The doctor determines that you have high cholesterol

病院に行って 検査を受けたところ

and you would benefit from medication to treat it.

コレステロールが高いので

So you get a pillbox.

薬で下げた方が良いと 診断されました

You have some confidence,

それで薬の瓶を １つ手にします

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

患者も医者も

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

薬は効くはずだと 信じています

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

薬を作った会社は 多くの研究を 重ねた上で 薬の認可を申請し

They have a rough idea of how it works,

FDAは細心の注意を払って 批判的に審査した上で認可を出しています

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

薬がどのように働き

It should be OK.

どんな副作用があるかは おおよそ分かっていて

You have a little more of a conversation with your physician

大丈夫なはずだと

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

さらに話していると 医者が少し懸念を持ちます

haven't felt like yourself,

どうも少し ふさぎ気味だ

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

何か違和感がある

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

以前のように 物事を楽しめない

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

医者が言います 「少しうつの傾向があるようです

So now we're talking about two medications.

薬をもう１つ 飲んだほうがいいですね」

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

これで薬が２つになりました

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

こちらの薬も 何百万という人が使っていて

Think things should go OK.

製薬会社が研究をし FDAが チェックしていて 問題のないものです

Think things should go OK.

こっちは大丈夫なはずです

Well, wait a minute.

こっちは大丈夫なはずです

How much have we studied these two together?

でも 待ってください

Well, it's very hard to do that.

両方同時に使った場合については どれほど研究されているのでしょう？

In fact, it's not traditionally done.

それは 実際 行うのが難しく

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

通常は行われていません

after the drugs hit the market.

私たちはもっぱら

How can we figure out if bad things are happening

「市販後調査」と呼ばれるものに 頼っています

between two medications?

２つの薬の併用で 問題が生じているかは

Three? Five? Seven?

どうすれば わかるのでしょう？

Ask your favorite person who has several diagnoses

併用が ３つ ５つ ７つの場合は？

how many medications they're on.

病気をいくつも抱えた人に

Why do I care about this problem?

薬をいったい何種飲んでいるのか 聞いてご覧なさい

I care about it deeply.

私はこの問題に とても関心があります

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

なぜかというと

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

私はインフォマティクスとデータサイエンスを 専門とする人間ですが 私の考えでは

is to leverage lots of different sources of data

そのような薬の相互作用について理解する 唯一見込みのある方法は

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

様々な異なる情報源のデータを 活用することなんです

and when it's not so safe.

それによって薬が併用して 安全か安全でないか

So let me tell you a data science story.

分かるようになります

And it begins with my student Nick.

データサイエンスの方法を お聞かせしましょう

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

話は私の教え子から 始まります

(Laughter)

彼を｢ニック｣と呼ぶことにしましょう それが彼の名前なので

Nick was a young student.

(笑)

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

若い学生のニックに 私は言いました

and how they work together and how they work separately,

「薬は単独で あるいは併用したとき

and we don't have a great understanding.

どう働くのか 理解する必要があるが

But the FDA has made available an amazing database.

我々はあまり良く 理解しているとは言えない

It's a database of adverse events.

しかしFDAが作った 素晴らしいデータベースがある

They literally put on the web --

有害事象のデータベースだ」

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

文字通りWebサイトで 公開されていて

hundreds of thousands of adverse event reports

誰でもすぐダウンロードできます

from patients, doctors, companies, pharmacists.

そこには患者 医者 企業 薬剤師から寄せられた

And these reports are pretty simple:

何十万という有害事象の報告が 集められています

it has all the diseases that the patient has,

このデータはとても シンプルなもので

all the drugs that they're on,

その患者が抱える すべての病気

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

処方されている すべての薬

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

そして経験されたすべての有害事象 ないしは副作用が書かれています

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

米国で発生している有害事象が 網羅されているわけではありませんが

So I said to Nick,

何百何千という薬の データがあります

"Let's think about glucose.

それでニックに言いました

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

「血糖を検討してみよう

Let's see if we can understand glucose response.

血糖はとても重要で 糖尿病に関与していることが分かっている

I sent Nick off. Nick came back.

薬による血糖の変化について 何か分かるかやってみよう」

"Russ," he said,

そしてニックを送り出し ニックが戻ってきました

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

「先生 このデータベースの データに基づいて

based on looking at this database,

副作用による 薬の分類を作りました

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

これを使うと

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

薬で血糖が変わるか どうか分かります」

He took all the drugs that were known to change glucose

彼のやったことは ごく単純です

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

血糖を変えることが 分かっている薬のグループと

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

血糖を変えない薬のグループを 比較したんです

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

「両者の副作用に どんな違いがあるのか？

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

倦怠感は？ 食欲は？ 排尿習慣は？」

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

これらを合わせると とても良い指標になります

when a drug will change glucose."

「薬が血糖を変えるかどうか

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

93%の精度で当てられます」と

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

「すごいじゃないか」

"But Nick, there's a problem.

