин и правастатин.

But we needed special patients.

Но се нуждаехме от специални пациенти.

We needed patients who were on one of them and had a glucose measurement,

Нуждаехме се от пациенти, взимали едното лекарство и с измерена глюкоза,

then got the second one and had another glucose measurement,

а след това са започнали да взимат другото и пак е измерена глюкозата,

all within a reasonable period of time -- something like two months.

всичко в разумен период от време - около два месеца.

And when we did that, we found 10 patients.

Когато направихме това, намерихме 10 пациента.

However, eight out of the 10 had a bump in their glucose

Обаче осем от 10 са имали рязко увеличение на глюкозата,

when they got the second P -- we call this P and P --

когато са получили второто П наричаме лекарствата П и П

when they got the second P.

когато са получили второто П.

Either one could be first, the second one comes up,

Което и да е може да е първо, когато се появи второто,

glucose went up 20 milligrams per deciliter.

глюкозата се увеличава с 20 милиграма на децилитър.

Just as a reminder,

Само за напомняне,

you walk around normally, if you're not diabetic,

ако нямате диабет,

with a glucose of around 90.

глюкозата ви е около 90.

And if it gets up to 120, 125,

Ако се увеличи до 120, 125,

your doctor begins to think about a potential diagnosis of diabetes.

докторът ви заподозира потенциална диагноза диабет.

So a 20 bump -- pretty significant.

Така че увеличение с 20 - доста значително.

I said, "Nick, this is very cool.

Казах, "Ник, това е доста готино.

But, I'm sorry, we still don't have a paper,

Но, съжалявам, все още нямаме публикация,

because this is 10 patients and -- give me a break --

защото това са 10 пациента, и -- остави ме на мира --

it's not enough patients."

това не е достатъчно."

So we said, what can we do?

Какво можем да направим?

And we said, let's call our friends at Harvard and Vanderbilt,

Нека се обадим на приятелите си в Харвард и Вандербилт,

who also -- Harvard in Boston, Vanderbilt in Nashville,

които също -- Харвард в Бостън, Вандербилт в Нашвил,

who also have electronic medical records similar to ours.

които също имат електронни архиви сходни с нашите.

Let's see if they can find similar patients

Да видим дали могат да намерят подобни пациенти

with the one P, the other P, the glucose measurements

с едното П, с другото П, с нивата на глюкоза

in that range that we need.

в обхвата, от който се нуждаем.

God bless them, Vanderbilt in one week found 40 such patients,

Бог да ги благослови, Вандербилт за една седмица откриха 40 такива пациента,

same trend.

същата тенденция.

Harvard found 100 patients, same trend.

Харвард намери 100 пациента, същата тенденция

So at the end, we had 150 patients from three diverse medical centers

Накрая имахме 150 пациента от три различни медицински центъра,

that were telling us that patients getting these two drugs

които ни показваха, че пациентите, които взимат тези две лекарства,

were having their glucose bump somewhat significantly.

имат значително увеличение на глюкозата си.

More interestingly, we had left out diabetics,

По-интригуващо, не включихме диабетиците,

because diabetics already have messed up glucose.

защото те по начало имат увредена глюкоза.

When we looked at the glucose of diabetics,

Когато разгледахме глюкозата на диабетиците,

it was going up 60 milligrams per deciliter, not just 20.

тя се увеличаваше с 60 милиграма на децилитър, не само с 20.

This was a big deal, and we said, "We've got to publish this."

Това беше голяма работа, и казахме, "Трябва да го публикуваме."

We submitted the paper.

Предадохме публикацията.

It was all data evidence,

Всичко беше данни:

data from the FDA, data from Stanford,

данни от FDA, данни от Станфорд,

data from Vanderbilt, data from Harvard.

данни от Вандербилт, данни от Харвард.

We had not done a single real experiment.

Не бяхме направили нито един истински експеримент.

But we were nervous.

Но бяхме нервни.

So Nick, while the paper was in review, went to the lab.

Така че докато публикацията беше в редакция, Ник отиде в лабораторията.

We found somebody who knew about lab stuff.

Намерихме човек, който знае за лабораторните неща.

I don't do that.

Аз не се занимавам с това.

I take care of patients, but I don't do pipettes.

