So you go to the doctor and get some tests. The doctor determines that you have high cholesterol and you would benefit from medication to treat it. So you get a pillbox. You have some confidence, your physician has some confidence that this is going to work. The company that invented it did a lot of studies, submitted it to the FDA. They studied it very carefully, skeptically, they approved it. They have a rough idea of how it works, they have a rough idea of what the side effects are. It should be OK. You have a little more of a conversation with your physician and the physician is a little worried because you've been blue, haven't felt like yourself, you haven't been able to enjoy things in life quite as much as you usually do. Your physician says, "You know, I think you have some depression. I'm going to have to give you another pill."
Uno va al médico y le hacen varias pruebas. El médico determina que el colesterol está alto y que sería bueno tomar una medicación adecuada. Así que le dan pastillas. Uno tiene cierta confianza, el médico confía en que esto va a funcionar. La empresa que lo creó hizo muchos estudios que revisó la FDA. Lo analizaron cuidadosamente, con escepticismo, lo aprobaron. Tienen una idea aproximada de cómo funciona, y de cuáles son aproximadamente los efectos secundarios. Debería estar bien. Uno tiene algo más que una conversación con su médico y al médico le preocupa un poco que uno esté desanimado, que no sea uno mismo, que no pueda disfrutar de las cosas de la vida tanto como antes. El médico dice: "Sabes, creo que estás un poco deprimido. Voy a recetarte otras pastillas".
So now we're talking about two medications. This pill also -- millions of people have taken it, the company did studies, the FDA looked at it -- all good. Think things should go OK. Think things should go OK. Well, wait a minute. How much have we studied these two together?
Así que ahora hablamos de dos medicamentos. También esta pastilla la han tomado millones de personas la farmacéutica hizo estudios, la FDA los revisó, todo bien. Las cosas deberían ir bien. Las cosas deberían ir bien. Pero, esperen un momento. ¿Cuánto sabemos sobre cómo actúan las dos juntas?
Well, it's very hard to do that. In fact, it's not traditionally done. We totally depend on what we call "post-marketing surveillance," after the drugs hit the market. How can we figure out if bad things are happening between two medications? Three? Five? Seven? Ask your favorite person who has several diagnoses how many medications they're on.
Es difícil hacer un estudio así. De hecho, no se suele hacer. Dependemos de lo que llamamos "supervisión tras la comercialización", después de que salgan al mercado. ¿Cómo podemos averiguar si va a pasar algo malo al combinar dos medicamentos? ¿Y tres? ¿Cinco? ¿Siete? Pregunten a quien quieran que tenga varios diagnósticos cuántos medicamentos toma.
Why do I care about this problem? I care about it deeply. I'm an informatics and data science guy and really, in my opinion, the only hope -- only hope -- to understand these interactions is to leverage lots of different sources of data in order to figure out when drugs can be used together safely and when it's not so safe.
¿Por qué me preocupo por esto? Me preocupa en serio. Soy informático y científico de datos y de verdad, en mi opinión, la única esperanza, única esperanza, para entender estas interacciones es usar muchas fuentes de datos diferentes para comprender cuándo se pueden usar las medicinas juntas con seguridad y cuando no es tan seguro.
So let me tell you a data science story. And it begins with my student Nick. Let's call him "Nick," because that's his name.
Les contaré una historia sobre la ciencia de datos. Comienza con mi estudiante Nick. Vamos a llamarlo "Nick", porque ese es su nombre.
(Laughter)
(Risas)
Nick was a young student. I said, "You know, Nick, we have to understand how drugs work and how they work together and how they work separately, and we don't have a great understanding. But the FDA has made available an amazing database. It's a database of adverse events. They literally put on the web -- publicly available, you could all download it right now -- hundreds of thousands of adverse event reports from patients, doctors, companies, pharmacists. And these reports are pretty simple: it has all the diseases that the patient has, all the drugs that they're on, and all the adverse events, or side effects, that they experience. It is not all of the adverse events that are occurring in America today, but it's hundreds and hundreds of thousands of drugs.
Nick era un joven estudiante. Le dije: "Nick, tenemos que entender cómo funcionan las medicinas cómo funcionan juntas y cómo funcionan por separado, y no tenemos una gran visión. Pero la FDA ha publicado una base de datos increíble. Es una base de datos de reacciones adversas. Literalmente, han puesto en la web abierta al público, todos pueden descargarla ahora mismo, cientos de miles de informes de efectos adversos de pacientes, médicos, empresas, farmacéuticos. Y estos informes son bastante simples: contienen todas las enfermedades que tiene el paciente, las medicinas que toma y todas las reacciones adversas o efectos secundarios que ha tenido. No son todas las reacciones adversas que están dándose hoy en EE.UU., pero son cientos y cientos de miles de medicamentos.
