Bioinformatics คืออะไร ?

ตอนนี้เวลาเราโดนถามว่า เราเรียนสาขาอะไรอยู่ เราก็บอกไปนะว่า Bioinformatics คำถามหรือคำพูดต่อไปที่มักจะได้คือ มันคืออะไร ? เราว่ามันก็ไม่น่าจะแปลกที่คนหลาย ๆ คนไม่รู้จักกัน มันไม่ได้เป็นศาสตร์ที่เกิดมานานเท่ากับ คณิตศาสตร์ หรือ ชีววิทยา ขนาดนั้น แต่ในอนาคตมันจะสร้างความรู้ใหม่จนโลกเราต้องเรียนหลาย ๆ อย่างใหม่หมดเลยมั่งนะ ฮ่า ๆ

นานมาแล้ว ชีววิทยา และ วิทยาการคอมพิวเตอร์ ถูกมองว่า มันเป็นคนละเรื่องกันไปเลย แค่ตอนนี้พอคนรู้ว่าเราเรียนสิ่งนี้เท่านั้นแหละ งงกันไปเลยว่า จากจบคอมพิวเตอร์มาทำไมมานั่งเรียนอะไรแบบนี้มันคนละเรื่องกันเลยมั้ยนั่น แต่ในปัจจุบัน เราน่าจะเห็นจากข่าวหรือปัญหาใหม่ ๆ ที่เราเจอกันในชีวิตประจำวัน มันเริ่มจะซับซ้อนขึ้นเรื่อย ๆ จนไม่สามารถใช้องค์ความรู้จากศาสตร์เดียวแก้ปัญหาได้อีกแล้ว ทำให้เราจำเป็นที่ต้องใช้คนจากหลาย ๆ ศาสตร์เข้ามาช่วยกันแก้ปัญหานั่นเอง Bioinformatics ก็เป็นศาสตร์นึงที่ใช้หลาย ๆ ศาสตร์เข้ามาตอบคำถามและแก้ปัญหา

Bioinformatics คืออะไร ?

ไม่รู้อะไรเลยว่ามันคืออะไร เราลองหาใน Google ง่าย ๆ เว็บแรกที่เด็ก ๆ น่าจะชอบกันเลยคือ Wikipedia ข้อความด้านล่างนี้เอามาจาก Wikipedia นี่แหละ

Bioinformatics is an interdisciplinary field that develops methods and software tools for understanding biological data. As an interdisciplinary field of science, bioinformatics combines biology, computer science, information engineering, mathematics and statistics to analyse and interpret biological data. Bioinformatics has been used for in silico analyses of biological queries using mathematical and statistical techniques.

Wikipedia บอกว่า มันเป็นแขนงที่พัฒนาวิธี และโปรแกรมสำหรับข้อมูลทางชีววิทยา ที่เกิดจากการรวมองค์ความรู้ของ ชีววิทยา, วิทยาการคอมพิวเตอร์, วิศวกรรมสารสนเทศ, คณิตศาสตร์ และ สถิติ เพื่อวิเคราะห์และแปลผลข้อมูลทางชีววิทยา โดยการใช้ in silico analysis (เดี๋ยวเรามาดูกันว่ามันคืออะไร)

Bioinformatics = Bio(logy) + Information

อ่านด้านบนอาจจะงง เราเข้าใจว่ามันคือคำว่า Biology และ Information หรือก็คือ การนำข้อมูลทางชีววิทยามาเก็บและใช้ให้เกิดประโยชน์นั่นเอง

จากตรงนี้เราว่า หลาย ๆ คนก็ยังนึกไม่ออกแน่ ๆ ว่าจริง ๆ แล้วเราเรียนอะไรกันอยู่ เราเล่าแบบนี้ละกัน

