作者microball (無華之果)
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標題Re: [新聞] 生物資訊學領域簡介
時間Fri May 27 10:48:06 2011
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。
*
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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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 98.221.193.148
※ 編輯: microball 來自: 98.221.193.148 (05/27 10:49)
1F:→ reinherd:這已經不算是BIOINFOR的範疇了,目前Bioinfor的企業集中在 05/28 00:13
2F:→ reinherd:印度專門作computational biology的程式設計 05/28 00:13
3F:→ reinherd:或是在藥廠利用程式去跑small molecule篩選(減少bench 05/28 00:15
4F:→ reinherd:work的試驗) 重點是台灣的生物人才養成以bench為主 05/28 00:16
5F:→ 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 05/28 00:17
6F:→ reinherd:但是我在美國遇到的印度同學 清一色大學都是搞bioinfor 05/28 00:17
7F:→ reinherd:bioinformatic重點在於程式設計,你提的這些是genomic 05/28 00:18
8F:→ reinherd:根本就是不一樣的東西 05/28 00:18
9F:→ reinherd:microarray可靠不可靠見仁見智,我是不太相信mRNA profile 05/28 00:19
10F:→ microball:對,這是genomics沒錯,看你怎麼定義bioinfo相關產業 05/28 07:20
11F:→ microball:總要有raw data 才能做 bioinfo 05/28 07:21
12F:→ 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 05/29 22:23
13F:→ 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 05/29 22:24