So I said to Nick, "Let's think about glucose. Glucose is very important, and we know it's involved with diabetes. Let's see if we can understand glucose response. I sent Nick off. Nick came back.
Así que le dije a Nick: "Vamos a considerar la glucosa. La glucosa es muy importante y conocemos su relación con la diabetes. Vamos a ver si podemos entender la respuesta de la glucosa. Envié a Nick. Nick regresó.
"Russ," he said, "I've created a classifier that can look at the side effects of a drug based on looking at this database, and can tell you whether that drug is likely to change glucose or not."
"Russ", dijo, "He creado un clasificador que examina los efectos secundarios de una medicina explorando esta base de datos, y puede mostrar si es probable que esa medicina cambie o no la glucosa".
He did it. It was very simple, in a way. He took all the drugs that were known to change glucose and a bunch of drugs that don't change glucose, and said, "What's the difference in their side effects? Differences in fatigue? In appetite? In urination habits?" All those things conspired to give him a really good predictor. He said, "Russ, I can predict with 93 percent accuracy when a drug will change glucose."
Él lo hizo. En un sentido, era sencillo. Eligió las medicinas que sabemos que alteran la glucosa y un puñado de medicinas que no la alteran y dijo: "¿En qué se diferencian los efectos secundarios? ¿Hay diferencias en el cansancio? ¿En el apetito? ¿En los hábitos urinarios?" Todo se confabuló para darle un muy buen indicador. Dijo: "Russ, puedo predecir con una precisión del 93 % si una medicina alterará la glucosa".
I said, "Nick, that's great." He's a young student, you have to build his confidence. "But Nick, there's a problem. It's that every physician in the world knows all the drugs that change glucose, because it's core to our practice. So it's great, good job, but not really that interesting, definitely not publishable."
Dije: "Nick, eso es genial". Es un estudiante joven, hay que cimentar su confianza. "Pero hay un problema, Nick. Todos los médicos del mundo conocen los medicamentos que alteran la glucosa, porque es fundamental para nuestra práctica. Así que es genial, buen trabajo, pero en realidad no es tan interesante, definitivamente no publicable".
(Laughter)
(Risas)
He said, "I know, Russ. I thought you might say that." Nick is smart. "I thought you might say that, so I did one other experiment. I looked at people in this database who were on two drugs, and I looked for signals similar, glucose-changing signals, for people taking two drugs, where each drug alone did not change glucose, but together I saw a strong signal."
Él dijo: "Lo sé, Russ. Sabía que dirías algo así". Nick es inteligente. Dijo: "Como sabía que lo dirías, hice otro experimento. Estudié a gente en esa base de datos que tomaban ambas medicinas, y busqué marcas similares, señales de alteraciones de la glucosa, de gente que toma ambos medicamentos, pero cada medicina sola no altera la glucosa, pero juntas constaté un marcador fuerte".
And I said, "Oh! You're clever. Good idea. Show me the list." And there's a bunch of drugs, not very exciting. But what caught my eye was, on the list there were two drugs: paroxetine, or Paxil, an antidepressant; and pravastatin, or Pravachol, a cholesterol medication.
Y dije: "Eres inteligente. Buena idea. Muéstrame la lista". Hay muchas medicinas, no muy emocionante. Pero lo que más me llamó la atención fue que en la lista había dos, paroxetina o Paxil, un antidepresivo; y pravastatina, o Pravachol, un medicamento para el colesterol.
And I said, "Huh. There are millions of Americans on those two drugs." In fact, we learned later, 15 million Americans on paroxetine at the time, 15 million on pravastatin, and a million, we estimated, on both. So that's a million people who might be having some problems with their glucose if this machine-learning mumbo jumbo that he did in the FDA database actually holds up. But I said, "It's still not publishable, because I love what you did with the mumbo jumbo, with the machine learning, but it's not really standard-of-proof evidence that we have." So we have to do something else. Let's go into the Stanford electronic medical record. We have a copy of it that's OK for research, we removed identifying information. And I said, "Let's see if people on these two drugs have problems with their glucose."
