What really happens when you mix medications? | Russ Altman

Tradutor: Thais Leo Revisor: Fernando Gonçalves

So you go to the doctor and get some tests.

Você vai ao médico e faz alguns exames.

The doctor determines that you have high cholesterol

o médico considera que seu colesterol está alto

and you would benefit from medication to treat it.

e que você deveria tomar uma medicação para tratá-lo.

So you get a pillbox.

Então você compra uma caixa de remédios.

You have some confidence,

Você está confiante,

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

seu médico está confiante de que isso vai funcionar.

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

A empresa que inventou o remédio fez muitos estudos e enviou para o FDA.

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

Eles fizeram estudos criteriosos, céticos, e deram a aprovação.

They have a rough idea of how it works,

Eles têm uma ideia de como ele funciona,

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

têm uma ideia de quais são os efeitos colaterais.

It should be OK.

Deve dar certo.

You have a little more of a conversation with your physician

Você conversa mais com seu médico

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

e o médico está preocupado porque você anda deprimido,

haven't felt like yourself,

não tem se sentido como você mesmo,

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

não tem conseguido curtir as coisas da vida como antes.

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

O médico diz: "Sabe, acho que você está meio deprimido.

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

Vou ter que te dar outro remédio."

So now we're talking about two medications.

Então, agora estamos falando de duas medicações.

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

Este remédio também: milhões de pessoas já o tomaram,

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

a empresa pesquisou,

a FDA deu uma olhada. Está tudo bem.

Think things should go OK.

Deve dar tudo certo.

Think things should go OK.

Deve dar tudo certo.

Well, wait a minute.

Espera um minuto.

How much have we studied these two together?

Pesquisamos sobre esses dois juntos?

Well, it's very hard to do that.

É muito difícil fazer isso.

In fact, it's not traditionally done.

Na verdade, normalmente, não é feito.

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

Dependemos totalmente da chamada "fiscalização pós-marketing",

after the drugs hit the market.

depois que o remédio chegou ao mercado.

How can we figure out if bad things are happening

Como podemos descobrir se coisas ruins acontecem

between two medications?

entre dois medicamentos?

Three? Five? Seven?

Três? Cinco? Sete?

Ask your favorite person who has several diagnoses

Pergunte à pessoa próxima a você,

diagnosticada com várias coisas, quantos medicamentos ela toma.

how many medications they're on.

Why do I care about this problem?

Por que eu me importo com isso? Eu me importo muito.

I care about it deeply.

Sou um cara da informática, da ciência de dados,

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

e na minha opinião a única esperança, a única, para entender essas interações

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

is to leverage lots of different sources of data

é confrontar muitas fontes diferentes de dados

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

para descobrir quando remédios podem ser usados juntos e de forma segura

and when it's not so safe.

e quando não é tão seguro.

So let me tell you a data science story.

Vou contar uma história de ciência de dados.

And it begins with my student Nick.

Tudo começou com meu aluno Nick.

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

Vamos chamá-lo de "Nick", porque é esse o seu nome.

(Laughter)

(Risos)

Nick was a young student.

Nick era um estudante jovem.

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

Eu disse: "Nick, temos que entender como esses remédios funcionam

and how they work together and how they work separately,

e como funcionam juntos e como funcionam separados,

and we don't have a great understanding.

e não sabemos muita coisa."

But the FDA has made available an amazing database.

Mas o FDA disponibilizou uma base de dados incrível.

It's a database of adverse events.

Uma base de dados de efeitos adversos.

They literally put on the web --

Eles literalmente colocaram na web,

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

disponível ao público, todos vocês podem baixar agora mesmo,

hundreds of thousands of adverse event reports

centenas de milhares de relatórios de efeitos adversos

from patients, doctors, companies, pharmacists.

de pacientes, médicos, empresas e farmacêuticos.

And these reports are pretty simple:

Estes relatórios são bem simples:

it has all the diseases that the patient has,

têm todas as doenças das quais o paciente sofre,

todos os remédios que ele está tomando,

all the drugs that they're on,

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

todos os efeitos adversos ou colaterais que ele sentiu.

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

Não são todos os efeitos adversos que estão ocorrendo nos EUA hoje,

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

mas são centenas e centenas de milhares de remédios.

So I said to Nick,

Então eu disse ao Nick:

"Vamos pensar sobre glicose.

"Let's think about glucose.

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

Glicose é muito importante e sabemos que tem a ver com a diabetes.

