What really happens when you mix medications? | Russ Altman

Переводчик: Nikita Malev Редактор: Anna Kotova

So you go to the doctor and get some tests.

Вы идёте к врачу и сдаёте анализы.

The doctor determines that you have high cholesterol

Доктор говорит вам, что у вас высокий холестерин

and you would benefit from medication to treat it.

и что необходимо принимать определённые препараты.

So you get a pillbox.

Вы получаете пузырёк с таблетками.

You have some confidence,

Вы не сомневаетесь:

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

врач уверен, что лекарство сработает.

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

Компания, которая его выпускает, провела исследования, прошла сертификацию,

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

препарат внимательно изучили и одобрили.

They have a rough idea of how it works,

У них есть общее представление о его действии,

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

примерное представление о побочных эффектах.

It should be OK.

Всё должно быть в порядке.

You have a little more of a conversation with your physician

Вы поговорили со своим врачом ещё немного,

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

и он забеспокоился, потому что вы подавлены,

haven't felt like yourself,

чувствуете себя не очень,

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

перестали радоваться привычным вещам.

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

Он говорит: «Знаете, я думаю, что у вас небольшая депрессия.

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

Я пропишу вам ещё таблетки».

So now we're talking about two medications.

То есть сейчас мы говорим уже о двух препаратах.

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

И со вторым всё то же самое — миллионы людей его принимают,

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

компания проводила исследования, они прошли все тесты — всё в порядке.

Think things should go OK.

Проблем вроде бы быть не должно.

Think things should go OK.

Проблем вроде бы быть не должно.

Well, wait a minute.

Но подождите.

How much have we studied these two together?

Как долго мы изучали их взаимодействие?

Well, it's very hard to do that.

Это очень сложно.

In fact, it's not traditionally done.

На самом деле никто этого обычно не делает.

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

Мы полностью зависим от так называемого «постмаркетингового наблюдения»,

after the drugs hit the market.

после того как препарат вышел на рынок.

How can we figure out if bad things are happening

Но как мы можем выяснить, что эти два препарата

between two medications?

взаимодействуют как-то не так?

Three? Five? Seven?

Эти три? Пять? Семь?

Ask your favorite person who has several diagnoses

Спросите близких людей с несколькими диагнозами,

how many medications they're on.

сколько препаратов они принимают.

Why do I care about this problem?

Почему меня волнует эта проблема?

I care about it deeply.

Она меня очень волнует.

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

Я учёный-информатик и аналитик данных, и по-моему,

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

единственная надежда

понять эти взаимодействия —

is to leverage lots of different sources of data

это поднять огромное количество источников информации,

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

чтобы выяснить, какие препараты безопасно использовать вместе,

and when it's not so safe.

а какие нет.

So let me tell you a data science story.

Я хочу рассказать историю об анализе данных.

And it begins with my student Nick.

Всё началось с моего студента Ника.

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

Давайте назовём его «Ник», потому что так его зовут.

(Laughter)

(Смех)

Nick was a young student.

Он был молодым студентом.

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

Я сказал: «Знаешь, Ник, нам нужно понять, как работают лекарства,

and how they work together and how they work separately,

как они работают вместе, как отдельно,

and we don't have a great understanding.

ведь мы это очень плохо понимаем».

But the FDA has made available an amazing database.

А теперь FDA выложила прекрасную базу данных.

Это база случаев, связанных с побочными эффектами.

It's a database of adverse events.

They literally put on the web --

Они просто выложили её в интернет —

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

она доступна, её можно скачать прямо сейчас:

hundreds of thousands of adverse event reports

сотни тысяч отчётов и жалоб

from patients, doctors, companies, pharmacists.

от пациентов, врачей, компаний, фармацевтов.

And these reports are pretty simple:

И они все довольно простые:

it has all the diseases that the patient has,

в них написано, какие заболевания есть у пациента,

all the drugs that they're on,

какие препараты он принимал

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

и все негативные последствия, которые они испытали.

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

Это не всё, что сегодня происходит в Америке,

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

но это сотни и сотни тысяч препаратов.

So I said to Nick,

Так что я сказал Нику:

"Let's think about glucose.

«Возьмём, например, глюкозу.

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

Глюкоза очень важна, мы знаем, что она связана с диабетом.

Let's see if we can understand glucose response.

Давай посмотрим, понимаем ли мы ответную реакцию на неё».