若い学生です　自信を付けて やらなきゃいけません (笑)

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

「問題は

because it's core to our practice.

どの薬が血糖に影響するか 医者ならみんな知っているということだ

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

とても重要なことだからね

definitely not publishable."

良い成果だが 本当に興味深いとは言えず

(Laughter)

論文にはならないな」

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

(笑)

Nick is smart.

「先生がそう言うのは 分かっていました」

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

ニックは頭の良い学生です

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

「そうくると思って もう１つ実験をしました

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

データベースで薬を ２つ併用している患者に

for people taking two drugs,

血糖が変化している 兆候がないか探したんです

where each drug alone did not change glucose,

服用している２つの薬が

but together I saw a strong signal."

単独では血糖を 変えないけれど

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

併用すると 変化する見込みが 高いケースです」

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

「なるほど いいアイデアだ リストを見せてご覧」

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

そこには あまり興味を引かない薬が たくさん並んでいましたが

paroxetine, or Paxil, an antidepressant;

目を引く薬が ２つありました

and pravastatin, or Pravachol, a cholesterol medication.

パロキセチン 別名パキシルという 抗うつ薬と

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

プラバスタチン 別名プラバコールという 高コレステロール血症治療薬です

In fact, we learned later,

「おや この２つを飲んでいる患者なら アメリカに何百万人もいるぞ」

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

実際後で分かったことですが

and a million, we estimated, on both.

その当時でパロキセチンは1500万人 プラバスタチンも1500万人のアメリカ人が服用しており

So that's a million people

両方服用している人が 百万人ほどいると推定されました

who might be having some problems with their glucose

つまり百万人もの人が 薬のせいで

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

血糖の問題を抱えている かもしれないのです

actually holds up.

ニックがFDAのデータを 機械学習にかけて

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

ごちゃごちゃやった結果が もし正しいのであれば

because I love what you did with the mumbo jumbo,

「でもまだ論文にはできないな

with the machine learning,

君のやっている 機械学習とか言うやつを

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

私は面白いと思うが

So we have to do something else.

我々の分野で確立した 実証方法とは言えない｣

Let's go into the Stanford electronic medical record.

もっと何かやる 必要があります

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

スタンフォードの電子医療記録に あたってみることにしました

we removed identifying information.

研究室にコピーがあって

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

個人情報を取り除けば 研究目的に使えました

have problems with their glucose."

「この２つの薬を 使っている患者に

Now there are thousands and thousands of people

血糖の問題がないか 見てみよう」

in the Stanford medical records that take paroxetine and pravastatin.

パロキセチンとプラバスタチンを 使っている患者なら

But we needed special patients.

スタンフォードの医療記録に 何千人もいましたが

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

私たちは特別な患者を 必要としていました

then got the second one and had another glucose measurement,

最初一方を服用していて 血糖値を測定し

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

それからもう一方を服用し また血糖値を測定するというのを

And when we did that, we found 10 patients.

２ヶ月というような 適当な期間内に行った患者です

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

探してみたら 10人見つかりました

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

そして10人中 8人で 血糖の増加が

when they got the second P.

２番目のPの後 — ２つの薬を P & P と呼んでいるんですが —

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

見られました

glucose went up 20 milligrams per deciliter.

どちらが先でも同じで ２番目の薬を服用したとたんに

Just as a reminder,

血糖が 20mg/dl 上昇したんです

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

参考までに

with a glucose of around 90.

普通に生活している人は 糖尿病でなければ

And if it gets up to 120, 125,

血糖値は90程度です

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

それが120とか125になったら

So a 20 bump -- pretty significant.

医者は糖尿病の可能性を 疑い始めます

I said, "Nick, this is very cool.

だから20の上昇というのは 見過ごせないものです

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

「ニック これはすごいぞ

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

だが残念ながら まだ論文にはできない

it's not enough patients."

たった10人では

So we said, what can we do?

どう見ても少なすぎる」

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

どうしたらいいか？

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

ボストンにあるハーバード大と ナッシュビルにあるヴァンダービルト大の

who also have electronic medical records similar to ours.

知り合いに電話する ことにしました

Let's see if they can find similar patients

両大学にもスタンフォードと同様の 電子医療記録があります

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

最初のPと 次のPの服用と

in that range that we need.

血糖値測定を 必要な期間内に行っている患者を

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

探してもらうことにしました

same trend.

ありがたいことに ヴァンダービルト大からは １週間で そのような患者が40人見つかり

Harvard found 100 patients, same trend.

同じ傾向が見られました

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

ハーバード大からは100人の患者が見つかり 同じ傾向が見られました

that were telling us that patients getting these two drugs

最終的に３つの異なる医療センターで 150人の患者が見つかり

were having their glucose bump somewhat significantly.

