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."
Shkojmë tek doktori dhe bëjmë disa analiza. Nga analizat doktori përcakton që kemi kolesterolin e lartë dhe që kemi nevojë per ilaçe per trajtim. Atëherë ju filloni kurën. Keni shpresa doktori juaj ka besim që ilaçet do funksionojnë. Farmakologjistët që e shpikën kërkuan aprovimin e agjensisë amerikane FDA. Ata e kanë studjuar me shumë kujdes dhe skeptikisht, e aprovuan. Ata dinë përafërsisht si funksionon dhe dinë përafërsisht cilat janë efektet anësore. Duhet të jetë OK. Ktheheni tek doktori dhe bisedoni ai shqetësohet sepse ju jeni ndopak i trishtuar nuk jeni ndjerë mirë, dhe nuk bëni gjërat e përditshme si gjithmonë. Doktori ju thotë: '' Besoj se vuani pak nga depresioni Do t'ju jap një ilaç tjetër''
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?
Kështu që tani flasim për dy ilaçe. Edhe ky ilaç, kurë për miliona persona ka qënë objekt studimi dhe ka marrë aprovimin e FDA-s çdo gjë duket në rregull, çdo gjë duket se do funksionojë. Por, prit një minutë. Sa i kanë studjuar këto dy ilaçet së bashku njëkohësisht?
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.
Eshtë e vështirë të bëjnë këtë. Në të vërtetë, tradicionalisht nuk bëhet. Varemi krejtësisht nga ajo që quajmë: ''Kontrolli post-marketing'' pasi ilaçet dalin në shitje. Si të veprojmë nëse ndodhin efekte anësore të rrezikshme pasi marrim dy ilaçe? Po sikur të jenë 3? 5? 7? Pyesni kë njihni që vuan nga sëmundje të ndryshme. Sa ilaçe marrin ata?
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.
Pse më intereson ky problem? Më intereson jashtë mase. Merrem me informatikë dhe baza të dhënash shkencore dhe sipas mendimit tim e vetmja shpresë për të kuptuar reaksionet që shkaktojnë ilaçet është konsultimi i shumë bazave të dhënash të ndryshme për të kuptuar kur dy ose më shumë ilaçe mund të merren bashkë dhe kur mund të jenë të rrezikshme.
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.
Po ju tregoj një episod mbi një bazë të dhënash. Historia fillon me studentin tim Nick. Le ta quajmë ''Nick'' sepse ky është emri i tij.
(Laughter)
( Të qeshura)
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 është student i ri. I thash atij: Nick, duhet të kuptojmë si funksionojnë ilaçet. Si reagojnë kur i marrim bashkë e kur i marrim veç e veç për momentin nuk dimë shumë mbi to. Por FDA ka vënë në dispozicion një databazë të gjerë të dhënash mbi efektet negative të ilaçeve. Ato gjenden në internet në dispozicion të publikut dhe ju mund ti shkarkoni kur të doni. Mijëra e mijëra ngjarje dhe efekte negative nga pacientët, nga mjekët, nga bizneset, nga farmacistët. Këto të dhëna janë shumë të thjeshta: Përmban të dhënat mbi sëmundjet e pacientëve ilaçet dhe kurën që po marrin dhe të gjitha efeket anësore negative që kanë eksperimentuar. Nuk flasim vetëm mbi ngjarjet negative që po ndodhin në Amerikë por flasim për mijëra e mijëra ilaçe.
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.
Pra, i thash Nick-ut fokusohemi mbi glukozën. Glukoza është shumë e rëndësishme dhe niveli i saj ka të bëjë me diabetin. Le të analizojmë ndikim e ilaçeve mbi glukozën E lashë Nick-un të punojë. Kur u kthye
"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."
më tha : ''Russ'' Kam krijuar një tabelë për konsultimin e efekteve anësore të çdo ilaçi morra si burim informacioni bazën e të dhënave online dhe tabela tregon si ndikon çdo ilaç mbi glukozën.
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."
Ai e kishte krijuar vërtet. Qe e thjeshtë. Ai shënoi të gjitha ilaçet që ndikojnë mbi glukozën dhe disa ilaçe që nuk e ndryshojnë atë e tha: Cila është diferenca ndërmjet efekteve anësore të tyre? Diferencë në lodhje? Uri? Në mënyrën e urinimit? Të gjitha këto kontribonin si parashikues i besueshëm. Ai më tha: Russ, mund të parashikoj me 93% saktësi kur një ilaç ndikon mbi glukozën.
