TED日本語 - ラス・オルトマン: 薬を併用したときに何が起きるか?

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主語
動詞
助動詞
準動詞
関係詞等

Data

内容

2つの薬を別々の理由で飲んでいるのなら、1つ怖いことをお教えしましょう。薬の相互作用は研究が極めて難しいため、医者は薬を組み合わせたとき何が起こるかすっかり理解しているわけではないということです。ラス・オルトマンがこの大変刺激的かつ分かりやすい講演で聞かせてくれるのは、薬の予期せぬ相互作用を見つけるために、ちょっと意外な方法 ― 検索語を使うという話です。

Script

病院に行って 検査を受けたところ コレステロールが高いので 薬で下げた方が良いと 診断されました それで薬の瓶を 1つ手にします 患者も医者も 薬は効くはずだと 信じています 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 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 薬がどのように働き どんな副作用があるかは おおよそ分かっていて 大丈夫なはずだと さらに話していると 医者が少し懸念を持ちます どうも少し ふさぎ気味だ 何か違和感がある 以前のように 物事を楽しめない 医者が言います 「少しうつの傾向があるようです 薬をもう1つ 飲んだほうがいいですね」

これで薬が2つになりました こちらの薬も 何百万という人が使っていて 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 こっちは大丈夫なはずです こっちは大丈夫なはずです でも 待ってください 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?

それは 実際 行うのが難しく 通常は行われていません 私たちはもっぱら 「市販後調査」と呼ばれるものに 頼っています 2つの薬の併用で 問題が生じているかは どうすれば わかるのでしょう? 併用が 3つ 5つ 7つの場合は? 病気をいくつも抱えた人に 薬をいったい何種飲んでいるのか 聞いてご覧なさい

私はこの問題に とても関心があります なぜかというと 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 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 様々な異なる情報源のデータを 活用することなんです それによって薬が併用して 安全か安全でないか 分かるようになります

データサイエンスの方法を お聞かせしましょう 話は私の教え子から 始まります 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

(笑)

若い学生のニックに 私は言いました 「薬は単独で あるいは併用したとき どう働くのか 理解する必要があるが 我々はあまり良く 理解しているとは言えない しかしFDAが作った 素晴らしいデータベースがある 有害事象のデータベースだ」 文字通りWebサイトで 公開されていて 誰でもすぐダウンロードできます そこには患者 医者 企業 薬剤師から寄せられた 何十万という有害事象の報告が 集められています このデータはとても シンプルなもので その患者が抱える すべての病気 処方されている すべての薬 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 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 何百何千という薬の データがあります

それでニックに言いました 「血糖を検討してみよう 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 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」 そしてニックを送り出し ニックが戻ってきました

「先生 このデータベースの データに基づいて 副作用による 薬の分類を作りました これを使うと 薬で血糖が変わるか どうか分かります」

彼のやったことは ごく単純です 血糖を変えることが 分かっている薬のグループと 血糖を変えない薬のグループを 比較したんです 「両者の副作用に どんな違いがあるのか? 倦怠感は? 食欲は? 排尿習慣は?」 これらを合わせると とても良い指標になります 「薬が血糖を変えるかどうか 93%の精度で当てられます」と

「すごいじゃないか」 若い学生です 自信を付けてやらなきゃいけません 「問題は 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 とても重要なことだからね 良い成果だが 本当に興味深いとは言えず 論文にはならないな」

(笑)

「先生がそう言うのは 分かっていました」 ニックは頭の良い学生です 「そうくると思って もう1つ実験をしました データベースで薬を 2つ併用している患者に 血糖が変化している 兆候がないか探したんです 服用している2つの薬が 単独では血糖を 変えないけれど 併用すると 変化する見込みが 高いケースです」

「なるほど いいアイデアだ リストを見せてご覧」 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 目を引く薬が 2つありました パロキセチン 別名パキシルという 抗うつ薬と 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

「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」 実際後で分かったことですが 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 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 つまり百万人もの人が 薬のせいで 血糖の問題を抱えている かもしれないのです ニックがFDAのデータを 機械学習にかけて ごちゃごちゃやった結果が もし正しいのであれば 「でもまだ論文にはできないな 君のやっている 機械学習とか言うやつを 私は面白いと思うが 我々の分野で確立した 実証方法とは言えない」 もっと何かやる 必要があります 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 研究室にコピーがあって 個人情報を取り除けば 研究目的に使えました 「この2つの薬を 使っている患者に 血糖の問題がないか 見てみよう」

パロキセチンとプラバスタチンを 使っている患者なら スタンフォードの医療記録に 何千人もいましたが 私たちは特別な患者を 必要としていました 最初一方を服用していて 血糖値を測定し 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 2ヶ月というような 適当な期間内に行った患者です 探してみたら 10人見つかりました そして10人中 8人で 血糖の増加が 2番目のPの後 ― 2つの薬を P & P と呼んでいるんですが ― 見られました どちらが先でも同じで 2番目の薬を服用したとたんに 血糖が 20mg/dl 上昇したんです 参考までに 普通に生活している人は 糖尿病でなければ 血糖値は90程度です それが120とか125になったら 医者は糖尿病の可能性を 疑い始めます だから20の上昇というのは 見過ごせないものです

「ニック これはすごいぞ だが残念ながら まだ論文にはできない たった10人では どう見ても少なすぎる」

どうしたらいいか? 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 知り合いに電話する ことにしました 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 最初のPと 次のPの服用と 血糖値測定を 必要な期間内に行っている患者を 探してもらうことにしました

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 同じ傾向が見られました 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 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 これら2つの薬を 併用すると 血糖が有意に上昇することを 示していました

さらに興味深いのは 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 糖尿病患者の場合には 20mgではなく60mgも 上昇することが分かりました これは重大なことです 「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 証拠はすべてデータです FDAのデータ スタンフォード大のデータ ヴァンダービルト大のデータ ハーバード大のデータ 自分で実験は 1つもしていません

でも少し不安になったので 論文が査読を受けている間に 実験ができる人間を探しました 私はやりませんので 患者は診ますが ピペットは使いません マウスに薬を与える やり方を習いました あるマウスのグループには パロキセチンを与え 別のグループには プラバスタチンを与え 第3のグループには 両方与えました するとマウスでも 20~60mg/dlの 血糖上昇が見られました

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 最後に注釈を 追加しておきました 「ちなみに マウスに投与したところ 上昇が見られた」

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 まだ6分半残っています

(笑)

この件について考えていて 誰だったのか覚えていませんが こう言いました 「この2つの薬を 服用した患者の中に 高血糖の副作用に気付いた人は いなかったのかな? 気付いて良さそうなものだけど どうすればわかるだろう?」

「患者はどうするだろう? 薬を1つか2つ 新たに服用し始めて 何か具合が 悪くなったとしたら どうするか? 飲んでいる薬の名前に 「副作用」という キーワードを追加して Googleで検索し 自分の症状を 探してみるんじゃないかな?」 それでGoogleに 検索ログを見せてくれるよう 頼んでみよう ということになりました 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 あいにく我々の依頼は Googleに断られ とてもがっかりしました Microsoftリサーチで働く仕事仲間と 食事していた時に こういう研究を したいんだけど Googleに断られて 参ったという話をすると 彼が言いました 「うちにBing検索というのがあるけど・・・」

(笑)

ほう そりゃいいね 私は内心もう ―

(笑)

またニックと話しているような 感じになりました 世界最大の企業の1つで 働いている男です 私はもう おだてる姿勢に 入っていました すると彼が言います 「誤解したかもしれませんが うちにはBing検索がある というだけじゃなくて Internet Explorerで検索していれば Googleだろうと Yahooだろうと Bingだろうと 研究目的限定でデータを 18ヶ月分保持してあるんです」 「そりゃ願ってもない!」 彼はエリック・ホーヴィッツという Microsoftにいる友人です

それで研究に取りかかり 高血糖の一般の人が 検索に使いそうな言葉を 50個リストアップしました 「疲れる」「食欲がない」 「尿の量が多い」「おしっこが多い」 そういった みんなの 使いそうな言葉です 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 まず基準となる 値を調べたところ インターネット検索全体のうちの 0.5~1%は 糖尿病言葉を含むことが 分かりました これが基準になります パロキセチンないしはパキシル ― この2つは同じですが ― 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 パロキセチン言葉が ある場合です プラバスタチンがある場合は 基準から上がって3%ほどになります 検索語にパロキセチンとプラバスタチンが 両方ある場合は 10%に上がります 3倍から4倍という 大きな上昇です この2つの薬の名を 両方含んだ検索では 糖尿病言葉ないしは高血糖言葉が よく現れるということです

この結果を 発表すると 注目を集めました これが注目に値するのは 患者が検索を通して 間接的に 副作用について 語っているからです 我々がこれをFDAに示すと 彼らは興味を示し Microsoftその他の企業と協力して ソーシャルメディア監視プログラムを 立ち上げました Microsoftはそのための 良いインフラを持っています Twitterフィード Facebookフィード 検索ログを見て 薬を単独使用ないしは 併用したときに 問題を起こす兆候を 見つけようとしています

ここから得られることは何か? なぜこの話をしたのか? まず 我々は今や 薬の相互作用や 薬の効果そのもの についての理解を助ける 有望なビッグテータや 中規模データを 手にしているということ 薬がどう効き 薬の使用をどう最適化できるか 理解するための 新しいエコシステムが できつつあるということです ニックは研究を続け 今ではコロンビア大学の教授です 彼は博士論文で何百という 薬の組み合わせについて調べ 非常に重要な薬の相互作用を いくつも見つけました 我々は同じ方法を適用して これが 薬の 相互作用を見つける 有効な方法であることを 示したんです

いくつか考えるべき ことがあります 薬というのは 1度に2種類までしか 使わないわけではありません 前に言ったように 薬を 3種 5種 7種 9種 使う患者がいます 9種の薬の相互作用について 研究されているのでしょうか? 2つずつ組にして研究することはできます AとB AとC AとD というように しかし 同じ患者が飲む薬 A B C D E F G 全部一緒にはどうでしょう? 相互作用によって 効果が増減したり 予期しない副作用が 出たりするかもしれません まったく分かっていません データを使って薬の相互作用を 理解するといのうは 手つかずで開かれた 研究領域なんです

教訓がもう2つあります 私たちがデータによって得た力について 考えてほしいのです 薬剤師や医師を通し あるいは患者自ら 薬害反応について 進んで情報提供し スタンフォード大 ハーバード大 ヴァンダービルト大のデータベースで 研究利用できるようにしてくれた 人々のデータです みんなデータについては 懸念を持っています プライバシーやセキュリティについて 心配しているし そうあるべきです 安全なシステムが必要です しかしデータを封印してしまう わけにはいきません 医学において 新しいことを発見し 革新し インスピレーションを 得るための 非常に豊かな源なんです

最後に言いたいのは 今回のケースで2つの薬について 発見したのは 少し残念な結果でした 一緒に使うと問題があって 血糖が上がります 誰か糖尿病でなかった人を 糖尿病にしてしまう かもしれません 2つの薬を併用する場合には 注意が必要で 一緒には使わないよう 処方を変えた方が 良いかもしれません しかし別の 可能性もあります 2つないしは3つの薬が 良い方向に相互作用することを 発見していたかも しれないのです 単独の薬では現れないけれど 一緒にすると現れるような 新しい薬効が見つかる かもしれません 副作用を起こすのではなく 現在 治療法のない病気 治療法が効果的でない 病気への 新しい治療法が できるかもしれません 現在ある薬物療法を 考えてみると 大きな飛躍は HIVにせよ 結核にせよ うつ病にせよ 糖尿病にせよ みんな薬の混合から 生まれているのです

だからこれの 明るい面は そして次のTEDトークの テーマになるのは 同じデータを使って 好ましい効果を生む薬の組み合わせは いかに見つけられるかということです それが新しい治療法や 薬の働きについての 新たな洞察を与えてくれ 患者をもっとうまく治療できる ようにしてくれるはずです

どうもありがとう

(拍手)

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."

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?

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.

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.

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.

(Laughter)

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.

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.

"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."

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."

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."

(Laughter)

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."

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.

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."

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.

I said, "Nick, this is very cool. 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."

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.

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.

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.

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.

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.

That was great, and the story could have ended there. But I still have six and a half minutes.

(Laughter)

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?"

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."

(Laughter)

Yeah. That's great. Now I felt like I was --

(Laughter)

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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?

Thank you very much.

(Applause)

So you go to the doctor/ and get some tests.//

病院に行って 検査を受けたところ

The doctor determines/ that you have high cholesterol/ and you would benefit from medication/ to treat it.//

コレステロールが高いので 薬で下げた方が良いと 診断されました

So you get a pillbox.//

それで薬の瓶を 1つ手にします

You have some confidence,/ your physician has some confidence/ that this is going to work.//

患者も医者も 薬は効くはずだと 信じています

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

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

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 how it works,/ they have a rough idea of what the side effects are.//

薬がどのように働き どんな副作用があるかは おおよそ分かっていて

It should be OK.//

大丈夫なはずだと

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.//

さらに話していると 医者が少し懸念を持ちます どうも少し ふさぎ気味だ 何か違和感がある 以前のように 物事を楽しめない

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

医者が言います 「少しうつの傾向があるようです

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

薬をもう1つ 飲んだほうがいいですね」

So now/ we're talking/ about two medications.//

これで薬が2つになりました

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

Think things should go OK.//

こっちは大丈夫なはずです

Well,/ wait a minute.//

でも 待ってください

How much have we studied these two together?//

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?