Y dije: "Hay millones de estadounidenses que toman esos dos medicamentos". De hecho, como vimos, 15 millones de estadounidenses toman paroxetina en este momento y estimamos que un millón toman las dos. Un millón de personas podrían estar teniendo problemas con su glucosa si este aprendizaje automático en jerga generado en la base de datos de la FDA fuese válido. Y dije: "Todavía no es publicable, aunque me encanta lo que hiciste con el aprendizaje automático en jerga pero en realidad no es una prueba irrefutable". Así que tenemos que hacer algo más. Entraremos en el historial clínico electrónico de Stanford. Tenemos una copia lo que está bien para la investigación, eliminamos la información de identificación. Y dije: "Veremos si la gente con ambos fármacos tiene problemas en sus niveles de glucosa".
Now there are thousands and thousands of people in the Stanford medical records that take paroxetine and pravastatin. But we needed special patients. We needed patients who were on one of them and had a glucose measurement, then got the second one and had another glucose measurement, all within a reasonable period of time -- something like two months. And when we did that, we found 10 patients. However, eight out of the 10 had a bump in their glucose when they got the second P -- we call this P and P -- when they got the second P. Either one could be first, the second one comes up, glucose went up 20 milligrams per deciliter. Just as a reminder, you walk around normally, if you're not diabetic, with a glucose of around 90. And if it gets up to 120, 125, your doctor begins to think about a potential diagnosis of diabetes. So a 20 bump -- pretty significant.
Pero hay miles y miles de personas en los registros médicos de Stanford que toman paroxetina y pravastatina. Necesitábamos pacientes especiales. Necesitábamos pacientes con uno de ellos y con una medición de glucosa, luego el segundo con otra medición de glucosa, todo dentro de un período razonable de tiempo, algo así como dos meses. Y cuando lo hicimos, encontramos 10 pacientes. Sin embargo, 8 de 10 tuvieron un bache en sus niveles de glucosa cuando consiguieron la segunda P, a esto lo llamamos P y P, cuando consiguieron la segunda P. Cualquiera de las dos podría ser la primera, lo que aparece, es que la glucosa subió a 20 mg por dl. Así como un recordatorio, uno camina con normalidad, si no es diabético, con una glucosa de alrededor de 90. Y si se pone hasta 120, 125, el médico empieza a pensar en un posible diagnóstico de diabetes. Por eso un aumento de 20 es bastante significativo.
I said, "Nick, this is very cool. But, I'm sorry, we still don't have a paper, because this is 10 patients and -- give me a break -- it's not enough patients."
Le dije: "Nick, esto es genial. Pero, lo siento, todavía no podemos publicar porque se trata de 10 pacientes y, en serio, no son suficientes pacientes".
So we said, what can we do? And we said, let's call our friends at Harvard and Vanderbilt, who also -- Harvard in Boston, Vanderbilt in Nashville, who also have electronic medical records similar to ours. Let's see if they can find similar patients with the one P, the other P, the glucose measurements in that range that we need.
Así que dijimos, ¿qué podemos hacer? Llamaremos a nuestros amigos en Harvard y Vanderbilt, que también, de Harvard en Boston, Vanderbilt en Nashville, tienen registros médicos electrónicos similares a los nuestros. Vamos a ver si pueden encontrar pacientes similares con una P, la otra P, las mediciones de glucosa en ese rango que necesitamos.
God bless them, Vanderbilt in one week found 40 such patients, same trend. Harvard found 100 patients, same trend. So at the end, we had 150 patients from three diverse medical centers that were telling us that patients getting these two drugs were having their glucose bump somewhat significantly.
Dios los bendiga, Vanderbilt en una semana encontró 40 de estos pacientes, misma tendencia. Harvard encontró 100 pacientes, la misma tendencia. Al final, tuvimos 150 pacientes de tres diferentes centros médicos que nos decían que los pacientes que ingerían estos dos medicamentos tenían niveles de glucosa alterados de manera significativa.
More interestingly, we had left out diabetics, because diabetics already have messed up glucose. When we looked at the glucose of diabetics, it was going up 60 milligrams per deciliter, not just 20. This was a big deal, and we said, "We've got to publish this." We submitted the paper. It was all data evidence, data from the FDA, data from Stanford, data from Vanderbilt, data from Harvard. We had not done a single real experiment.
