Re: 系統生物學與代謝工程

看板Bioindustry (生物科技)作者nightcatman (夜貓)時間20年前 (2005/06/29 00:37)推噓0(0推 0噓 0→)

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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 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 61.228.78.6