Well,/ it's very hard/ to do that.//

それは 実際 行うのが難しく

In fact,/ it's not traditionally done.//

通常は行われていません

We totally depend on what we call "post-marketing surveillance,/"/ after the drugs hit the market.//

私たちはもっぱら 「市販後調査」と呼ばれるものに 頼っています

How can we figure out/ if bad things are happening between two medications?//

2つの薬の併用で 問題が生じているかは どうすれば わかるのでしょう?

Three?// Five?// Seven?//

併用が 3つ 5つ 7つの場合は?

Ask/ your favorite person/ who has several diagnoses/ how many medications/ they're on.//

病気をいくつも抱えた人に 薬をいったい何種飲んでいるのか 聞いてご覧なさい

Why do I care about this problem?//

私はこの問題に とても関心があります

I care about it/ deeply.//

なぜかというと

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.//

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 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 様々な異なる情報源のデータを 活用することなんです それによって薬が併用して 安全か安全でないか 分かるようになります

So let me/ tell you/ a data science story.//

データサイエンスの方法を お聞かせしましょう

And it begins with my student Nick.//

話は私の教え子から 始まります

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

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

(笑)

Nick was a young student.//

若い学生のニックに 私は言いました

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.//

「薬は単独で あるいは併用したとき どう働くのか 理解する必要があるが 我々はあまり良く 理解しているとは言えない

But the FDA has made available/ an amazing database.//

しかしFDAが作った 素晴らしいデータベースがある

It's a database of adverse events.//

有害事象のデータベースだ」

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.//

文字通りWebサイトで 公開されていて 誰でもすぐダウンロードできます そこには患者 医者 企業 薬剤師から寄せられた 何十万という有害事象の報告が 集められています

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.//

このデータはとても シンプルなもので その患者が抱える すべての病気 処方されている すべての薬 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

It is not all of the adverse events/ that are occurring in America/ today,/ 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 何百何千という薬の データがあります

So I said to Nick,/ "Let's think about glucose.//

それでニックに言いました 「血糖を検討してみよう

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

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

Let's see/ if we can understand glucose response.//

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」

I sent Nick off.// Nick came back.//

そしてニックを送り出し ニックが戻ってきました

"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."//

「先生 このデータベースの データに基づいて 副作用による 薬の分類を作りました これを使うと 薬で血糖が変わるか どうか分かります」

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

彼のやったことは ごく単純です

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?//

血糖を変えることが 分かっている薬のグループと 血糖を変えない薬のグループを 比較したんです 「両者の副作用に どんな違いがあるのか?

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

倦怠感は? 食欲は? 排尿習慣は?」

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

これらを合わせると とても良い指標になります

He said,/ "Russ,/ I can predict with 93 percent accuracy/ when a drug will change glucose."//

「薬が血糖を変えるかどうか 93%の精度で当てられます」と

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

「すごいじゃないか」

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

若い学生です 自信を付けてやらなきゃいけません

"But Nick,/ there's a problem.//

「問題は

It's/ that every physician/ in the world knows all the drugs/ that change glucose,/ 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 とても重要なことだからね

So it's great, good job,/ but not really that interesting,/ definitely not publishable."//

良い成果だが 本当に興味深いとは言えず 論文にはならないな」

(笑)

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

「先生がそう言うのは 分かっていました」

ニックは頭の良い学生です

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

「そうくると思って もう1つ実験をしました

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."//

データベースで薬を 2つ併用している患者に 血糖が変化している 兆候がないか探したんです 服用している2つの薬が 単独では血糖を 変えないけれど 併用すると 変化する見込みが 高いケースです」

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

「なるほど いいアイデアだ リストを見せてご覧」

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

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

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.//

目を引く薬が 2つありました パロキセチン 別名パキシルという 抗うつ薬と 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

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

「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」

In fact,/ we learned later,/15 million Americans/ on paroxetine/ at the time,/15 million/ on pravastatin,/ and a million,/ we estimated,/ on both.//

実際後で分かったことですが 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 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

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.//

つまり百万人もの人が 薬のせいで 血糖の問題を抱えている かもしれないのです ニックがFDAのデータを 機械学習にかけて ごちゃごちゃやった結果が もし正しいのであれば

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."//

「でもまだ論文にはできないな 君のやっている 機械学習とか言うやつを 私は面白いと思うが 我々の分野で確立した 実証方法とは言えない」

So/ we have to do/ something else.//

もっと何かやる 必要があります

Let's go/ into the Stanford electronic medical record.//

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 have a copy of it/ that's OK/ for research,/ we removed identifying/ information.//

研究室にコピーがあって 個人情報を取り除けば 研究目的に使えました

And I said,/ "Let's see/ if people/ on these two drugs have problems/ with their glucose."//

「この2つの薬を 使っている患者に 血糖の問題がないか 見てみよう」

Now/ there are thousands and thousands of people/ 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 スタンフォードの医療記録に 何千人もいましたが

But we needed special patients.//

私たちは特別な患者を 必要としていました

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.//

最初一方を服用していて 血糖値を測定し 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 2ヶ月というような 適当な期間内に行った患者です

And when we did/ that,/ we found 10 patients.//

探してみたら 10人見つかりました

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.//

そして10人中 8人で 血糖の増加が 2番目のPの後 ― 2つの薬を P & P と呼んでいるんですが ― 見られました

Either/ one could be first,/ the second one comes up,/ 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 血糖が 20mg/dl 上昇したんです

Just/ as a reminder,/ you walk around normally,/ if you're not diabetic,/ with a glucose of around 90.//

参考までに 普通に生活している人は 糖尿病でなければ 血糖値は90程度です

And/ if it gets up to 120,125,/ your doctor begins to think/ about a potential diagnosis of diabetes.//

それが120とか125になったら 医者は糖尿病の可能性を 疑い始めます

So a 20 bump --/ pretty significant.//

だから20の上昇というのは 見過ごせないものです

I said,/ "Nick,/ this is very cool.//

「ニック これはすごいぞ

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."//

だが残念ながら まだ論文にはできない たった10人では どう見ても少なすぎる」

So we said,/ what can we do?//

どうしたらいいか?

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.//

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 知り合いに電話する ことにしました 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

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.//

最初のPと 次のPの服用と 血糖値測定を 必要な期間内に行っている患者を 探してもらうことにしました

God/ bless/ them,/ Vanderbilt/ in one week found 40 such patients,/ 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 同じ傾向が見られました

Harvard found 100 patients,/ same trend.//

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

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.//

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 これら2つの薬を 併用すると 血糖が有意に上昇することを 示していました

More interestingly,/ we had left out/ diabetics,/ because diabetics already have messed up/ glucose.//

さらに興味深いのは 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

When we looked at the glucose of diabetics,/ it was going up/ 60 milligrams/ per deciliter,/ not just/ 20.//

糖尿病患者の場合には 20mgではなく60mgも 上昇することが分かりました

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

これは重大なことです 「これは発表しなきゃいけない」となって

We submitted the paper.//

論文を提出しました

It was all data evidence,/ data/ from the FDA,/ data/ from Stanford,/ data/ from Vanderbilt,/ data/ from Harvard.//

証拠はすべてデータです FDAのデータ スタンフォード大のデータ ヴァンダービルト大のデータ ハーバード大のデータ

We had not done a single real experiment.//

自分で実験は 1つもしていません

But we were nervous.//

でも少し不安になったので

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

論文が査読を受けている間に

We found somebody/ who knew about lab stuff.//

実験ができる人間を探しました

I don't do that.//

私はやりませんので

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

患者は診ますが ピペットは使いません

They taught us/ how to feed mice drugs.//

マウスに薬を与える やり方を習いました

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

あるマウスのグループには パロキセチンを与え

We gave some other mice pravastatin.//

別のグループには プラバスタチンを与え

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

第3のグループには 両方与えました

And lo and behold,/ glucose went up/ 20 to 60 milligrams/ per deciliter/ in the mice.//

するとマウスでも 20~60mg/dlの 血糖上昇が見られました

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.//

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 最後に注釈を 追加しておきました 「ちなみに マウスに投与したところ 上昇が見られた」

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

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

But I still have six and a half minutes.//

まだ6分半残っています

(笑)

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.//

この件について考えていて 誰だったのか覚えていませんが こう言いました 「この2つの薬を 服用した患者の中に 高血糖の副作用に気付いた人は いなかったのかな?

They could/ and they should.//

気付いて良さそうなものだけど

How would we ever determine/ that?"//

どうすればわかるだろう?」

We said,/ well,/ what do you do?//

「患者はどうするだろう?

You're taking/ a medication,/one new medication or two,/ and you get a funny feeling.//

薬を1つか2つ 新たに服用し始めて 何か具合が 悪くなったとしたら

What do you do?//

どうするか?

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."//

飲んでいる薬の名前に 「副作用」という キーワードを追加して Googleで検索し

What are you experiencing?//

自分の症状を 探してみるんじゃないかな?」

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.//

それでGoogleに 検索ログを見せてくれるよう 頼んでみよう ということになりました 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

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

あいにく我々の依頼は Googleに断られ

So I was bummed.//

とてもがっかりしました

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."//

Microsoftリサーチで働く仕事仲間と 食事していた時に こういう研究を したいんだけど Googleに断られて 参ったという話をすると

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

彼が言いました 「うちにBing検索というのがあるけど・・・」

(笑)

Yeah.//

ほう

That's great.//

そりゃいいね

Now/ I felt/ like I was --/ (Laughter)/

私は内心もう ― (笑)

I felt/ like I was talking to Nick again.//

またニックと話しているような 感じになりました

He works for one of the largest companies/ in the world,/ 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 私はもう おだてる姿勢に 入っていました

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

すると彼が言います 「誤解したかもしれませんが

We not only have Bing searches,/ but/ if you use Internet Explorer/ to do searches/ at Google,/ Yahoo,/ Bing,/ any ...//

うちにはBing検索がある というだけじゃなくて Internet Explorerで検索していれば Googleだろうと Yahooだろうと Bingだろうと

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

研究目的限定でデータを 18ヶ月分保持してあるんです」

I said,/ "Now you're talking!"//

「そりゃ願ってもない!」

This was Eric Horvitz,/ my friend/ at Microsoft.//

彼はエリック・ホーヴィッツという Microsoftにいる友人です

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.//

それで研究に取りかかり 高血糖の一般の人が 検索に使いそうな言葉を 50個リストアップしました 「疲れる」「食欲がない」 「尿の量が多い」「おしっこが多い」 そういった みんなの 使いそうな言葉です

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

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 we did first/ a baseline.//

まず基準となる 値を調べたところ

And it turns out/ that about .5 to one percent 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 糖尿病言葉を含むことが 分かりました

So/ that's our baseline rate.//

これが基準になります

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.//

パロキセチンないしはパキシル ― この2つは同じですが ― 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 パロキセチン言葉が ある場合です

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

プラバスタチンがある場合は 基準から上がって3%ほどになります

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.//

検索語にパロキセチンとプラバスタチンが 両方ある場合は 10%に上がります 3倍から4倍という 大きな上昇です この2つの薬の名を 両方含んだ検索では 糖尿病言葉ないしは高血糖言葉が よく現れるということです

We published this,/ and it got some attention.//

この結果を 発表すると 注目を集めました

The reason/ it deserves/ attention is/ that patients are telling us/ their side effects indirectly/ through their searches.//

これが注目に値するのは 患者が検索を通して 間接的に 副作用について 語っているからです

We brought this/ to the attention of the FDA.//

我々がこれをFDAに示すと

They were interested.//

彼らは興味を示し

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.//

Microsoftその他の企業と協力して ソーシャルメディア監視プログラムを 立ち上げました Microsoftはそのための 良いインフラを持っています Twitterフィード Facebookフィード 検索ログを見て 薬を単独使用ないしは 併用したときに 問題を起こす兆候を 見つけようとしています

What do I take from this?// Why tell this story?//

ここから得られることは何か? なぜこの話をしたのか?

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.//

まず 我々は今や 薬の相互作用や 薬の効果そのもの についての理解を助ける 有望なビッグテータや 中規模データを 手にしているということ

How do drugs work?//

薬がどう効き

This will create/ and has created a new ecosystem/ for understanding/ how drugs work/ and to optimize their use.//

薬の使用をどう最適化できるか 理解するための 新しいエコシステムが できつつあるということです

Nick went on;/ he's a professor/ at Columbia now.//

ニックは研究を続け 今ではコロンビア大学の教授です

He did this/ in his PhD/ for hundreds of pairs of drugs.//

彼は博士論文で何百という 薬の組み合わせについて調べ

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.//

非常に重要な薬の相互作用を いくつも見つけました 我々は同じ方法を適用して これが 薬の 相互作用を見つける 有効な方法であることを 示したんです

However,/ there's a couple of things.//

いくつか考えるべき ことがあります

We don't just use pairs of drugs/ at a time.//

薬というのは 1度に2種類までしか 使わないわけではありません

As I said before,/ there are patients/ on three,five,seven,nine drugs.//

前に言ったように 薬を 3種 5種 7種 9種 使う患者がいます

Have they been studied with respect/ to their nine-way interaction?//

9種の薬の相互作用について 研究されているのでしょうか?