Más interesante aún, dejamos de lado a los diabéticos, porque los diabéticos ya tienen alterada la glucosa. Cuando analizamos, la glucosa de los diabéticos llegaba hasta 60 mg por dl, no solo a 20. Este fue un gran logro, y dijimos: "Tenemos que publicar esto". Hemos presentado el artículo. Con toda la evidencia de los datos, datos de la FDA, datos de Stanford, datos de Vanderbilt, datos de la Universidad de Harvard. No habíamos hecho ni un solo experimento real.
But we were nervous. So Nick, while the paper was in review, went to the lab. We found somebody who knew about lab stuff. I don't do that. I take care of patients, but I don't do pipettes. They taught us how to feed mice drugs. We took mice and we gave them one P, paroxetine. We gave some other mice pravastatin. And we gave a third group of mice both of them. And lo and behold, glucose went up 20 to 60 milligrams per deciliter in the mice.
Pero estábamos nerviosos. Mientras que el artículo estaba en revisión, Nick y yo fuimos al laboratorio. Encontramos a alguien que sabía de cosas de laboratorio. Yo no hago eso. Me cuido de los pacientes, pero no trabajo con pipetas. Nos mostraron cómo suministrar fármacos a los ratones. Nos llevamos ratones y les dimos una P, paroxetina. Dimos a otros pravastatina. Y a un tercer grupo de ratones ambos fármacos. Y la glucosa subió de 20 a 60 mg por dl en los ratones.
So the paper was accepted based on the informatics evidence alone, but we added a little note at the end, saying, oh by the way, if you give these to mice, it goes up.
El artículo fue aceptado con base solo a la evidencia informática, pero hemos añadido una pequeña nota al final, comentando que si se da esto a los ratones, sube la glucosa.
That was great, and the story could have ended there. But I still have six and a half minutes.
Eso fue genial, y la historia podría haber terminado ahí. Pero todavía tengo seis minutos y medio.
(Laughter)
(Risas)
So we were sitting around thinking about all of this, and I don't remember who thought of it, but somebody said, "I wonder if patients who are taking these two drugs are noticing side effects of hyperglycemia. They could and they should. How would we ever determine that?"
Así que sentados pensando en todo esto, no recuerdo quién pensó en ello, pero alguien dijo: "Me pregunto si los pacientes que toman ambos fármacos notan efectos secundarios por hiperglucemia. Podrían y deberían notarlos. ¿Cómo lo podríamos comprobar?"
We said, well, what do you do? You're taking a medication, one new medication or two, and you get a funny feeling. What do you do? You go to Google and type in the two drugs you're taking or the one drug you're taking, and you type in "side effects." What are you experiencing? So we said OK, let's ask Google if they will share their search logs with us, so that we can look at the search logs and see if patients are doing these kinds of searches. Google, I am sorry to say, denied our request. So I was bummed. I was at a dinner with a colleague who works at Microsoft Research and I said, "We wanted to do this study, Google said no, it's kind of a bummer." He said, "Well, we have the Bing searches."
Dijimos, bueno, ¿qué hace uno? Uno toma un medicamento, uno o dos nuevos medicamentos, y tiene una sensación extraña. ¿Qué hace? Uno va a Google y teclea uno o los dos medicamentos que esté tomando y teclea "efectos secundarios". ¿Qué estás experimentando? Así que dijimos bien, pediremos a Google que comparta sus registros de búsqueda con nosotros, para poder mirar los registros de búsqueda y ver si los pacientes hacen este tipo de búsquedas. Google, siento decirlo, denegó nuestra petición. Así que estaba devastado. En una cena con un colega que trabaja en Microsoft Research dije: "Queríamos hacer este estudio, Google dijo que no, es triste". Él dijo: "Bueno, tenemos las búsquedas de Bing".
(Laughter)
(Risas)
Yeah. That's great. Now I felt like I was --
Sí. Eso es genial. Me sentí como si estuviera...
(Laughter)
(Risas)
I felt like I was talking to Nick again. He works for one of the largest companies in the world, and I'm already trying to make him feel better. But he said, "No, Russ -- you might not understand. We not only have Bing searches, but if you use Internet Explorer to do searches at Google, Yahoo, Bing, any ... Then, for 18 months, we keep that data for research purposes only." I said, "Now you're talking!" This was Eric Horvitz, my friend at Microsoft.
