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."
여러분은 의사에게 가서 몇가지 검사를 받습니다. 의사는 여러분의 높은 콜레스테롤 수치를 확인했고 약을 통해서 치료해야 한다고 합니다. 그래서 약을 받았습니다. 여러분은 어떤 확신이 있고 여러분의 의사는 이 약이 효능이 있다는 확신이 있습니다. 그 약을 만든 제약회사는 많은 자체실험 했고, FDA에 그걸 제출했습니다. FDA는 매우 신중하고 회의적으로 검토한 다음 그 약을 승인했습니다. 그들은 그 약이 어떻게 작용하는지 대충 알고 있고 부작용이 어떤지도 대충 알고 있습니다. 이것은 괜찮을 겁니다. 약 처방 후, 여러분은 의사와 조금 더 대화를 나누었습니다. 의사는 살짝 걱정했습니다. 여러분의 내내 우울한 모습과 여러분답지 않은 모습 평소만큼 삶을 즐기는 못하고 있는 모습을 말입니다. 여러분의 의사는 말합니다. "우울증 증세가 있는 것 같네요. 제가 다른 약을 처방해 드리죠."
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?
이제 우리는 이 두 약에 대한 이야기를 할 것입니다. 우을증 약 역시-- 수백만 명이 복용하고 있고, 제약회사가 검토를 했고, FDA가 그 약을 살펴봤죠. 모든 것이 좋았죠. 이것이 괜찮을 거라고 생각합니다. 이것이 괜찮을 거라고 생각합니다. 음, 잠깐만요. 이 두 약을 같이 먹었을 경우에 대해 실험해본 적이 얼마나 될까요?
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.
글쎄요, 이런 실험을 하는 것이 굉장히 어렵습니다. 사실, 전통적으로 그런 실험을 하진 않습니다. 우리는 약이 시장에 출시되어 팔린 후 전적으로 "시판 후 조사"라고 부르는 것에 의존합니다. 만약에 나쁜 일이 두 약 사이에 일어났다면 우리는 이걸 어떻게 알아낼 수 있을까요? 3개는? 5개는? 7개는요? 여러 번 진료를 받은 친한 사람에게 몇 개의 약을 복용하고 있는 지 물어보세요.
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.
왜 제가 이 문제에 대해서 신경쓰냐고요? 저는 진심으로 걱정스럽습니다. 저는 정보학자이자 데이터 과학자입니다. 그리고 정말로, 제 생각에는 이러한 상호작용을 이해하기 위한 유일한 희망-- 유일한 희망은 다른 많은 정보 원천의 이점을 약을 같이 먹었을때 안전한지 안전하지 않은지 알아내기위해 활용하는 것입니다.
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.
제가 한가지 데이터 정보학 이야기를 들려드리죠. 이 이야기는 제 학생 닉과 함께 시작합니다. 그를 "닉"이라고 하도록 하죠, 왜냐하면 그게 그의 이름이거든요.
(Laughter)
(웃음)
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.
닉은 어린 학생이었습니다. 저는 말했죠. "있잖아, 닉, 우리는 약들이 어떻게 작용하는지 같이는 어떻게 작용하고 따로는 어떻게 작용하는지 이해를 해야 하는데 그러한 이해가 충분히 되어있지 않아. 하지만 FDA는 이용할 수 있는 놀라운 데이터베이스를 만들었지. 약물의 부작용에 대한 자료지. 그 자료는 문자 그대로 웹에 올라와 있고-- 공공연하게 이용할 수 있고, 지금 당장 그 자료를 다운받을 수 있지. 환자들, 의사들, 회사들, 약사들로부터 나온 수백 수천개의 부작용 관련 보고서들 말이야. 그리고 그 보고서의 내용은 꽤 간단해. 환자가 가지고 있는 모든 질병 환자가 복용하는 모든 약물 그리고 모든 부작용 사례들, 혹은 환자가 겪고 있는 부작용들이 있지. 오늘날 미국에서 일어나는 모든 부작용에 관한 건 아니지만 수백 수천개의 약물에 관련된 거야."
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.
계속 전 닉에게 말했죠. "포도당에 관하여 생각해보자. 포도당은 매우 중요하지. 그리고 당뇨병과 관련있다는 것도 알지. 포도당 반응을 이해할 수 있는지 한번 보자꾸나. 저는 닉을 보냈습니다. 닉은 돌아왔죠.