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?//

2つずつ組にして研究することはできます AとB AとC AとD というように しかし 同じ患者が飲む薬 A B C D E F G 全部一緒にはどうでしょう? 相互作用によって 効果が増減したり 予期しない副作用が 出たりするかもしれません

We really have no idea.//

まったく分かっていません

It's a blue sky,/ open field/ for us to use data to try to understand the interaction of drugs.//

データを使って薬の相互作用を 理解するといのうは 手つかずで開かれた 研究領域なんです

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.//

教訓がもう2つあります 私たちがデータによって得た力について 考えてほしいのです 薬剤師や医師を通し あるいは患者自ら 薬害反応について 進んで情報提供し スタンフォード大 ハーバード大 ヴァンダービルト大のデータベースで 研究利用できるようにしてくれた 人々のデータです

People are worried/ about data.//

みんなデータについては 懸念を持っています

They're worried/ about their privacy and security --/ they should be.//

プライバシーやセキュリティについて 心配しているし そうあるべきです

We need secure systems.//

安全なシステムが必要です

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.//

しかしデータを封印してしまう わけにはいきません 医学において 新しいことを発見し 革新し インスピレーションを 得るための 非常に豊かな源なんです

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.//

最後に言いたいのは 今回のケースで2つの薬について 発見したのは 少し残念な結果でした

一緒に使うと問題があって

血糖が上がります

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.//

誰か糖尿病でなかった人を 糖尿病にしてしまう かもしれません 2つの薬を併用する場合には 注意が必要で 一緒には使わないよう 処方を変えた方が 良いかもしれません

But there was another possibility.//

しかし別の 可能性もあります

We could have found two drugs/ or three drugs/ that were interacting in a beneficial way.//

2つないしは3つの薬が 良い方向に相互作用することを 発見していたかも しれないのです

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.//

単独の薬では現れないけれど 一緒にすると現れるような 新しい薬効が見つかる かもしれません 副作用を起こすのではなく 現在 治療法のない病気 治療法が効果的でない 病気への 新しい治療法が できるかもしれません

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.//

現在ある薬物療法を 考えてみると 大きな飛躍は HIVにせよ 結核にせよ うつ病にせよ 糖尿病にせよ みんな薬の混合から 生まれているのです

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?//

だからこれの 明るい面は そして次のTEDトークの テーマになるのは 同じデータを使って 好ましい効果を生む薬の組み合わせは いかに見つけられるかということです それが新しい治療法や 薬の働きについての 新たな洞察を与えてくれ 患者をもっとうまく治療できる ようにしてくれるはずです

Thank you very much.//

どうもありがとう

(拍手)

test

(人の能力などの)『試験』,考査,テスト

(物事の)『試験』,検済,試錬,実験《+of+名》

化学分析;試薬

=test match

…‘を'『試験する』,検査する

…‘を'化学分析する

(…の)試験を受ける,試験をする《+for+名》

determine

(前もって)…‘を'『決定する』,はっきりさせる

…‘を'『決心する』,決意する

《『determine』+『名』+『to』 do》〈物事が〉(…することを)〈人〉‘に'決心させる』,決意させる

…‘を'『左右する』,決定づける

〈数量・位置・速度など〉‘を'測定する,確認する

(…を)決心する,決定する《+『on』+『名』(do『ing』)》

cholesterol

コレステロール(胆汁・血液・神経組織などの脂肪性成分)

benefit

〈C〉〈U〉ためになること(もの),利益,恩恵

〈C〉(国家などにより支払われる)給付金,手当

〈U〉慈善興行,募金興行

…‘の'ためになる,‘に'利益を与える

(…で)利益を得る《from(by)+名》

medication

〈C〉〈U〉薬剤,医薬品

〈U〉薬剤を添加(投入)すること;薬物治療

treat

《様態を表す副詞[句]を伴って》<人・動物など>‘を'『扱う』,待遇する・(…と)…‘を'『見なす』 (regard)《+名+as+名(形)》・<問題など>‘を'『扱う』,論じる・<病人・病気など>‘を'『治療する』,処理する・(化学薬品などで)…を処理する《+名+with+名》・(…を)<人>におごる,ごちそうする《+名<人>+to+名》・<本・講義などが>(問題などを)『扱う』,論じる《+of+名》・『おごる』,勘定をもつ・《文》(妥結・和解のために)(…と)交渉する,談判する《+with+名》・(思いがけなく)喜び(楽しみ)を与えてくれるもの・(めったにない)楽しみ・《one's treat》おごること,おごる番

pillbox

丸薬入れ(小さな丸い容器)

銃座を設置した小型の円型トーチカ

婦人用の小さな円型の帽子

confidence

〈U〉《修飾語を伴って》『信頼』,信用,信任;(…を)信頼(信用)すること《+『in』+『名』》

〈U〉(自分の思想・能力・行動などに対する)『確信』,自信

〈C〉打ち明け話,秘密(secret)

=confidence game(trick)

physician

『医者』;(特に)『内科医』

company

〈U〉『来客』,客

〈C〉『会社』《略》(単数)『co.』,(複数)『cos.』;会社名の時は『Co.』)

〈U〉交際,付き合い

〈U〉『仲間』,友だち

〈C〉《集合的に》(…の)『団体』,一行,一座,劇団《+『of』+『名』》

〈C〉(陸軍の)歩兵中隊

〈C〉《集合的に》(船の)全乗組員

invent

…‘を'『発明する』,考え出す

…‘を'『でっち上げる』

submit

(…に)『屈服する』,服従(降伏)する《+to+名(doing)》

(…に)〈書類なと〉‘を'『提出する』《+名+to+名》

《submit+that節》〈弁護士なとが〉…‘と'意見を述へる,主張する

FDA

Food and Drug Administration(米国)食品医薬品局

carefully

『注意深く』,気をつけて

approve

〈事〉'を'『よいと認める』,‘に'賛成する

(正式に)…'を'認可する,承認する

《『approve of』+『名』(do『ing』)》(…を)承認する,賛成する

rough

(表面が)『粗い』,ざらざらした,きめの粗い・でこぼこの

(動きなどが)『荒っぽい』;(空・海などが)荒れた

(人・態度などが)『粗野な』,荒々しい,無作法な

『おおよその』,あらましの

(ダイヤモンドなど)自然のままの,未加工の

《話》困難な,つらい,ひどい;(…に)ひどい,むごい《+『on』+『名』》

(生活が)非文化的な,不便な

毛深い,毛むくじゃらの,毛が刈ってない

…‘を'乱暴(手荒)に扱う《+『up』+『名,』+『名』+『up』》

〈計画・作品など〉‘の'概略を書く,‘を'ざっと下書きする《+『in』(『out』)+『名,』+『名』+『in』(『out』)》

〈物の表面など〉‘を'ざらざらにする

手荒く,乱暴に

〈U〉《the rough》ラフ(ゴルフのコースで芝をはったフェアウェイ以外の部分)

〈C〉乱暴者

idea

(心に浮かんだ)『考え』,思考;考えること

(はっきりとした)『意見』,信念,見解

『案』,計画,着想,意図,ねらい

(哲学上の)概念,理念

side effect

(薬などの)副作用

conversation

(…との打ち解けた)『会話』,談話,座談《+『with』+『名』》

worried

(人・表情などが)心配そうな

blue

『青い』,あい色の

青黒い

《話》陰気な,憂うつな

〈U〉『青色』,あい色;青色の着物

〈U〉〈C〉青色絵の具,あい色染料

《the~》《詩》青空,青い海

《the blues》《話》気のふさぎ,うれいの色

《the blues》《ときに単数扱い》(ジャズ音楽の)ブルース

…'を'青色にする

feel

(手・指で)…‘に'『触れる』,触って調べる

(身体で)…‘を'『感じる』(進行形にできない)

(心で)…‘を'『感じる』,意識する

〈事件・状況など〉‘で'苦しむ,‘から'打撃を受ける(進行形にできない)

…‘と'『思う』,堅く信じる,悟る

…‘が'分かる

感覚がある,(感触として)感じる

〈人が〉『感じる』,思う

《『feel』+『形』》〈物が〉(…の)『感じがする』,(…の)手触りがする

(…を)探る,手探りする《+『around』(『about』)『for』(『after』)+『名』》

(物のもつ)感触,手(膚)触り

感じ,気配,ふんい気

(生まれつきの)感知力,勘

(…に)触ること《+『of』+『名』》

yourself

《強意用法》《you と同格に用いて》『あなた自身』,ご自身

《再帰用法》《動詞・前置詞の目的語として》『あなた自身を(に)』,自分を(に)

able

《補語にのみ用いて》《『be able to』 do》(…することが)『できる』

『有能な』,腕ききの,並々ならない

quite

『全く』,完全に

『かなり』,相当に,ずいぶん

ほんとうに,実際に,真に

depression

〈C〉『くぼ地』,くぼみ

〈U〉〈C〉『意気消沈』,憂うつ;うつ病

〈C〉『不景気』,不況

〈U〉押し下げること,降下,低下

pill

『丸薬』;《the pill》《話》ピル(経口避妊薬)

(耐えなければならない)不快なこと,苦しいこと

《通例単数形で》《俗》いやなやつ

million

『100万』

(貨幣単位の)100万

《復数形で》(…の)多数,たくさん《+『of』+『名』》

『100万の』

多数の

fact

〈C〉『事実』,実際にある(あった)事

〈U〉真相,真実(truth)

《the~》(法律用語で)犯行

traditionally

伝説的に;伝統的に,しきたり通りに

done

doの過去分詞

仕上がった,完成した

「(食べ物が)焼けた」の意を表す

totally

全く,完全に

depend

〈人が〉『頼る』,依存する,当てにする

〈物事が〉…次第である,‘に'かかっている(受動態にできない)

surveillance

(特に容疑者・囚人などの)監視,見張り

監督,指揮

drug

『薬』,薬品,薬剤

『麻薬』,麻酔剤

〈人〉‘に'薬(特に麻酔剤)を与える

〈飲食物〉‘に'(麻酔薬・毒薬などの)薬を混ぜる

hit

〈人・物〉‘を'『打つ』,なぐる

…‘に'『ぶつかる』,衝突する

(…に)〈自分の体〉‘を'『ぶつける』《+『名』+『against』(『on』,『upon』)』+『名』》

《話》…‘に'達する

…‘に'ひどい打撃(結果)を与える

《米》〈事が〉〈人〉‘に'ふと思い浮かぶ;〈人が〉…‘を'ふと見つける

(野球で)〈安打〉‘を'打つ;(クリケットで)〈…点〉‘を'取る

(武器などで)(…を)『打つ』,攻撃する《+『at』+『名』》

(…に)『ぶつかる』,衝突する《+『against(on, upon)』+『名』》

襲う,急に現れる

『打撃』,命中

ヒット,大当たり,大成功

(野球で)ヒット,安打(base hit)

風刺,当てこすり

market

〈C〉(食糧などが取り引きされる)『市場』,市(marketplace)

〈C〉(食糧品などが売られる)店

〈C〉〈U〉(商品が売買できる)『市場』,販路,取引き先

〈C〉(日用必需品の)商売,商取引き

〈〉(物品に対する)需要,要求,売れ口《+『for』+『名』》

〈C〉〈U〉『相場』,市況,市価

市場で売買する

〈食糧・物産など〉‘を'市場に出す;(市場で)〈商品〉‘を'売る

figure

〈C〉『数字』,(特に)アラビア数字;数量,価格

《複数形で》計算,算数

〈C〉『姿』,容姿,目立つ姿

〈C〉《修飾語句を伴って》(…の)『人』;(…の)名士,大物

〈C〉(絵画・彫刻などの)人物像,肖像

〈U〉〈C〉形,形状

〈C〉『図』図形;模様,図案

〈C〉(…の)印,象徴,典型《+『of』+『名』》

〈C〉=figure of speech

〈C〉(ダンス・スケートの)フィギュア

…‘を'計算する;…‘を'合計する《+『up』+『名,』+『名』+『up』》

《おもに米話》…‘を'考える

…‘を'(…の)図形に表す,(…の)模様で飾る《+『名』+『with』+『名』》

(…で)目立つ,異彩を放つ《+『in』+『名』》

bad

『悪い』,不良の;不正な

『適当でない』,欠陥のある

《補語にのみ用いて》(…に)有害な《+『for』+『名』》

病気の

ひどい,激しい,重い

腐敗した,腐った

不快な,いやな

『へたな』,まずい

《補語にのみ用いて》《話》(…を)悪いと(残念に)思っている《+『about』+『名』(『wh-節』)》

悪いこと;悪い状態

《話》ひどく,大いに(badly)

happen

〈でき事が〉『起こる』,発生する,生ずる

『偶然(たまたま)…する』

《『happen』 『to』+『名』》〈でき事が〉…に起こる,降りかかる

favorite

『気に入りの』;得意の

〈C〉(…の)『お気に入り』《+『with』(『of』)+『名』》

《the ~》(レースでの)人気選手;(競馬での)人気馬,本命

person

(性別・年齢に関係なく)『人』

(人間の)『体』,身体

《単数形で》『容姿』,身なり

(文法で)人称

several

『いくつかの』,数個(人)の

《文》《しばしばone's~》それぞれの,めいめいの,別々の

数人,数個

diagnosis

診断[書]

(問題の原因などの)判断,分析

(問題の)解決;結論

care

〈U〉『心配』,気がかり,悩み

〈C〉《しばしば複数形で》心配事,苦労の種

〈U〉『細心の注意』,十二分の用心

〈U〉(…の)『世話』,監督,保護《+『for(of)+名』》

〈C〉関心事,気を配るべきこと

『気にする』,心配する,関心がある

…『したいと思う』,欲する,好む

problem

(特に解決の容易でない)『問題』,やっかいな事熊

《単数形で》《話》(…にとって)やっかいな人《+『to』+『名』》

(特に,数学の)問題

扱いにくい,問題の

deeply

『深く』

(色が)濃く

(声が)太く,(音調が)低く

(程度が)非常に,深く

datum

dataの単数形

既知の事実

science

〈U〉『科学』;(特に)自然科学

〈C〉(個々の)科学,学問

〈U〉〈C〉(修練を要する)技術,わざ

guy

控え綱,支え綱(テント・棒などを倒れないように張る綱)

…‘に'控え綱を張る(で締める)

opinion

〈C〉『意見』,見解《複数形で》所信

〈C〉《good,bad;high,lowなどの修飾語を伴って》(人・物事に対する)『評仮』《+『of』+『名』》

〈U〉『世論』;(あるグループ全体の)意見

interaction

(…との)相互作用《+『between』(『with』)+『名』》

leverage

てこの作用(力)