Let's see if we can understand glucose response.

Vejamos se conseguimos entender a resposta da glicose."

I sent Nick off. Nick came back.

O Nick foi. O Nick voltou.

"Russ," he said,

"Russ", ele disse,

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

"criei um 'categorizador' que consegue analisar efeitos colaterais de um remédio

based on looking at this database,

a partir da análise dessa base de dados,

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

e dizer se aquele remédio pode ou não alterar a glicose."

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

Ele conseguiu. Foi simples, de certa forma.

He took all the drugs that were known to change glucose

Ele pegou todos os remédios associados a alterações na glicose

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

e um monte que não alteram a glicose,

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

e disse: "Qual é a diferença nos efeitos colaterais deles?

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

Diferenças na fadiga? Apetite? Frequência de urinar?"

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

Tudo isso conspirou para lhe dar um ótimo "prognosticador".

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

Ele disse: "Russ, consigo prever com 93% de precisão

quando um remédio altera a glicose."

when a drug will change glucose."

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

Eu disse: "Nick, que bacana".

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

Ele é um estudante jovem, preciso fomentar sua autoconfiança.

"But Nick, there's a problem.

"Mas, Nick, há um problema.

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

Todos os médicos do mundo sabem quais remédios mexem na glicose,

because it's core to our practice.

porque é crucial para nossa prática.

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

Então, bacana, bom trabalho, mas isso não é tão interessante

definitely not publishable."

e com certeza não dá para publicar."

(Laughter)

(Risos)

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

Ele disse: "Eu sei, Russ. Achei que diria isso." O Nick é esperto.

Nick is smart.

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

"Achei que diria isso, então fiz outro experimento.

Analisei na base de dados as pessoas que tomam dois remédios.

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

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

Procurei sinais parecidos, sinais de alterações na glicose,

for people taking two drugs,

em pessoas que tomam dois remédios,

where each drug alone did not change glucose,

nas quais cada remédio, sozinho, não alterou a glicose,

but together I saw a strong signal."

mas que, usados juntos, deixam um sinal relevante."

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

Eu disse: "Ah! Você é inteligente. Boa ideia. Me mostre a lista."

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

Tinha um monte de remédios, não muito eletrizante.

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

Mas o que chamou minha atenção, foram dois remédios na lista:

paroxetine, or Paxil, an antidepressant;

paroxetina, ou Paxil, um antidepressivo;

and pravastatin, or Pravachol, a cholesterol medication.

e pravastatina, ou Pravachol, remédio para o colesterol.

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

Eu disse: "Hum. Há milhões de norte-americanos tomando os dois".

In fact, we learned later,

Descobrimos depois,

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

15 milhões nos EUA tomavam paroxetina, e 15 milhões tomavam pravastatina.

and a million, we estimated, on both.

Um milhão, estimamos, tomavam ambos.

So that's a million people

Então um milhão de pessoas

who might be having some problems with their glucose

talvez estivesse com problemas em sua glicose

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

se a máquina de analisar o "blábláblá" da base de dados do FDA

actually holds up.

realmente funcionasse.

Eu disse: "Ainda não dá pra publicar, porque adoro o que fez com o 'blábláblá',

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

because I love what you did with the mumbo jumbo,

com a máquina que analisa,

with the machine learning,

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

mas essas evidências ainda não estão no padrão necessário."

So we have to do something else.

Então temos que fazer outra coisa.

Let's go into the Stanford electronic medical record.

Vamos aos registros médicos eletrônicos de Stanford.

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

Temos uma cópia, está boa para a pesquisa,

e removemos as identificações.

we removed identifying information.

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

Eu disse: "Vamos ver se as pessoas tomando esses remédios

have problems with their glucose."

têm problemas com a glicose."

Now there are thousands and thousands of people

Há milhares e milhares de pessoas

in the Stanford medical records that take paroxetine and pravastatin.

nos registros médicos de Stanford tomando paroxetina e pravastatina.

But we needed special patients.

Mas precisamos de pacientes especiais.

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

Precisamos de pacientes que tomaram uma delas

e mediram sua glicose,

then got the second one and had another glucose measurement,

e aí tomaram a outra e mediram de novo sua glicose,

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

tudo isso dentro de um tempo razoável, algo como dois meses.

And when we did that, we found 10 patients.

Fizemos isso e achamos dez pacientes.

