What really happens when you mix medications? | Russ Altman

Traducător: Mirel-Gabriel Alexa Corector: Lorena Ciutacu

So you go to the doctor and get some tests.

Mergeți la doctor și vi se fac nişte analize.

The doctor determines that you have high cholesterol

Doctorul descoperă că aveți colesterolul mărit

and you would benefit from medication to treat it.

și vă recomandă să-l tratați cu medicamente.

So you get a pillbox.

Aşa că primiţi o cutie cu pastile.

You have some confidence,

Aveți încredere,

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

și medicul dvs. are încredere că tratamentul va funcționa.

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

Compania care a inventat-o a făcut multe studii şi le-a trimis la FDA.

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

FDA-ul le-a analizat atent, sceptic, apoi l-au aprobat.

They have a rough idea of how it works,

Ştiu în mare cum funcționează,

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

cunosc în mare efectele secundare.

It should be OK.

Ar trebui să fie în regulă.

You have a little more of a conversation with your physician

Mai vorbiți puțin cu medicul dvs.

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

şi el e îngrijorat că sunteți cam trist,

haven't felt like yourself,

nu v-aţi simţit bine

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

și nu v-ați putut bucura de viață ca de obicei.

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

Medicul vă spune: „Cred că suferiți de depresie.

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

Vă mai prescriu o pastilă.”

So now we're talking about two medications.

Acum sunt două medicamente.

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

Această pastilă e folosită de milioane de oameni,

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

compania a făcut studii, FDA a verificat-o. Totul e în regulă.

Think things should go OK.

Ar trebui să meargă bine.

Think things should go OK.

Credem că ar trebui să meargă bine.

Well, wait a minute.

Dar stați puțin.

How much have we studied these two together?

Cât de mult am studiat efectele combinate ale celor două pastile?

Well, it's very hard to do that.

E dificil de făcut acest lucru.

In fact, it's not traditionally done.

De fapt, nici nu se face în mod normal.

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

Depindem total de așa-numita „supraveghere post-marketing”,

after the drugs hit the market.

după ce medicamentele ajung pe piață.

How can we figure out if bad things are happening

Cum ne putem da seama dacă se întâmplă ceva rău

between two medications?

între două medicamente?

Three? Five? Seven?

Ask your favorite person who has several diagnoses

Întrebați o persoană apropiată care are mai multe diagnostice

how many medications they're on.

câte medicamente ia.

Why do I care about this problem?

De ce îmi pasă de problema asta?

I care about it deeply.

Îmi pasă foarte mult.

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

Sunt informatician și specialist de date, iar părerea mea sinceră e că

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

singura speranță pentru înțelegerea acestor interacțiuni

is to leverage lots of different sources of data

e să folosim surse diferite de informații

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

pentru a afla când medicamentele pot fi combinate în mod sigur

and when it's not so safe.

și când nu e prea sigur.

So let me tell you a data science story.

Să vă spun o poveste din știința datelor.

And it begins with my student Nick.

Începe cu studentul meu, Nick.

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

Să-i spunem „Nick” pentru că așa îl cheamă.

(Laughter)

(Râsete)

Nick was a young student.

Nick e un tânăr student.

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

Am zis: „Nick, trebuie să înțelegem cum funcționează medicamentele,

and how they work together and how they work separately,

împreună și separat.

and we don't have a great understanding.

Nu prea înțelegem aceste lucruri."

But the FDA has made available an amazing database.

FDA-ul ne-a pus la dispoziție o bază de date excelentă.

It's a database of adverse events.

E o bază de date cu reacţii adverse.

They literally put on the web --

Practic au pus pe Internet --

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

public, le puteți descărca chiar acum --

hundreds of thousands of adverse event reports

sute de mii de rapoarte de reacţii adverse,

from patients, doctors, companies, pharmacists.

de la pacienți, doctori, companii şi farmaciști.

And these reports are pretty simple:

Rapoartele sunt simple:

it has all the diseases that the patient has,

conțin toate afecţiunile pacientului,

all the drugs that they're on,

toate medicamentele pe care le ia

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

și toate efectele adverse pe care le-au avut.

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

Nu sunt toate efectele adverse care apar în America în prezent,

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

dar sunt sute și sute de mii de medicamente.

So I said to Nick,

Așa că i-am zis lui Nick:

"Let's think about glucose.

„Să ne gândim la glucoză.

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

Glucoza e foarte importantă și știm că e corelată cu diabetul.

Let's see if we can understand glucose response.