てこ入れ,影響力

source

(河川の)『水源』[『地』],源

(物事の)『元』(もと),原因,根源《+『of』+『名』》

《しばしば複数形で》情報源,出所,典拠

order

〈C〉《しばしば複数形で》『命令』,指図,指令

〈U〉(物事の)『順序』,順番

〈U〉(自然界の)『秣序』

〈U〉(社会の)治安,秣序

〈U〉整頓(せいとん)された状態,きちんとしていること《good,badなどを伴って》(一般に物事の)調子, 状態

〈U〉(商品などの)『注文』《+『for』+『名』》

〈C〉調文品

〈C〉(レストランなどでの料理の)一盛り

〈C〉種類,等級,品資(kind, sort)

〈C〉(動植物分類の)目(もく)

〈C〉聖職者の階級;《複数形で》聖職

〈C〉《しばしばO-》教団,教派;(ある特殊な)社会

〈C〉《しばしばO-》勲位,勲章

〈C〉(古代ギリシャの)建築様式,柱式

…‘を'『命令する』,指図する;〈人〉‘に'命令する

《方向を表す副詞[句]を伴って》〈人〉‘に'行くように命じる

〈商品など〉‘を'『注文する』;…‘を'あつらえる

…‘を'整頓(せいとん)する,きちんとする

命令する;注文する

safely

『安全に』,無事に

だいじょうぶ,さしつかえなく

safe

安全な,危険のない

《come,arrive,bring,keepなどの補語にのみ用いて》無事な(に)

危険を引き起こさない,危害を加えない

安全を心がける,危険をおかさない

『確かな』,まちがいのない

(野球で)セーフの

『金庫』

(食料などを入れる)安全戸棚,貯蔵容器

let

〈人・動物など〉‘に'(…)『させる』,させておく,‘を'(…する)ままにしておく(受動態にできない)

〈物事〉‘を'(…する)状態にする,‘に'(…)させる

《『let us(let's)』do》…『しよう』

《おもに英》〈土地・家など〉‘を'『貸す』賃貸する(《米》rent)

(人に)〈工事〉‘を'請け負わせる《+『名』+『to』+『名』》

(…から)〈液体・空気など〉‘を'出す,漏らす,放出する《+『名』+『out of』+『名』》

nick

刻み目(notch)

表面だけの切り傷,かすり傷

…‘に'刻み目(傷)をつける・「in the nick of time」で「きわどい時に, ちょうどよく」

laughter

『笑い』,笑い声

separately

分かれて;別々に,単独で

understanding

〈U〉(…の)『理解』,意味をつかむこと《+of+名》

〈U〉《しばしば an~》(…に)『精通』,熟達《+of+名》

〈U〉『意見』,結論

〈U〉《時に an~》(相手の立場の)共感;〈C〉《単数形で》同意,一致

〈U〉『理解力』,知力,知性(intelligence)

相手の立場を理解している,思いやりのある,話せる

available

『利用できる』,『役に立つ』

(品物・情報などが)『手にはいる』

(人が)手があいている,暇である

(法律が)効力のある;《英》(切符など)有効な

amazing

驚くべき,びっくりさせるような

adverse

反対の,逆の

逆方向の

event

(特に重要な)『でき事』,事件;行事

(スポーツの)『種目』;勝負,試合

《文》成り行き,結果

literally

字句を追って,文字通りに

全く,ほんとうに

web

(クモなどが紡ぎ出す)『巣』

(クモの巣のような)網状組織;(張りめぐらした)仕掛け

(製織中の)織物

(アヒルなど水鳥の)水かき

(輪転機の)巻取り紙

publicly

公に,公然と;おおっぴらに

公的に,公衆によって

report

〈C〉(…についての(『報告』,『報道』《+『on』(『of』)+『名』》

〈C〉銃声,砲声,爆発音

〈U〉〈C〉うわさ,評判

…‘を'『報告する』,『報道する』

(上役・警察などの…のことで)〈人〉‘を'『言いつける,訴える』《+『名』〈『人』〉+『to』+『名』+『for』+『名』(doing)》

(…について)『報告する』《+『on』(『upon』)+『名』(do『ing』)》

(…に)『出頭する』《+『for』(『to』)+『名』》

patient

(人が)『忍耐強い』,しんぼう強い,がまん強い

(行動が)根気のよい,忍耐を示す

〈C〉『患者』,医者にかかっている人

pharmacist

薬剤師;製薬者(また《英》chemist)

pretty

(女・子供などが)『きれいな』,『かわいらしい』;(事物・場所などが)きれいな,こぎれいな

(目・耳・心に)『快い』,楽しい

《名詞の前にのみ用いて》《しばしば皮肉に》みごとな,けっこうな;ひどい

《名詞の前にのみ用いて》《話》(数量・規模・範囲などが)『かなり大きい』,相当な

『かなり』(fairly);わりあいに(somewhat)

とても,ずいぶん(very)

《話》《まれ》《呼びかけに用いて》かわいい子(女)

simple

『簡単な』容易な,分かりやすい

(複合に対して)単一の

『単純な』,込み入っていない

『純然たる』,全くの

『飾り気のない』,簡素な,地味な,質素な

『もったいぶらない』;誠実な,実直な

お人よしの,だまされやすい

《文》地位のない,普通の,平(ひら)の

disease

(体の)『病気』,疾患

(精神・道徳などの)病気,病弊

experience

〈U〉(…の)『経験』,体験《+『of』(『in』)+『名』(do『ing』)》

〈C〉『経験(体験)したこと』

…‘を'『経験(体験)する』

occur

〈異状な事が〉『起こる』

〈考えが〉『浮かぶ』

在存する,見いだされる

America

『アメリカ合衆国』,米国,アメリカ(《略》『Am.,Amer.』)

《the Americas》南北アメリカ[イタリアの航海者・探検家Amerigo Vespucciの名前に由来]

glucose

ブドウ糖

involve

(必然的に)…‘を'『伴う』,引き起こす,含む(受動態にできない)

(事件などに)〈人〉‘を'『巻き込む』《+『名』+『in』+『名』》

《受動態で》(…に)〈人〉‘を'夢中にさせる《+『in』(『with』)+『名』(do『ing』)》

…‘を'込み入らす,複雑にする

diabetes

糖尿病(尿に糖が異常に出る病気)

response

〈C〉(…に対する)『返事』,『返答』《+『to』+『名』》

〈C〉〈U〉(…に対する)『反応』,『反響』《『to』+『名』》

〈C〉応答歌,応唱(牧師にならって合唱隊・会衆が短い祈り・歌を応答すること)

create

(神・自分などが)…'を'『創造する』,産み出す

(思考力・想像力によって)…'を'『創作する』

''を'『引き起こす』

《create+名〈目〉+名〈補〉》〈人〉'を'(…に)任じる,…‘に'(爵位を)授ける

怒って騒ぎたてる

base

《文》(人や人の行動・孝えが)『卑しい』,下劣な

(金属が)質の劣った;(貨幣が)粗悪な

whether

《名詞節(句)を導いて》…『かどうか』[ということ];『…かそれとも…か』

《whether…or…の形で,譲歩の副詞節(句)を導いて》『…であろうと…であろうと』,…にせよ…にせよ[いずれにしても]

いずれにしても,ともかく(in any case);どうしても

likely

《補語にのみ用いて》…『しそうな』,らしい

《名詞の前にのみ用いて》『ほんとうらしい』,ありそうな

『適切な』,あつらえ向きの

『たぶん』,おそらく(probably)

change

(…に)…'を'『変える』,改める《+『名』+『into』+『名』》

…'を'『取り替える』,交換する

〈小切手・為替〉'を'現金にする,〈金〉'を'両替えする;(…に)…'を'両替する《+『名』+『into』+『名』》

(…に)『変わる』,変化する《+『to』(『into』)+『名』》

(他の衣服に)着替える《+『into』+『名』》

(…に)乗り換える《+『to』+『名』》

〈C〉(…の)『変化』,移り変わり,変遷《+『of』+『名』》

〈C〉(…の)『取り替え』,交換;乗り換え《+『of』+『名』》

〈U〉釣り銭,小銭

bunch

(…の)『ふさ』(cluster),束《+『of』+『名』(複数)》

《話》(…の)群れ《+『of』+『名』(複数)》

一団(束)になる《+『up』》

…'を'束(ふさ)にする

difference

『違い』,『相違点』,意見などの食い違い

『差』,差額

fatigue

〈U〉(心身の激しい)『疲労』疲れ

〈C〉労働,労役,疲れさせるもの

〈U〉(軍でのそうじ,料理などの)雑役

《複数形で》《米》(軍での)作業服

…‘を'『疲労させる』

appetite

『食欲』

(…に対する)『欲求』,切望(desire)《+『for』+『名』》

habit

〈C〉

〈U〉〈C〉(個人の)『習慣』;(動・植物の)習性

〈C〉(麻薬などの)常用癖

〈C〉(僧衣など,特殊な)衣服

conspire

陰謀をたくらむ,共謀する

《『conspire to』 do》〈物事が〉重なり合って(…)する

〈悪事〉'を'たくらむ,企てる

predict

(知識・経験・吹論などで)'‘を'『予報する』,『予言する』

percent

『パーセント』,100につき(…の割),100分(の…)《+『of』+『名』》《記号》%;《略》『p.c.』)

…パーセントだけ

accuracy

『正確さ』,精密

build

〈物〉'を'『組み立てる』,造る,建造する,建築する

(年月をかけて)〈事〉'を'『作り上げる』,築き上げる;《受動態で》〈体・性質〉'を'作る

〈U〉造り,講造(make)

〈U〉〈C〉体格

core

〈C〉(果物の)『しん』

〈U〉(物事の)核心

〈C〉(電気の)磁心,磁極鉄心

…‘の'しんを抜く

practice

〈U〉(絶えず繰り返す)『練習』,けいこ

〈C〉〈U〉(1回の)練習の時間

〈U〉(練習で得た)熟練,腕前

〈U〉(理論に対して)(…の)『実行』,実施,実際《+『of』+『名』(do『ing』)》

〈C〉(…の)『習慣』,しきたり《+『of』+『名』(do『ing』)》

〈U〉(医師・弁護士などの)開業

〈C〉(医師・弁護士の)業務,仕事

…‘を'『練習する』,けいこする

(習慣的に)…‘を'『実行する』,実践する

〈弁護士・医師〉‘を'開業する

(…を)練習する,けいこをする《+『at』(『on, with』)+『名』(do『ing』)》

(弁護士・医者として)開業する,開業している《+『as』+『名』》

job

『職』,勤め口;(職としての)仕事

(しなければならない)『仕事』;職務

難しい(骨の折れる)仕事

手間(賃)仕事をする

(株の)仲買をする

(公職を利用して)私腹を肥やす

〈商品〉‘を'卸売りする;〈株〉‘を'仲買する

(…に)…‘を'下請けに出す《+『out』+『名』+『to』+『名』》

interesting

(物事が)『興味を起こさせる』,おもしろい

definitely

明確に,確実に

《話》確かに,そのとうり

might

mayの過去形

《直説法で》《時制の一致により従節に用いて》

《仮定法で》

《現在の事実と反対の仮定》…『かもしれないのだが』;…してもよい

《過去の反対の推量》…『したかもしれない』

《仮定法から転じて遠回しの表現で》

《可能性・推量》『ひょっとしたら』…『かもしれない』

《疑問文で》《不確実》いったい…だろうか

《許可》…『してもよい』

《提案・依頼》…『してくれませんか』…してみてはどうだろうか

《非難・不平》…『してもよさそうなものだ』

smart

(頭の働きが)機敏な,気のきいた,抜け目のない;悪知恵が働く;(動作が)機敏な,てきぱきした(lively)・現代風の,流行の(fashionable) ・(人・服装などが)きちんとした,いきな,スマートな・ずきんとくる,厳しい,激しい・〈物事が〉ずきんとこたえる・〈傷口などが〉(…が原因で)ずきずき痛む,うずく《+『from』+『名』》・(…で)〈人が〉ずきんと心が痛む《+『from』(『under』)+『名』》・(心・傷口などの)鋭い痛み,うずき《+『of』+『名』(do『ing』)》

experiment

(…の)『実験』,試み《+『in』(『on, with』)+『名』》

(…の)実験をする《+『on(upon, with)』+『名』》

signal

(警告・指示・情報などを伝える)『信号』,合図

(…の)きっかけ,動機,導火線《+『for』+『名』》

〈人・車など〉‘に'『合図する』,信号を送る

…‘を'『合図』(信号)『で知らせる』

『合図する』,信号する

合図の,信号の

めざましい,顕著な

similar

(大体において)『似ている』,類似した同様の

(図形が)相似の

alone

『ひとりで』,一つで,単独で;ただ…だけで

《名詞・代名詞のすぐ後に用いて》ただ…だけ(only)

clever

『リコウな』,頭のよい,才気のある,気のきいた

『器用な』,じょうずな(skillful)

list

(…の)『表』,一覧表,目録,明細書;『名簿』,カタログ《+『of』+『名』》

…‘を'『表にする』,‘の'一覧表を作る

…‘を'目録(名簿)に載せる;(…として)…‘を'記録する《+『名+as+名(doing』)》

exciting

(物事が)『興奮させる』

catch

…'を'『捕らえる』,捕まえる・〈動いている物〉'を'『つかみ取る』,受け止める・〈列車など〉‘に'『間に合う』;追いつく・《おもに受動態で》〈あらしなどが〉…'を'襲う・…'を'偶然見つける,‘に'思いがけなく出くわす・《副詞[句]を伴って》〈人・働物など〉'を'打つ・〈打撃・石・風などが〉…‘に'当たる・(…に)〈人〉‘に'〈打撃など〉'を'与える《+『名』〈間〉+『名』(直)+『on』+『名』》・〈伝染性の病気〉‘に'『かかる』,感染する;(火が)…‘に'燃え移る・(くぎなどに)…'を'引っかける,(網などに)…'を'からませる,(ドアなどに)…'を'はさむ《+『名』+『in』+『名』》・〈注意・関心など〉'を'引き付ける・…'を'聞きとる,理解する・

