Za lékařem Russem Altmanem jednou přišel jeho student Nick s velmi zajímavým nápadem: Porovnat veškeré účinky léků od únavy a metabolismu až po efekty na apetit – veškeré změny, které v těle jedna tableta vyvolá.

Když porovnal veškeré zásadní změny ve vnějších projevech vyvolané jedním lékem, dokázal prý s 93% přesností určit například i jestli léčivo zvýší hladinu glukózy v krvi.

Russ mu ovšem vyjevil, že účinek na hladinu glukózy patří k základním na léčivech zkoumaným prvkům a existují rozsáhlé tabulky (pro veřejnost často nedostupné), kde si takové hodnoty můžete přečíst. Nicméně Nick měl v záloze ještě jeden experiment. Z rozsáhlých dat databáze FDA vybral dvojice léků, které sami o sobě v některých z hodnot nehrály žádnou roli, ale v kombinaci s jinými hrály roli zásadní.

Russ v datech našel mnoho velmi známých příkladů, na které si dnešní doktoři dávají pozor. Pak ale narazil na jeden, na který dosud žádná z lékařských studií dosud nenarazila (také proto, že antidepresiva se nepředepisují jen tak): Kombinaci antidepresiva Paroxetinu a léku na vysoký cholesterol Pravastatinu.

Později dvojice odhadla, že z 15 milionů na každém z léků v USA existuje milion lidí, kteří tyto dva léky brali současně. To by znamenalo milion Američanů, kteří mají kvůli svému předpisu problém s hladinou glukózy.

Nicméně statisticky existuje ještě mnoho faktorů, které by se mohly na kontrole hladiny glukózy podílet. Russ proto zapátral v databázi Stanfordské nemocnice, která pro výzkumy poskytuje anonymní data o tisících pacientů a data značně zfiltroval: Nestačí totiž, aby o pacientovi platilo, že užívá oba léky, pacient musel léky užívat alespoň po nějakou dobu (alespoň 2 měsíce) jeden z léků užívat odděleně, a po té začít užívat druhý a nahlásit problémy z glukózou.

Nalezená korelace byla neúprosná, v průměru se hladina glukózy zdvihla až o 20 mg na decilitr (průměrná hladina je 90, 120 je již potenciální cukrovka), reportovaných případů se ale našlo pouze deset. Skupina z výsledků vynechala diabetiky, u nichž může být hladina chaotická, nicméně u nich skok dosahoval průměrně až 60 mg.

Russ tedy obvolal své kolegy z Harvardu a Vanderbiltu a získali tak dohromady 150 případů ze tří nemocnic změny v hladině glukózy po kombinaci Paroxetinu a Pravastatinu bez jediného experimentu.

Hypotézu tedy otestovali na myších: Jednoduše vzali tři skupiny laboratorních myší a dali jim léky jednotlivě a společně – a znovu se objevil skok o 20 mg. A pak přišel zvrat: Russův přítel Erik Horvitz pracuje v Bingu, kde uchovávají pro účely výzkumu data o veškerém vyhledávání z Exploreru až 18 měsíců staré a Russovi se je pro věc interakce léků podařilo získat.

Ne každý, kdo prožívá hyperglykemii, to ihned zjistí a nahlásí svému lékaři. První, co každý udělá je krátký googling s uvedením pozorovaných příznaků – Nick s Russem tedy sestavili 50 frází, které by někdo s problémem kombinace těchto léků nejpravděpodobněji mohl vyhledat, a pak jednoduše sledovali korelace se slovy Paroxetin a Pravastatin. Ukázalo se, že pokud ve vyhledávání uvedete oba názvy, pravděpodobnost, že dále napíšete nějaký příznak hyperglykemie dosahuje neuvěřitelných 10%.

FDA byla výsledkem uchvácena a společně s Microsoftem provedli podobný průzkum i na feedech Twitteru a Facebooku a jejich vyhledávacích polích s podobným výstupem.

Nick na tom založil svojí diplomovou práci, kde srovnal stovky dvojic léků a našel mnoho významných závislostí, čímž otevřel dveře naprosto ojedinělému, novému prostoru neuvěřitelných dat pro otázky o všech jevech, které si vůbec člověk může všimnout v každodenním životě i sociologických, psychologických a zdravotních trendech.

