Mešanje lekova – šta se dešava kada mešate lekove

KONTRAINDIKACIJE LEKOVA

Da li je mešanje lekova ispitano. Šta se dešava kada mešate lekove i kako to da saznate

Ako uzimate dva različita leka iz dva različita razloga, evo zamisli koja vam može otvoriti oči: vaš lekar možda baš i ne razume u potpunosti šta se dešava kada se oni kombinuju, jer je interakcije lekova neverovatno teško proučavati. U ovom fascinantnom i pristupačnom govoru, Ras Altman pokazuje kako lekari proučavaju neočekivane interakcije lekova pomoću iznenađujućeg izvora: upita za pretragu pretraživača interneta.

Odete kod doktora i obavite neke analize. Doktor utvrdi da imate visok holesterol i da bi bilo dobro da uzimate lekove kako biste to lečili, pa uzmete pilule. Verujete, vaš lekar veruje da će to da pomogne. Kompanija koja je izumela lek je obavila dosta ispitivanja, podnela ga na odobrenje Upravi za hranu i lekove. Ispitali su ga veoma pažljivo, skeptično i odobrili ga. Imaju izvesnu predstavu o tome kako deluje, o tome koje su nuspojave. Trebalo bi da bude u redu. Dodatno ste pričali sa svojim lekarom i on je malo zabrinut jer ste tužni, niste baš svoji, ne uživate u stvarima u životu kao i obično. Lekar vam kaže: „Znate, mislim da imate depresiju. Moraću da vam dam druge pilule.“

Tako sad govorimo o dva leka. Sa tim pilulama je isto – milioni su ih uzimali, kompanija je ispitivala, Uprava za hranu i lekove je pregledala, sve je u redu. Mislite da će sa ovim da bude sve u redu. Mislite da će i sa ovim da bude sve u redu. Ipak, sačekajte malo. Koliko smo ova dva leka izučavali zajedno?

Pa, to je vrlo teško uraditi. Zapravo, to se po običaju ne radi. Potpuno zavisimo od onoga što zovemo „postmarketinški nadzor“, nakon što lek bude pušten na tržište. Kako možemo da otkrijemo da li se nešto loše dešava između dva leka? Tri? Pet? Sedam? Pitajte svoju omiljenu osobu sa nekoliko dijagnoza koliko lekova uzima.

Zašto je meni stalo do ovog problema? Jako mi je stalo do toga. Ja sam tip koji se bavi informatikom i naukom o podacima, i prema mom mišljenju, jedina nada da razumemo ove interakcije je da usaglasimo mnogo različitih izvora podataka kako bismo otkrili kada se lekovi mogu bezbedno koristiti zajedno, a kada baš i nije bezbedno.

Dopustite da vam ispričam priču o nauci o podacima. Počinje sa mojim studentom Nikom. Zvaćemo ga „Nik“, jer mu je to ime.

Nik je bio mladi student. Rekao sam: „Znaš, Nik, moramo da razumemo kako lekovi deluju, kako deluju zajedno i kako deluju zasebno, a ne razumemo mnogo o tome. Međutim, Uprava za hranu i lekove je objavila neverovatnu bazu podataka. To je baza podataka o neželjenim događajima. Bukvalno su je postavili na mrežu – javno je dostupna, svi možete da je sada skinete – stotine hiljada izveštaja o neželjenim događajijma od pacijenata, doktora, kompanija, farmaceuta. Ti izveštaji su prilično jednostavni. Tu su sve bolesti koje pacijent ima, svi lekovi koje uzima i svi neželjeni događaji ili nuspojave koje doživljavaju. To nisu svi neželjeni događaji koji se danas javljaju u Americi, ali to su stotine i stotine hiljada lekova.

Rekao sam Niku: „Razmotrimo glukozu. Glukoza je veoma važna i znamo da je u vezi sa dijabetesom. Hajde da vidimo da li možemo da razumemo reakciju glukoze.“ Ispratio sam Nika. Vratio se.

