Расс Альтман: Что на самом деле происходит, когда вы смешиваете лекарства?

Если вы принимаете два разных препарата по двум разным причинам, задумайтесь вот о чём: ваш врач может не полностью понимать, что происходит при приёме такой комбинации, потому что лекарственные взаимодействия очень тяжело изучать. Доступно и интересно Расс Альтман рассказывает о том, как врачи изучают непредвиденные лекарственные взаимодействия, используя необычный ресурс: систему поисковых запросов.

00:11 Вы идёте к врачу и сдаёте анализы. Доктор говорит вам, что у вас высокий холестерин и что необходимо принимать определённые препараты. Вы получаете пузырёк с таблетками. Вы не сомневаетесь: врач уверен, что лекарство сработает. Компания, которая его выпускает, провела исследования, прошла сертификацию, препарат внимательно изучили и одобрили. У них есть общее представление о его действии, примерное представление о побочных эффектах. Всё должно быть в порядке. Вы поговорили со своим врачом ещё немного, и он забеспокоился, потому что вы подавлены, чувствуете себя не очень, перестали радоваться привычным вещам. Он говорит: «Знаете, я думаю, что у вас небольшая депрессия. Я пропишу вам ещё таблетки».

00:59 То есть сейчас мы говорим уже о двух препаратах. И со вторым всё то же самое — миллионы людей его принимают, компания проводила исследования, они прошли все тесты — всё в порядке. Проблем вроде бы быть не должно. Проблем вроде бы быть не должно. Но подождите. Как долго мы изучали их взаимодействие?

01:19 Это очень сложно. На самом деле никто этого обычно не делает. Мы полностью зависим от так называемого «постмаркетингового наблюдения», после того как препарат вышел на рынок. Но как мы можем выяснить, что эти два препарата взаимодействуют как-то не так? Эти три? Пять? Семь? Спросите близких людей с несколькими диагнозами, сколько препаратов они принимают.

01:43 Почему меня волнует эта проблема? Она меня очень волнует. Я учёный-информатик и аналитик данных, и по-моему, единственная надежда понять эти взаимодействия — это поднять огромное количество источников информации, чтобы выяснить, какие препараты безопасно использовать вместе, а какие нет.

02:03 Я хочу рассказать историю об анализе данных. Всё началось с моего студента Ника. Давайте назовём его «Ник», потому что так его зовут. (Смех)

02:11 Он был молодым студентом. Я сказал: «Знаешь, Ник, нам нужно понять, как работают лекарства, как они работают вместе, как отдельно, ведь мы это очень плохо понимаем». А теперь FDA выложила прекрасную базу данных. Это база случаев, связанных с побочными эффектами. Они просто выложили её в интернет — она доступна, её можно скачать прямо сейчас: сотни тысяч отчётов и жалоб от пациентов, врачей, компаний, фармацевтов. И они все довольно простые: в них написано, какие заболевания есть у пациента, какие препараты он принимал и все негативные последствия, которые они испытали. Это не всё, что сегодня происходит в Америке, но это сотни и сотни тысяч препаратов.

02:53 Так что я сказал Нику: «Возьмём, например, глюкозу. Глюкоза очень важна, мы знаем, что она связана с диабетом. Давай посмотрим, понимаем ли мы ответную реакцию на неё». Я отправил Ника работать. Ник пришёл обратно.

03:07 «Расс, — говорит он мне, — Я создал классификатор, позволяющий посмотреть побочные эффекты препарата, согласно этой базе данных, и он показывает, будет ли препарат менять уровень глюкозы или нет».

03:20 Он сделал это. Это было довольно просто. Он взял все препараты, которые меняют уровень глюкозы, и группу препаратов, которые его не меняют, и подумал: «В чём разница между их побочными эффектами? Изменения в утомляемости? Аппетите? Мочеиспускании?» Всё это вместе позволило ему создать очень хороший определитель. Он сказал: «Расс, я могу с 93%-й точностью определить, изменит ли препарат глюкозу».

03:42 Я говорю: «Ник, это отлично». Он молодой студент, нужно придать ему уверенности в себе. «Ник, но есть проблема. Все врачи в мире знают препараты, меняющие уровень глюкозы, потому что это основа их практики. Так что здорово, отличная работа, но не настолько интересная, её точно не опубликуешь». (Смех)

04:01 Он сказал: «Я знаю, Расс, я знал, что вы это скажете». Ник — умный парень. «Я знал, что вы так скажете, но я провел ещё один эксперимент. Я посмотрел в базе на людей, принимавших два препарата, и стал искать признаки изменения глюкозы у таких пациентов. При этом препараты по одиночке глюкозу не меняли, но вместе — я увидел, что они это делают».

04:25 Я сказал: «Молодец, отличная идея. Покажи-ка мне список». И там куча лекарств, не очень интересно. Но моё внимание привлекло то, что в списке были два препарата: пароксетин, или «Паксил», — антидепрессант, и правастатин, или «Правакол», — препарат от холестерина.