Грижа се за пациенти, но не се занимавам с пипети.

They taught us how to feed mice drugs.

Те ни научиха как да даваме лекарства на мишки.

We took mice and we gave them one P, paroxetine.

Взехме мишки и им дадохме едното П, пароксетин.

We gave some other mice pravastatin.

Дадохме на други мишки правастатин.

And we gave a third group of mice both of them.

На трета група мишки дадохме и двете лекарства.

And lo and behold, glucose went up 20 to 60 milligrams per deciliter

И ето на, глюкозата се увеличи с 20 до 60 милиграма на децилитър

in the mice.

при мишките.

So the paper was accepted based on the informatics evidence alone,

Така че публикацията беше приета на базата само на информатичните данни,

but we added a little note at the end,

но добавихме малка бележка в края,

saying, oh by the way, if you give these to mice, it goes up.

че ако дадете тези лекарства на мишки, глюкозата се увеличава.

That was great, and the story could have ended there.

Това беше чудесно и историята можеше да свърши тук.

But I still have six and a half minutes.

Но все още имам шест минути и половина.

(Laughter)

(Смях)

So we were sitting around thinking about all of this,

Седяхме си и си мислехме за всичко това

and I don't remember who thought of it, but somebody said,

и не мога да си спомня кой, но някой каза,

"I wonder if patients who are taking these two drugs

"Чудя се дали пациентите, които взимат тези две лекарства,

are noticing side effects of hyperglycemia.

забелязват страничните ефекти на хипергликемия.

They could and they should.

Би могло и би трябвало.

How would we ever determine that?"

Как бихме могли да го докажем?"

We said, well, what do you do?

Как би постъпил един пациент?

You're taking a medication, one new medication or two,

Взимаш лекарство, едно ново лекарство или две,

and you get a funny feeling.

и изпитваш странно усещане.

What do you do?

Как постъпваш?

You go to Google

Отваряш Google

and type in the two drugs you're taking or the one drug you're taking,

и написваш двете лекарства или лекарството, което взимаш,

and you type in "side effects."

и пишеш, "странични ефекти."

What are you experiencing?

Какво изпитваш?

So we said OK,

Така че казахме добре,

let's ask Google if they will share their search logs with us,

нека да попитаме Google дали ще ни споделят записите си,

so that we can look at the search logs

така че да можем да погледнем в тях

and see if patients are doing these kinds of searches.

и да видим дали пациентите извършват този тип търсене.

Google, I am sorry to say, denied our request.

Google, съжалявам да отбележа, отказаха нашето искане.

So I was bummed.

Така че бях разочарован.

I was at a dinner with a colleague who works at Microsoft Research

Бях на вечеря с един колега, който работи в Microsoft Research

and I said, "We wanted to do this study,

и казах, "Искахме да проведем изследване,

Google said no, it's kind of a bummer."

Google отказаха, малко е разочароващо."

He said, "Well, we have the Bing searches."

Той каза, "Ами, ние имаме Bing търсенета."

(Laughter)

(Смях)

Yeah.

Да.

That's great.

Това е чудесно.

Now I felt like I was --

Почувствах се сякаш --

(Laughter)

(Смях)

I felt like I was talking to Nick again.

Почувствах се сякаш говорех с Ник отново.

He works for one of the largest companies in the world,

Той работи за една от най-големите компании в света,

and I'm already trying to make him feel better.

а аз вече се опитвам да го насърча.

But he said, "No, Russ -- you might not understand.

Но той каза, "Не, Ръс -- може би не разбираш.

We not only have Bing searches,

Не само имаме Bing търсенета,

but if you use Internet Explorer to do searches at Google,

но ако използваш Internet Explorer за да търсиш в Google,

Yahoo, Bing, any ...

Yahoo, Bing, която и да е търсачка ...

Then, for 18 months, we keep that data for research purposes only."

След това, за 18 месеца, пазим тези данни само за изследователски цели."

I said, "Now you're talking!"

Казах, "Дойдохме си на думата!"

This was Eric Horvitz, my friend at Microsoft.

Това бе Ерик Хорвитц, приятелят ми в Microsoft.