…'を'ぐっと押さえる,がまんする・〈短い動作〉'を'す早くする,わずかの間する・《米話》〈劇・テレビ番組など〉'を'見る,聞く・《副詞[句]を伴って》『引っかかる』,からまる・〈かぎが〉かかる,締まる

(野球で)捕手をする・

燃え始める;動き始める

捕まえること,捕獲

がっちり捕らえて動かなくする物,(戸の)掛け金,(機械の)歯止め・捕らえた物;捕獲量,(特に)漁獲高

手に入れる価値のある人(物),(特に)いい結婚相手・キャッチボール,捕球・(声・息の一時的な)途切れ,詰まり;途切れる部分,断片・《話》(人を引っ掛ける)わな,策略

eye

〈C〉(人・動物の器官としての)『目』

〈C〉(まぶた・まつ毛・まゆ毛などを含めて,外側からみえる)『目』,目の周り

〈C〉(目の)虹彩

〈C〉『視力』,視覚

〈C〉《単数形で》『視線』,まなざし

〈C〉《しばしば複数形で》警戒(観察,監視)の目

〈C〉《通例単数形で》(…に対する)鑑識眼,物を見る目,(…を)見分ける力《+『for』+『名』》

〈C〉《しばしば複数形で》物の見方;観点

〈C〉目に似たようなもの(じゃがいもの芽・クジャクの羽の眼状の点など)

〈C〉針の目,めど

〈C〉(かぎ・ホックの)受け

〈C〉台風の目

(好奇・疑いなどの目で)…‘を'じろじろ見る,注意して見る

antidepressant

抗抑鬱(うつ)剤(鬱病の治療薬)

American

『アメリカ合衆国の』,米国の;アメリカ人の

北アメリカの;北米人の

南アメリカの;南米人の

南北アメリカの;南北アメリカ人の

米国人,アメリカ人

北(南)アメリカ人

=American English

estimate

…‘を'『見積る』,概算する

《副詞[句]を伴って》〈人物・状況など〉‘を'『評価する』・判断する

(…を)見積る《+『for』+『名』》

〈C〉(寸法・数量・価値などの)『見積り』,概算,評価[額];見積書《+『of』+『名』》

〈U〉〈C〉評価,評定《+『of』+『名』》

mumbo jumbo

迷信的な呪文(しゅもん);無意味な儀式[アフリカの黒人部落の守護神の名から]

ちんぷんかんぷんな言葉

actually

(まさかと思うだろうが)『実際に』,現に,ほんとうに

hold

(手などに)…‘を'『持つ』,『持っている』,つかむ,つかんでいる・〈人・物〉‘を'『押しとどめる』,押えておく,留めておく・《副詞[句]を伴って》(ある位置・状態に)〈手・足など体の一部〉‘を'『保つ』(keep) ・〈容器などが〉〈物など〉‘を'『入れている』,収容できる(進行形にできない) ・〈重い荷物など〉‘に'耐える,持ちこたえる(bear);〈物〉‘を'支える(support) ・〈職・地位など〉‘を'占める,占めている(進行形にできない) ・〈土地・財産など〉‘を'所有している(進行形にできない) ・〈会など〉‘を'開催する,〈式〉‘を'行う・〈軍隊などが〉〈土地など〉‘を'確保する;(敵などから)〈とりでなど〉‘を'守る《+『名』+『against』+『名』》・〈注意・関心・興味など〉‘を'引きつけておく,引き留めておく・〈考え・意見など〉‘を'心にいだいている・…‘と'考える,信ずる

『しっかりと付いている』,切れ(折れ)ないでいる・(…に)『しっかりつかまっている』,しがみついている《+『to』+『名』》・(約束・信念などを)固く守る《+『to』+『名』》・《『hold』+『形』〈補〉》(…の)『ままである』・(引き続いて)有効である,当てはまる・〈U〉〈C〉(…を)‐手でつかむ(握る)こと』,把握《+『of』(『on』)+『名』》・〈U〉(人の心などを)つかむこと,支配[力],掌握《+『on』(『over』)+『名』》・〈C〉つかまるもの,手(足)がかり・(音楽の記号の)フェルマータ

machine

『機械』

自動車,飛行機,自転車

加えられた力を強めたり方向を変えたりする機械(器具);てこ,滑車,くさび,斜面など

組織,(特に)派閥

(自主性も意欲もない)機械のような人,機械的に働く人

…‘を'機械で作る(仕上げる);(特に)…‘に'ミシンをかける,‘を'ミシンで作る;(印刷機で)…‘を'印刷する

…‘を'きっちり計って作る《+『down』+『名,』+『名』+『down』》

learning

(…を)学ぶこと,(…の)学習《+『of』+『名』》

『学問』,学識,博識

evidence

『証拠』,証拠物件

印,徴侯,形跡(indication)・(証拠をあげて)…‘を'証明する・「in evidence」で「証拠(証人)として」

else

『そのほかに』,それ以外に

《or elseの形をとり接続詞的に》『さもないと』,そうでないと(otherwise)

electronic

『電子の』,エレクトロンの

medical

『医学の』,医術の;医者の

内科の;内科治療を要する

診察

record

〈C〉(…の)『記録』,(…を)記録すること《+『of』(『about』)+『名』(『wh-節』)》

〈C〉公文書;公判記録;(昔の)遺物

〈C〉(個人・団体の)『経歴』;業績;成績

〈C〉(スポーツなどの)『最高記録』,レコード

(また『disc』)〈C〉音盤,レコード

記録的な

(文書・写真などに)…‘を'『記録する』

〈計器などが〉|‘を'示す

〈音〉‘を'テープ(レコード)に吹き込む

〈作品など〉‘を'録音する

copy

〈C〉『写す』,複写,(絵などの)模写,複製;謄本,抄本

〈C〉(同一書籍・雑誌・新聞などの)『部,冊』

〈U〉(印刷の)原稿,草稿

〈U〉ニュースねた,原稿材料

…'を'『写す,複写する』,模写する

…'を'まねた

(…から)…'を'こっそり写す,盗作する《+『名』+『from』(『off』)+『名』》

(…から…へ)『複写する』《+『from』(out of』)+『名』+『into』+『名』》

(…を)こっそり写し取る《+『from』(『off』)+『名』》

research

(新しい事実などの探究のための,特定の分野の)『研究』,『調査』《+『in』(『into』,『on』)+『名』》

…‘を'研究する,調査する

(…を)研究する,調査する《+into(on)+名》

remove

(…から)…‘を'『取り去る』,持ち去る・(…へ)旨‘を'『移す』,移転させる《+『名』+『to』+『名』》

(…から)〈人〉‘を'解任する,追い出す《+『名』+『from』+『名』》

(…べ)移る,移転する《+『to』+『名』》

(…との)距離,隔り《+『from』+『名』》

identify

〈人・物〉‘を'『見分ける』,〈物事〉‘を'確認する

《『identify』+『名』+『with』+『名』》(二つの異なるものについて)(…と)…‘を'同じものと考える

《『identify』+『名』+『with』+『名』》《しばしば受動態で》(…に)…‘を'関係づける,密接に結びつける

《『identify with』+『名』》〈人が〉(…と)一体となる(感じる)

information

《単数形で冠詞をつけずに》(…についての)『情報』,『知識』《『about』(『on, as to』)+『名』(『wh-節・句』)》

〈U〉案内;〈C〉案内所,案内係

special

『特別な』,並はずれた,例外的な

(他と異なって)『特殊な』,特別な

(人・物事に)『独特の』,専門の

特別な物(人)

《米話》…の)(値引きした)サービス品,特価[品]《+『on』+『名』》

(テレビなどの)特別番組;臨時列車

measurement

〈U〉『測定』,測量

〈C〉《複数形で》『寸法』

〈U〉測定法,測量法

within

『…以内に』

《距離》

《期間・時間》

《範囲・制限》

《おもに文・古》《場所》『…の内部に』,の中に

…の心の中に(で)

中に,内側に

『内部』

reasonable

(人が)『理性的な』,分別のある

(物事が)理にかなった,公正の,適度な・(価格が)手ごろな

period

(あることが続く)『期間』

(歴史的な)『時代』

(試合の)『一区切り』,ピリオド

授業時間,時限:

(循環して起こる現象などの)周期

(回転運動などの)周期

紀(地質時代の区分の一つ;era(代)の下,epoch(世)の上)

《おもに米》『ピリオド』,終止符(《英》full stop;Mr.,U.S.など略語の符号(.)も含む)

《複数形で》《文》掉尾(とうび)文(多くの節から成り,論理的に緊密な構成をもっている文)

《名詞の前にのみ用いて》ある時代[特有]の,時代物の

(文の終わりに感嘆詞的に)以上,終わり・月経(期間)

however

《譲歩の副詞節を導いて》『どんなに…でも』,いかに…であろうとも

《話》[いったい]どんなふうに

『しかしながら』,それにもかかわらず

bump

衝突;ごつんと当たること

ゴツン,ドスン[という音]

打ちこぶ

ばたんと,どしんと

…‘に'突き当たる,ぶち当たる;(…に)…'を'突き当てる《+『名』+『on(『against』)+『名』》

(…に)突き当たる《+『into』(『against』)+『名』》

《副詞[句]を伴って》〈車が〉ガタガタ揺れて通る

per

…『につき』,…ごとに

《文》…によって,…で,…を通じて

《しばしば『as per』…で》…によって示された通りに,…に従って

reminder

思い出させる人(もの);(思い出させるための)助言;催促状

normally

正常に,普通に,常態では;標準的に

diabetic

糖尿病の

糖尿病患者

potential

可能性のある,潜在的な

可能性,潜在力

電位

significant

『重要な』,重大な

『意味のある』

意味ありげな,暗示的な

paper

〈U〉『紙』

〈C〉(1枚の)『紙』

〈C〉論文,研究論文(口頭で発表するものをさす);(学生の)レポート

〈C〉試験問題[用紙];答案[用紙]

〈C〉《話》『新聞』(newspaper)

《複数形で》『書類』,文書;(身分・資格などを示す)証明書

〈U〉紙幣(paper money);手形類

〈C〉〈U〉壁紙(wallpaper)

紙[製]の

紙の上だけの,実祭には存在しない

新聞[用]の

…‘に'紙をはる

…‘を'紙で包む《+『over』(『up』)+『名,』+『名』+『over』(『up』)》

break

…'を'『壊す』,割る,砕く;…'を'折る

…'を'擦りむく

…'を'『役に立たなくする』,壊す

(小さな物に)〈組になった物〉'を'分ける,ばらす,〈お金〉'を'くずす《+『名』+『into』+『名』》

〈垣・へいなど〉'を'破って出る

〈法律・規則・約束など〉'を'『破る』,犯す

〈均整・秩序・配列など〉'を'破る,くずす;〈持続しているもの〉'を'中止する,妨げる

〈記録〉'を'破る,更新する

(…に)…'を'打ち明ける,知らせる《+『名』+『to』+『名』》

…'を'破産させる,倒産させる

〈気力・抵抗など〉'を'くじく;〈力・効果・強度〉'を'弱める

(…に)…‘の'位を下げる,…'を'降等させる《+『名』+『to』+『名』》

〈動物〉'を'ならす

〈人〉‘の'(…の)癖を直す《+『名』〈人〉+『of』+『名』(do『ing』)》

〈暗号など〉'を'解読する;〈事件・問題など〉を解決する,解く

《しばしば副詞[句]を伴って》『壊れる』,砕ける,割れる;破れる,破裂する

ぷっつりと切れる;中断する,途切れる;《米》仕事を中断する

はずれる,離れる,分離する《+『off』(『away』)》

故障する,壊れる,動かなくなる

突然始まる;突然変化する

夜が明ける

〈健康・気力などが〉衰える,弱る;〈心が〉悲しみに打ちひしがれる

〈株・価格などが〉急落する,暴落する

壊れた箇所,裂け目,割れ目

中断,途切れ;不和,仲たがい

休憩時間,小休止

逃亡計画,脱獄

(…に向かっての)突進

急な変化,顕著な変化

夜明け

《話》運,機会

enough

『不足のない』,十分な

『十分な量(数)』,足りる量

『十分に』(sufficiently)

全く,すっかり

もうたくさんだ,やめてくれ(Stop!)