04:42 И я сказал: «Хм. Миллионы американцев принимают их одновременно». Позже мы выяснили, что 15 млн американцев принимают пароксетин, 15 млн — правастатин и миллион, как мы посчитали, — оба препарата одновременно. И это миллион человек, у которых могут быть проблемы с глюкозой, если это шаманство, что он проделал с базой данных FDA, реально работает. Но я сказал: «Это всё ещё не публикуемо, мне очень нравится, что ты там наколдовал с машинным обучением, но это не доказательство того, что мы правы. Так что нам нужно что-нибудь ещё. Давай посмотрим в электронные медицинские записи Стэнфорда, у нас есть копия для исследований — мы убрали всю идентификационную информацию. И я сказал: «Посмотрим, есть ли проблемы с уровнем глюкозы у людей, принимающих оба препарата».

05:30 Итак, тысячи и тысячи людей принимают пароксетин и правастатин, согласно записям Стэнфорда. Но нам были нужны особые пациенты: те, которые принимали один из препаратов и измеряли уровень глюкозы, а затем начали принимать второй и снова измерили уровень глюкозы, причём в определённый промежуток времени — скажем, два месяца. И когда мы это сделали, мы нашли 10 пациентов. Однако у восьми из этой десятки был скачок глюкозы, когда они получили второй «П» — мы называем их «П» — когда они получили второй «П». Любой из них может быть первым, они начинают принимать второй — глюкоза поднимается на 20 мг на децилитр. Хочу напомнить, что в обычной жизни, если вы не диабетик, ваш уровень глюкозы около 90. И если она поднимается до 120–125, ваш врач может начать думать, что у вас диабет. Так что скачок на 20 пунктов довольно значителен.

06:21 Я сказал: «Ник, это очень круто. Но, к сожалению, это всё ещё не тянет на публикацию, потому что 10 пациентов, как ни крути, этого не достаточно».

06:30 И мы подумали — что мы можем сделать? Позвоним-ка нашим друзьям из Гарварда и Вандербильта, у которых — Гарвард в Бостоне, Вандербильт в Нашвилле — у которых есть такие же истории болезни, как у нас. Посмотрим, смогут ли они найти похожих пациентов с одним «П», с другим «П», измерениями глюкозы в диапазоне, который нам нужен.

06:47 Слава богу, в Университете Вандербильта за неделю нашли 40 таких пациентов, динамика та же. В Гарварде нашли 100 пациентов, динамика та же. В результате у нас было 150 пациентов из трёх разных медицинских центров, и всё говорило о том, что у принимающих два этих препарата были значительные скачки уровня глюкозы.

07:09 Что интересно, мы не включили туда диабетиков, потому что у диабетиков и так не всё в порядке с глюкозой. Когда мы посмотрели на эти показатели у диабетиков, они поднимались на целых 60 мг на децилитр, а не на 20. Это было серьёзно, и мы подумали, что надо это опубликовать. Мы отправили работу. Всё было основано только на данных — данных из FDA, данных из Стэнфорда, Вандербильта, Гарварда. Мы не провели ни одного эксперимента.

07:35 И мы нервничали. И Ник, когда нашу работу рассматривали, пошёл в лабораторию. Мы нашли кого-то, кто этим занимается. Я об этом ничего не знаю. Я занимаюсь пациентами, а не пипетками. Они научили нас, как давать препараты мышам. Мы взяли мышей и дали им один «П» — пароксетин. А другим дали правастатин. А третьей группе дали оба. И кто бы мог подумать, глюкоза поднялась от 20 до 60 мг на децилитр у этих мышей.

08:06 Работа, основанная только на данных, была принята, но в конце мы добавили: «Кстати, если дать препараты мышам, глюкоза поднимается».

08:14 Это было здорово, и всё на этом могло закончиться. Но у меня ещё шесть с половиной минут. (Смех)

08:21 И мы посидели, подумали обо всём об этом, и я уже не помню, кто это придумал, но кто-то сказал: «Интересно, а кто-то из этих пациентов, которые принимали оба препарата, заметил побочный эффект гипергликемии? Они могли, и они должны были. Как бы мы могли это определить?»

08:38 Что люди делают в таких случаях? Вы принимаете лекарство — одно новое или два — и испытываете странные ощущения. Что вы будете делать? Вы открываете Google, вбиваете оба препарата, или один, который вы принимаете, и потом «побочные эффекты». Что вы ощущаете? И мы думаем: ладно, давайте попросим Google поделиться с нами данными запросов, чтобы мы могли посмотреть, задавали ли пациенты такие вопросы. В Google, к сожалению, отклонили наш запрос. Я был очень расстроен. Я ужинал с коллегой, который работает в Microsoft Research, и сказал ему: «Мы хотели провести исследование, в Google отказали — облом». Он сказал: «Ну, у нас есть данные Bing». (Смех)

09:21 Ну да. Супер. Я почувствовал, будто… (Смех)

09:26 Будто я снова разговаривал с Ником. Он работает на одну из самых больших компаний в мире, а я уже пытаюсь его подбодрить. Но потом он говорит: «Нет, Расс, ты, наверное, не понял. У нас есть не только запросы в Bing, но и запросы в Google, Yahoo, Bing — отовсюду — сделанные из Internet Explorer. Затем мы храним эту информацию 18 месяцев только для исследований». И я говорю: «Вот это другое дело!» Это был Эрик Хорвиц, мой друг в Microsoft.