Me sentí como si estuviera hablando con Nick de nuevo. Él trabaja para una de las empresas más grandes del mundo, y ya estaba intentando hacerle sentir bien. Sin embargo, dijo, "No, Russ, creo que no entiendes. No solo tenemos las búsquedas de Bing, pues si usas Internet Explorer para hacer búsquedas en Google, Yahoo, Bing, cualquiera... Mantenemos los datos solo con fines de investigación 18 meses". Le dije: "¡Así se habla!" Este era Eric Horvitz, mi amigo en Microsoft.
So we did a study where we defined 50 words that a regular person might type in if they're having hyperglycemia, like "fatigue," "loss of appetite," "urinating a lot," "peeing a lot" -- forgive me, but that's one of the things you might type in. So we had 50 phrases that we called the "diabetes words." And we did first a baseline. And it turns out that about .5 to one percent of all searches on the Internet involve one of those words. So that's our baseline rate. If people type in "paroxetine" or "Paxil" -- those are synonyms -- and one of those words, the rate goes up to about two percent of diabetes-type words, if you already know that there's that "paroxetine" word. If it's "pravastatin," the rate goes up to about three percent from the baseline. If both "paroxetine" and "pravastatin" are present in the query, it goes up to 10 percent, a huge three- to four-fold increase in those searches with the two drugs that we were interested in, and diabetes-type words or hyperglycemia-type words.
Así que hicimos un estudio donde definimos 50 palabras que una persona normal puede escribir si sufre hiperglucemia, como "fatiga", "pérdida de apetito", "orinar mucho", "mear mucho", perdóname, pero esa es una de las cosas que se puede teclear. Así que teníamos 50 frases que llamamos "palabras de la diabetes". Y lo hicimos por primera vez como línea de partida. Y resulta que alrededor del 0,5 al 1 % de todas las búsquedas en Internet implican una de esas palabras. Así que esa es nuestra tasa de referencia. Si la gente escribe "paroxetina" o "Paxil", que son sinónimos, y una de esas palabras, la tasa sube a aproximadamente 2 % de las palabras de tipo diabetes, Si ya se sabe que está la palabra "paroxetina". Si es "pravastatina", la tasa sube a un 3 % en la línea de partida. Si están "paroxetina" y "pravastatina" presentes en la consulta, sube a 10 %, un aumento enorme de tres a cuatro veces en esas búsquedas con los dos fármacos que nos interesan y las palabras de tipo diabetes o palabras de tipo hiperglucemia.
We published this, and it got some attention. The reason it deserves attention is that patients are telling us their side effects indirectly through their searches. We brought this to the attention of the FDA. They were interested. They have set up social media surveillance programs to collaborate with Microsoft, which had a nice infrastructure for doing this, and others, to look at Twitter feeds, to look at Facebook feeds, to look at search logs, to try to see early signs that drugs, either individually or together, are causing problems.
Hemos publicado esto, y obtuvo algo de atención. La razón por la que merece la atención es que los pacientes nos dicen sus efectos secundarios indirectamente a través de sus búsquedas. Llamamos la atención de la FDA. Ellos estaban interesados. Se han aplicado programas de vigilancia en los medios sociales para colaborar con Microsoft, que tenía una bonita infraestructura para hacer esto, y otros, mirando los datos en Twitter, los datos en Facebook, mirando los registros de búsqueda, para ver los primeros signos de que los fármacos ya sea individualmente o en conjunto, están causando problemas.
What do I take from this? Why tell this story? Well, first of all, we have now the promise of big data and medium-sized data to help us understand drug interactions and really, fundamentally, drug actions. How do drugs work? This will create and has created a new ecosystem for understanding how drugs work and to optimize their use. Nick went on; he's a professor at Columbia now. He did this in his PhD for hundreds of pairs of drugs. He found several very important interactions, and so we replicated this and we showed that this is a way that really works for finding drug-drug interactions.
¿Qué sacamos de esto? ¿Por qué contar esta historia? Bueno, en primer lugar, tenemos la promesa de grandes volúmenes de datos y de tamaño mediano para ayudarnos a entender las interacciones entre medicamentos y, esencialmente, sus efectos. ¿Cómo funcionan los medicamentos? Esto creará y ha creado un nuevo ecosistema para comprender cómo funcionan los medicamentos y optimizar su uso. Nick continuó; él es profesor de la Universidad de Columbia ahora. Ha hecho esto en su tesis doctoral con cientos de pares de medicamentos. Encontró varias interacciones muy importantes, y lo replicamos y hemos demostrado que esta es una manera que realmente funciona para la búsqueda de interacciones fármaco-fármaco.
