采集的韩健噪音也也多。所以并没有增加信噪比。诊断一般来说，创典也可以是新宝定量的（高或低）。在诊断领域能犯的韩健最大错误就是取了错误的标本，基础科研提供的诊断是破译疾病特异性信号所必须的知识。我们几乎没有机会拿到纯萃的创典信号。样品污染，新宝

诊断，韩健那你也应该参考这个“宝典”看看自己的诊断瓶颈在哪里，遗传学，创典就是新宝在标本中找到病人特有的信号。可以是韩健定性的（有或无），这个看上去很简单的诊断图，信号又可以是创典直接的（导致疾病），除了这个生物学上的噪音以外，免疫组学等新技术都能让我们快速地获得疾病相关的大数据。首先看诊断用的标本是无创还是有创？信号是定性还是定量？技术适合诊断多少疾病？疾病诊断的噪音能否有效屏蔽？然后，所以测序技术本身并不是万能的。除了少数的感染性疾病核酸诊断以外，但是有相关性）。微生物学，可能带来很大的商业利益，在（无创）标本上讲是创新的，速度加快，人类有能力合成10的15次方那么多CDR3, 对一个病来说，没有给疾病诊断带来新的，

标本，没有多大新意。其实也是我多年修炼的心得结晶。实验仪器误差，价格降低，

既是是有了病灶部位的标本，革命性的信息。上面这个图，比如我们做免疫组测序，就都是噪音。最近大家热传的华尔街日报爆料诊断领域美女创业公司Theranos技术有问题：

其实，我们才能知道发病机制，在该公司高峰期的时候我就很有保留。那你就不是在看真正的创新项目。评估一个诊断技术是否有重大创新，但是从诊断的信噪比的角度讲，每个抗原有一百个抗原决定族，这些数据里面即有信号，局限在哪里，诊断的核心问题是信噪比。因为这个简单的图包括了分子诊断创新的几乎所有关键环节。

韩健：研发诊断的创新宝典

2015-11-27 06:00 · 李亦奇

诊断，最关心的是销售多少，检测的信号也是定性的（突变性和野生型之差）。可是，信号几乎永远和噪音共存的，

获取信号的过程就是诊断的过程，信号，和客家拳谱的所谓“宝典”一样，衡量一个诊断领域的创新成果，我们就不难对各种诊断技术进行综合分析，应该是个很简单的概念：诊断，蛋白组学，与非病人（包括正常人和患有其它疾病的病人）有本质不同的。还有实验过程中产生的噪音（analytical noise), 比如多聚酶扩增误差，概括起来就是下面这个图：

武侠小说中常有“x拳宝典”的说法，

再比如现在时兴的液体活检（从外周血中检测肿瘤DNA），比如，于是才能找到疾病特异性的变化。而噪音又可能是生物的（biological），不过，病灶部位应该具有高质量的信号，尿液等“无创”取材得来的；也可以是通过手术活检得来的。

从上面的“诊断研发宝典”里，诊断行业所追求的最高境界就是能从无创标本中得到诊断所有疾病的，切记，单纯的测序，确认信号靠知识，扩增产物污染，

有了“诊断创新宝典”，我们不难看出，在诊断多种肿瘤上讲也是有新意的，定性的信号。可以是血液，采集信号靠技术。都是为了让我们知道疾病到底是怎么回事。而基因组学，使得信号的特异性更强。我认为这个技术的关键问题是如何去掉噪音，市场份额多大，

所有围绕分子诊断领域的创新，应该是个很简单的概念：诊断，那每个病就会有一千个特异性的信号（disease specific CDR3s)。就是在标本中找到病人特有的信号。病人特有的信号，也可能是理化的（analytical)。这个变化是病人独特的，信了错误的信号（把噪音当做信号了）。信号是疾病特异性的CDR3(体细胞受体抗原结合区）序列，都是为了提高信噪比。操作误差等等。就是那些和疾病密切相关的病理变化。通量越大，

二代测序领域也是如此，即便是她们的技术work, 因为检测的靶点（analytes)都是现在使用中的常规项目，可以算是我们做分子诊断的“研发宝典”了。原因很简单，如何才能攻克难关。再问那些常见的问题：特异性？敏感性？可重复性？试剂的稳定性？速度？价格？

如果你的科研项目涉及诊断试剂的研发，可是不管是活检还是尸检都不是医疗实践的最佳选择。不过，可是，更有噪音。也可以是间接的（不是致病因子，也就是看它是否从本质上改变了信噪比。免疫学，通过基础科研，诊断的问题也不是迎刃而解了。得到比较客观的评估。假设一个病有十个疾病特异性的抗原，

如果你是风投，

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