Să vedem dacă putem înțelege răspunsul glucozei.”

I sent Nick off. Nick came back.

Nick a plecat să lucreze, apoi s-a întors.

"Russ," he said,

„Russ”, mi-a zis,

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

„am creat un clasificator care analizează efectele adverse ale unui medicament

based on looking at this database,

folosind această bază de date

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

şi care poate arata dacă medicamentul poate influenţa glucoza sau nu.”

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

A reușit. A fost oarecum simplu.

He took all the drugs that were known to change glucose

A luat toate medicamentele care influenţează glucoza

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

și câteva medicamente care nu influenţează glucoza

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

și a zis: „Care e diferența între efectele lor adverse?

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

Diferențe în oboseală? În apetit? În nevoia de a urina?”

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

Combinația acestora a fost un indicator bun.

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

A zis: „Russ, pot prezice cu o acuratețe de 93%

când un medicament va influenţa glucoza.”

when a drug will change glucose."

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

I-am zis: „Nick, e grozav.”

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

E un student tânăr, trebuie încurajat.

"But Nick, there's a problem.

„Dar, Nick, e o problemă.

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

Orice medic din lume cunoaște medicamentele care influenţează glucoza,

because it's core to our practice.

pentru că face parte din practica noastră.

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

E o treabă foarte bună, dar nu e prea interesantă

definitely not publishable."

și în mod clar nu poate fi publicată.”

(Laughter)

(Râsete)

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

Mi-a zis: „Știu, Russ. M-am gândit că vei spune asta.”

Nick is smart.

Nick e deștept.

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

„M-am gândit că vei spune asta, așa că am făcut alt experiment.

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

Am observat persoanele din baza de date pe două medicamente

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

și am căutat semnale similare, care indică influenţarea glucozei,

for people taking two drugs,

pentru cei care iau două medicamente,

where each drug alone did not change glucose,

unde medicamentul individual nu infuenţează glucoza,

but together I saw a strong signal."

dar combinate au un efect puternic.”

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

Am zis: „Aha, ești isteț. Bună idee. Arată-mi lista.”

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

Erau multe medicamente, unele nu prea interesante.

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

Dar mi-au atras atenția două medicamente de pe listă:

paroxetine, or Paxil, an antidepressant;

paroxetine sau Paxil, un antidepresiv,

and pravastatin, or Pravachol, a cholesterol medication.

și pravastatin sau Pravachol, un medicament pentru scăderea colesterolului.

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

Am zis: „Milioane de americani iau aceste medicamente.”

In fact, we learned later,

De fapt, am aflat mai târziu,

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

15 milioane de americani luau paroxetine, 15 milioane luau pravastatin,

and a million, we estimated, on both.

și 1 milion le luau pe ambele la acea vreme.

So that's a million people

Adică 1 milion de oameni

who might be having some problems with their glucose

ar putea avea probleme cu glucoza

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

dacă programul pe care l-a aplicat în baza de date a FDA

actually holds up.

chiar e bun.

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

Dar am zis: „Tot nu poate fi publicat,

because I love what you did with the mumbo jumbo,

deși îmi place ce ai făcut

folosind programul în baza de date,

with the machine learning,

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

dar nu e o dovadă destul de concludentă."

So we have to do something else.

A trebuit să facem altceva.

Let's go into the Stanford electronic medical record.

Am analizat arhivele medicale electronice de la Stanford.

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

Aveam o copie utilizată în cercetare,

we removed identifying information.

am scos datele personale ale pacienţilor.

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

Am zis: „Să vedem dacă persoanele care iau ambele medicamente

have problems with their glucose."

au probleme cu glucoza.”

Now there are thousands and thousands of people

Există mii și mii de oameni

in the Stanford medical records that take paroxetine and pravastatin.

în fișele medicale Stanford care iau paroxetine și pravastatin.

But we needed special patients.

Dar noi căutam nişte pacienți speciali.

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

Căutam pacienți care luau un medicament și li se măsura glucoza,

then got the second one and had another glucose measurement,

apoi îl luau pe celălalt și iar li se măsura glucoza,

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

totul într-un timp rezonabil, cam două luni.

And when we did that, we found 10 patients.

Când am făcut asta, am găsit 10 pacienți.

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

Totuși, 8 din 10 au avut o creștere a concentraţiei de glucoză

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

când au luat al doilea P, le-am numit P și P.

when they got the second P.

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

Oricare putea fi primul, urma al doilea,

glucose went up 20 milligrams per deciliter.

glucoza creștea cu 20 mg/dl.

