“大家都公认，九十年代风行的‘omic’仪器的开发浪潮让我们陷于过剩的数据之中难以自拔。”麻省理工学院（MIT）计算系统生物学创新计划以及波士顿大学医学院遗传学和基因组学教师斯蒂芬·奈洛说， “相对地讲，实际情况是：‘组学[omic]’数据集，不论是基因组、转录物组、蛋白质组还是代谢组，确实越来越大，而且越来越复杂。”
“但是如果试图利用它们来描述高度复杂的系统的特征，就感到我们获取‘有意义’数据的能力太有限了。” 奈洛认为，除了样本的高质量、完整的历史情况以及操作性良好的实验设计以外，“有意义”的数据集必须借助“具有可靠性、可复制性、日常使用、特异性、高敏感性、可选择性、能够完成化学计量以及快速的”仪器平台产生。
“复杂系统的扰动分析要求仪器平台能够对复杂混合物中出现的所有范围（包括深度和广度）的分析物提供准确而精密的定量数据。” 他说，“它必须按照可以重复的方式工作，并且通量应该相当高。到目前为止涵盖整个‘组学’和系统生物学内容的这种平台并不存在。决不要将数据数量的大和有意义的高质量数据混为一谈——在系统生物学时代，‘进去是垃圾，出来还是垃圾’的古老名言比任何时候更加适用！”
蛋白质组的发现要依靠质谱仪，经常在前端还要加上色谱仪。尽管取得进展，基于MS的蛋白质组分析仍然面临通量、动态范围、分辨率以及定量方面的限制。能够应对这些挑战的一些新技术包括印第安那大学开发的离子迁移性光谱测定仪，前后各配一台TOF质谱仪（IMS-TOF-MS/MS）；去年由Thermo Electron and Bruker Daltonics推出了商品化的富利叶变换离子共振回旋加速器质谱仪(FT-ICR MS)。
系统生物学的校验阶段涉及分析相对数量较少的（数十种）成分的重复分析，但是需要数千个样本。多数校验研究要依靠表达、蛋白质和代谢阵列。后两种目前尚处于起步阶段，面临定量和耦联化学反应的挑战。蛋白质阵列能够对样本之间的差异进行快速定量分析，很可能保持长期、稳定的发展。
受到青睐的细胞成像技术正在快速扩大到功能基因组学和系统生物学空间，其部分原因是它能够借助荧光标记蛋白质以及随时跟踪它们的细胞内状态监控细胞动力学。据Cellomics公司市场部主任Judy P. Masucci估计，2004年倍受青睐的筛选市场将增长30%以上。预计最快的增长将出现在由新组建的系统生物学部门的需求所刺激的学术界。
“目前的‘组学’仪器对系统生物学不适用，” 奈洛说，“我们需要有新的思考方式来完成复杂生物系统分析� 。
Amersham公司业务发展部副总裁Ger Brophy认为：“研究人员理解，任务的复杂性必须和适当的技术解决方案的关联水平以及数据透明性相匹配。这种理解对技术提供商有明显影响——对客户工作流程的确切理解现在比任何时候都更为重要。”■
(译自《Bio-IT World》)
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