Re: [新聞] 生物資訊學領域簡介

[microball (無華之果)]

生物資訊現在還沒有正式跟醫藥結合，所以產值還不高。
以可預見的展望來看，我認為十年內可能成為商機的有
(1) 個人化基因定序 (2) 組織特異的基因表現

人類基因組大約有 3 Giga base pair 個 nucleotide，
加上所有染色體都有兩套(除了男性的X和Y)，所以總共約 6 Giga base pair

現在學界有幾套人類基因組的標準序列，但每個人的基因序列都有些微差距
但序列上的差距，有些儘管很小，也能在遺傳疾病上造成顯著影響
例如帶有特定序列會較容易得帕金森氏症等等。

對於不同序列的個體，將來在醫療用藥上可能有不同方式
像是現在癌症治療很熱門的標靶藥物，有些就必須先了解個體的基因型再選擇療法。
現在的疾病篩檢只針對部份DNA定序，因為整體定序還太昂貴
將來整體定序一定有市場 (現在美國已經有廠商推出大約 1000 美元的全基因組定序)

近年定序的成本不斷降低，源自於奈米技術和平行定序的進步，
另外也包跨更好的演算法和硬體來分析序列。
這些都是很硬的工夫，尤其是要做大量平行定序，現在都是奈米元件在做
可以想像專利競爭非常激烈，以國內廠商來說，還看不出有人願意自己研發這塊
因為做這邊等於同時要奈米技術 + 生化科技，還不包括後續資料分析
技術層面非常吃重，而且需要跨領域團隊。
投資下去燒錢燒幾年，可能勉強跟上同行進度而已。

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基因組的不同基因會被轉譯成不同 mRNA，細胞內各種 mRNA 的濃度是很重要的指標
現在主要的測量方法是用 micrarray，也有更新一代用 RNA sequencing 來測量。

從 mRNA濃度可以推得細胞的狀態，
例如可以分辨健康的細胞/癌細胞/是否發炎或被病毒感染等等
但是現在不管是 microarray 和 RNA sequencing 都太過昂貴，
還沒辦法幫每個病患做這麼多的測量 (體內的 mRNA 有上萬種，全部測量並不容易)
隨著成本下降，這也是將來的商機之一，
因為瞭解細胞狀態可以幫助診斷跟治療 (現在主要是用組織染色來人工判定細胞狀態)

microarray 的技術門檻在於合成不同 oligo-nucleotide 作為不同種mRNA的探針
並將其有序的連接在基質上面。目前製造方式有兩大類：
(1) 是直接在基質上合成 oligo-nucleotide，合成過程類似電路，需要光罩等等
(2) 是合成了 oligo-nucleotide 後，將其噴印到基質上面

這兩者技術門檻都很高，(1) 是affymetrix專利，(2) 的噴印過程需要精密機械控制
我有聽說大陸在過去十年對於 (2) 的投入已經成熟，現在有量產專門的噴印機器
有些市面上歐美的 microarray 公司，其噴印機器是 made in China 的

RNA sequencing 和 DNA sequencing 技術類似，主要是奈米科技 + 生化技術
目前市面上有數家廠商有量展 parallele sequencing 機器，
如果國內能自己突破專利封鎖，應該有機會開出極有競爭力的價格。

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綜合來說，在我談的這兩個例子，需要的機械/材料/生化技術門檻都相當高
我印象中新一代的定序技術都是歐美廠商在研發，東亞各國目前缺席。
國內連自行組裝傳統定序儀都沒聽說過，
microarray 有數家國內廠，但產品似乎比較局限，
國內實驗室常常還是購買國外的 microarray。

關於 bioinfo 的這兩項生物科技，以目前台灣本土技術來說，
要跟國際廠推出相似產品競爭，至少需要數年以上的準備階段，
即使成功可能也必須走低價路線，回收成本堪慮，屬於高風險的投資。
這也許是國內在落後歐美十年後，仍然是以中低階/國內客製化的生技產品，
而無法進入主流國際市場的原因。

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這是你嗎  你要這樣的過嗎
      這是你嗎  你錯過了自己吧
            就這樣嗎  把你自己信仰  來換別人所謂的天堂
                  這是你嗎  是誰給了你框框
                      這是你嗎  把你自己都遺忘
                             你的心   畢竟是你自己的地方

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※ 編輯: microball       來自: 98.221.193.148       (05/27 10:49)
→ reinherd:這已經不算是BIOINFOR的範疇了,目前Bioinfor的企業集中在
→ reinherd:印度專門作computational biology的程式設計
→ reinherd:或是在藥廠利用程式去跑small molecule篩選(減少bench
→ reinherd:work的試驗) 重點是台灣的生物人才養成以bench為主
→ reinherd:這沒有說對錯 只是強調的方向(我就是玩很傳統bench的生物
→ reinherd:但是我在美國遇到的印度同學 清一色大學都是搞bioinfor
→ reinherd:bioinformatic重點在於程式設計,你提的這些是genomic
→ reinherd:根本就是不一樣的東西
→ reinherd:microarray可靠不可靠見仁見智,我是不太相信mRNA profile
→ microball:對，這是genomics沒錯，看你怎麼定義bioinfo相關產業
→ microball:總要有raw data 才能做 bioinfo
→ reinherd:你可以設計程式賣錢阿,有時候不要想去挑戰太艱難的東西
→ reinherd:基本的市場先顧好才能一步一步往下走,否則永遠畫大餅