これら２つの薬を 併用すると

More interestingly, we had left out diabetics,

血糖が有意に上昇することを 示していました

because diabetics already have messed up glucose.

さらに興味深いのは

When we looked at the glucose of diabetics,

血糖にすでに異常のある 糖尿病患者は当初除外していたんですが

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

糖尿病患者の場合には

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

20mgではなく60mgも 上昇することが分かりました

We submitted the paper.

これは重大なことです

It was all data evidence,

「これは発表しなきゃいけない」となって 論文を提出しました

data from the FDA, data from Stanford,

証拠はすべてデータです

data from Vanderbilt, data from Harvard.

FDAのデータ スタンフォード大のデータ

We had not done a single real experiment.

ヴァンダービルト大のデータ ハーバード大のデータ

But we were nervous.

自分で実験は １つもしていません

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

でも少し不安になったので

We found somebody who knew about lab stuff.

論文が査読を受けている間に

I don't do that.

実験ができる人間を探しました

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

私はやりませんので

They taught us how to feed mice drugs.

患者は診ますが ピペットは使いません

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

マウスに薬を与える やり方を習いました

We gave some other mice pravastatin.

あるマウスのグループには パロキセチンを与え

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

別のグループには プラバスタチンを与え

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

第３のグループには 両方与えました

in the mice.

するとマウスでも 20〜60mg/dlの

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

血糖上昇が見られました

but we added a little note at the end,

論文はインフォマティクス的な 証拠だけで受理されましたが

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

最後に注釈を 追加しておきました

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

「ちなみに マウスに投与したところ 上昇が見られた」

But I still have six and a half minutes.

素晴らしい結果です 話はここで終わりにしてもいいんですが

(Laughter)

まだ６分半残っています

So we were sitting around thinking about all of this,

(笑)

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

この件について考えていて

"I wonder if patients who are taking these two drugs

誰だったのか覚えていませんが こう言いました

are noticing side effects of hyperglycemia.

「この２つの薬を 服用した患者の中に

They could and they should.

高血糖の副作用に気付いた人は いなかったのかな？

How would we ever determine that?"

気付いて良さそうなものだけど

We said, well, what do you do?

どうすればわかるだろう？」

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

「患者はどうするだろう？

and you get a funny feeling.

薬を１つか２つ 新たに服用し始めて

What do you do?

何か具合が 悪くなったとしたら

You go to Google

どうするか？

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

飲んでいる薬の名前に

and you type in "side effects."

「副作用」という キーワードを追加して

What are you experiencing?

Googleで検索し

So we said OK,

自分の症状を 探してみるんじゃないかな？」

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

それでGoogleに

so that we can look at the search logs

検索ログを見せてくれるよう 頼んでみよう

and see if patients are doing these kinds of searches.

ということになりました

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

患者がそのような検索をしていないか 調べようというわけです

So I was bummed.

あいにく我々の依頼は Googleに断られ

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

とてもがっかりしました

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

Microsoftリサーチで働く仕事仲間と 食事していた時に

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

こういう研究を したいんだけど

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

Googleに断られて 参ったという話をすると

(Laughter)

彼が言いました 「うちにBing検索というのがあるけど･･･」

Yeah.

(笑)

That's great.

ほう

Now I felt like I was --

そりゃいいね

(Laughter)

私は内心もう —

I felt like I was talking to Nick again.

(笑)

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

またニックと話しているような 感じになりました

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

世界最大の企業の１つで 働いている男です

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

私はもう おだてる姿勢に 入っていました

We not only have Bing searches,

すると彼が言います 「誤解したかもしれませんが

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

うちにはBing検索がある というだけじゃなくて

Yahoo, Bing, any ...

Internet Explorerで検索していれば Googleだろうと

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

Yahooだろうと Bingだろうと

I said, "Now you're talking!"

研究目的限定でデータを 18ヶ月分保持してあるんです」

This was Eric Horvitz, my friend at Microsoft.

「そりゃ願ってもない！」

So we did a study

彼はエリック・ホーヴィッツという Microsoftにいる友人です

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

それで研究に取りかかり

if they're having hyperglycemia,

高血糖の一般の人が 検索に使いそうな言葉を

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

50個リストアップしました

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

「疲れる」「食欲がない」 「尿の量が多い」「おしっこが多い」

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

そういった みんなの 使いそうな言葉です

And we did first a baseline.

これで「糖尿病言葉」と私たちの呼ぶ 50のフレーズができました

And it turns out that about .5 to one percent

まず基準となる 値を調べたところ

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

インターネット検索全体のうちの 0.5〜1%は

So that's our baseline rate.

糖尿病言葉を含むことが 分かりました

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

これが基準になります

and one of those words,

パロキセチンないしはパキシル —

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

この２つは同じですが —

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

その一方の言葉があるとき 糖尿病言葉が現れる率は2%ほどに上がります

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

パロキセチン言葉が ある場合です

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