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."
Unë i thashë: Nick, Bravo! Ai është akoma i ri, duhet ti tregoj që kam besim te ai. Por, Nick kemi një problem, çdo mjek i njeh cilat ilaçet që ndikojnë mbi nivelin e glukozës sepse është profesioni ynë. Ke bërë një punë shumë të mirë por jo aq shumë interesante. Sigurisht, nuk e publikojmë dot.
(Laughter)
(Të qeshura)
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."
Dhe ai më tha: E di Russ, e dija që do ma thoje. Nick është i zgjuar. E dija që do ma thoje prandaj bëra një eksperiment tjetër. Analizova pacientët e bazës të dhënave që marrin dy ilaçe dhe kërkova ngjashmëri në efektet e ndikimit mbi glukozën në personat që marrin dy ilaçe të cilëve një ilaç vetëm nuk sjell asnjë ndryshim mbi glukozën por dy ilaçe bashkë japin efekte të forta.
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.
Atëherë i thash: Je i zoti. Ide perfekte, më trego rezultatet Ilaçet e analizuara nuk ishim shumë interesante. Por çfarë tërhoqi vëmendjen tek lista ishin dy ilaçe: Paroxetin, ose paxil, antidepresiv dhe prevastatin ose pavachol, kurë për kolesterolin.
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."
Miliona amerikanë përdorin këto dy ilaçe. Kështu, më pas mësuam që, 15 milionë amerikanë përdorin Paroxetin dhe 15 milionë përdorin pravastatin. Rreth një milion i përdor njëkohësisht. Pra një milion njerëz të cilët mund të kenë probleme me glukozën nëse kjo tabelë, që Nick-u krijoi duke u bazuar në të dhënat e FDA-s rezulton korrekte. Por thashë: Nuk mund ta publikojmë akoma edhe pse më pelqeu shumë puna jote Nick mbi bazën e të dhënave, ajo që kemi akoma nuk përbën një provë shkencore. Duhet të bëjmë diçka tjetër. Konsultojmë regjistrimet e të dhënave mjekësore të Stanford. Morrëm një kopje për ta studjuar nga e cila hoqëm të dhënat personale. Dhe thashë: shikojmë nëse personat që marrin dy ilaçe vuajnë nga probleme me glukozën.
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.
Gjetëm mijëra e mijëra persona në të dhënat e Stanford-it, që përdorin Paroxetin dhe pravastatin. Por kishim nevojë për diçka tjetër. Na duheshim pacientë të cilët kanë një nivel glukoze kur marrin një ilaç dhe kur marrin ilaçin të dytë niveli i glukozës ndryshon krejt nivele që janë verifikuar në një periudhë prej dy muajsh. Me këto tipare gjetëm 10 pacientë. 8 prej të cilëve patën një ndryshim të papritur në glukozë kur morrën ilaçin e dytë, i quajmë P1 e P2, kur morrën P2. Cilido është ilaçi i parë kur arrin i dyti glukoza rritet 20miligram për decilitër. Po e shpjegoj më thjesht, nëse nuk vuani nga diabeti lëvizni normalisht glukoza në nivel 90. Nëse arrin në 120, 125 doktori juaj sigurisht do dyshojë për diabet pra 20 pikë ndryshim do të thotë shumë. Thashë: Nick kjo është interesante. Por përsëri nuk kemi mjaft prova sepse 10 pacientë nuk janë të mjaftueshëm.
I said, "Nick, this is very cool.
Atëherë, si të vepronim?
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."
Menduam të kontaktonim miqtë tonë në Harvard dhe Vanderbilt Harvard në Boston, Vanderbilt në Nashville të cilët kanë regjistra elektronike mjekësore si ne. Le të shohim nëse mund të gjejnë pacientë
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.
me dy ilaçet P matjen e glukozës dhe me tiparet që kërkonim Fal zotit, Vanderbilt në një javë gjeti 40 pacientë të tillë me të njëjtat tipare. Harvard gjeti 100 pacientë. Si përfundim gjetëm 150 pacientë nga 3 qëndra mjekësore të cilët, për shkak të përdorimit të dy ilaçeve
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.
kishin një rritje të konsiderueshme në glukozë. Akoma më interesante, ne nuk konsideruam diabetikët të cilët tashmë kanë probleme me glukozën. Kur analizuam nivelin e glukozës tek diabetikët ai rritej deri në 60 miligram për decilitër, dhe jo më 20. Kjo qe një provë e vërtetë, thamë: duhet ta publikojmë.