"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."
"러스," 그는 말했습니다, "제가 그 데이터베이스를 바탕으로 약의 부작용을 볼 수 있는 분류표를 만들었어요. 그리고 그 분류표는 약이 포도당을 변화시키는지 아닌지를 알려주죠.
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."
그는 해냈습니다. 이건 매우 간단했죠. 어느 정도는요. 그는 포도당에 변화시킨다고 알려진 모든 약과 변화시키지 않는 모든 약들의 작용 사례를 모은 후, 생각했습니다. "이 약들의 부작용의 차이점은 무엇일까?" 피로?, 식욕?, 배뇨 습관?에 따른 차이점인가? 이 모든 것들이 모여서 그에게 정말 좋은 예측변수가 됐죠. 그는 말했죠, "러스, 저는 93%의 정확성으로 약이 언제 포도당으로 변하는지 예측할 수 있어요."
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."
저는 말했죠, "닉, 그거 대단한데." 그는 어린 학생이고, 그의 자신감을 키워줘야 했어요. "하지만 닉, 문제가 있단다. 이 세상의 모든 의사는 약이 포도당으로 변한다는 사실을 알지. 그걸 아는게 의사로서의 진료의 핵심이니까. 그래서 대단하고, 잘했지만, 정말로 흥미롭지 않단다. 절대 논문으로 낼 수 없다는거지."
(Laughter)
(웃음)
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."
그가 말했죠, "알아요, 러스. 그렇게 말할 거라고 생각했어요." 닉은 똑똑했어요. "그렇게 말하실 줄 알고, 다른 실험 하나를 더 했어요. 저는 두 종류의 약을 복용하는 사람들을 찾아봤어요. 그리고 그 중에서 포도당 변화와 비슷한 증상을 보이는 것들을 찾아봤죠. 두 약을 먹는 사람들 중에 각각의 약이 포도당을 변화시키지 않음에도 불구하고 같이 먹으니 아주 강한 반응을 봤어요."
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.
저는 말했죠. "오! 똑똑하구나. 좋은 생각이야. 그 리스트 좀 보여줘." 여러 종류의 약물들이 있었습니다. 딱히 흥미롭진 않았죠. 하지만 그 목록에서 제 눈을 사로잡은 두개의 약물이 있었습니다. 파록세틴, 혹은 팍실,항우울제와 프라바스태틴, 혹은 프라바콜, 콜레스테롤 치료제였습니다.
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."
전 말했죠. "어, 이 둘은 수백만의 미국인이 먹고 있는 약이네." 사실 나중에 알게 된 사실이지만 파록세틴과 프라바스태틴은 당시 각각 1500만의 미국인, 그리고 100만명이,우리가 추정했을때. 둘 다 먹었죠. 즉 100만 명의 사람들이 포도당에 문제가 있다는 것입니다. FDA 보고를 이용해서 닉이 그럴싸하게 만들어낸 머신러닝에 따르면 말이죠. 하지만 저는 말했습니다. "아직 논문으로 낼 수는 없어. 너가 이런 예측기를 이용해서 만들어 낸 예측을 나는 개인적으로 참 마음에 들지만 우리가 가지고 있는 증거는 사실 입증할만 증거가 되지 못해" 그래서 우리는 뭔가 다른 것을 해야 했습니다. 스탠포드의 전자 의무기록을 이용하기로 했죠. 조사에 이용해도 괜찮은 기록들을 복사했습니다. 물론 개인 정보들은 삭제했죠. 그리고 저는 말했죠. "이 두 약을 같이 복용한 사람들의 포도당에 문제가 있는지 조사해 보자."
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.
기록 안에는 수천만 그리고 수천만 명의 사람들이 파록세틴과 프라바스타틴을 복용한 사람들이 있었습니다. 그러나 우리는 특별한 환자들이 필요했습니다. 두 약 중에 하나를 복용한 뒤 포도당 검사를 받고 그 다음에 두번째 약을 복용한 후, 다른 포도당 검사를 받고 두 검사를 일정 시간, 예를 들어 2달 사이에 받은 사람들말이죠. 이 기준을 적용했을 때 우린 10명의 환자를 발견했습니다. 그런데 10명중 8명의 포도당 수치가 올라갔습니다. 두 번째 p를 복용했을 때 말입니다. 우리는 이것을 P와 P로 부릅시다. 두 번째 P를 복용했을 때말이죠. 어느 약을 먼저 먹든 두 번째 약을 복용했을 때 포도당 수치가 20mg/dl 가 올라갔습니다. 다시 상기해보자면 당뇨병 환자가 아닌 이상 평상시처럼 걸으면 90정도의 포도당 수치가 나옵니다. 그래서 수치가 120이나 125까지 상승한다면 의사는 그것을 당뇨의 징후로 생각할 것입니다. 그러므로 20의 상승은 -- 꽤 중요합니다.