So we did a study

Така че проведохме изследване

where we defined 50 words that a regular person might type in

като определихме 50 думи, който обикновен човек би написал

if they're having hyperglycemia,

ако има хипергликемия,

like "fatigue," "loss of appetite," "urinating a lot," "peeing a lot" --

като "умора," "загуба на апетит," "често уриниране," "често пикаене" --

forgive me, but that's one of the things you might type in.

простете ми, но това е една от възможните фрази.

So we had 50 phrases that we called the "diabetes words."

Така че имахме 50 фрази, които нарекохме "диабетни думи."

And we did first a baseline.

И първо направихме изходно ниво.

And it turns out that about .5 to one percent

Оказа се, че около 0.5 до един процент

of all searches on the Internet involve one of those words.

от всички търсения в Internet включват една от тези думи.

So that's our baseline rate.

Това беше изходното ни ниво.

If people type in "paroxetine" or "Paxil" -- those are synonyms --

Ако хората напишат "пароксетин" или "Паксил" -- те са синоними --

and one of those words,

и една от тези думи,

the rate goes up to about two percent of diabetes-type words,

процентът се увеличава до около два процента от диабетните думи,

if you already know that there's that "paroxetine" word.

ако вече е известно, че я има думата "пароксетин."

If it's "pravastatin," the rate goes up to about three percent from the baseline.

Ако е "правастатин," процентът се увеличава до 3 % над изходното ниво.

If both "paroxetine" and "pravastatin" are present in the query,

Ако и "пароксетин" и "правастатин" са в търсенето,

it goes up to 10 percent,

увеличението е с до 10 процента,

a huge three- to four-fold increase

огромно три- до четири-кратно увеличение

in those searches with the two drugs that we were interested in,

в тези търсения с двете лекарства, от които се интересувахме,

and diabetes-type words or hyperglycemia-type words.

и думите, свързани с диабет или хипергликемия.

We published this,

Ние публикувахме този факт

and it got some attention.

и той привлече малко внимание.

The reason it deserves attention

Причината да заслужава внимание е, че

is that patients are telling us their side effects indirectly

пациентите ни казват страничните ефекти косвено

through their searches.

чрез търсенията си.

We brought this to the attention of the FDA.

Обявихме това на FDA.

They were interested.

Те проявиха интерес.

They have set up social media surveillance programs

Установиха програми за следене чрез социалните медии,

to collaborate with Microsoft,

за да сътрудничат с Microsoft,

which had a nice infrastructure for doing this, and others,

който имаше хубава инфраструктура за това и други програми,

to look at Twitter feeds,

за да анализират данни от Twitter,

to look at Facebook feeds,

от Facebook,

to look at search logs,

от записи на търсения,

to try to see early signs that drugs, either individually or together,

за да се опитат да открият ранни знаци, че лекарствата самостоятелно или заедно,

are causing problems.

причиняват проблеми.

What do I take from this? Why tell this story?

Каква е поуката? Защо ви разказвам това?

Well, first of all,

Преди всичко,

we have now the promise of big data and medium-sized data

сега имаме надеждата, че данни от голям и среден размер

to help us understand drug interactions

ще ни помогнат да разберем взаимодействия между лекарствата

and really, fundamentally, drug actions.

и наистина, основно, действията на лекарствата.

How do drugs work?

Как действат лекарствата?

This will create and has created a new ecosystem

Това ще и вече е създало нова екосистема

for understanding how drugs work and to optimize their use.

за разбиране на действието на лекарствата и оптимизация на употребата им

Nick went on; he's a professor at Columbia now.

Сега Ник е професор в Колумбийския университет.

He did this in his PhD for hundreds of pairs of drugs.

Той направи това в аспирантурата си за стотици двойки от лекарства.

He found several very important interactions,

Откри няколко много важни лекарствени взаимодействия

and so we replicated this

и ние пресъздадохме това

and we showed that this is a way that really works

и показахме, че това е метод, който наистина работи

for finding drug-drug interactions.

за откриване на взаимодействия между лекарства.

However, there's a couple of things.

Има обаче още няколко неща.

We don't just use pairs of drugs at a time.

Не използваме само по две лекарства наведнъж.

As I said before, there are patients on three, five, seven, nine drugs.

Има пациенти, които взимат три, пет, седем, девет лекарства.