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

Porém, oito desses dez tiveram aumento da glicose

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

quando tomaram o segundo P, chamamos de "P&P",

when they got the second P.

quando tomaram o segundo P.

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

Qualquer um pode ser o primeiro, quando o segundo aparece,

glucose went up 20 milligrams per deciliter.

a glicose sobe 20 mg/dL.

Just as a reminder,

Só para lembrar:

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

você anda por aí numa boa, se você não for diabético,

with a glucose of around 90.

com a glicose por volta de 90.

And if it gets up to 120, 125,

Se subir para 120, 125,

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

seu médico começa a considerar um diagnóstico de diabetes.

So a 20 bump -- pretty significant.

Então uma alta de 20 é bem significativa.

I said, "Nick, this is very cool.

Eu disse: "Nick, isso é muito legal.

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

Mas, desculpe, ainda não temos um artigo,

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

porque são só dez pacientes e, fala sério,

não são pacientes suficientes."

it's not enough patients."

So we said, what can we do?

Então pensamos no que fazer.

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

Decidimos chamar nossos amigos em Harvard e em Vanderbilt,

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

que também, Harvard em Boston, Vanderbilt em Nashville,

who also have electronic medical records similar to ours.

têm registros médicos eletrônicos parecidos com o nossos.

Let's see if they can find similar patients

Vejamos se eles acham pacientes similares

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

com um P, o outro P, as medições da glicose

in that range that we need.

no limite que precisamos.

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

Deus abençoe, Vanderbilt achou em uma semana

40 pacientes com a mesma tendência.

same trend.

Harvard found 100 patients, same trend.

Harvard achou 100 com a mesma tendência.

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

Ao final, achamos 150 pacientes desses três centros médicos diferentes

that were telling us that patients getting these two drugs

que diziam que pacientes tomando esses dois medicamentos

were having their glucose bump somewhat significantly.

sofriam aumento da glicose de forma significativa.

More interestingly, we had left out diabetics,

Mais interessante: deixamos de fora diabéticos,

because diabetics already have messed up glucose.

porque eles já têm a glicose bem alterada.

When we looked at the glucose of diabetics,

Quando analisamos a glicose de diabéticos,

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

estava subindo 60 mg/dL, não só 20.

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

Isso era considerável e dissemos: "Temos que publicar isso."

We submitted the paper.

Enviamos o artigo.

It was all data evidence,

Tudo tinha base em dados,

data from the FDA, data from Stanford,

dados do FDA, dados de Stanford,

data from Vanderbilt, data from Harvard.

dados de Vanderbilt e dados de Harvard.

We had not done a single real experiment.

Não tínhamos feito nenhum experimento físico.

But we were nervous.

Mas estávamos nervosos.

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

Então Nick, enquanto o artigo estava sob avaliação, foi ao laboratório.

We found somebody who knew about lab stuff.

Achamos alguém que entende de coisas de laboratório.

I don't do that.

Eu não faço isso.

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

Eu cuido de pacientes, não de pipetas.

They taught us how to feed mice drugs.

Nos ensinaram a dar remédio a ratos.

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

Pegamos os ratos e demos um P, paroxetina.

We gave some other mice pravastatin.

Demos a outros a pravastatina.

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

Ao terceiro grupo, demos ambas.

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

"Voilà": a glicose subiu entre 20 e 60 mg/dL nos ratos.

in the mice.

O artigo foi aceito com base apenas nas evidências informacionais,

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

but we added a little note at the end,

mas adicionamos uma notinha no final

alertando que a glicose aumentará se derem ambas aos ratos.

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

Foi ótimo e a história podia terminar aí.

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

But I still have six and a half minutes.

Mas ainda tenho seis minutos e meio.

(Laughter)

(Risos)

So we were sitting around thinking about all of this,

Então estávamos lá, pensando nisso,

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

e não lembro de quem foi a ideia, mas alguém disse:

"Será que os pacientes tomando os dois remédios

"I wonder if patients who are taking these two drugs

are noticing side effects of hyperglycemia.

estão notando efeitos colaterais de hiperglicemia?

They could and they should.

Eles poderiam e deveriam.

How would we ever determine that?"

Como poderíamos determinar isso?"

We said, well, what do you do?

Pensamos, bem, o que você faz?

Você toma um remédio, um remédio novo ou dois,

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

and you get a funny feeling.

e se sente meio esquisito.

What do you do?

O que você faz?

