※ 引述《coyot (coyot+e)》之銘言： : 大學指考開始了 我舉補習班當例子 : 如果一個補習班有2萬5千名考生(25000個基因) : 經過一堆模擬考後 補習班為了賺錢再推出精英班 : 說只要模擬考總平均在前50名的可再幾萬元 進精英班拼1個月 保證考取台清交 : 考試結果果然這50名都進台清交.. 補習班就大幅宣傳"精英班之優點" : 我只聽過課 不像sherylcrow或其他2位對microarray有專業知識 : 但我想到的是以前碩士班訓練之下給我的邏輯推理關係 : 精英班這50名 如何產生的? 參考之前幾次模擬考成績 如果您有看過這兩篇 得到的結論是前50 100 名，不同的平台 (最常用那三個) 可能重複的是很少的 Nature 2004 oct 22 getting the noise of gene arrays also in NAR 2003 p5676 : 所以你再給他們模擬考 甚至於大學指考 他們依舊是優秀 : (array上要檢測那些基因 是依據已發表的眾多papers之研究結果 : 你再用任何方法去研究 這些基因都還是會跟所指出的癌症疾病有關) : 然而"要精英班才會考上台清交嗎? 考上是精英班的貢獻嗎?" : 上面2問題在邏輯推理上都是有問題的 : 考上台清交的也有一直表現平平 沒能進精英班 但最後靠自己而獲勝的 : 同樣的 目前還沒有被發現的基因作用 也許亦會影響某癌症或其他疾病 : 這些基因在目前是沒有papers去證實他 但沒有人敢拍胸脯說不存在 : 所以拿array的檢測結果只能說 以目前科技檢測下此受檢者是否有某癌症 現在可能不是要診斷得癌與否，而要是去分出的癌的人，預後好壞， 以您舉的例子，就是 同樣考上台清交， 這些人，如何在去分出好壞。 (因為array detect mRNA大都是 來自tissue, 表示病理診斷大多沒問題了， 不過，更複雜的說，有些診斷疑慮的case是有幾種情況，比如SBRCT (small blue round cell tumor), CUP (carcinoma of unknow primary) 同樣的如果您的目的是要去screen cancer ，倒是可以朝serum proteomics 去考慮 (表示抽血就好，不用侵襲性的檢查，舉例，)。 我們自己用SELDI-TOF proteomics 在某些婦女的cancer 我們帳面上，寫papaer 時可以做到看起來可以90-95%的準確率 甚至有人大玩machine learing 可以在一些cancer (prostate, colon) 都上到95 % --100% : 但在未知知識下 無法100%說 受檢者有沒帶有某尚未被發現或證實致癌基因 : 或某個尚未被發現或證實的致癌基因是否已經在表現 : 目前許多癌症生化檢測 靠的是蛋白 在基因層次還只是學術研究離臨床還有距離 : 所以目前有蛋白質晶片的熱門興起 : 以上我是站在若某一天我成了受檢者 我所疑慮的 : 我目前寧可用傳統生化檢測還比較可靠 建議您看看現行的tumor marker 好不好用，再考慮這句話 : array data 說有癌症 只是烏龍算是還好 頂多受驚了 : 但若說沒癌症 但其實是有 而沒檢測出來 那將會是一條生命的誤診 之前強調過 不是要診斷得癌與否，而要是去分出得癌的人，預後好壞， 況且，診斷不是這樣三言兩語就決定了， 一般都是住院至少 兩、三天 到 一個禮拜， : 在統計歸納上 也許將來array能分析到80%的可信度 : 但也表示有20%的誤診 這對關係到生命的檢測而言是需要去改善的 : 而20%誤診中 卻可能包含了 一些未知的基因機制(未選入精英班的學生) : 這部份是最大盲點 且無法由目前的microarray領域去改善它 : 只能消極等待學界對癌症的更深入了解 --

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