„Ras“, rekao je, „Napravio sam klasifikator koji može da sagleda neželjene efekte leka na osnovu pregleda baze podataka i može nam reći da li postoji šansa da će taj lek promeniti nivo glukoze ili ne.“

Uspeo je. Bilo je prosto, na neki način. Uzeo je sve lekove za koje se zna da menjaju nivo glukoze i gomilu lekova koji ne menjaju nivo glukoze i zapitao se: „U čemu je razlika između njihovih nuspojava? Razlike u osećaju premora? Apetitu? U pogledu vršenja mokrenja?“ Sve to u sklopu mu je dalo veoma dobro sredstvo predviđanja. Rekao je: „Ras, mogu da predvidim sa 93 posto verovatnoće tačnosti kada će lek menjati nivo glukoze.“

Rekao sam: „Nik, to je sjajno.“ On je mladi student, morate da mu podignete samopouzdanje. „Ipak, Nik, postoji problem. Činjenica je da svaki lekar na svetu zna sve lekove koji menjaju nivo glukoze jer je to u suštini naše prakse. Tako da je to sjajno, odlično obavljeno, ali nije baš naročito zanimljivo, definitivno ne nešto što se može objaviti.“

Rekao je: „Znam, Ras. Pretpostavio sam da ćeš to reći.“ Nik je pametan. „Pretpostavio sam da ćeš to reći, pa sam sproveo još jedan eksperiment. Posmatrao sam ljude u ovoj bazi podataka koji uzimaju dva leka i tražio sam slične signale, signale za promenu nivoa glukoze, za osobe koje uzimaju dva leka, pri čemu svaki lek sam po sebi ne menja glukozu, ali vidim da zajednički daju jak signal.“

Rekao sam: „O, pametan si. Dobra ideja. Pokaži mi spisak.“ Tu je bila gomila lekova, ne naročito zanimljivo. Ono što mi je privuklo pažnju je da su na spisku bila dva leka: paroksetin ili Paksil, antidepresiv, i pravastatin ili Pravakol, lek protiv holesterola.

Rekoh: „Ha! Milioni Amerikanaca koriste ova dva leka.“ Zapravo, kako smo kasnije saznali, 15 miliona Amerikanaca uzimalo je paroksetin u to vreme i 15 miliona pravastatin, a milion, prema našoj proceni, uzimalo je oba. Dakle, to je milion ljudi koji možda imaju probleme sa glukozom ako ovo čudo od mašinskog učenja koje je on sproveo u bazi Uprave zaista drži vodu. Ipak, rekao sam: „I dalje nije za objavljivanje, mada mi se dopada to što si uradio sa tim čudesima, sa mašinskim učenjem, ali to što imamo baš i nije odgovarajuća vrsta dokaza.“ Moramo da uradimo nešto drugo. Hajde da uđemo u elektronski medicinski zapis Stenforda. Imamo njegovu kopiju koja je u redu za istraživanje, uklonili smo informacije za identifikaciju, i rekao sam: „Hajde da vidimo da li osobe koje uzimaju ova dva leka imaju probleme sa glukozom.“

Postoje hiljade i hiljade ljudi u stenfordskim medicinskim podacima koji uzimaju parokesetin i pravastatin. Međutim, bili su nam potrebni posebni pacijenti. Bili su nam potrebni pacijenti koji su uzimali jedan od tih lekova i imali izmerenu glukozu, zatim dobili drugi lek i imali drugu meru glukoze, a sve to u okviru prihvatljivog vremenskog perioda – otprilike oko dva meseca. Kada smo to uradili, pronašli smo deset pacijenata. Međutim, osmoro od tih deset je imalo porast glukoze kada su dobili drugi P – nazivamo ih P i P – kada su dobili drugi P. Bilo koji može biti prvi, zatim nastupa drugi, nivo glukoze raste za 1,1 mmol/l. Samo da podsetim, normalno se krećete, ako niste dijabetičar, sa glukozom od oko 5. Ako dostigne 6,6 – 6,9, vaš doktor će početi da pomišlja na potencijalnu dijagnozu dijabetesa. Tako da porast od 1,1 prilično ima značaja.

Rekao sam: „Nik, ovo je veoma zanimljivo, ali, žao mi je, i dalje nemamo rad, jer ovo je deset pacijenata i, ma daj, to nije dovoljno pacijenata.“

Stoga smo se zapitali šta možemo da uradimo. Rešili smo da pozovemo naše prijatelje sa Harvarda i Vanderbilta – Harvarda u Bostonu i Vanderbilta u Nešvilu – koji imaju elektronske medicinske podatke slične našim. Hajde da vidimo da li mogu da nađu slične pacijente sa jednim P, drugim P, merama glukoze u opsegu koji nam je potreban.

Bog ih blagoslovio, Vanderbilt je pronašao 40 takvih pacijenata za nedelju dana, utvrđena je ista tendencija. Harvard je pronašao 100 pacijenata, ista tendencija. Tako smo na kraju imali 150 pacijenata iz tri različita medicinska centra koji su nam ukazivali da pacijenti koji uzimaju ova dva leka imaju donekle značajan porast glukoze.