You go to Google

Você vai ao Google

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

digita os dois remédios ou o remédio que você está tomando

and you type in "side effects."

e digita "efeitos colaterais".

What are you experiencing?

O que você está sentindo?

So we said OK,

Dissemos: "Ok.

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

vamos perguntar ao Google se compartilhariam os históricos conosco

so that we can look at the search logs

para analisarmos esses históricos de pesquisa

and see if patients are doing these kinds of searches.

e saber se os pacientes estão fazendo essas buscas.

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

O Google, infelizmente, negou o pedido.

So I was bummed.

Fiquei chateado.

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

Eu estava jantando com um colega que trabalha na Microsoft Research

e disse: "Queríamos fazer uma pesquisa,

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

o Google disse não. É meio chato."

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

Ele disse: "Bem, temos as pesquisas do Bing".

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

(Laughter)

(Risos)

Yeah.

É.

That's great.

Que legal.

Now I felt like I was --

Achei que estava...

(Laughter)

(Risos)

I felt like I was talking to Nick again.

que estava falando com o Nick de novo.

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

Ele trabalha para uma das maiores empresas do mundo

e eu tentando fazê-lo se sentir melhor.

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

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

Ele disse: "Russ, acho que não entendeu. Não temos só as pesquisas do Bing.

We not only have Bing searches,

Se você usar o Internet Explorer para pesquisar no Google,

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

Yahoo, Bing, any ...

Yahoo, Bing, qualquer um...

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

E, por 18 meses, mantemos esses dados só para fins de pesquisa."

I said, "Now you're talking!"

Eu disse: "Agora sim!"

This was Eric Horvitz, my friend at Microsoft.

Foi o Eric Horvitz, meu amigo na Microsoft.

So we did a study

Fizemos um estudo.

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

Definimos 50 palavras que uma pessoa comum talvez digite

if they're having hyperglycemia,

se estiver com hiperglicemia.

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

Como "fadiga", "falta de apetite", "urinando muito", "fazendo muito xixi",

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

desculpa, mas essa é uma das coisas que você talvez digite.

Tínhamos 50 frases que denominamos "palavras de diabetes".

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

And we did first a baseline.

Primeiro estabelecemos uma medida padrão.

And it turns out that about .5 to one percent

Acontece que entre 0,5% a 1%

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

de todas as pesquisas na Internet envolvem essas palavras.

So that's our baseline rate.

Essa era nossa medida padrão.

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

Se digitarem "paroxetina" ou "Paxil", são sinônimos,

and one of those words,

e uma dessas palavras,

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

a taxa sobe cerca de 2% das palavras de diabetes,

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

se você já souber que existe a palavra "paroxetina".

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

Se for "pravastatina", a taxa sobre cerca de 3% do padrão.

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

Se ambas estiverem presentes na pesquisa

it goes up to 10 percent,

sobe até 10%,

a huge three- to four-fold increase

um aumento enorme de três vezes a quatro vezes

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

nas pesquisas com os dois remédios nos quais estamos interessados

and diabetes-type words or hyperglycemia-type words.

e palavras de diabetes ou palavras de hiperglicemia.

We published this,

Publicamos isso

and it got some attention.

e recebeu alguma atenção.

The reason it deserves attention

A razão pela qual merece atenção

is that patients are telling us their side effects indirectly

é que os pacientes estão nos dizendo indiretamente os efeitos colaterais

por meio de suas pesquisas.

through their searches.

We brought this to the attention of the FDA.

Levamos isso ao FDA.

They were interested.

Eles se interessaram.

They have set up social media surveillance programs

Eles têm programas de monitoramento de mídias socias

to collaborate with Microsoft,

para colaborar com a Microsoft,

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

que tem uma boa infraestrutura para fazer isso, e outras,

to look at Twitter feeds,

para olhar "feeds" do Twitter,

to look at Facebook feeds,

"feeds" do Facebook,

olhar históricos de pesquisa,

to look at search logs,

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

tentar ver sinais precoces que remédios, seja individualmente ou em conjunto,

are causing problems.

estejam causando problemas.

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

O que tiro disso? Por que contar essa história?

Well, first of all,

Primeiramente,

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

agora temos a promessa da "big data" e dados de tamanho médio

to help us understand drug interactions

para nos ajudar a entender a interação de remédios

and really, fundamentally, drug actions.

e, fundamentalmente, ações dos remédios.

How do drugs work?

Como remédios funcionam?

