※ 引述《coyot (coyot+e)》之铭言： : 大学指考开始了 我举补习班当例子 : 如果一个补习班有2万5千名考生(25000个基因) : 经过一堆模拟考後 补习班为了赚钱再推出精英班 : 说只要模拟考总平均在前50名的可再几万元 进精英班拼1个月 保证考取台清交 : 考试结果果然这50名都进台清交.. 补习班就大幅宣传"精英班之优点" : 我只听过课 不像sherylcrow或其他2位对microarray有专业知识 : 但我想到的是以前硕士班训练之下给我的逻辑推理关系 : 精英班这50名 如何产生的? 参考之前几次模拟考成绩 如果您有看过这两篇 得到的结论是前50 100 名，不同的平台 (最常用那三个) 可能重复的是很少的 Nature 2004 oct 22 getting the noise of gene arrays also in NAR 2003 p5676 : 所以你再给他们模拟考 甚至於大学指考 他们依旧是优秀 : (array上要检测那些基因 是依据已发表的众多papers之研究结果 : 你再用任何方法去研究 这些基因都还是会跟所指出的癌症疾病有关) : 然而"要精英班才会考上台清交吗? 考上是精英班的贡献吗?" : 上面2问题在逻辑推理上都是有问题的 : 考上台清交的也有一直表现平平 没能进精英班 但最後靠自己而获胜的 : 同样的 目前还没有被发现的基因作用 也许亦会影响某癌症或其他疾病 : 这些基因在目前是没有papers去证实他 但没有人敢拍胸脯说不存在 : 所以拿array的检测结果只能说 以目前科技检测下此受检者是否有某癌症 现在可能不是要诊断得癌与否，而要是去分出的癌的人，预後好坏， 以您举的例子，就是 同样考上台清交， 这些人，如何在去分出好坏。 (因为array detect mRNA大都是 来自tissue, 表示病理诊断大多没问题了， 不过，更复杂的说，有些诊断疑虑的case是有几种情况，比如SBRCT (small blue round cell tumor), CUP (carcinoma of unknow primary) 同样的如果您的目的是要去screen cancer ，倒是可以朝serum proteomics 去考虑 (表示抽血就好，不用侵袭性的检查，举例，)。 我们自己用SELDI-TOF proteomics 在某些妇女的cancer 我们帐面上，写papaer 时可以做到看起来可以90-95%的准确率 甚至有人大玩machine learing 可以在一些cancer (prostate, colon) 都上到95 % --100% : 但在未知知识下 无法100%说 受检者有没带有某尚未被发现或证实致癌基因 : 或某个尚未被发现或证实的致癌基因是否已经在表现 : 目前许多癌症生化检测 靠的是蛋白 在基因层次还只是学术研究离临床还有距离 : 所以目前有蛋白质晶片的热门兴起 : 以上我是站在若某一天我成了受检者 我所疑虑的 : 我目前宁可用传统生化检测还比较可靠 建议您看看现行的tumor marker 好不好用，再考虑这句话 : array data 说有癌症 只是乌龙算是还好 顶多受惊了 : 但若说没癌症 但其实是有 而没检测出来 那将会是一条生命的误诊 之前强调过 不是要诊断得癌与否，而要是去分出得癌的人，预後好坏， 况且，诊断不是这样三言两语就决定了， 一般都是住院至少 两、三天 到 一个礼拜， : 在统计归纳上 也许将来array能分析到80%的可信度 : 但也表示有20%的误诊 这对关系到生命的检测而言是需要去改善的 : 而20%误诊中 却可能包含了 一些未知的基因机制(未选入精英班的学生) : 这部份是最大盲点 且无法由目前的microarray领域去改善它 : 只能消极等待学界对癌症的更深入了解 --

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