Što je još zanimljivije, izostavili smo dijabetičare, jer dijabetičari već imaju poremećenu glukozu. Kada smo pogledali glukozu dijabetičara, bila je povišena za 3,3 mmol/l, ne samo 1,1. Ovo je bila velika stvar i rekli smo: „Moramo da objavimo ovo.“ Predali smo rad. Sasvim je obuhvatao dokaze zasnovane na podacima, podacima iz Uprave za hranu i lekove, podacima iz Stenforda, iz Vanderbilta i Harvarda. Nismo sproveli nijedan pravi eksperiment.

Bioliver kapi za jetru – prirodna regulacija holesterola, triglecirida i šećera – klikni na sliku i naruči!

BioLiver kapi su biljni preparat za čišćenje jetre. Koriste se za smanjivanje povećanog šećera, holesterola i triglecirida u krvi kod osoba koje imaju povišen lipidni faktor ili insulinsku rezistenciju ali isto tako se koriste i preventivno za čišćenje jetre, jer podstiču regeneraciju jetre koja često zna biti preopterećena usled dugotrajnog uzimanja lekova.

Ipak, bili smo nervozni. Zato je Nik otišao u laboratoriju dok je rad bio pod razmatranjem. Našli smo nekog ko se razumeo u laboratorijske stvari. Ja to ne radim. Brinem se o pacijentima, ali ne koristim pipete. Naučili su nas kako da miševima dajemo lekove. Uzeli smo miševe i dali im jedan P, paroksetin. Nekim drugim miševima smo dali pravastatin, a trećoj grupi miševa smo dali oba. I gle čuda, glukoza se popela za 1,1 do 3,3 mmol/l kod miševa.

Rad je prihvaćen samo na osnovu informatičkih dokaza, ali smo na kraju dodali malu belešku u kojoj smo naveli da, uzgred, ako ovo date miševima, poveća se.

To je bilo sjajno, priča se mogla tu završiti. Međutim, imam još šest i po minuta.

Sedeli smo tako i razmišljali o ovome i ne sećam se ko se setio toga, ali neko je rekao: „Pitam se da li pacijenti koji uzimaju ova dva leka primećuju nuspojave hiperglikemije. Mogli bi da osete i trebalo bi. Kako bismo uopšte to ustanovili?“

Rekli smo, pa, šta ćeš uraditi? Uzimaš jedan lek, jedan ili dva nova leka i dobiješ čudan osećaj. Šta onda radiš? Odeš na Gugl i uneseš dva leka koja uzimaš ili jedan lek koji uzimaš i uneseš „nuspojave“. Šta je to što doživljavate? Rekli smo, u redu, hajde da pitamo Gugl da li hoće da podele sa nama unose pretraga, tako da možemo da ih pogledamo i vidimo da li pacijenti sprovode takve pretrage. Gugl je, nažalost, odbio naš zahtev. Tako da sam se baš osećao loše. Bio sam na večeri sa kolegom koji radi na istraživanjima u Majkrosoftu i rekao sam: „Hteli smo da sprovedemo istraživanje i Gugl je odbio, baš bezveze.“ Odgovorio je: „Pa, mi imamo pretrage sa Binga.“

Da. To je sjajno. Sada sam se osećao kao da –

Kao da ponovo pričam sa Nikom. Radi u jednoj od najvećih kompanija na svetu i već pokušavam da učinim da se oseća bolje. Međutim, rekao je: „Ne, Ras, možda me nisi razumeo. Ne samo da imamo pretrage sa Binga, već ako koristiš Internet Eksplorer da bi pretraživao na Guglu, Jahuu, Bingu, gde god, tada čuvamo te podatke 18 meseci samo u svrhe istraživanja.“ Uzviknuo sam: „To je već druga priča!“ To je bio Erik Horvic, moj prijatelj sa Majkrosofta.

Tako smo sproveli istraživanje gde smo odredili 50 reči koje bi bilo koja osoba mogla uneti ako imaju hiperglikemiju, kao što su „premor“, „gubitak apetita“, „učestalo mokrenje“, „često piškanje“ – oprostite, ali to je jedna od stvari koje biste mogli uneti. Dakle, imali smo 50 fraza koje smo nazvali „dijabetskim rečima“. Prvo smo ustanovili polaznu liniju. Ispostavilo se da oko 0,5 do 1 posto svih pretraga na internetu obuhvata jednu od ovih reči. To je naša osnova. Ako ljudi unesu „paroksetin“ ili „Paksil“ – to su sinonimi – i jednu od ovih reči, dolazi do porasta od oko dva posto za reči koje odgovaraju dijabetesu ako već znate da je prisutna ta reč „paroksetin“. Ako je u pitanju „pravastatin“, porast je oko tri posto u odnosu na polaznu liniju. Ako su u upitu prisutni i „paroksetin“ i „pravastatin“, porast je oko 10 posto, ogromno trostruko do četvorostruko povećanje u tim pretragama sa dva leka koja su nas zanimala i reči vezanih za dijabetes ili hiperglikemiju.