This will create and has created a new ecosystem

Isso vai criar, e já criou, um novo ecossistema

for understanding how drugs work and to optimize their use.

para entender como remédios funcionam e para otimizar seu uso.

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

Nick continuou. Ele é professor em Columbia agora.

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

Ele fez isso em seu doutorado com centenas de pares de remédios.

He found several very important interactions,

Ele encontrou várias interações muito importantes

and so we replicated this

então replicamos isso

and we showed that this is a way that really works

e mostramos que essa é uma forma que funciona

for finding drug-drug interactions.

para descobrir interações entre remédios.

However, there's a couple of things.

Porém, há algumas coisas.

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

Não só usamos pares de remédios por vez.

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

Como disse, há pacientes tomando três, cinco, sete, nove remédios.

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

Será que já foram estudados em relação às interações dos nove ao mesmo tempo?

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

Sim, podemos fazer com base em pares. "A" e "B", "A" e "C", "A" e "D".

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

Mas e "A, B, C, D, E, F, G" todos juntos,

being taken by the same patient,

tomados pelo mesmo paciente,

perhaps interacting with each other

talvez interagindo entre si

in ways that either makes them more effective or less effective

de forma que talvez os deixem mais, ou menos, eficientes;

or causes side effects that are unexpected?

ou causem efeitos colaterais inesperados?

We really have no idea.

Realmente não sabemos.

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

É um céu azul, campo aberto, para usarmos dados

to try to understand the interaction of drugs.

para tentar entender a interação de remédios.

Two more lessons:

Duas outras lições:

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

quero que pensem sobre o poder que pudemos gerar

with the data from people who had volunteered their adverse reactions

com dados de pessoas que voluntariamente informaram suas reações adversas

through their pharmacists, through themselves, through their doctors,

por meio de farmacêuticos, médicos, ou elas próprias;

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

com as pessoas que deram acesso aos dados de Stanford, Harvard e Vanderbilt

to be used for research.

para serem usados para pesquisa.

People are worried about data.

As pessoas se preocupam com dados.

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

Preocupam-se com sua privacidade e segurança, e devem.

Precisamos de sistemas seguros.

We need secure systems.

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

Mas não podemos ter sistemas que enclausuram os dados,

because it is too rich of a source

porque são uma fonte muito rica

of inspiration, innovation and discovery

de inspiração, inovação e descoberta

for new things in medicine.

de novas coisas para a medicina.

And the final thing I want to say is,

Finalmente, quero dizer:

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

nesse caso, achamos dois remédios e a história foi meio triste.

The two drugs actually caused problems.

São dois remédios que causam problemas.

They increased glucose.

Aumentavam a glicose.

They could throw somebody into diabetes

Poderiam levar alguém à diabetes,

who would otherwise not be in diabetes,

que em outra situação não a teria.

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

então deve-se usar os dois juntos com muito cuidado,

talvez não usá-los juntos,

perhaps not together,

make different choices when you're prescribing.

fazer outras escolhas ao prescrever.

But there was another possibility.

Mas tem outra possibilidade.

We could have found two drugs or three drugs

Poderíamos ter encontrado dois ou três remédios

that were interacting in a beneficial way.

que interagissem de forma benéfica.

We could have found new effects of drugs

Poderíamos ter achado novos efeitos de remédios

that neither of them has alone,

que nenhum tem quando sozinho,

but together, instead of causing a side effect,

mas juntos, ao invés de causar um efeito colateral,

they could be a new and novel treatment

poderiam ser um novo tratamento

for diseases that don't have treatments

para doenças que não têm tratamento

or where the treatments are not effective.

ou cujos tratamentos são ineficientes.

If we think about drug treatment today,

Se pensarmos em tratamentos com remédios hoje,

all the major breakthroughs --

os avanços mais importantes,

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

contra HIV, tuberculose, depressão, diabetes,

it's always a cocktail of drugs.

são sempre um coquetel de remédios.

And so the upside here,

Então tem um lado positivo aqui.

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

E um tema para outro dia, para outra palestra TED.

is how can we use the same data sources

Será assim que poderemos usar as mesmas fontes de dados

to find good effects of drugs in combination

para achar bons efeitos em combinações de remédios

that will provide us new treatments,

que forneceriam novos tratamentos,

new insights into how drugs work

nova compreensão de como remédios funcionam,

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

e nos permitam cuidar de forma ainda melhor de nossos pacientes?

Thank you very much.

Muito obrigado.

(Applause)

(Aplausos)