I sent Nick off. Nick came back.

Я отправил Ника работать. Ник пришёл обратно.

"Russ," he said,

«Расс, — говорит он мне, —

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

Я создал классификатор, позволяющий посмотреть побочные эффекты препарата,

based on looking at this database,

согласно этой базе данных,

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

и он показывает, будет ли препарат менять уровень глюкозы или нет».

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

Он сделал это. Это было довольно просто.

He took all the drugs that were known to change glucose

Он взял все препараты, которые меняют уровень глюкозы,

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

и группу препаратов, которые его не меняют,

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

и подумал: «В чём разница между их побочными эффектами?

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

Изменения в утомляемости? Аппетите? Мочеиспускании?»

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

Всё это вместе позволило ему создать очень хороший определитель.

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

Он сказал: «Расс, я могу с 93%-й точностью определить,

изменит ли препарат глюкозу».

when a drug will change glucose."

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

Я говорю: «Ник, это отлично».

Он молодой студент, нужно придать ему уверенности в себе.

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

"But Nick, there's a problem.

«Ник, но есть проблема.

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

Все врачи в мире знают препараты, меняющие уровень глюкозы,

because it's core to our practice.

потому что это основа их практики.

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

Так что здорово, отличная работа, но не настолько интересная,

definitely not publishable."

её точно не опубликуешь».

(Смех)

(Laughter)

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

Он сказал: «Я знаю, Расс, я знал, что вы это скажете».

Nick is smart.

Ник — умный парень.

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

«Я знал, что вы так скажете, но я провел ещё один эксперимент.

Я посмотрел в базе на людей, принимавших два препарата,

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

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

и стал искать признаки изменения глюкозы

for people taking two drugs,

у таких пациентов.

where each drug alone did not change glucose,

При этом препараты по одиночке глюкозу не меняли,

but together I saw a strong signal."

но вместе — я увидел, что они это делают».

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

Я сказал: «Молодец, отличная идея. Покажи-ка мне список».

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

И там куча лекарств, не очень интересно.

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

Но моё внимание привлекло то, что в списке были два препарата:

paroxetine, or Paxil, an antidepressant;

пароксетин, или «Паксил», — антидепрессант,

and pravastatin, or Pravachol, a cholesterol medication.

и правастатин, или «Правакол», — препарат от холестерина.

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

И я сказал: «Хм. Миллионы американцев принимают их одновременно».

In fact, we learned later,

Позже мы выяснили,

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

что 15 млн американцев принимают пароксетин, 15 млн — правастатин

and a million, we estimated, on both.

и миллион, как мы посчитали, — оба препарата одновременно.

So that's a million people

И это миллион человек,

who might be having some problems with their glucose

у которых могут быть проблемы с глюкозой,

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

если это шаманство, что он проделал с базой данных FDA,

actually holds up.

реально работает.

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

Но я сказал: «Это всё ещё не публикуемо,

because I love what you did with the mumbo jumbo,

мне очень нравится, что ты там наколдовал

with the machine learning,

с машинным обучением,

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

но это не доказательство того, что мы правы.

So we have to do something else.

Так что нам нужно что-нибудь ещё.

Let's go into the Stanford electronic medical record.

Давай посмотрим в электронные медицинские записи Стэнфорда,

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

у нас есть копия для исследований —

we removed identifying information.

мы убрали всю идентификационную информацию.

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

И я сказал: «Посмотрим, есть ли проблемы с уровнем глюкозы

have problems with their glucose."

у людей, принимающих оба препарата».

Now there are thousands and thousands of people

Итак, тысячи и тысячи людей

in the Stanford medical records that take paroxetine and pravastatin.

принимают пароксетин и правастатин, согласно записям Стэнфорда.

But we needed special patients.

Но нам были нужны особые пациенты:

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

те, которые принимали один из препаратов и измеряли уровень глюкозы,

then got the second one and had another glucose measurement,

а затем начали принимать второй и снова измерили уровень глюкозы,

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

причём в определённый промежуток времени — скажем, два месяца.

And when we did that, we found 10 patients.

И когда мы это сделали, мы нашли 10 пациентов.

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

Однако у восьми из этой десятки был скачок глюкозы,

когда они получили второй «П» — мы называем их «П» —

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

when they got the second P.

когда они получили второй «П».