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."
전 말했습니다. "닉, 아주 훌륭해. 하지만 미안. 아직도 우린 논문을 발표할 수 없어. 왜냐면 10명의 환자는 그리고--잠시만요-- 너무 적은 수거든."
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.
우린 어떻게 하지?라고 말했죠. 그리고 우리는 말했죠. 하버드와 반더빌트에 있는 친구에게 연락해보자. 보스턴의 하버드, 내쉬빌의 반더빌트 그 대학들도 우리랑 비슷한 의무기록이 있으니까. 그들이 하나의 P와 또 다른 P를 복용하고 포도당 검사를 받은 환자들을 우리의 기준에 맞춰서 찾을 수 있는지 보려고 했죠.
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.
운이 좋게도, 1주일동안 반더빌트 기록에서는 같은 경향의 환자 40명을 찾았습니다. 하버드에서는 100명의 환자들을 찾았습니다. 같은 경향이죠. 결국 우리는 세 개의 대학병원에서 150명의 환자들을 찾아낼 수 있었고 그 기록들이 우리에게 말해준 것은 이러한 두 개의 약을 복용한 환자들의 포도당 수치가 어느정도 상당히 올라갔다는 것입니다.
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.
더 흥미로운 점은 저희가 당뇨병환자를 제외해두었다는 것입니다. 왜냐면 이미 당뇨병 환자들은 포도당이 엉망이 되었기 때문입니다. 저희가 당뇨환자의 포도당 수치를 봤을 때 20보다 더한 60mg/dl 의 상승을 보였습니다. 이건 중요한 일이었고 우리는 "우리는 이걸 논문으로 내자."라고 말했죠. 우리는 학술지에 논문을 제출했죠. 전부 데이터 증거였죠. FDA, 스탠포드 반더빌트, 그리고 하버드에서 가져온 데이터들이었죠. 우리는 실제 실험은 하나도 하지 않았었죠.
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.
하지만 우리는 불안했습니다. 논문이 검토되는 동안, 닉은 실험실로 향했습니다. 실험을 잘 아는 누군가를 찾아냈죠. 전 실험을 하지는 않죠. 환자는 돌보지만, 피펫은 다루지 않죠. 실험실 사람들은 저희에게 쥐에게 약을 먹이는 법을 알려줬습니다. 저흰 쥐들에게 하나의 약 (P) 파록세틴을 투여했죠. 다른 쥐들에겐 프라바스태틴을 투여했습니다. 그리고 세 번째 그룹에는 두 약을 동시에 투여했습니다. 놀랍게도, 쥐들의 포도당 수치는 20에서 60까지 상승했습니다.
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.
논문은 데이터 증거들만으로 출판이 되었지만, 저희는 뒤에 조금 더 내용을 붙였습니다. 쥐 실험에서도 비슷한 내용이 나왔다는 식으로 말이죠.
That was great, and the story could have ended there. But I still have six and a half minutes.
훌륭한 논문이었고, 저희의 이야기는 여기서 끝날 수도 있었습니다. 하지만 저에게 아직도 6분 30초가 더 남았죠.
(Laughter)
(웃음)
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?"
그래서 우리는 앉아서 이 모든 것들에 대해 생각했죠. 누군지는 기억 안나지만, 누군가 말하길. "두 약을 동시에 먹었던 환자들이 고혈당같은 눈에 띄는 부작용을 겪었는지 궁금하네요." 가능한 일이었고, 사실 그들이 겪었어야 하는 일이었죠. 하지만 우리가 그걸 어떻게 찾아낼 수 있을까?
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."