Skutečný problém nastává, pokud výzkum začne srovnávat třeba deset léků, které lidé s problémy běžně užívají (a křivka stoupá exponenciálně). Jistě mohli byste testovat působení všech kombinací léků, jejich reakčních dob, poměrů množství a podmínek prostředí (všech ovlivňujících látek, kyselostí, tlaků, teplot), ale ani tím byste nedokázali simulovat ekosystém všech bilion symbiontních buněk těla každého člověka s vědeckou přesností. Klíčem je porozumět funkci každého z léků, protože mnohdy se stále podávají léky, které, zdá se, účinkují správně, nicméně o jejich působení se mnoho neví (dnes zejména látky působící na nervový systém).

Moderní aplikace tradiční čínské medicíny může být ale příkladem toho, že pokud máme velké množství dat, nenamítá bioetika proti využívání neznámých mechanizmů lidského těla, přestože dosud není o jejím působení načrtnut naprosto žádný spolehlivý koncept.

Ví se třeba, že i málo mléka (s malým množstvím vápníku – kladnými ionty) v čaji či kávě může výrazně zpomalit metabolismus antibiotik (tetracyklinu), přestože samotné mléko a čaj tento efekt nevytváří – ale je zřejmé, že jevu by si možná nikdo nevšiml, kdyby si do čaje nikdo mléko nedával, takže reakce více léků je stále neobjeveným světem.

Jak s tím tedy naložit? Interakce léčiv jsou velice komplexní záležitostí a snadno je ovlivní malá změna podmínek. Ne všechny působí nežádoucně a občas jsou léky záměně předepisovány společně pro (často vzájemný) synergický efekt. Často je ale nechtěným efektem i zvýšení metabolismu léku, se kterým dávkování nepočítá.

Střety léčiv v zásadě probíhají buď jako chemická reakce nebo jako inhibitory produkce některých enzymů. A protože nemůžete sestrojit letadlo náhodným štěrcháním součástek, většina interakcí jsou negativní. Takže i pokud si mezi více léky dáte větší pauzu, můžete možná pomoct tělu od chemických interakcí, ale šance výskytu těch enzymatických se může neodhadnutelně posunout, zvlášť proto, že některé gelové tablety jsou sice například předepsané po jídle, ale rozloží se až po několika hodinách. Nicméně problémy se skrývají v kombinaci léčiv i s kouřením (potlačuje účinky enzymu CYP-450), potravinami s vysokým obsahem bílkovin, mléka (mnoho nabitých iontů), alkoholu (čerpá některé enzymy na úkor léčiva) a kyselých nápojů (Coca-Cola v reakci s ibuprofenem). Úplně se lékové interakci bohužel nevyhnete jednoduše proto, že i samotné hladovění je uváděno jako nebezpečný inhibitor mnoha enzymů.

Studie však také odhalily značnou diverzitu mezi pacienty (v kombinaci s tolika faktory se i malá změna zásadně projeví), enzymatické chody jsou totiž často řízeny „přepínavými“ geny, jejichž stav se může od člověka lišit. Pokud si nejste jistí, existuje mnoho stránek shromažďujících potenciální faktory lékové interakce, jako drugs.com/drug_interactions.html, případně se zeptejte na možnosti časového rozvržení léčiv svého lékaře.

Doktoři-výzkumníci proto doktorům-praktikům doporučují (Moffa, 2010) zkrátka zkoumat individuální reakce pacienta, vyhnout se léčivům podobných tříd, pomoci pacientovi přestat kouřit a pít alkohol a nepředepisovat léky nadbytečně. Koneckonců, evoluce už mnohokrát v historii musela, počítat se stejnými nemocemi, se kterými bojujeme nyní.

Nyní evoluce přinesla Google a s ním i nové výhody spolupráce na úrovni druhu. Nicholas Tatonetti je dnes profesorem v Kolumbii a jeho laboratoř od roku 2011 publikovala už řadu dalších prací kombinující i velká data z genových knihoven. Přestože ve velkých datech vyhledávačů vyplynou napovrch malé lidské problémy jako položky seznamu, z jeho studie vyplývá, že lidské tělo netvoří systém prefabrikovaných součástek, a proto nelze jednoduše rozdělit mezi jednotlivá nemocniční oddělení.

ZDROJE:

https://www.ted.com/talks/russ_altman_what_really_happens_when_you_mix_medications#t-733432

https://www.wikiskripta.eu/index.php/Interakce_l%C3%A9%C4%8Div

https://www.clevelandclinicmeded.com/medicalpubs/diseasemanagement/preventive-medicine/preventing-toxic-drug-interactions-and-exposures/#top

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3191675/

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/9210983

https://is.muni.cz/el/1411/podzim2012/BLKZF0311c/um/Lekove_interakce.pdf

https://www.thehealthsite.com/diseases-conditions/can-i-drink-milk-if-im-taking-antibiotics-query-b815/