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

Любой из них может быть первым, они начинают принимать второй —

glucose went up 20 milligrams per deciliter.

глюкоза поднимается на 20 мг на децилитр.

Just as a reminder,

Хочу напомнить,

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

что в обычной жизни, если вы не диабетик,

with a glucose of around 90.

ваш уровень глюкозы около 90.

And if it gets up to 120, 125,

И если она поднимается до 120–125,

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

ваш врач может начать думать, что у вас диабет.

So a 20 bump -- pretty significant.

Так что скачок на 20 пунктов довольно значителен.

I said, "Nick, this is very cool.

Я сказал: «Ник, это очень круто.

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

Но, к сожалению, это всё ещё не тянет на публикацию,

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

потому что 10 пациентов, как ни крути,

it's not enough patients."

этого не достаточно».

So we said, what can we do?

И мы подумали — что мы можем сделать?

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

Позвоним-ка нашим друзьям из Гарварда и Вандербильта,

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

у которых — Гарвард в Бостоне, Вандербильт в Нашвилле —

who also have electronic medical records similar to ours.

у которых есть такие же истории болезни, как у нас.

Let's see if they can find similar patients

Посмотрим, смогут ли они найти похожих пациентов

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

с одним «П», с другим «П», измерениями глюкозы

in that range that we need.

в диапазоне, который нам нужен.

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

Слава богу, в Университете Вандербильта за неделю нашли 40 таких пациентов,

same trend.

динамика та же.

Harvard found 100 patients, same trend.

В Гарварде нашли 100 пациентов, динамика та же.

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

В результате у нас было 150 пациентов из трёх разных медицинских центров,

that were telling us that patients getting these two drugs

и всё говорило о том, что у принимающих два этих препарата

were having their glucose bump somewhat significantly.

были значительные скачки уровня глюкозы.

More interestingly, we had left out diabetics,

Что интересно, мы не включили туда диабетиков,

потому что у диабетиков и так не всё в порядке с глюкозой.

because diabetics already have messed up glucose.

When we looked at the glucose of diabetics,

Когда мы посмотрели на эти показатели у диабетиков,

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

они поднимались на целых 60 мг на децилитр, а не на 20.

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

Это было серьёзно, и мы подумали, что надо это опубликовать.

We submitted the paper.

Мы отправили работу.

It was all data evidence,

Всё было основано только на данных —

data from the FDA, data from Stanford,

данных из FDA, данных из Стэнфорда,

data from Vanderbilt, data from Harvard.

Вандербильта, Гарварда.

We had not done a single real experiment.

Мы не провели ни одного эксперимента.

But we were nervous.

И мы нервничали.

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

И Ник, когда нашу работу рассматривали, пошёл в лабораторию.

We found somebody who knew about lab stuff.

Мы нашли кого-то, кто этим занимается.

I don't do that.

Я об этом ничего не знаю.

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

Я занимаюсь пациентами, а не пипетками.

They taught us how to feed mice drugs.

Они научили нас, как давать препараты мышам.

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

Мы взяли мышей и дали им один «П» — пароксетин.

We gave some other mice pravastatin.

А другим дали правастатин.

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

А третьей группе дали оба.

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

И кто бы мог подумать, глюкоза поднялась от 20 до 60 мг на децилитр

in the mice.

у этих мышей.

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

Работа, основанная только на данных, была принята,

but we added a little note at the end,

но в конце мы добавили:

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

«Кстати, если дать препараты мышам, глюкоза поднимается».

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

Это было здорово, и всё на этом могло закончиться.

But I still have six and a half minutes.

Но у меня ещё шесть с половиной минут.

(Laughter)

(Смех)

So we were sitting around thinking about all of this,

И мы посидели, подумали обо всём об этом,

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

и я уже не помню, кто это придумал, но кто-то сказал:

«Интересно, а кто-то из этих пациентов, которые принимали оба препарата,

"I wonder if patients who are taking these two drugs

are noticing side effects of hyperglycemia.

заметил побочный эффект гипергликемии?

They could and they should.

Они могли, и они должны были.

How would we ever determine that?"

Как бы мы могли это определить?»

We said, well, what do you do?

Что люди делают в таких случаях?

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

Вы принимаете лекарство — одно новое или два —

and you get a funny feeling.

и испытываете странные ощущения.

What do you do?

Что вы будете делать?

You go to Google

Вы открываете Google,

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

вбиваете оба препарата, или один, который вы принимаете,

and you type in "side effects."