Have they been studied with respect to their nine-way interaction?

Те били ли са изследвани относно техните деветостранни взаимоотношения?

Yes, we can do pair-wise, A and B, A and C, A and D,

Да, можем да правим двустранни изследвания, А и B, А и С, А и D,

but what about A, B, C, D, E, F, G all together,

но какво относно A, B, C, D, E, F, G заедно,

being taken by the same patient,

които се взимат от един пациент

perhaps interacting with each other

и може би си взаимодействат едно с друго

in ways that either makes them more effective or less effective

по начини, които или ги правят повече или по-малко ефективни

or causes side effects that are unexpected?

или причиняват неочаквани странични ефекти?

We really have no idea.

Наистина нямаме никаква представа.

It's a blue sky, open field for us to use data

Това е открит хоризонт, за да използваме тези данни

to try to understand the interaction of drugs.

да се опитаме да разберем лекарствените взаимодействия.

Two more lessons:

Още два урока:

I want you to think about the power that we were able to generate

искам да помислите за силата, която можем да генерираме

with the data from people who had volunteered their adverse reactions

с данните от хората, които са споделили своите странични ефекти

through their pharmacists, through themselves, through their doctors,

чрез своите фармацевти, самостоятелно, чрез лекарите си,

the people who allowed the databases at Stanford, Harvard, Vanderbilt,

хората които са позволили базите данни в Станфорд, Харвард, Вандербилт

to be used for research.

да се използват за изследвания.

People are worried about data.

Хората се тревожат за данните си.

They're worried about their privacy and security -- they should be.

Тревожат се за конфиденциалността и сигурността им - така и трябва.

We need secure systems.

Нуждаем се от сигурни системи.

But we can't have a system that closes that data off,

Но не можем да имаме система, която изолира данните,

because it is too rich of a source

защото това е твърде богат източник

of inspiration, innovation and discovery

на вдъхновение, нововъведения и открития

for new things in medicine.

на новости в медицината.

And the final thing I want to say is,

Последното, което искам да кажа е, че

in this case we found two drugs and it was a little bit of a sad story.

в този случай открихме две лекарства с малко тъжна история.

The two drugs actually caused problems.

Двете лекарства причиняваха проблеми.

They increased glucose.

Увеличаваха глюкозата.

They could throw somebody into diabetes

Можеха да причинят диабет

who would otherwise not be in diabetes,

у човек, който иначе не би имал диабет,

and so you would want to use the two drugs very carefully together,

така че трябва да използваме тези две лекарства внимателно заедно,

perhaps not together,

може би поотделно,

make different choices when you're prescribing.

да избираме други възможности при предписване.

But there was another possibility.

Но съществува и друга възможност.

We could have found two drugs or three drugs

Можехме да открием две или три лекарства,

that were interacting in a beneficial way.

които си взаимодействат по благоприятен начин.

We could have found new effects of drugs

Можеше да открием нови ефекти от лекарствата,

that neither of them has alone,

които те не притежават поотделно,

but together, instead of causing a side effect,

но заедно, вместо да причинят страничен ефект,

they could be a new and novel treatment

биха могли да бъдат ново и оригинално лечение

for diseases that don't have treatments

на болести, които нямат лечение

or where the treatments are not effective.

или при които леченията не са ефективни.

If we think about drug treatment today,

Ако мислим за фармацевтични лечения днес,

all the major breakthroughs --

всички важни научни открития --

for HIV, for tuberculosis, for depression, for diabetes --

за СПИН, за туберкулоза, за депресия, за диабет --

it's always a cocktail of drugs.

винаги е коктейл от лекарства.

And so the upside here,

Така че тук има позитивна страна,

and the subject for a different TED Talk on a different day,

и темата за друга TED презентация някой друг ден

is how can we use the same data sources

е как да използваме същите източници на данни

to find good effects of drugs in combination

за да открием добри ефекти на лекарствата в комбинация,

that will provide us new treatments,

които ще ни осигурят нови лечения,

new insights into how drugs work

нови прозрения как действат лекарствата

and enable us to take care of our patients even better?

и как да се грижим за пациентите си още по-добре.

Thank you very much.

Благодаря ви много.

(Applause)

(Аплодисменти)