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.
Dorëzuan studimin. Përmbante të gjitha provat, të dhënat e FDA-s, e Stanford-it provat nga Vanderbilt e nga Harvard. Por, nuk kishim bërë asnjë eksperiment. Ishim pak të shqetësuar. Kështu, në pritje të revizionit, Nick vendosi të bëj eksperimentin. Kontaktuam dikë që merret me eksperimente në laborator. Unë nuk di t'i bëj ato. Unë kujdesem për pacientët por nuk merrem me pikatore.
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.
Mësuam si të ushqejmë minjt me ilaçe. Ushqyem me paroxetin disa minj. Disa të tjerëve i dhamë pravastatin. Grupit të tretë të minjve i dhamë të dyja ilaçet. Si për magji, glukoza nga 20 arriti 60 miligram për deciliter tek minjtë. Studimi u pranua duke u bazuar vetëm tek provat e të dhënave por ne shtuam në fund edhe provat e laboratorit dhe shkruajtëm që kto ilaçe dhanë të njëjtat rezultate tek minjtë. Cdo gjë ishtë perfekte, dhe mund të mbaronte ktu. Por kam akoma gjashtë minuta e gjysëm.
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.
(Të qeshura) Po rrija me Nick-un dhe po bisedonim kur dikush nga ne tha, nuk mbaj mend kush.
That was great, and the story could have ended there. But I still have six and a half minutes.
Po pyes veten nëse pacientët që përdorin kto dy ilaçe kanë eksperimentuar efekte të hiperglicemisë.
(Laughter)
Sigurisht menduam.
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?"
Si mund ta dinin me siguri? Ok, si tja bëjmë? Nëse marrim një ilaç ose dy dhe ndjeni diçka ndryshe çfarë bëni? Hapni faqen e Google
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."
dhe kërkoni ilaçet që po merrni dhe klikoni mbi ''efektet anësore''. Cilat janë simptomat e juaja? Pra thamë ok, le të pyesim Google nëse na jep të dhënat e kërkuesve në internet kështu mund të shikojmë çfarë lloj kërkimesh bëjnë pacientët. Më vjen keq të them se Google nuk pranoi kërkesën tonë. Isha i dëshpëruar. Një darkë me një koleg i cili punon për Microsoft Research dhe i thash: Dua të bëj këtë studim, Google nuk pranoi, qe zhgënjyese. Ai tha: Ne kemi Bing si motor kërkimi. (Të qeshura) Eh.. Fantastike! Tani unë u ndjeva sigurisht më mirë- (Të qeshura)
(Laughter)
Më dukej sikur flisja me Nick-un përsëri.
Yeah. That's great. Now I felt like I was --
Ai punon për një nga kompanitë më të mëdha në botë dhe unë po përpiqem ta bëj të ndjehet mirë. Por ai tha: Jo Russ, mbase nuk më kuptove.
(Laughter)
Ne nuk kemi vetëm Bing
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.
por përdorim edhe Internet Explorer për kërkime në Google Yahoo, Bing e të tjera... Për 18 muaj mbajmë të dhënat e kërkimeve për raste studimesh. Atëherë thashë: Tani po që kuptohemi! Ai është Eric Horvitz, shoku im në Microsoft. Kështu që filluam studimin ku zgjodhëm 50 fjalë që një person mund të përdorë në kërkim nëse vuani nga hiperglicemia, si ''lodhje'', ''humbje urie'' "urinim i shpeshtë", "urinim i shumtë" me falni por kjo është një nga shprehjet që kërkohet shpesh.
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.
Pra mblodhëm 50 fraza që quajtëm ''fjalë për diabetin'' Bëmë një kërkim të parë. Zbuluam që nga 0,5% deri në 1% të kërkimeve online përdorin një nga këto fjalë. Kështu që kjo qe baza jonë e klasifikimit. Nëse dikush shkruan ''paroxetine'' ose ''paxil''që janë sinonime dhe një nga 50 fjalët, përqindja arrin shifrën 2 përsa i përket fjalëve mbi diabetin nëse ju keni në kërkim fjalën paroxetine. Nëse shkruajmë pravastatin përqindja rritet 3 pikë nga baza. Nëse shkruajmë paroxetin dhe pravastatin në kërkim përqindja rritet 10 pikë rritje eksponenciale përsa i përket kërkimeve mbi dy ilaçet që na interesonin dhe fjalëve të lidhura me diabetin dhe hipergliceminë. Publikuam dhe këtë dhe tërhoqi vëmëndjen dhe kjo ndodhi sepse pacientët po na informonin mbi efektet anësore tërthorazi përmes kërkimeve online.