우리는 글쎄, 너라면 뭘 했을까? 라고 말했죠. 너가 새로운 약 하나 혹은 두개를 먹기 시작했는데 몸이 뭔가 이상한 느낌이 들기 시작했어. 너라면 뭘 할 거 같아? 구글에 들어가서 너가 먹는 약 한 개 혹은 두 개를 검색한 다음 "부작용"이라고 입력하지 않았을까. 검색하면 무엇이 나올까? 그래서 우리는 알겠다. 구글에 연락해 그들의 검색 기록을 공유할 수 있냐고 물어봤죠. 검색을 기록을 보고 환자들이 정말로 그런 검색을 했는지 알아보기 위해서였죠. 하지만, 이런 말을 해서 유감이지만 우리의 요청을 거절했죠. 저는 벽에 부딪친 느낌이었죠. 어느 날, 저는 마이크로소프트에서 일하는 동료와 저녁을 먹었습니다. 전 말했죠. "우린 이 연구를 꼭 하고싶어." "근데 구글은 협조를 안 해주고, 나에겐 방법이 없어." 그는 말했죠. "그러면. 우리에게 빙 검색 기록이 있는데?"
(Laughter)
(웃음)
Yeah. That's great. Now I felt like I was --
오. 그거 좋네. 그 때 저는 정말...
(Laughter)
(웃음)
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.
닉하고 다시 이야기하는 느낌이었죠. 그는 전세계에서 가장 큰 회사에서 일하고 있어서 전 그의 기분을 좋게 해주려고 하고 있었죠. 하지만 그는 덧붙였어요. "러스, 좀 더 알아야 할 게 있어." "우린 빙 검색기록만 가지고 있는 게 아니야." "인터넷 익스프롤러로 구글이나, 야후나, 빙이나 어디서든 검색하는 그 기록들.. 우린 그 기록을 오로지 연구 목적으로 18개월간 보관한다고." 전 말했죠. "아,이제 이해했다!" 이 친구는 에릭 호비츠인데 마이크로소프트에서 일하는 제 친구입니다.
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.
그래서 우리는 연구를 시작했죠. 저희는 일반 사람이 고혈당에 관해 검색할만한 50개의 단어를 정의했습니다. "피로", "식욕저하", "소변을 많이 볼 때", "오줌을 많이 쌀 때".. 듣기엔 웃기지만, 저 검색어들이 사람들이 쓸 만한 단어들이에요. 그래서, 저희는 50개의 단어를 가지고 있었죠. 일명 "당뇨병 단어들" 이 단어들을 먼저 기준으로 선정했죠. 그리고 저희는 인터넷 검색중 0.5에서 1% 가량이 이 단어들을 포함하고 있음을 발견했습니다. 이게 우리의 기준빈도였죠. 만약에 사람들이 "프록세틴" 혹은 "팍실"을 검색하고 이러한 증상들 그리고 이러한 단어들중 당뇨병과 관련해서 그 비율이 2%까지 올라갔습니다. 만약에 "프록세틴"이라는 단어를 알고 있는 경우에 한해서 말이죠. 프라바스태틴의 경우는, 기준치에 따르면 3%까지 올라갔죠. 두 약의 이름을 동시에 검색할 경우에는, 10%까지 상승했습니다. 3에서 4배의 엄청난 증가였습니다. 우리가 관심있어하는 두 약물과 관련된 검색들과 당뇨병 유형의 단어들 혹은 고혈당 유형의 단어들이 말이죠.
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.
우린 이것을 논문으로 제출했습니다. 이건 꽤 주목을 받았죠. 주목을 받은 이유는 환자들이 검색을 통해서 부작용에 관해 간접적으로나마 말하고 있기 때문이었죠. 우리는 이 논문을 FDA에 보여줬습니다. 그들은 관심을 보였죠. FDA는 소셜미디어 감시 프로그램을 만들었죠. 마이크로소프트사와 함께 했습니다. 이러한 것을 하기 위한 좋은 기반을 가지고 있기 때문이죠. 다른 것들. 트위터 피드를 살피거나, 페이스북 피드를 살피거나 검색 기록을 찾아보는데 말이죠. 그 관찰을 통해 그들은 그 약을, 따로 혹은 같이 복용하든간에 문제를 일으키는 지에 대한 초기 증상를 알아보려 했습니다.
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.