и потом «побочные эффекты».

What are you experiencing?

Что вы ощущаете?

So we said OK,

И мы думаем: ладно,

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

давайте попросим Google поделиться с нами данными запросов,

so that we can look at the search logs

чтобы мы могли посмотреть,

and see if patients are doing these kinds of searches.

задавали ли пациенты такие вопросы.

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

В Google, к сожалению, отклонили наш запрос.

So I was bummed.

Я был очень расстроен.

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

Я ужинал с коллегой, который работает в Microsoft Research,

и сказал ему: «Мы хотели провести исследование,

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

в Google отказали — облом».

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

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

Он сказал: «Ну, у нас есть данные Bing».

(Laughter)

(Смех)

Yeah.

Ну да.

That's great.

Супер.

Now I felt like I was --

Я почувствовал, будто...

(Laughter)

(Смех)

I felt like I was talking to Nick again.

Будто я снова разговаривал с Ником.

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

Он работает на одну из самых больших компаний в мире,

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

а я уже пытаюсь его подбодрить.

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

Но потом он говорит: «Нет, Расс, ты, наверное, не понял.

We not only have Bing searches,

У нас есть не только запросы в Bing,

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

но и запросы в Google, Yahoo, Bing —

Yahoo, Bing, any ...

отовсюду — сделанные из Internet Explorer.

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

Затем мы храним эту информацию 18 месяцев только для исследований».

I said, "Now you're talking!"

И я говорю: «Вот это другое дело!»

This was Eric Horvitz, my friend at Microsoft.

Это был Эрик Хорвиц, мой друг в Microsoft.

So we did a study

И мы провели исследование,

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

где определили 50 слов, которые обычный человек может набрать,

if they're having hyperglycemia,

если у него гипергликемия,

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

например «усталость», «потеря аппетита», «много хожу в туалет», «много писаю» —

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

прошу прощения, это одна из вещей, которую могут искать.

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

И у нас было 50 фраз, мы их назвали «диабетическими словами».

And we did first a baseline.

И сначала мы посмотрели исходные данные.

And it turns out that about .5 to one percent

Выяснилось, что от 0,5 до 1%

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

всех запросов в интернете включают одно из этих слов.

So that's our baseline rate.

Это нашa точка отсчёта.

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

Если люди ищут «пароксетин» или «Паксил» — это синонимы —

and one of those words,

и одно из этих слов,

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

частота вырастает до примерно 2% «диабетических слов»,

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

если вы уже знаете, что там есть слово «пароксетин».

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

Если это «правастатин», частота вырастает примерно до 3% от исходного уровня.

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

Если и «пароксетин», и «правастатин» представлены в запросе,

it goes up to 10 percent,

она поднимается до 10% —

a huge three- to four-fold increase

огромное увеличение в три-четыре раза

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

в запросах с интересующими нас препаратами

and diabetes-type words or hyperglycemia-type words.

и «диабетическими» или «гипергликемическими» словами.

We published this,

Мы это опубликовали,

and it got some attention.

и это привлекло внимание.

The reason it deserves attention

Причина, по которой это заслуживает внимания,

is that patients are telling us their side effects indirectly

в том, что пациенты рассказывают нам о своих побочных эффектах не напрямую,

through their searches.

а через поиск.

We brought this to the attention of the FDA.

Мы отослали это в FDA.

They were interested.

Они заинтересовались.

They have set up social media surveillance programs

Они установили наблюдение за социальными сетями,

to collaborate with Microsoft,

чтобы сотрудничать с Microsoft,

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

с их техническими возможностями для этой задачи,

to look at Twitter feeds,

а также за лентой в Twitter,

to look at Facebook feeds,

в Facebook,

за статистикой поисковых запросов,

to look at search logs,

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

чтобы выявить ранние признаки того, что препараты, раздельно или вместе,

are causing problems.

вызывают проблемы.

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

И что же я понял? Зачем я это рассказываю?

Well, first of all,

Прежде всего,

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

теперь данные могут помочь обеспечить

to help us understand drug interactions

лучшее понимание взаимодействия лекарственных препаратов

and really, fundamentally, drug actions.

и, по сути, их действие.

How do drugs work?

Как действуют лекарства?

This will create and has created a new ecosystem

Это создаст и уже создало новую экосистему

for understanding how drugs work and to optimize their use.