Just as a reminder,

Să vă amintesc.

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

În mod normal, dacă nu sunteți diabetic,

with a glucose of around 90.

aveți glucoza în jur de 90.

And if it gets up to 120, 125,

Dacă ajunge la 120, 125,

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

medicul ar putea lua în considerare diagnosticul de diabet.

So a 20 bump -- pretty significant.

O creștere de 20 e semnificativă.

I said, "Nick, this is very cool.

Am zis: „Nick, e interesant.

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

Dar, îmi pare rău, încă nu avem un articol,

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

fiindcă avem doar 10 pacienți

și nu sunt destui.”

it's not enough patients."

So we said, what can we do?

Deci, ce putem face?

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

Am decis să-i contactăm pe prietenii noștri

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

de la Harvard din Boston și Vanderbilt din Nashville,

who also have electronic medical records similar to ours.

care au arhive medicale electronice ca ale noastre.

Let's see if they can find similar patients

Să vedem dacă putem găsi pacienți similari

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

cu un P, celălalt P şi valorile de glucoză

in that range that we need.

în limita care ne trebuie.

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

Dumnezeu să-i binecuvânteze!

Vanderbilt a găsit 40 de pacienți într-o săptămână,

same trend.

cu aceeași tendință.

Harvard found 100 patients, same trend.

Harvard a găsit 100 de pacienți. Aceeași tendință.

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

La final aveam 150 de pacienți din trei centre medicale diferite

that were telling us that patients getting these two drugs

care sugerau faptul că pacienții care iau ambele medicamente

were having their glucose bump somewhat significantly.

aveau o creștere semnificativă de glucoză.

More interestingly, we had left out diabetics,

Și mai interesant, am eliminat diabeticii,

because diabetics already have messed up glucose.

deoarece ei aveau deja un nivel ridicat de glucoză.

When we looked at the glucose of diabetics,

Când am observat glucoza diabeticilor,

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

aceasta creștea cu 60 mg/dl, nu doar cu 20.

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

Era important, așa că am zis: „Trebuie să publicăm asta.”

We submitted the paper.

Am trimis articolul.

It was all data evidence,

Erau dovezi statistice,

data from the FDA, data from Stanford,

date de la FDA, de la Stanford,

data from Vanderbilt, data from Harvard.

de la Vanderbilt, de la Harvard.

We had not done a single real experiment.

Nu am făcut niciun experiment real.

But we were nervous.

Dar aveam emoţii.

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

În timpul în care articolul era revizuit, Nick a mers în laborator.

We found somebody who knew about lab stuff.

Am găsit pe cineva priceput la chestii de laborator.

I don't do that.

Eu nu fac asta.

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

Eu îngrijesc pacienți, dar nu fac experimente.

They taught us how to feed mice drugs.

Ei ne-au învățat să dăm medicamente șoarecilor.

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

Unor șoareci le-am dat un P, paroxetin.

We gave some other mice pravastatin.

Altor șoareci le-am dat pravastatin.

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

Al treilea grup de șoareci a primit ambele medicamente.

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

Şi ghiciţi ce s-a întâmplat. Glucoza a crescut cu 20 până la 60 mg/dl

in the mice.

la șoareci.

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

Articolul a fost acceptat doar pe baza dovezilor informatice,

but we added a little note at the end,

dar am adăugat o notă la final

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

care spune: apropo, şi şoarecilor le creşte gucoza.

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

A fost grozav și povestea s-ar fi putut încheia aici.

But I still have six and a half minutes.

Dar mai am 6 minute și jumătate.

(Laughter)

(Râsete)

So we were sitting around thinking about all of this,

Stăteam gândindu-ne la asta

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

și nu mai știu cui i-a venit ideea asta:

"I wonder if patients who are taking these two drugs

„Mă întreb dacă pacienții care iau aceste două medicamente

are noticing side effects of hyperglycemia.

observă efecte adverse ale hiperglicemiei.

They could and they should.

Ar putea și ar trebui.

How would we ever determine that?"

Cum vom putea determina asta?”

We said, well, what do you do?

Ne-am întrebat ce e de făcut.

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

Luați un medicament nou, unul sau două,

and you get a funny feeling.

și aveți o senzație ciudată.

What do you do?

Ce faceți?

You go to Google

Căutați pe Google

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

numele medicamentului sau al medicamentelor

and you type in "side effects."

și efecte adverse

What are you experiencing?

sau senzații pe care le aveți.

