Re: 系統生物學與代謝工程 - 生技

我很高興越來越多人對SB這種東西感興趣
但是真的
我覺得真的要小心區分"前景"和"現實"

"前景"人人會講,大家也都看得到
但是"現實"就是有一堆無法解決的技術問題擋在那裏

※ 引述《mcasp (stanley)》之銘言：
: 我應該說清楚的是 單指運用systems biology
: anti-fungal drug griseofulvin 這一塊
: 他們說 做出一些上下游的druggable genes 是讓人覺得很promising
: 也是可能以後藥廠可以用的模式
: 或是以後在endothelial cell可行的模式
: 或是現在Lilly在Singapore的 Systems biology Lab到底在弄些什麼？？？
: 您說的endothelial cell modelling這部分嗎？是規劃中嗎？如果還沒做，那也不意外，
: 但是去看 beyond systems biology 2005 中 也是幾家美國公司
: 佈局進入這一塊了
: 或是Miyano 的collaborator 在Cambridge uni, UK 的 Cristin Print
: 在 beyond systems biology 2005 中 ，有一些報告，但不曉得，做的如何？？

我只能說,什麼規畫啦布局啦,那都是一回事

並不是投錢就真的能解決技術問題

: : 國外對此的投資和認知確實比國內進步一大截
: : 但,認知是認知,成果是成果
: : 不管他們投了多少錢,目前也並沒有可靠的成果出來,這才是重點
: : 整個systems biology目前根本就還在累積data的階段而已
: 這就我的論點，我覺得您對bioinformatics/ systems biology
: 都太悲觀了，不過這是就業上的事實， 但不是產品上的事實

不,這是理論上的事實,和就業及產品都無關

: 事實上，在bioinformatics/ systems biology這條tract 上
: 台灣 最大的問題是 大概很少有人從 math/EE/CSIE/ 念了 bioinformatics
: 後，再投身到 bioengineenging , biotech 上， 甚至來回答臨床上、醫藥上的問題
: 與需求

我就是這種background, 我認識台灣至少有10人也都是這種background
還不包括目前待在國外的台灣人

所以問題不在於沒有人才,而在於高層沒有足夠的認知要做這件事
您之前所說的中研院基因體中心就是個惡例
他們根本就把bioinfomatics的人當做電腦技工看待
連您的概念都比他們內部的PI好

: 國內跟國外最大的不同是
: 我覺得 像跟過 Leroy Hood. 的 Trey G. Ideker 他從 MIT 的EECS 一路從
: BS唸到master 然後到 University of Washington 念 Ph.D. in
: Molecular Biotechnology ，至少帳面上他手下還有人或是collaborator做
: wet lab 可是，反觀台灣， 有多少人這樣？？
: : 您所說的modeling的確是重點,您能看到這一點就很不容易了
: : 已經比國內一些短視的PI要好很多了
: : 不過呢...中研院基因體研究中心內部根本不重視modeling,您知道嗎?
: 感謝聽到前輩您的論點。
: : 台灣也的確落後國外一大截
: : 但是,我要說的是,國外的東西也沒有您說的那麼美好
: 可是，看看現在台灣做了什麼？各做各的
: 台灣的悲哀

問題在於高層沒有足夠的認知

目前已經著手從政府方面開始在推動SB和translational medicine了
不過成效如何還得再看看

: : 是實上很多東西都是有問題的
: : 在這個field裏面,因為東西太新,所以有很多都是在唬爛不懂的人的
: : 國內國外都一樣
: : 就像Miyano的例子那樣
: : 如果您在那個研討會,大概會完全相信他的投影片吧... :)
: : 所以我還是認為,如果您不是真的很了解技術性細節,而只是個user的
: 我覺得趨勢、方向、會比 細部技術 重要的多
: 大家都同意，這中間，有太多細部細節 ，但是這些細部細節會一直改進
: 所以說，我覺得這不是神話，只是一個快完成的進行曲？

不...我前面講過了
趨勢和方向大家都知道
但是要分辨哪些是目前確實可行,哪些只是遙不可及的遠景
就非得要有技術背景不可

: 我覺得跟在leroy Hood 肩膀後面看事情，以他的發明、經驗、資歷
: 這個方向，這個應用是不會錯的，

我並沒有否定SB,只是說要小心謹慎

: 我自己也不是stupid user ，我至少也用過一些 SELDI-TOF, MALDI-TOF
: proteomics加上 machine learning去騙騙人，
: 所以以後我會多注意前輩您的提醒。

那你應該知道我想表達的是什麼 :)

我最喜歡machine learning了,要什麼漂亮的結果都做得出來 :)

: : 您可以再低調保守一些
: : 因為實際上,您可能連別人唬爛您的地方在哪裏都看不出來
: : 所以才會對國外的東西有太多不切實際的信任
: 其實，我覺得我還不是老師，雖然有上一些醫學生的實驗課
: 所以，我大概多是多講話，或許有些內幕不瞭解，想信
: 透夠這樣的討論，可以得到更多東西。

小心區分"前景"和"現實"

我想表達的只是這樣


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