09:51 И мы провели исследование, где определили 50 слов, которые обычный человек может набрать, если у него гипергликемия, например «усталость», «потеря аппетита», «много хожу в туалет», «много писаю» — прошу прощения, это одна из вещей, которую могут искать. И у нас было 50 фраз, мы их назвали «диабетическими словами». И сначала мы посмотрели исходные данные. Выяснилось, что от 0,5 до 1% всех запросов в интернете включают одно из этих слов. Это нашa точка отсчёта. Если люди ищут «пароксетин» или «Паксил» — это синонимы — и одно из этих слов, частота вырастает до примерно 2% «диабетических слов», если вы уже знаете, что там есть слово «пароксетин». Если это «правастатин», частота вырастает примерно до 3% от исходного уровня. Если и «пароксетин», и «правастатин» представлены в запросе, она поднимается до 10% — огромное увеличение в три-четыре раза в запросах с интересующими нас препаратами и «диабетическими» или «гипергликемическими» словами.

10:55 Мы это опубликовали, и это привлекло внимание. Причина, по которой это заслуживает внимания, в том, что пациенты рассказывают нам о своих побочных эффектах не напрямую, а через поиск. Мы отослали это в FDA. Они заинтересовались. Они установили наблюдение за социальными сетями, чтобы сотрудничать с Microsoft, с их техническими возможностями для этой задачи, а также за лентой в Twitter, в Facebook, за статистикой поисковых запросов, чтобы выявить ранние признаки того, что препараты, раздельно или вместе, вызывают проблемы.

11:27 И что же я понял? Зачем я это рассказываю? Прежде всего, теперь данные могут помочь обеспечить лучшее понимание взаимодействия лекарственных препаратов и, по сути, их действие. Как действуют лекарства? Это создаст и уже создало новую экосистему для понимания того, как работают препараты и как оптимизировать их использование. Ник не остановился — он теперь профессор Колумбийского университета. Он проделал то же самое в своей докторской с сотнями пар лекарств. Он нашёл несколько очень важных взаимодействий, так что мы воспроизвели эксперимент и показали, что это на самом деле работает для поиска взаимодействия препаратов.

12:05 Однако есть ещё пара моментов. Мы не просто используем лекарства парами. Как я уже сказал, есть пациенты, принимающие три, пять, семь, девять. Изучил ли кто-то их девятистороннее взаимодействие? Да, мы можем рассматривать их парами — А и В, А и С, А и D, но как насчёт A, B, C, D, E, F, G — всех вместе, принимаемых одним пациентом? Возможно, они взаимодействуют, снижая или увеличивая эффективность друг друга или вызывая неожиданные побочные эффекты? Мы действительно не знаем. Это непаханое поле работы, где мы можем использовать наши данные, чтобы попытаться понять эти взаимодействия.

12:45 Ещё два урока. Я хочу, чтобы вы подумали, какие у нас открылись возможности, благодаря тем людям, которые рассказали о своих жалобах фармацевтам, самим себе, своим врачам, благодаря тем, кто разрешает использовать базы данных в Стэнфорде, Гарварде, Вандербильте для исследований. Люди волнуются за свои данные. Они беспокоятся о приватности, безопасности — так и должно быть. Нам нужны защищённые системы. Но нам не нужны системы, которые ограничивают доступ к данным, являющимся богатым источником вдохновения, инноваций и новых открытий для создания нового в медицине.

13:23 И в заключение хочу сказать, что в нашем случае мы нашли пару препаратов, и результы были печальными. Они действительно вызывали проблемы. Они повышали глюкозу. Они могли вызвать у кого-то диабет, который бы без них не возник, так что нужно использовать два препарата очень аккуратно, может быть, не вместе, может, прописать пациенту что-то другое. Но ведь была и другая возможность. Мы могли найти пару или тройку лекарств, которые бы обеспечили благотворное взаимодействие. Мы могли обнаружить новые эффекты препаратов, которых у них по одиночке не было бы, но вместе, вместо побочного эффекта, они могли бы предложить совершенно новую терапию болезней, считавшихся неизлечимыми или плохо поддающимися лечению. В современной лекарственной терапии все значимые открытия — для ВИЧ, туберкулёза, депрессии, диабета — это всегда коктейль из разных лекарств.

14:15 Хорошая новость в том, и это уже отдельная тема для другого выступления на TED, что мы можем использовать те же источники данных, чтобы находить положительные эффекты комбинаций лекарств, которые обеспечат нам новые схемы лечения, новый взгляд на то, как работают препараты, и возможность заботиться о пациентах ещё лучше.

14:34 Большое спасибо.

Источник http://www.ted.com

There are no comments

Add yours

Отменить ответ

Comment

Name

Email

Url

Введите код с картинки (CAPTCHA) *