So we said OK,

Am zis bine,

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

să-i întrebăm pe cei de la Google dacă ne arată arhiva de căutare

so that we can look at the search logs

ca să putem observa căutările

and see if patients are doing these kinds of searches.

și să vedem dacă pacienții caută astfel de informații.

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

Îmi pare rău să spun, dar Google ne-a respins cererea.

So I was bummed.

Am fost dezamăgit.

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

Eram la o cină cu un coleg care lucrează la Microsoft Research

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

și am zis: „Am vrut să facem un studiu,

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

dar Google a spus nu, e penibil.”

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

El a zis: „Noi avem motorul de căutare Bing.”

(Laughter)

(Râsete)

Yeah.

Da.

That's great.

E grozav.

Now I felt like I was --

M-am simțit ca...

(Laughter)

(Râsete)

I felt like I was talking to Nick again.

M-am simțit ca și cum aș fi vorbit cu Nick.

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

El lucrează la una din cele mai mari companii din lume

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

și încercam să-l fac să se simtă mai bine.

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

Dar mi-a zis: „Nu, Russ, poate nu înțelegi.

We not only have Bing searches,

Nu doar că avem motorul de căutare Bing,

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

dar dacă folosești Internet Explorer ca să cauți pe Google,

Yahoo, Bing, any ...

Yahoo, Bing, orice...

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

pentru 18 luni păstrăm datele căutării în scopuri de cercetare.”

I said, "Now you're talking!"

Am zis: „Așa mai merge!”

This was Eric Horvitz, my friend at Microsoft.

Prietenul meu de la Microsoft e Eric Horvitz.

So we did a study

Așa că am făcut un studiu

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

în care am ales 50 de cuvinte pe care le-ar introduce o persoană obișnuită

if they're having hyperglycemia,

dacă ar avea hiperglicemie,

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

ca „oboseală”, „lipsa apetitului”, „urinat mult”, „urinări dese”,

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

scuzați-mă, dar e unul din lucrurile pe care le-ați căuta.

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

Aveam 50 de sintagme pe care le-am numit „cuvinte diabet”.

And we did first a baseline.

Am făcut întâi un test.

And it turns out that about .5 to one percent

S-a dovedit că 0.5% până la 1%

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

din toate căutările pe Internet includ unul din aceste cuvinte.

So that's our baseline rate.

Asta e valoarea de bază.

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

Dacă cineva caută „paroxetine” sau „Paxil”- sunt sinonime -

and one of those words,

și unul din acele cuvinte,

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

rata crește la circa 2% din cuvintele legate de diabet,

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

dacă știți deja că apare cuvântul „paroxetine”.

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

Dacă e „pravastatin”, rata crește la 3% față de rata de bază.

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

Dacă sunt căutate și „paroxetine” și „pravastatin”,

it goes up to 10 percent,

crește la 10%,

a huge three- to four-fold increase

deci o creștere de 3-4 ori

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

în căutările pentru cele două medicamente care ne interesau

and diabetes-type words or hyperglycemia-type words.

și cuvinte legate de diabet sau hiperglicemie.

We published this,

Am publicat articolul

and it got some attention.

și a fost bine primit.

The reason it deserves attention

Motivul pentru care merită atenție

is that patients are telling us their side effects indirectly

e că pacienții ne spun indirect efectele lor adverse

through their searches.

prin căutările lor.

We brought this to the attention of the FDA.

Am înștiințat FDA despre asta.

They were interested.

Au fost interesați.

They have set up social media surveillance programs

Au creat programe de supraveghere pe mediile sociale

to collaborate with Microsoft,

în colaborare cu Microsoft,

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

care are o infrastructură bună pentru asta, și cu alții,

to look at Twitter feeds,

pentru a observa postările

to look at Facebook feeds,

de pe Twitter, de pe Facebook,

to look at search logs,

arhivele de căutare,

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

pentru a observa semne precoce ale problemelor cauzate de medicamente,

are causing problems.

luate combinat sau individual.

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

Ce-mi iese din asta? De ce spun povestea asta?

Well, first of all,

În primul rând,

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

acum ne putem baza pe datele de dimensiuni mari și medii

to help us understand drug interactions

pentru a înțelege interacțiunile medicamentelor

and really, fundamentally, drug actions.

și, practic, efectele medicamentelor.

How do drugs work?

Cum funcționează acestea?

This will create and has created a new ecosystem

Asta va crea, şi deja a creat, un nou ecosistem

for understanding how drugs work and to optimize their use.

pentru înțelegerea funcționării și optimizarea întrebuințării lor.