Harvard

ハーバード大学(マサチューセッツ州ケンブリッジにある米国最古の大学;1636年創立)

Boston

『ボストン』(米国Massachusetts州の州都)

Nashville

ナッシュビル(米国Tennessee州中部の都市で州都)

range

〈U〉《時にa~》(価格・気温などの変動の)『幅』

〈U〉《時にa~》(知覚・知識などの)『範囲』,広がり

〈U〉《時にa~》(銃砲・ミサイルなどの)着弾距離,射程

〈U〉《時a~》(航空機・船舶などの)航続距離

〈C〉(銃砲の)射撃場,(ミサイルナドの)試射場

〈C〉《米》放牧地域

〈C〉(山などの)列,連なり

〈C〉(料理用の)レンジ

〈U〉《しばしばa~》(動植物の)生息(分布)区域

《副詞句を伴って》(価格・気温などがある範囲内で)『変動する』,動く

(…を)さまよう,歩き回る,(…に)及ぶ《+『over』(『through』)+『名』》

一列(一直線)に延びている

(動植物が)分布している

《副詞[句]を伴って》(ある状態に)…‘を'『並べて置く』,配列する,整列させる

…‘を'さまよう,歩き回る(受動態にできない)

《米》〈家畜〉‘を'放牧地に入れる

god

〈C〉(ギリシア・ローマ神話や多神教などの)『神』;(特に)男神

〈C〉(崇拝の対象となる)神像,偶像(idol)

〈C〉(神のように)崇拝される人,非常に重要なもの,非常に価値あるもの

〈U〉《G-》(キリスト教など一神教の)『神』

bless

〈神などが〉(…を〈人〉‘に'『授ける』,恵む《『名』〈人〉+『with』+『名』》

…'を'『祝福する』

〈神〉'を'ほめたたえる,賛美する;…‘に'感謝する

…'を'清める

《「…'を'悪から守る」の意から転化して間投詞として用いて》

…'を'のろう

such

《特定の種類・程度を示して》『こんな』,あんな

《類似の種類・程度を示して》『そんな』,そのような

《名詞の前にのみ用いて,強意的に》『とても』(良い,悪い,ひどい)

《補語にのみ用いて》『そのような』

そのような人(物,事)

trend

(…に向かう)『傾向』,すう勢,流行《+toward+名》

(川・道路などの)向き

《方向を表す副詞[句]を伴って》(ある方向へ)〈川・道路などが〉向かう

(ある方向に)〈事態・考えなどが〉向かう傾向がある《+to(toward)+名》

end

(細いものの)『端』,先端《+『of』+『名』》

(物語などの)『終り』,終結部《+『of』+『名』》

(物事・期間の)『最後』《+『of』+『名』》;(…に)結末をつけるもの《+『to』+『名』》

(…の)端の部分,末端部《『of』+『名』》

《しばしば複数形で》『目的』(purpose),目標(aim)

《遠回しに》死,滅亡

《しばしば複数形で》切れ端,くず,残りもの

(事業などの)部門(part)

(フットボールで)エンド)前衛両端の選手または位置)

…‘を'『終わらせる』,終える

〈物事が〉…‘の'終りとなる,‘を'締めくくる

『終わる』,終了する(come to an end)

diverse

(…とは)別種の,違った《+『from』+『名』》

いろいろの,多様の

somewhat

『幾分か』,少し

significantly

意味ありげに,意味深長に

interestingly

おもしろく;おもしろいことには

mess

〈U〉《時にa ~》『雑然としていること』,ごちゃごちゃ,混乱

〈C〉《単数形で》雑然とした物,ごちゃごちゃになった物;頭の中が混乱した人

《話》(雑多な種類の混じった,魚などの)1回の捕獲量《+『of』+『名』》

〈C〉《集合的に》(特に陸・海軍の)会食グループ,食事仲間

〈U〉(会食グループがとる)食事

〈C〉=mess hall

…‘を'めちゃくちゃにする,乱雑にする《+『up』+『名』,+『名』+『up』》

(…と)会食をする《+『together with』+『名』》

big deal

(相手の話を一笑して)なんだ,それだけのことか,ふん・たいしたことないじゃないか

publish

〈本・雑誌など〉‘を'『出版する』,発行する;〈作家など〉‘の'作品を出版する

…‘を'一般に知らせる,公表する

出版する,発行する

single

《名詞の前にのみ用いて》『たった一つ』(『一人』)『の』,単独の;《否定文で》ただ一つ(一人)(もない)

《名詞の前にのみ用いて》『一人用の』・『独身の』・《名詞の前にのみ用いて》個々の,別々の

単一の,単式の;(花が)一重咲きの,単弁の

《英》(切符が)片道の

〈C〉一人,1個;独身者

〈C〉《話》(ホテルの部屋,船室,列車寝台などの)一人用

〈C〉(野球で)シングルヒット,単打

《複数形で》(テニスなどの)シングルスの試合,単試合

《英》片道切符

《複数形で》《話》1ドル(ポンド)札

…‘を'1人(1個)だけ選び出す《+『out』+『名,』+『名』+『out』》

(野球で)シングルヒットを打つ

real

(想像でなく)『現実の』,実際の,真実の

(まがいものでなく)『本物の』

不動産の

ほんとうに,とても(very)

nervous

『神経の』

『神経質な』,神経過敏な

『心配な』,不安な

while

《通例 a while》『時間,』間,(特に)少しの時間

『…する間に(は)』

《譲歩》『…であるが,』…なのに

《比較・対照》(…だが)『一方では』

《類似・対応》そして[その上]

《英北東部》《俗》…まで(until)

review

…‘を'『調べ直す』,再検討する;《米》〈学科など〉‘を'復習する

…‘を'(改良の目的で)精密に検査する

…‘を'回顧する,振り返る

…‘を'批評する,論評する

…‘を'視察する;…‘を'閲兵する

〈上級審が〉〈下級審の判決〉‘を'再審査する

〈C〉(…の)『再調査』,再検討;《米》復習

《+『of』+『名』》

〈U〉〈C〉回顧,反省

〈C〉(…についての)『概観』,概説《+『of』+『名』》

〈C〉『批評』『評論』;評論雑誌

〈C〉観兵式

lab

実験室(laboratory)

somebody

『だれか』,ある人・〈C〉〈U〉ひとかどの人物,相当な人・〈U〉(名前不詳の)だれか

stuff

『材料』,原料,資料

《話》(ばく然と)『物』

素質,本領

くだらないもの(こと);ばかげた考え

《古》布地

(…を)〈入れ物・車など〉‘に'『詰める』,詰め込む《+名+with+名》

(入れ物などに)…‘を'『押し込む』《+名+into+名》

(…で)〈穴など〉‘を'ふさぐ《+up+名+with+名》

《しばしば受動態で》《話》(食物を)〈自分,自分の復〉‘に'詰め込む

(料理の材料で)…‘に'詰め物をする《+名+with+名》

(剥製にするため)〈死んだ動物〉‘に'詰め物をする

〈投票箱〉‘に'不正票を入れる

たらふく食べる

pipette

ピペット(化学実験用の小管)

taught

teachの過去・過去分詞

feed

〈人・動物〉‘に'『食物を与える』,‘を'養う;《英》(…で)〈人・動物〉‘を'育てる,飼育する《+『名』+『on』+『名』》

《米》(人・動物に)〈食物〉‘を'与える《+『名』+『to』+『名』》

〈食物ず〉…‘の'食事となる,‘を'まかなう

(必要なものを)…‘に'供給する《+『名』+『with』+『名』》

(…に)〈必要なもの〉‘を'供給する,送り込む《+『名』+『into』(『to』)+『名』》

〈動物が〉食へる,《話》〈人が〉食べる

〈U〉『飼料』,えさ;〈C〉1回分の飼料

〈C〉《話》《単数形て》食事;ごちそう

mouse

『ハツカネズミ』(英米の家によく出没する小型のネズミ;ほが国の家に出没する大型のネズミはrat)

《話》臆病者,内気な人

《猫が》ネズミを捜す(捕らえる)

《人が》(…を)あさり歩く《+『about』+『名』》

third

《the ~》『第3番目の』,3番目の

3分の1の

《the ~》『第3』,3番目[のもの],(月の)『3日』

〈C〉『3分の1』

〈C〉(音楽で)3度[音程]

〈U〉(自動車などの)サード(第3速)[ギア]

第3に,3番目に

group

(…の)『群れ』,集まり,小集団《+of+名》

(主義・系統・種類などを同じくする人・物の)『派』,『団体』

(ポミュラーソング歌手の)グループ

(動・植物分類上の)群;(化学の)基,原子団;(地質学上の)界;(数学の)群;(言語学上の)語派

…‘を'一群に集める,一団にする《+『名』+『together』》

(系統的に)…‘を'分類する,調和よく配合する《+『名』+『together』》

集まる,群(集団)をなす

lo and behold

なんとまあ

mice

mouseの複数形

accept

(喜んで)〈物〉'を'『受け取る』,〈事〉'を'受け入れる

〈提案・決定など〉'を'受諾する,〈事態・運命など〉に従う;(特に)…‘に'しかたなく同意する

〈弁解・説明・理論など〉'を'『認める』,容認する

〈責任・任務など〉'を'『引き受ける』

〈人〉'を'受け入れる,仲間(身内)に入れる

〈手形〉'を'引き受ける

add

1〈二つ以上のもの〉'を'『合計する』《+『名』+『up』(『together』),+『up』(『together』)+『名』》

(…に)…'を'『加える』,足す,付け足す《+『名』+『to』(『and』)+『名』》

《『add』+『that』『節』》…‘と'つけ加える

足し算をする,加える

note

〈C〉《複数形で》『覚え書き』,控え,メモ

〈C〉(本文に対する)『注』,駐釈

〈C〉(形式ばらない)『短い手紙』,短信;外交上の文書

〈U〉『注目』,注意

〈U〉『重要性』(importance);顕著

〈C〉《単数形で》(声の)調子,(感情などの)しるし,兆候《+『of』+『名』》

=promissory note

〈C〉『紙幣』

〈C〉音楽;音符;(ピアノなどの)けん

…‘を'『書き留める』,記す

…‘に'『注意する』;…Iと'気づく

(取り立てて)…‘に'ついて言う,‘を'習す

half

〈C〉〈U〉『半分』,2分の1;約半分

〈U〉《時刻を表す数詞と共に用いて》『半』,30分

〈C〉《おもに英》(2学期制の学校での)前(後)期

〈C〉(競技などの)前(後)半;(野球で1イニングの)表(裏)

〈C〉=halfback

『半分の』

不十分な,中途はんぱな

『半ば』,半分[だけ]

半時間だけ,30分だけ

不完全に

かなり,ほとんど

wonder

〈C〉『驚くべきもの(こと)』,驚異[の的]

〈U〉『驚異[の念]』,驚嘆,驚き

(…に)『驚く』,驚嘆する《+at+名(doing)》

(…について)『疑う』,怪しむ《+about+名(wh-節)》

《wonder+that 節》〈…ということ〉‘を'『不思議に思う』,‘に'驚く

…‘と'『思う』:《wonder+wh-節(句)…かしらと思う》

notice

〈U〉『人目を引くこと』,注意,注目,関心

〈U〉『通告,通知』,警告;(契約解除の正式な)通知,予告

〈C〉(…の)『掲示』,はり紙,びら《+『of』+『名』》

〈C〉《しばしば複数形で》(新聞・雑誌などにのる)批評,紹介

(赤ちゃんが)知恵がつく

(視覚・聴覚など五感で)…‘に'『気がつく』,‘を'認める;(心で)‥‘に'気がつく(進行形にできない)

…‘に'注意を払う,関心を持つ

funny

『おかしい』

変な,妙な;疑わしい,怪しげな

《話》《補語にのみ用いて》気分が悪い,ぐあいが悪い

feeling

〈U〉(身体の)『感覚』,触覚

《a feeling, the feeling》(…の)感じ,意識《+『of』+『名』(do『ing』)》

〈U〉(…に対する)同情,共感《+『for』+『名』》

《複数形で》(理性に対して)『感情』,気持ち

《a feeling, the feeling, one's feeling》(しばしば感じに基づく)意見,感想

〈U〉(悪い意味で)興奮

感じやすい;情のこもった

type

〈C〉(…の)『型』,タイプ,類型,種類(kind)《+of+名》

〈C〉(その種類の特質を最もよく表している)『典型』,手本,模範《+of+名》

〈U〉《集合的に》活字;〈C〉(1個の)活字

〈U〉(印刷された)字体,活字

〈C〉(貨幣・メダルなどの)模様,図柄

〈C〉血液型(blood group)

…‘を'タイプに打つ

(…として)…‘を'分類する《+名+as+名(doing)》

…‘の'型を決める

タイプライターを打つ

share

〈U〉《時にa~》『分け前』,取り分

〈U〉《時にa ~》(費用・仕事などの)『分担』,割り当て;(割り当てられた)役割

〈C〉『株』,株式,株券

〈U〉市場占有率(market share)

…‘を'『共にする』,共に使う;…‘を'分け合う

(…の)『分配にあずかる』,分担をする;(…を)共にする《+『in』+『名』》

log

『丸太』,丸木

(また『logbook』)航海(航空)日誌

測程儀(船の速力を測る器械)

〈木〉‘を'丸太に切る

〈土地〉‘の'立ち木を切り倒す

…‘を'航海(航空)日誌に記入する

(船・飛行機で)〈ある距離・時間〉‘を'航行する,飛ぶ

木材を伐採する

丸太の

deny

…‘を'『否定する』,否認する

《『deny』+『名』+『名』=『deny』+『名』+『to』+『名』》〈人・自分〉‘に'…‘を'与えない(許さない)

request

〈物事〉‘を'『頼む』,要請する;〈人〉‘に'『頼む』,要請する

〈U〉〈C〉『頼むこと』,『要請』,依頼

〈C〉頼んだもの(こと)