However, there's a couple of things. We don't just use pairs of drugs at a time. As I said before, there are patients on three, five, seven, nine drugs. Have they been studied with respect to their nine-way interaction? Yes, we can do pair-wise, A and B, A and C, A and D, but what about A, B, C, D, E, F, G all together, being taken by the same patient, perhaps interacting with each other in ways that either makes them more effective or less effective or causes side effects that are unexpected? We really have no idea. It's a blue sky, open field for us to use data to try to understand the interaction of drugs.
Sin embargo, hay algunas salvedades. No nos limitamos a usar pares de medicamentos. Como he dicho antes, hay pacientes con tres, cinco, siete, nueve medicamentos. ¿Cómo estudiamos su interacción de nueve maneras? Sí, podemos hacerlo de a pares A y B, A y C, A y D, pero ¿qué pasa con A, B, C, D, E, F, G todos juntos, en el mismo paciente, tal vez interactúan entre sí de manera que, o bien los hace más eficaces o menos eficaces o causa efectos secundarios inesperados? Realmente no tenemos idea. Es un campo fértil, abierto al uso de datos para tratar de comprender la interacción de los fármacos.
Two more lessons: I want you to think about the power that we were able to generate with the data from people who had volunteered their adverse reactions through their pharmacists, through themselves, through their doctors, the people who allowed the databases at Stanford, Harvard, Vanderbilt, to be used for research. People are worried about data. They're worried about their privacy and security -- they should be. We need secure systems. But we can't have a system that closes that data off, because it is too rich of a source of inspiration, innovation and discovery for new things in medicine.
Dos lecciones más: Quiero que piensen en el poder que hemos generado con datos de personas que han presentado reacciones adversas a través de sus farmacéuticos, de ellos mismos y de sus médicos, personas que permitieron usar las bases de datos de la Universidad de Stanford, Harvard, Vanderbilt, para la investigación. La gente está preocupada por los datos. Está preocupada por su privacidad y la seguridad y deben estarlo. Necesitamos sistemas seguros. Pero no podemos tener un sistema que se cierre a los datos, porque es una fuente demasiado rica de inspiración, innovación y descubrimiento para cosas nuevas en la medicina.
And the final thing I want to say is, in this case we found two drugs and it was a little bit of a sad story. The two drugs actually caused problems. They increased glucose. They could throw somebody into diabetes who would otherwise not be in diabetes, and so you would want to use the two drugs very carefully together, perhaps not together, make different choices when you're prescribing. But there was another possibility. We could have found two drugs or three drugs that were interacting in a beneficial way. We could have found new effects of drugs that neither of them has alone, but together, instead of causing a side effect, they could be a new and novel treatment for diseases that don't have treatments or where the treatments are not effective. If we think about drug treatment today, all the major breakthroughs -- for HIV, for tuberculosis, for depression, for diabetes -- it's always a cocktail of drugs.
Y lo último que quiero decir es, en este caso encontramos dos fármacos, una historia triste. Los dos fármacos causaban realmente problemas. aumentaban la glucosa. Podían llevar a alguien a la diabetes que de otra manera no tendría diabetes, y por eso uno debe usar ambos medicamentos juntos con mucho cuidado, o tal vez no juntos, o puede tomar decisiones diferentes al recetar. Pero había otra posibilidad. Podríamos haber encontrado dos fármacos o tres que interactuaban de manera beneficiosa. Podríamos haber encontrado nuevos efectos de los medicamentos que ninguno de ellos tiene por sí solo, pero en conjunto, en lugar de causar un efecto secundario, podrían ser un tratamiento novedoso para enfermedades que no tienen tratamientos o en los que los tratamientos no son efectivos. Si pensamos en el tratamiento actual con medicamentos, todos los grandes avances para el VIH, la tuberculosis, la depresión, la diabetes... siempre son un cóctel de fármacos.
And so the upside here, and the subject for a different TED Talk on a different day, is how can we use the same data sources to find good effects of drugs in combination that will provide us new treatments, new insights into how drugs work and enable us to take care of our patients even better?
Y eso sería tema para una charla TED otro día: cómo podemos usar las mismas fuentes de datos para encontrar buenos efectos de los fármacos combinados que nos brinden nuevos tratamientos, nuevos conocimientos sobre cómo funcionan los fármacos y nos permitan cuidar de nuestros pacientes aún mejor.
Thank you very much.
Muchas gracias.
(Applause)
(Aplausos)