для понимания того, как работают препараты и как оптимизировать их использование.

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

Ник не остановился — он теперь профессор Колумбийского университета.

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

Он проделал то же самое в своей докторской с сотнями пар лекарств.

He found several very important interactions,

Он нашёл несколько очень важных взаимодействий,

and so we replicated this

так что мы воспроизвели эксперимент

and we showed that this is a way that really works

и показали, что это на самом деле работает

for finding drug-drug interactions.

для поиска взаимодействия препаратов.

However, there's a couple of things.

Однако есть ещё пара моментов.

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

Мы не просто используем лекарства парами.

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

Как я уже сказал, есть пациенты, принимающие три, пять, семь, девять.

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

Изучил ли кто-то их девятистороннее взаимодействие?

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

Да, мы можем рассматривать их парами — А и В, А и С, А и D,

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

но как насчёт A, B, C, D, E, F, G — всех вместе,

being taken by the same patient,

принимаемых одним пациентом?

perhaps interacting with each other

Возможно, они взаимодействуют,

in ways that either makes them more effective or less effective

снижая или увеличивая эффективность друг друга

or causes side effects that are unexpected?

или вызывая неожиданные побочные эффекты?

We really have no idea.

Мы действительно не знаем.

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

Это непаханое поле работы, где мы можем использовать наши данные,

to try to understand the interaction of drugs.

чтобы попытаться понять эти взаимодействия.

Two more lessons:

Ещё два урока.

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

Я хочу, чтобы вы подумали, какие у нас открылись возможности,

with the data from people who had volunteered their adverse reactions

благодаря тем людям, которые рассказали о своих жалобах

through their pharmacists, through themselves, through their doctors,

фармацевтам, самим себе, своим врачам,

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

благодаря тем, кто разрешает использовать

базы данных в Стэнфорде, Гарварде, Вандербильте

to be used for research.

для исследований.

People are worried about data.

Люди волнуются за свои данные.

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

Они беспокоятся о приватности, безопасности — так и должно быть.

We need secure systems.

Нам нужны защищённые системы.

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

Но нам не нужны системы, которые ограничивают доступ к данным,

because it is too rich of a source

являющимся богатым источником вдохновения,

of inspiration, innovation and discovery

инноваций и новых открытий

for new things in medicine.

для создания нового в медицине.

And the final thing I want to say is,

И в заключение хочу сказать,

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

что в нашем случае мы нашли пару препаратов, и результы были печальными.

The two drugs actually caused problems.

Они действительно вызывали проблемы.

They increased glucose.

Они повышали глюкозу.

They could throw somebody into diabetes

Они могли вызвать у кого-то диабет,

who would otherwise not be in diabetes,

который бы без них не возник,

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

так что нужно использовать два препарата очень аккуратно,

perhaps not together,

может быть, не вместе,

make different choices when you're prescribing.

может, прописать пациенту что-то другое.

But there was another possibility.

Но ведь была и другая возможность.

We could have found two drugs or three drugs

Мы могли найти пару или тройку лекарств,

that were interacting in a beneficial way.

которые бы обеспечили благотворное взаимодействие.

We could have found new effects of drugs

Мы могли обнаружить новые эффекты препаратов,

that neither of them has alone,

которых у них по одиночке не было бы,

but together, instead of causing a side effect,

но вместе, вместо побочного эффекта,

they could be a new and novel treatment

они могли бы предложить совершенно новую терапию

for diseases that don't have treatments

болезней, считавшихся неизлечимыми

or where the treatments are not effective.

или плохо поддающимися лечению.

If we think about drug treatment today,

В современной лекарственной терапии

all the major breakthroughs --

все значимые открытия —

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

для ВИЧ, туберкулёза, депрессии, диабета —

it's always a cocktail of drugs.

это всегда коктейль из разных лекарств.

And so the upside here,

Хорошая новость в том,

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

и это уже отдельная тема для другого выступления на TED,

is how can we use the same data sources

что мы можем использовать те же источники данных,

to find good effects of drugs in combination

чтобы находить положительные эффекты комбинаций лекарств,

that will provide us new treatments,

которые обеспечат нам новые схемы лечения,

new insights into how drugs work

новый взгляд на то, как работают препараты,

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

и возможность заботиться о пациентах ещё лучше.

Thank you very much.

Большое спасибо.

(Applause)