Objavili smo ovo i pridobilo je pažnju. Razlog zbog kojeg zaslužuje pažnju je što nam pacijenti indirektno govore o svojim nuspojavama kroz svoje pretrage. Izneli smo ovo pred Upravu za hranu i lekove. Bili su zainteresovani. Postavili su programe za nadgledanje društvenih medija kako bi sarađivali sa Majkrosoftom, koji je imao finu infrastrukturu za sprovođenje ovog, i drugima, da bi pregledali unose na Tviteru, unose na Fejsbuku, da bi pregledali unose pretraga, da bi pokušali da uoče rane znake da lekovi, bilo zasebno ili zajedno, stvaraju probleme.

Šta ovde smatram značajnim? Zašto sam ispričao ovu priču? Pa, pre svega, sada imamo nadu u podatke velikih i malih razmera koji će nam pomoći da razumemo interakcije lekova i ono što je zaista u osnovi, dejstva lekova. Kako lekovi deluju? Ovo će stvoriti i stvorilo je novi ekosistem za razumevanje dejstva lekova i njihovo najoptimalno korišćenje. Nik je nastavio sa ovim; danas je profesor na Kolumbiji. Ovo je sproveo u svom doktoratu na stotinama parova lekova. Otkrio je nekoliko veoma važnih interakcija i tako smo ovo ponovili i pokazali da je ovaj način zaista delotvoran u pronalaženju interakcija između lekova.

Međutim, u igri je još par stvari. Ne koristimo samo parove lekova u isto vreme. Kao što sam već rekao, ima pacijenata koji uzimaju tri, pet, sedam, devet lekova. Jesu li oni izučavani imajući u vidu njihovu devetostruku interakciju? Da, možemo da uzemo parove, A i B, A i C, A i D, ali šta ako A, B, C, D, E, F i G zajedno, ako ih uzima isti pacijent, možda međusobno ulaze u interakciju na načine koji ih čine bilo više ili manje efikasnim ili stvaraju neočekivane nuspojave? Zaista nemamo predstavu. To je ogromno otvoreno polje u kome možemo koristiti podatke da bismo pokušali da razumemo interakciju lekova.

Još dve lekcije. Želim da razmislite o moći koji smo uspeli da proizvedemo podacima od ljudi koji su dobrovoljno prijavili svoje neželjene reakcije preko njihovih farmaceuta, njih samih, njihovih doktora, ljudi koji su dozvolili pristup bazama podataka na Stenfordu, Harvardu, Vanderbiltu kako bi bile korišćene u istraživanju. Ljudi su zabrinuti zbog podataka. Zabrinuti su zbog svoje privatnosti i bezbednosti i treba da budu. Potrebni su nam bezbedni sistemi. Ipak, ne smemo imati sistem koji blokira pristup tim podacima jer su previše bogat izvor inspiracije, inovacije i otkrića za nove stvari u medicini.

Poslednje što želim da kažem je da smo ovde otkrili dva leka i to je bila pomalo tužna priča. Dva leka su stvarala probleme. Povećavala su nivo glukoze. Mogli su da prouzrokuju dijabetes kod nekoga ko inače ne bi imao dijabetes, tako da biste hteli da koristite ta dva leka vrlo pažljivo zajedno, možda ne zajedno, doneti drugačije odluke prilikom propisivanja lekova. Međutim, postoji još jedna mogućnost. Mogli smo da otkrijemo dva ili tri leka koji ulaze u interakciju na povoljan način. Mogli smo naći nova dejstva lekova koje nijedan od njih nema zasebno, već zajedno, umesto da uzrokuju nuspojavu, mogu biti novi način lečenja za bolesti koje se ne leče ili gde način lečenja nije delotvoran. Ako razmislite o lečenju lekovima danas, svim većim otkrićima – kod HIV-a, tuberkuloze, depresije, dijabetesa – uvek je tu mešavina lekova.

Dobra strana u ovome, kao i tema nekog drugog TED govora nekog drugog dana je kako možemo da koristimo iste izvore podataka da bismo otkrili dobra dejstva lekova u kombinaciji koji će nam pružiti nova lečenja, nove uvide u to kako lekovi deluju i omogućiti nam da se još bolje staramo o našim pacijentima.

BioLiver kapi za jetru možete naručiti putem sajta www.prirodanadar.rs ili putem maila  [email protected] odnosno telefonom  065 970 7777

Ras Altman

Izvor: Ted konferencija