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.
Kërkuam vëmëndjen e FDA-s Ata treguan interes. Më pas krijuan disa programe për të vëzhguar mediat sociale me bashkëpunimin e Microsoft, që kishte një platformë të mirë për të ndjekur burime nga Twitter nga Facebook dhe nga kërkimet e web-it për të parë më shpejt nëse ilaçet, njësh apo bashkë japim efekte negative. Pse po ju tregoj këtë histori? Para së gjithash, kemi në dispozicion baza të dhënash në shkallë të gjëre per të kuptuar bashkëveprimet e ilaçeve dhe, esencialisht, reaksionet e tyre.
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.
Si funksionojnë ilaçet? Kjo ka krijuar dhe vazhdon të krijojë një ekosistem të ri për të kuptuar funksionimin dhe si të optimizojmë ilaçet. Nick mbaroi shkollën, tani është profesor tek Columbia. Ai eksperimentoi qindra ilaçe gjatë doktoratës dhe gjeti disa reaksione të rëndësishme i eksperimentuam sërisht dhe treguam që kjo mënyrë funksionon per të zbuluar reaksionet e ilaçeve. Megjithatë ja dy sqarime. Ne nuk analizojmë veç dy ilaçe per herë. Siç ju thash ka pacientë që përdorin 3,5,7,9 ilaçe bashkë Ka studjuar njëri reaksionet e 9 ilaçeve? Po, mund ti studjojmë në çift: A e B, A e C, A e D
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.
por sikur A,B,C,D,E,F të merren bashkë nga pacienti dhe të bashkëveprojnë duke ndikuar mbi efektin e njëri tjetrit ose të krijojnë efekte anësore të papritura? Sinqerisht, nuk jemi të përgatitur mbi këtë. Eshtë një fushë pa kufi studimi i të dhënave për të studjuar reaksionet e ilaçeve. Dy informacione të fundit: Dua të mendoni mbi fuqinë që krijojmë nga të dhënat e pacientëve mbi ngjarjet negative që na vinë nga farmacistët, nga pacientët nga doktorët, nga personat që na dhanë të dhënat në Stanford, Harvard, Vanderbilt
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.
për të bazuar kërkimet tona. Njerëzit shqetësohen për të dhënat. Shqetësohen për privatësinë dhe sigurinë e tyre, është normale. Kemi nevojë për sisteme sigurie. Por nuk mund të punojmë pa këto të dhëna sepse janë burim i çmueshëm frymëzimi, zhvillimi dhe zbulimi për mjekësinë. Gjëja e fundit është që ju prezantova dy ilaçe me një histori të trishtueshme. Të dy ilaçet krijonin probleme rrisnin nivelin e glukozës. Mund të shkaktonin diabetin
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.
tek pacientë që nuk e vuajnë atë pra duhet të përdoren me shumë kujdes mbase jo bashkë mbase duhet të zgjidhen ilaçe të ndryshme. Por, mund të ndodhte dhe e kundërta. Mund të zbulonim 2 ose 3 ilaçe që reagonin në mënyrë të dobishme. Mund të zbulonim efekte të reja që ilaçi veç nuk shfaq por bashkë, në vënd të shkaktojë efekt anësor mund të jetë një kurë e re për sëmundje që akoma nuk kanë kurë ose për kura jo shumë efektive. Nëse mendojmë për kurat me ilaçe sot kura të avancuara për Hiv-in, tuberkulozin, depresionin diabetin flasim për mix ilaçesh. Pra ja konkluzioni, objekt për një tjetër në TED Talk në të ardhmen, si mund të përdorim burimet e të dhënave për të gjetur efekte pozitive në kombinimin e ilaçeve që të përdoren për kura të reja
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?
perspektiva të reja në kuptimin e ilaçeve që të na ndihmojnë të kurojmë më mirë pacientët tonë? Shumë faleminderit.
Thank you very much.
(Duartrokitje)
(Applause)