〈U〉需要

colleague

(会社・学校など,また専門職業の)『同僚』,仲間,同業者

bummer

へま,失敗

(特に幻覚による)不快な経験

large

(同じ種類のものと比較して,形・体積・数量などが)『大きい』,多い,広い

(考えなどが)広範囲な,幅の広い,寛大な

大きく

自慢して,誇大に

explorer

探検家

yahoo

粗野な武骨者・野蛮な人間・獣のような人間[Swift のガリヴァー旅行記より]・(Yahooとして)ヤフー (米国スタンフォード大学の学生だったジェリー・ヤン(Jerry Young)とデービッド・ファイロ(David Filo)が創設したインターネット上の検索エンジン) ・田舎者・やっほー・わーい・大声でしゃべりまくる人

purpose

〈C〉(人の抱く)『目的』,目標,意図

〈C〉(物事の)『用途』,目的,効果

〈U〉(目的を達成しようとする)決意,意志

…‘を'目的とする,もくろむ

define

〈語・句〉'を'『定義する』,‘の'意味で明らかにする

〈本質・意義・立場〉'を'『明らかにする』,特徴づける

…‘の'輪郭をはっきりさせる

…‘の'限界(範囲)を決める

regular

『いつもの』,習慣的な

『規則正しい』,きちんとした

『定まった』決まった;定時の,定期的な

普通の,標準どおりの

均整のとれた,整然とした

《名詞の前にのみ用いて》『正規の』,正式の;本職の

《名詞の前にのみ用いて》《話》好ましい,すてきな;全くの正真正銘の

(文法で)規則変化の

(カトリック教で)修道会に属する宗規に従う

《話》常連

正規兵

loss

〈U〉(…を)『失うこと』,紛失《+『of』+『名』》

〈C〉(…の)『損害』,損失;損失額《+『of』+『名』》

〈U〉〈C〉(…に)『負けること』,(…の)敗北;失敗《+『of』+『名』》

〈U〉(状態・程度の)『減少』,低下

《複数形で》(戦場における)(人の)損害,此傷者数

urinate

小便する

pee

《俗》小便する,放尿する

《a~》《俗》小便すること

〈U〉小便

forgive

〈人・罪など〉‘を'『許す』,大目に見る

〈義務など〉‘を'免除する

許す

phrase

〈C〉(文法で)『句』(2語以上の語の集まりで,節(clause)と違って「主語+述語動詞」の構造を持たず,文中で一つの品詞の働きをするもの)

〈C〉成句,熟語,慣用句;語群,連語

〈C〉〈U〉『言葉づかい』,言い回し

〈C〉簡潔な言葉;名言,寸言,警句

〈C〉(メロディーの一単位を構成する)楽句

…‘を'言葉で表す

〈曲〉‘を'各楽句に分ける,楽句に区切って演奏する

baseline

基線

(テニスコートの)ベースライン

(野球の)ベースライン

rate

〈C〉『割合』,『率』

〈C〉《the~,a~》『速度』(speed),進度

〈C〉『値段』,『相場』;料金

〈U〉等級(class),(…)等

《複数形ぃ》《英》地方税

(…の金額に)…‘の'『値段を決める』,見積もる《+『名』+『at』+『名』》

…‘を'『評価する』,みなす

《米話》…‘に'値する,‘の'価値がある

『評価される』;みなされる

synonym

(…の)同義語,類語(smallとlittle, storeのshopなど)《+of(for)+名》

query

質問,疑問・疑問符(?)・(不審・疑問を感じて)〈人〉‘に'質問する,〈人の気持ちなど〉‘を'問いただす・〈物事〉‘に'疑問をいだく,‘を'不審に思う・(コンピュータ)質問, 問い合わせ (特定の情報の検索をデータベースに要求すること)

huge

(かさ・量・程度などが)『巨大な』,ばく大な;《話》たいへんな

increase

『増える』,『増大する』

(…に)…‘を'『増やす』《+『名』+『to』+『名』》

(…の)『増加』,増大;〈C〉増加量(額)《+『of』(『in』,『on』)+『名』》

attention

〈U〉(…に対する)『注意,注意力』《+『to』+『名』》

〈U〉『世話,思いやり』(consideration)

《複数形で》親切,(特に婦人に対する)心づかい

〈U〉「気をつけ」の号令,気をつけの姿勢

reason

〈C〉〈U〉『理由』,わけ,根拠

〈U〉『理性』,判断力;道理

『論理的に孝える』

(人に)道理を悟らせる《+『with』+『名』〈人〉》

…‘を'論理的に孝える《+『out』+『名,』+『名』+『out』》

《『reason』+『that節』》…‘と'推論する

〈人〉‘に'道理を悟らせて(…)させる(しないようにする)《+『名』+『into』(『out of』+『名』(do『ing』)》

deserve

〈賞罰・評価など〉‘に'『値する』,‘を'受ける価値がある(進行形にできない)

(…を)『受けるに足る』《+『of』+『名』》

indirectly

間接に,遠回しに

set

《場所を表す副詞[句]を伴って》(ある場所に)…‘を'『置く』・すえる・(ある物に)…‘を'『つける』・あてがう・当てる《+『名』+『to』+『名』》・(課題・模範として)…‘を'『課す』・出す・示す・〈宝石〉‘を'(…に)『はめ込む』《+『名』〈宝石〉+『in』+『名』》;(宝石で)…‘を'飾る《+『名』+『with』+『名』〈宝石〉》》

…‘を'『向ける』,集中する・(…に)…‘を'『配置する』,部署につける・《+『名』+『at(around, on)』+『名』》・《『set』+『名』+『to』 do》・(仕事・課題として)〈人〉'に'(…)させる・(ある状態に)…‘を'『する』・〈機械・器具など〉‘を'『調節する』・〈時計・目盛りなど〉‘を'合わせる・〈日時・制限など〉‘を'『定める』・(…に)〈値段〉‘を'『つける』・〈評価〉‘を'与える《+『名』〈値〉+『on(for)』+『名』》・〈めん鳥〉‘に'卵を抱かせる・(卵を)〈めん鳥〉‘に'抱かせる《+『名』〈めん鳥〉+『on』+『名』〈卵〉》・〈卵〉‘を'めん鳥に抱かせる;(めん鳥に)〈卵〉‘を'卵かせる《+『名』〈卵〉+『under』+『名』〈めん鳥〉》・

…‘を'固まらせる・固定する・…‘を'確立する,打ち立てる・〈髪〉‘を'セットする・(曲に)〈歌詞〉‘を'つける《+『名』〈歌詞〉+『to』+『名』〈曲〉》・(…用に)〈曲〉‘を'編曲する《+『名』〈曲〉+『for』+『名』》・〈活字〉‘を'組む・〈原稿〉‘を'活字に組む《+『up』+『名』》・〈刃物[の刃]〉‘を'とぐ・〈舞台・場面〉‘を'セットする・〈帆〉‘を'張る・〈猟犬が〉〈獲物〉‘の'位置を示す・〈太陽などが〉『沈む』,没する;傾く,衰える・固まる・固くなる・こわばる・硬直する・〈めん鳥が〉卵を抱く・《副詞[句]を伴って》〈髪が〉セットできる・《副詞[句]を伴って》(…に)〈服などが〉合う《+『on』+『名』》・〈果実などが〉実る・,実を結ぶ・《方向を表す副詞[句]を伴って》(ある方向に)向く・向かう・(ある方向から)吹く・流れる・〈猟犬が〉獲物の位置を示す・〈C〉(…の)『一組』,一式,セット《+『of』+『名』》・〈C〉『一群』・一連(の…)《+『of』+『名』》・〈C〉(…の)『仲間』,連中,一味,(特殊な)社会《+『of』+『名』》・〈C〉(テニスなどの)セット・〈C〉舞台装置・(映画などの)セット・〈U〉(…の)様子・格好・姿勢・(服などの)合いぐあい《+『of』+『名』》・〈U〉(風・潮などの)向き・方向・(考え・世論などの)傾向・すう勢《+『of』+『名』》・〈U〉《詩》日没・〈C〉さし木・若木・苗・〈C〉(ラジオの)受信機・(テレビの)受像機・〈C〉(数学で)集合・『定められた』・規定の・所定の・型にはまった・慣習的な・硬直した・こわばった・動かない・断固たる・固く決心した・《補語にのみ用いて》準備の完了した・用意して

social

『社会の』,社会的な

『社交界の』,上流社会の

《名詞の前にのみ用いて》『社交の』,親睦(しんぼく)の

(アリ・ハチなどが)群居する

親睦(しんぼく)会,懇親会

medium

中間(中程度)にあるもの,中庸(mean)

媒介物,媒体

《複数形mediaで》=mass media

『手段』,方法(means)

(芸術の)表現手段,手法

(動植物がそこで生存し機能を発揮する)環境;(細菌の)培地,培養基

霊媒者

『中間の』,並みの

program

(催し物,テレビ・ラジオなど全体の)『プログラム』,『番組表』

(プログラムに従って行われる個々の)『番組』;(特に)ラジオ番組,テレビ番組

(行動の)『計画』,予定[表];手順,段取り

(学校の)教科課程[表];(政党の)綱領,政策要綱

(コンピューターの)プログラム(資料ノ処理の指示)

…‘を'計画に加える(含める);(…するように)…‘の'計画を立てる《+『名』+『to』do》

(コンピューターで)…‘の'プログラムを作る;〈コンピューター〉‘に'プログラムを入れる

collaborate

(…と…について)共同して働く,共同研究する《+『with』+『名』+『in(on)』+『名』(do『ing』)》

(占領軍・敵などに)協力する,内通する《+『with』+『名』》

infrastructure

(組織の機能を助ける)下部構造,下部組織

(NATOなどの)永久[軍事]基地

twitter

〈鳥が〉さえずる

(神経質に興奮して)(…について)ぺちゃぺちゃしゃべる《+on(about)+名》

くすくす笑う

《the ~》(鳥などの)さえずり,さえずる声

《a ~》(興奮による)身震い,そわそわ

early

(時間・時期が)『早い』,『初期の』

昔の

(普通より,予定より)早い

近い将来の

(時間・時期的に)『早く』

(予定・ふだんより)早く

sign

(ある事実・状態・感情などの)『表れ』,印,気配,徴侯(indication);(…の)こん跡,計跡《+『of』+『名』》・『身ぶり』,手まね,合図

『標識』,看板

(数学・音楽などの)記号

(…の)『象徴』,シンボル(symbol)《+『of』+『名』》・《文》(…の)『前兆』,きざし《+『of』+『名』》・宮(きゅう)(黄道12区分の一つ) ・〈手紙・書類・作品など〉‘に'『署名する』・(…に)〈名前など〉‘を'書く《+『名』+『on』(『to』)+『名』》

…‘を'雇う契約に署名する・…‘を'合図する,知らせる;…に合図する・署名する・契約書に署名して雇われる

individually

個々に,個別的に

個人として,個人的に

個性的に,独自のやり方で

cause

〈U〉『原因』,起因;〈C〉原因となる人(物事)

〈U〉『正当な理由』,根拠,動機

《the~》(…という)(身を捧げるべき)主義,主張,目的《+『of』+『名』》

〈U〉〈C〉訴訟[の理由];申し立て

…'を'『原因となる』,'を'引き起こす,もたらす(bring about)

promise

〈C〉『約束』,誓い

〈U〉(…の)有望さ,見込み《+『of+名』》

〈U〉(…の)気配,きざし《+『of+名』》

〈物事〉‘を'『約束する』

…‘の'『見込みがある』,おそれがある

《話》《Iを主語にして》〈人〉‘に'断言する,保証する,警告する

約束する

《状態の副詞を伴って》(…の)見込み(望み)がある

fundamentally

基本的に;本質的に

action

〈U〉『行動』,活動;精力的な活動

〈C〉『行為』,行い;《複数形で》『日常の行動』,ふるまい

〈U〉〈C〉(人間・馬などの)身ぶり,動作,所作

〈U〉(身体諸器官の)働き

〈U〉(機械などの)『働き』,機能;(薬・化学薬品などの)『作用』

〈U〉〈C〉戦闘(battle)

〈C〉(銃・ピアノなどの)アクション,作動装置

〈C〉訴訟

〈U〉(劇・物語の)本筋,筋の運び

ecosystem

生態系

professor

(大学の)『教授』

(一般に)教師,先生

Columbia

コロンビア(米国South Carolina州の州都)

《the ~》コロンビア川(カナダ南西部から米国北西部を流れて太平洋に注ぐ)

《文》アメリカ合衆国

pair

(二つで一つに用いられる物の)『組』,『対』《+『of』+『名』》

(対になる部分からなる物の)『1個』《+『of』+『名』》

《集合的に》《複数扱い》夫婦,婚約中の男女;(動物の)つがい《+『of』+『名』》

《集合的に》《複数扱い》(同種または何かの関係のある物の)二人(二つ,2頭など)の組《+『of』+『名』》

…‘を'二人(2個)ずつ組にする《+『名』+『off』(『up』),+『off』(『up』)+『名』》,(…と)…‘を'組にする《+『名』+『with』+『名』》

(…と)…‘を'結婚させる《+『名』+[『up』]『with』+『名』》

二人(2個)ずつ組になる《+『off』(『up』)》

replicate

(統計)実施・(楽)1[数]オクターブ高い[低い]音・(葉などが)折返った・反復した・再生する・ 模写[複製]する; 折返す.〈葉など〉‘を'折り返す,曲げ返す・…‘を'繰り返す・細胞分裂で再生する

couple

(同種類の物が)『2個』《+『of』+『名』》

『夫婦』,男女一組

《話》(…の)いくらか,少数《+『of』+『名』》

…'を'『つなぎ合わせる』;(…に)…'を'連結する《+『名』+『to』(『with』)+『名』》

…'を'(…と)関連づける《+『名』+『with』(『to』)+『名』》

…'を'結婚させる,〈動物〉'を'つがわせる

〈動物〉交尾する

respect

〈U〉(…に対する)『尊敬』,敬意《+『for』(『to』)+『名』》

〈U〉(…に対する)『尊重』,注意,関心《+『for』(to)》+『名』》

《pay one's respectsで》尊敬の表現,よろしくとの伝言

〈C〉(特定の)点,箇所(point)