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

Nick a avansat, acum e profesor la Universitatea Columbia.

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

A lucrat la sute de perechi de medicamente în doctoratul lui.

He found several very important interactions,

A găsit câteva interacțiuni foarte importante.

and so we replicated this

Aşa că am replicat studiul

and we showed that this is a way that really works

și am arătat că e un mod care chiar funcționează

for finding drug-drug interactions.

în descoperirea interacțiunilor dintre medicamente.

However, there's a couple of things.

Totuși mai sunt câteva aspecte.

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

Nu folosim doar o pereche de medicamente odată.

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

După cum am spus, unii pacienți iau trei, cinci, șapte, nouă medicamente.

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

A fost studiată interacțiunea celor nouă medicamente?

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

Da, putem examina perechile A-B, A-C, A-D,

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

dar cum e cu A, B, C, D, E, F, G împreună,

being taken by the same patient,

luate de un singur pacient.

perhaps interacting with each other

Poate interacționează între ele

in ways that either makes them more effective or less effective

într-un mod care le face mai mult sau mai puțin eficiente

or causes side effects that are unexpected?

sau cauzează efecte adverse neașteptate.

We really have no idea.

Nu cunoaștem aceste lucruri.

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

Folosirea datelor pentru a înțelege interacțiunea medicamentelor

to try to understand the interaction of drugs.

e un domeniu complet nou pentru noi.

Two more lessons:

Încă două lecții:

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

vreau să vă gândiți la puterea pe care am putut s-o generăm

with the data from people who had volunteered their adverse reactions

cu informații despre reacții adverse comunicate voluntar de persoane,

through their pharmacists, through themselves, through their doctors,

personal sau prin intermediul farmaciștilor și al doctorilor,

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

care au făcut posibilă folosirea bazelor de date

de la Stanford, Harvard, Vanderbilt pentru cercetare.

to be used for research.

People are worried about data.

Oamenii sunt îngrijorați de date.

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

Sunt îngrijorați de intimitatea și siguranța lor şi e normal.

We need secure systems.

Avem nevoie de sisteme sigure,

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

dar nu putem avea un sistem care blochează datele,

because it is too rich of a source

deoarece acestea sunt o sursă prea bogată

of inspiration, innovation and discovery

de inspirație, inovație și descoperire

for new things in medicine.

de noi lucururi în medicină.

And the final thing I want to say is,

Ultimul lucru pe care vreau să-l spun e

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

că în acest caz am găsit două medicamente cu o poveste cam tristă.

The two drugs actually caused problems.

Acestea chiar cauzează probleme:

They increased glucose.

cresc nivelul de glucoză,

They could throw somebody into diabetes

pot cauza diabet unei persoane

who would otherwise not be in diabetes,

care altfel nu l-ar dezvolta,

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

deci ar trebui să folosiți aceste medicamente cu atenție,

perhaps not together,

poate nu combinate,

make different choices when you're prescribing.

să facem alte alegeri când le prescriem.

But there was another possibility.

Dar mai era o posibilitate.

We could have found two drugs or three drugs

Am fi putut găsi două sau trei medicamente

that were interacting in a beneficial way.

care interacționează în mod benefic.

We could have found new effects of drugs

Am fi putut găsi efecte noi ale medicamentelor

that neither of them has alone,

pe care nu le au separat,

but together, instead of causing a side effect,

dar împreună, în loc să cauzeze un efect advers,

they could be a new and novel treatment

ar putea fi un nou tratament

for diseases that don't have treatments

pentru boli care nu au tratament

or where the treatments are not effective.

sau în care tratamentul e ineficient.

If we think about drug treatment today,

Dacă ne gândim la medicația din prezent,

all the major breakthroughs --

toate marile descoperiri,

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

pentru HIV, tuberculoză, depresie, diabet,

it's always a cocktail of drugs.

e mereu un cocktail de medicamente.

And so the upside here,

Așadar, viziunea diferită

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

și subiectul pentru altă prelegere TED, într-o altă zi,

is how can we use the same data sources

e cum să folosim aceleași surse de date

to find good effects of drugs in combination

pentru a găsi efecte benefice ale medicamentelor combinate,

that will provide us new treatments,

care vor conduce la noi tratamente,

new insights into how drugs work

noi descoperiri în funcționarea medicamentelor.

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

și ne vor permite să îngrijim pacienții mai bine?

Thank you very much.

Vă mulțumesc mult!

(Applause)

(Aplauze)