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  [Bioinformatics and Computational Genomics] Clinical Proteomics: Cancer Biomarker Discovery
  Writer : Seyeon Weon     Date : 10-02     Hit : 10917    
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http://video.google.com/videoplay?docid=-6686926126806817206

에 Center for Biomarker Discovery at Johns Hopkins의 director인 Daniel
W. Chan 박사의 세미나 동영상이 있습니다.

구글이 별 서비스를 다 하는군요.  이렇게 계속 쌓아가면, 구글 속에 그야말로
모든 것이 다 있는 때가 오려는지...

그건 그렇고, 이번 주에는 gene expression에 대한 bioinformatics에 들어가게
되는데, 훨씬 더 복잡하고 지저분한 내용이로군요.  물론 sequence 쪽도
간단명료하기만 한 것은 아니지만...

그리고, DNA microarray, proteomics, metabolomics 등은 앞으로 어떻게 발전을
해나갈지...  요즘 저한테 떨어진 일 중의 하나가 특정 종류의 tissue에서
발현되거나 반대로 발현되지 않는 유전자들을 좍 리스팅하는 것인데, 아예
근본적인 문제가 많죠.  많은 경우에 서로 일치하지 않는 RNA level과 protein
level의 expression이 있다는 점, 그리고 어느 한 쪽만 생각을 해도 (물론
protein level은 아직 데이터도 시원찮지만...) 이게 case-by-case로 패턴이
갈팡질팡 다르다는 점, 그리고 gene의 특성상 소량의 expression만 되는 경우에
대한 문제도 있고...  적어도 RNA level에서는 global한 패터닝 정도는 꽤 되는
편이지만, 문제는 생물학자 입장에서는 대개 그 이상을 원한다는 점이로군요.

물론 시간이 가면서 점차로 문제들이 해결되겠지만, 아직은 갈길이 너무나 멀다는
생각이 새삼드는군요.  그리고, 지금 언급한 소위 omics적인 method들의
단점들(음, 제대로 풀어서 적진 않았지만, 하여간...)로 인해서, 아마도 omics를
고스란히 외면해도 별 문제 없이 버틸 수가 있는 것이라 생각이 되는군요.  즉,
아직은 제철이 아닌 것이죠.  시장에 나와 있고, 상당히 많이 진열이 되어 있긴
하지만, 아직은 맛도 제대로 들지도 않았고 하니 안 먹어도 그만인 과일인
것이죠.  (비유가 좀 엉망이군요. ^^;) 즉, 컴퓨터 사용이나 통계학 등을 잘
몰라서 못 쓰는 것도 있지만, 외면해도 별 문제가 없는 이유 중의 하나는, 아직
이러한 omics적인 method들의 치명적인 단점들이 극복되지 않았기 때문인 것이죠.
그리고 현재는, 이러한 한계 내에서 그나마 가능한 종류의 research를 하는
경우와, 한계를 무시하고 마구 휘두르는 경우의 두 가지 형태의 activity가
있다고 할 수가 있겠군요.  후자는 예를 들면, 온갖 biomarker들을 omics로
찾았다고 나오는 paper들 대다수를 뜻합니다.  훗날 오늘날의 이러한 현상들을
돌이켜보면 쓴웃음이 나올 것들이 많겠군요.

장차 어떻게 될까요?  제 생각은 당연히, 이대로 사그라들게 될 확률은 0%일
것이라 생각이 되고, 결국 현재 가진 치명적인 단점들이 극복이 되는 날이
오겠죠.  선진국들에서 엄청들 노력을 하고 있으니, 생각보다 빠른 발전이 가능할
수도 있을 터이고요.  하여간, 현실을 직시를 하면, 아직은 진정한 의미의 omics
혹은 systems biology 시절은 아니라 할 수가 있군요.  대략 준비 운동 중인
상황이라 할 수 있을 듯...  하지만 머지 않아 본 게임이 시작이 되겠죠...  이에
따라서 biological research를 주업으로 계속할 사람인 경우에는, 신경을 쓰고
있어야 하는군요.

한 마디 추가...  위에 적은 것이 도대체 무슨 소린지 감이 오지 않는 사람이
혹시 있을까봐...  그런 경우에는, 이번 주 강의를 듣고 다시 이 email을
읽어보기 바랍니다.