〈U〉(…との)関係,関連(relation)《+『to』+『名』》

…‘を'『尊敬する』,敬う

…‘を'『尊敬する』,重んずる

f

farad

forte

perhaps

『おそらく』,ことによると,ひょっとしたら,たぶん

interact

(…と)相互に作用する,影響し合う《+『with』+『名』》

effective

『効果的な』,効きめのある

(法律などが)『有効な』,実施されている

印象深い,感銘的な

実際に役立つ,実動の

less

(量が)(…より)『もっと少ない』,いっそう少ない;(大きさ・価値・程度などが)(…より)『もっと少ない』,さらに劣る,もっと低い《+『than』…》

もっと少なく,…ほどでなく《+『than…』》

《形容詞・副詞の劣勢の意の比較級を作るのに用いて》…ほど…でない《+『than…』》

さらに少ない数(量)

…だけ足りない,を引いた

sky

『空』,上空

《しばしば複数形で》空模様,天候,気候

《しばしば複数形で》『天国』,天

〈ボール〉‘を'高く打ち上げる

field

〈C〉『野原』,[牧]草地;田;畑;《the fields》田野,田畑

〈C〉(雪・氷などの)原,広がり

〈C〉(鉱物などの)産出地,埋蔵地

〈C〉『戦場』(battlefield);戦闘(battle)

〈C〉(スポーツの)『競技場』;(陸上のトラックに対して)フィールド

〈C〉(ある用途の)場,地面

〈C〉(研究・活動などの)『分野』,領域

《the~》現地

〈C〉(電気・磁気などの)場;(レンズの)視界

〈C〉(絵・旗などの)地,下地

《the~》《集合的に》(キツネ狩り・競技の)参加者;(競馬の)出走馬;(野球の)守備選手

(野球・クリケットで)〈打球〉‘を'さばく

〈選手〉‘を'出場させる,守備につける

(野球・クリケットで)野手をつとめる

lesson

《しばしば複数形で》『授業』,けいこ

(教科書などの)『課』

《複数形で》(授業に伴う)勉強

『教訓』,教え,戒め

(礼拝の時に読む)聖書の一節

power

〈U〉(名身が生れつき備えている,また物事を遂行できる)『能力』,『力』

〈U〉(…に対する)権力,支配権《+『over』+『名』》

〈C〉(法・官職などによる)権限

《複数形で》(生まれながらの)体力,知力,才能

〈C〉権力者,実力者;影響力のある集団;強国・大国〈U〉軍事力;国力

〈U〉強さ,力

〈C〉《通例複数形で》神;悪魔

〈U〉動力;工率,仕事率

〈U〉(電気などの)エネルギー,力

〈C〉(数学で)累乗

〈U〉(レンズの)倍率

〈U〉《a~》《話》(…の)多数,多量

〈機械〉‘に'動力を供給する

generate

〈電気・熱〉‘を'『発生させる』,生む;〈文〉‘を'生成する

《文》(一般的に)…‘を'起こす,生じる

reaction

{名}(…に対する)『反応』《+『to』+『名』》

〈U〉(…に対する)(政治的・社会的な)『反動』,逆コース《+『against』+『名』》

〈U〉〈C〉化学反応,化学変化

〈U〉〈C〉(物理学で)反作用

themselves

《強意用法》《[代]名詞と同格に用いて》『彼ら自身』,彼女ら自身,それら自身

《再帰用法》《動詞・前置詞の目的語》『彼ら自身を(に)』,彼女ら自身を(に),それら自身を(に)

allow

〈事〉'を'『許す』,〈人〉‘に'許可を与える

〈金〉'を'与える,やる

(…のために)…'を'用意しておく,見越しておく《+『名』+『for』+『名』(do『ing』)》

《まれ》…'を'認める

data

『資料』,事実;情報

privacy

他人から干渉されない状熊(権利),プライバシー

秘密,内密

security

〈U〉『安全』,無事(safety)

〈U〉『安心』

〈U〉(犯罪・被害などに対する)警備,防衛(保護)手段《+『against』(『from』)+『名』》

〈U〉〈C〉(…に対する)担保,低当[物件]《+『for』(『against』)+『名』》

〈C〉》複数形で》株券,有価証券

secure

『安定した』,確実性のある,保証されている

『安全な』

心配(疑い)のない

(土台などが)とっかりした,固定した

《文》(特に努力して)…‘を'『手に入れる』,獲得する

(危険・被害・損失などから)…‘を'『守る』,保護する《+『名』+『from』(『against』)+『名』》

(…に)‘を'『固定させる』,しっかり留める《+『名』+『to』+『名』》

〈結果など〉‘を'もたらす,確実にする

system

〈C〉(関連した部分から成る)『体系』,系統,組織[網],装置

〈C〉(教育・政治などの)『制度』,機構;《the~》体制

〈C〉(思想・学問などの)『体系』,学説

〈C〉(…の)『方法』,方式,やり方《+of doing》

〈U〉正しい方針(筋道,順序)

〈U〉《the~》(身体の)組織,系統

〈U〉《the~,one's~》身体,全身

close

…'を'『閉じる』,閉める(shut)

…'を'ふさぐ(fill)

〈事務・仕事・話など〉'を'『終える』,済ませる

〈通路・施設など〉'を'一時的に閉じる,‘の'使用を一時中止する

(一つにまとまるように)…'を'つめる

〈ドア・目・花などが〉『閉じる』,閉まる;ふさがる

〈話・相談・契約などが〉『終る』,終了する,〈店などが〉終業(休業)する

くっつく,接近する(come together)

終結,結末,終り(end)

締め切り

(音楽の)終止

rich

『金持ちの』,『富んだ』,豊かな

《名詞的に》《the~;複数扱い》金持ちの人たち

(衣服・宝石・家具などが)高価でみごとな,ぜいたくな

(想像力などが)豊かな;(土地が)肥えた

(音・声が)豊かな,深みのある;(色が)濃い,あざやかな;(料理・酒の問が)濃くておいしい;(香りが)強い

濃度が高い;(特に食物の)栄養価が高い,(油・卵・バターなどを多く含んで)濃厚な

《話》非常におもしろい,こっけいな;《反晴的に》とんでもない,ばかげた

inspiration

〈U〉『霊感』,インスピレーション

〈C〉インスピレーション(霊感,激励)を与える人(物,事)

(霊感によって得た)すばらしい考え(行動),天来の妙案

〈U〉息を吸いこむこと(inhalation)

innovation

〈U〉革新,刷新

〈C〉新機軸,新制度,改革の行為

discovery

〈U〉『発見』;〈C〉発見した物(事)

medicine

〈U〉『医学』,医術;医[師]業

〈C〉〈U〉(外用薬以外の)『薬』[『剤』],内服薬

〈U〉(北米インディアンの間で行われる)病気(悪霊)を追い払うまじない

final

《名詞の前にのみ用いて》『最終の』,最後の

『最終的な』,決定的な(decisive);究極の(ultimate)

《しばしば複数形で》(競技などの)『決勝戦』

《米》学期末試験;《英》《複数形で》(大学などの)最終試験

《the ~》《話》(新聞のその日の)最終版

case

〈C〉(…の)『実例』,事例《+『of』+『名』》

《the case》『実情』,真相

〈C〉〈U〉『場合』,情況,事情,立場

〈C〉(…の)(決定すべき)問題,重大事《+『of』+『名』》

〈C〉『訴訟』[『事件』],裁判

〈C〉(正当な)論拠,弁護;(被告または原告の)主張,申し立て

〈C〉病状,容態;(症状から見た)患者

〈C〉〈U〉格(名詞・代名詞の語形変化)

bit

(…の)『小片』,少量,少し(の…)《+『of』+『名』》

《a~》《話》わずかの時間,しばらく;ちよっと,少し

《米俗》12セント半;《英》小銭

=bit part

throw

…‘を'『投げる』,ほうる

(…に)…‘を'『投げつける』,〈ミサイル・弾丸など〉‘を'発射する《+名+at+名》

《副詞[句]を伴って》〈相手〉‘を'投げ倒す,振り落とす

(…に)〈光・影〉‘を'投げかける,浴びせる,向ける《+名+on(over)+名》

〈視線・言葉など〉‘を'投げる,投げかける

《副詞[句]を伴って》(ある場所・位置・状態に)…‘を'投げ込む;…‘を'急に(…の)状態に落とし込む

…‘を'急いで着る(脱ぐ)《+on(off)+名,+名+on(off)》;(…に)…‘を'さっと掛ける《+名+over+名》

《副詞[句]を伴って》〈手・足など〉‘を'ぐいと動かす

〈声〉‘を'張り上げる;(腹話術で)〈声〉‘を'別の場所から聞こえてくるように思わせる

〈スイッチ・連結レバー〉‘を'動かす

〈陶器〉‘を'ろくろにかけて形造る

〈家畜が〉〈子〉‘を'産み落とす

《話》〈パーティーなど〉‘を'催す

《米話》〈試合・勝負事〉‘を'投げる,わざと負ける,八百長で負ける

《俗》〈人〉‘を'仰天させる,めんくらわせる

投げる,ほうる

『投げること』,投球;発射

投げて届く距離,射程

ショール,スカーフ,えりまき

otherwise

『ほかの点では』,それを別にすると

『そうでなければ』,さもないと(or else)

『別の方法で』,違ったやり方で(in a different way)

『別の』,異なった(different)

choice

〈C〉〈U〉(…を)『選択』,えり好み《+『of』+『名』》

〈U〉『選択権』,宣択の機会,宣択力

〈C〉『選ばれた物』(『人』)

〈C〉えり抜きの物,最上等品

えり抜きの,精選した

possibility

〈C〉『可能性』,実現性;〈C〉《単数形で》『可能なこと』,ありうること,起こりそうなこと

〈C〉実現可能な事柄

〈C〉(勝利・指名などの)見込みのある人;《話》まずまずの人(物)

〈C〉《しばしば複数形で》将来性,見込み

beneficial

有益な,ためになる

effect

〈C〉〈U〉『結果』

〈C〉〈U〉(…への)『効果』,効きめ,影響《+『on』(『upon』)+『名』》

〈C〉(色・音・形などの)印象,感銘

《複数形で》品物;身の回り品;動産,財産

(結果として)…‘を'『もたらす』;〈目的など〉‘を'果たす,遂行する

neither

《単数名詞を伴って》(二つのうちの)『どちらの…も…ない』,…のどちらも…でない

(二つのうち)『どちらも…ない』

《neither…nor~の形で》…『でも~でもない』,また…もしない,…もまた…でない

《否定文(節)に続いて》…『もまた』…『ない』,…でもなくまた…でもない

instead

『その代りとして』,それよりも

novel

『新奇な』,ざん新な

treatment

〈U〉(人・物の)『取り扱い』,扱い方《+of+名》

〈U〉治療;〈C〉(…に対する)治療法《+for+名》

major

『大きい』(『多い』)『ほうの』,いっそう重要な

(音階が)長調の,長音階の

《英》《昔の学校で同姓または兄弟生徒を区別するために姓の後につけて》年長の,兄の

《しばしばM-》陸軍(空軍)少佐

《米》専攻科目;専攻学生

《the majors》《米》=major leagues

(科目を)専攻する《+『in』+『名』》

breakthrough

敵陣突破[作戦];(ある事態・線の)突破

(科学などの)新機軸,新発見,成功,大躍進

tuberculosis

結核({略}TB,T.B.)

肺結核

cocktail

カクテル

(エビ・カニ・混ぜ合わせ果物などからなる)前菜料理

upside

上側,上部,上方

subject

(思考・議論・研究などの)『主題』,問題,議題,話題《+of+名》

『科目』,教科,学科

(文法で)『主語』,主部

臣下,家来;(特に君主国の)国民,臣民

(批判・実験などの)対象となる人(物)

(楽曲,特にフーガの)主題

『支配を受ける』,従属する

《補語にのみ用いて》《be subject to+名》(…を)『受けやすい』,(…に)かかりやすい

《補語にのみ用いて》《be subject to+名》)…に)『頼っている』,(|を)条件とする

(…に)〈国・人など〉‘を'『従わせる』《+名+to+名》

〈人・物など〉‘に'(いやなことなどを)『受けさせる』,経験させる《+名+to+名》

combination

〈U〉(…の)『結合』,組み合わせ;〈C〉(…の)組み合わされたもの,結合体《+『of』+『名』》

〈U〉(…との)『連合』,団結,共同,提携;〈C〉連合体,共同体,組合《+『with』+『名』》

〈C〉=combination lock

《複数形で》(また《話》coms)コンビネーション(上下続きの肌着)

provide

…‘を'『供給する』,提供する,与える

《『provide』+『that』『節』》(法律などで)…‘と'『規定する』

(将来の安全・災害などに)『備える』,用意する

(家族などを)扶養する《+『for』+『名』》

insight

『洞察[力]』,眼織;(…を)見通す力《+『into』+『名』》

enable

《『enable』+『名』+『to』 do》〈物事が〉(…することを)…‘に'可能(容易)にする,…‘に'(…する)能力(資格)を与える

〈物事〉‘を'可能にする,容易にする

even

『平らな』,平たんな

『同じ高さの』,同一平面の,平行の

(運動・動作・品質などが)『均一の』,規則的な,一様の,むらのない

(数・量などが)『同じの』,等しい,釣り合のとれた互角の

『偶数の』

公平な,公正な(fair)

平静な,穏やかな,落ち着いた(calm)

貸借にない,清算済みの

端数のない,ちょうどの,きっかりの

《意味を強めて,不審や意外の念を含み》…『でさえも』,までも

《比較級の前に用いて》『なおいっそう』,さらに(still,yet)

《形容詞の前または後の用いて》(…と)すら言える;《古》《時を表す副詞の前に用いて》ちょうど

…‘を'平らにする,ならす

…‘を'釣り合わせる,平均させる《+『up』+『名』,+『名』+『up』》

…‘の'変動をなくする,‘を'安定させる《+『out』+『名』,+『名』+『out』》

applause

『拍手かっさい』;称賛

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