이로부터 제가 얻는 건 무엇일까요? 왜 이 이야기를 하는 걸까요? 글쎄요, 일단. 저희는 이제 중간 혹은 큰 규모의 데이터를 약속 받았죠. 약 사이의 상호작용을 이해하기 위해서 그리고 정말로, 근본적인 약 작용을 이해하기 위해서 말이죠. 어떻게 약이 작용하는지 이 데이터는 약이 어떻게 작용하고 약을 잘 활용할 수 있지에 대해 이해할 수 있는 새로운 환경을 만들 것이고 만들어가고 있습니다. 닉은 시작했죠; 지금 콜롬비아의 교수입니다. 그는 박사과정동안 이 연구를 수백가지의 약으로 확장시켰고, 여러가지의 중요한 상호작용을 발견하고 우리는 이것을 복제해서 우리는 이 방식이 약과 약 사이의 실제 상호 작용을 찾아낼 수 있는 방법임을 보여줬죠.
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.
하지만, 여기에는 몇 가지 문제가 있습니다. 평소에, 우리는 두가지 약만 먹진 않죠. 말했듯이, 셋, 다섯, 일곱 혹은 아홉 종류의 약을 먹는 환자도 있습니다. 그들은 9가지 상호작용 방식을 연구할때 경이로움을 가진적이 있을까요? 짝을 지어 연구할 수도 있겠죠. A랑 B, A랑 C 이런 식 말이죠. 하지만 한 환자가 동시에 A,B,C,D,E,F,G 먹으면 어떻게 할까요? 혹시 각각의 상호작용을 통하여 약의 효과를 더 효과적이게 만들거나 혹은 덜 효과적이게 만들거나 혹은 예상할 수 없던 부작용을 일으키지는 않을까요? 우린 정말로 알 수 없죠. 우리에게 데이터를 이용해 약의 상호작용을 이해하는 건 앞으로 계속 알아가야 할 넓은 광야와도 같습니다.
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.
두 가지만 더 이야기하죠. 우리가 만들어낼 수 있었던 힘에 대해 생각해보시길 바랍니다 . 자신들이 겪고 있는 부작용을 데이터를 통해서 자발적으로 알려준 사람들 약사를 통해서, 혹은 그들 스스로, 주치의를 통해서 데이터베이스를 제공했던 하버드, 스탠포드, 반더빌트대의 사람들이 연구를 위해 제공했던 데이터들이죠. 사람들은 데이터에 대해 불안해합니다. 그들은 사생활 침해에 대해 두려워하죠. 그들은 그래야만 하죠. 우리는 보안체계가 필요합니다. 하지만 우리는 데이터를 차단하는 체계를 가질 수는 없습니다. 왜냐하면 그 데이터는 새로운 약의 개발을 위한 영감, 창의성 그리고 발견을 싹틔우는 기름진 땅이기 때문입니다.
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.
마지막으로 이야기하고 싶은 것은 저희 연구는 조금은 슬픈 결론이었다는 것입니다. 두 개의 약물은 결국 문제를 일으켰습니다. 그 약들은 포도당 수치를 올렸습니다. 누군가를 당뇨병환자로 만들었습니다. 약을 먹지 않았다면, 정상인으로 살 수 있었을텐데 말이죠. 그러므로 약을 동시에 먹을 때는 굉장히 신중해야 합니다. 같이 먹지 않는 것도 가능하고요. 약을 처방 받을 때, 다른 약을 처방받을 수도 있겠죠. 하지만, 다른 가능성도 있습니다. 우리는 서로 좋은 작용을 하는 두 개 혹은 세 개의 약의 조합을 찾을 수도 있습니다. 우리는 약의 새로운 효능을 찾아낼 수도 있습니다. 약을 혼자 먹었을 때는 보이지 않지만 같이 먹었을 때, 부작용을 보이는 대신 새롭고 독창적인 치료법이 발견될 수도 있습니다. 그 치료법은 어쩌면 지금까지 치료법이 없는 혹은 치료법이 효과적이지 않은 병에 큰 도움이 될 수도 있습니다. 현재의 약 처방에 대해 생각해본다면 모든 중요한 돌파구들-- 에이즈, 결핵, 우울증 혹은 당뇨병에 대한 돌파구들은 항상 약을 조합했을 때 나타났습니다.
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?
그래서 여기서 이야기한 것과 다른 날 ,다른 TED 강연의 주제는 똑같은 데이터를 이용해서 좋은 작용을 일으키는 약의 조합을 어떻게 찾아서 우리에게 새로운 치료법이 되고 약의 작용에 대해 새로운 통찰력되어서 어떻게 환자를 더 잘 치료할 수 있게 하는가 입니다.
Thank you very much.
감사합니다.
(Applause)
(박수)