ย้อนกลับไปเมื่อก่อน การที่เราจะศึกษาสิ่งมีชีวิตได้คือการที่เราสังเกต และใช้สิ่งมีชีวิตในการทดลองเลย เมื่อเวลาผ่านไป เรารู้จัก ความรู้ทางเคมี และการสังเคราะห์สารต่าง ๆ มากขึ้นเรื่อย ๆ จนทำให้เราสามารถ จำลองสิ่งแวดล้อม หรือ ลักษณะต่าง ๆ ทำให้เราเข้าใจกลไกของธรรมชาติในสิ่งมีชีวิตมากขึ้น แต่บางอย่างเราก็ไม่อาจเข้าใจได้มากนัก จนมาในยุคปัจจุบันที่เครื่องคอมพิวเตอร์เข้ามามีบทบาทในชีวิตประจำวันของเรา ก็ปฏิเสธไม่ได้เลยว่ามันเข้ามาช่วยในการศึกษาทางชีววิทยาบางอย่างที่เรายังตอบไม่ได้ หรือ ตอบได้ยากด้วยการสังเกตสิ่งมีชีวิต หรือ การจำลองสภาพแวดล้อมต่าง ๆ

เราขอยกตัวอย่างด้วยคำว่า DNA Replication ละกัน สำหรับใครที่ไม่คุ้น มันคือกระบวนการในการคัดลอก DNA นั่นเอง ซึ่งจริง ๆ มันเกิดขึ้นอยู่ตามธรรมชาติอยู่แล้วละ เราเรียกกระบวนการที่เกิดขึ้นในสิ่งมีชีวิตแบบนี้ว่า in vivo เป็นภาษาละตินแปลว่า in living แต่ด้วยความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์ มนุษย์เราสามารถจำลองกระบวนการดังกล่าวในห้องปฏิบัติการได้ โดยการใช้เทคนิคที่ชื่อว่า PCR หรือ Polymerase Chain Reaction เราเลยเรียกการคัดลอกให้สภาวะจำลองว่า in vitro เป็นภาษาละตินเช่นกันแปลว่า in glass หรือหลอดแก้วในห้องปฏิบัติการนั่นเอง

อันนี้เป็นของที่เรากับกลุ่มทำกันในวิชา Molecular Biology Technique เมื่อเทอมที่ผ่านมา

ถามว่า แล้วหลังจากที่เราทำแล้ว เราจะรู้ได้ยังไงว่า เราทำถูกต้อง เราใช้สารจำเพาะได้อย่างถูกต้อง และได้สิ่งที่เราต้องการจริง ๆ ถ้าเป็นเมื่อก่อน เราอาจจะเอามันไปทำ Gel Electrophoresis ไม่ต้องไปสนใจว่ามันคืออะไร แต่สิ่งที่มันได้ออกมามันจะเป็นแถบ ๆ เหมือนที่เราเห็นเวลาดาราดูว่า เด็กคนนี้เป็นลูกมั้ยนั่นแหละ อะไรทำนองนั้น ถ้าไม่ใช่ เราก็ลองไปเรื่อย ๆ ทำใหม่ไปเรื่อย ๆ ลองไปเรื่อย ๆ จนกว่าผลจะออก Combination ของมันเยอะถล่มทลายเลยละ

แต่ด้วยความรู้ทาง Bioinformatics ทำให้เราสามารถที่จะจำลองกระบวนการดังกล่าวในเครื่องคอมพิวเตอร์ หรือ in silico (ในภาษาละตินแปลว่า in silicon หรือก็คือคอมพิวเตอร์นั่นแหละ) เพื่อให้เรามั่นใจได้ว่า เราคัดลอกสิ่งที่เราต้องการจริง ๆ ให้ผลถูกต้อง และได้ในปริมาณที่ต้องการ ทำให้เราลดเวลาในการทำไปได้เยอะเลย นอกจากนี้โปรแกรมที่ช่วยจำลอง PCR สมัยนี้มันเก่งกว่านั้นอีก มันบอกได้เลยว่า ถ้าเราต้องการคัดลอกตรงนี้ เราจะต้องใช้อะไรบ้าง เท่าไหร่ ต้องเซ็ตเครื่องไปที่เท่าไหร่ อุณหภูมิเท่าไหร่ และใช้เวลาเท่าไหร่กันไปเลยทีเดียว เอาซะคนขี้เกียจไปเลย ถถถถถ

เราทำงานกับข้อมูลอะไรบ้าง

เอาจริง ๆ ก็ทำงานกับข้อมูลหลายอย่างมาก ๆ เลยนะ ถ้าเราลองค่อย ๆ คิดถึงเวลา เวลาเราจะศึกษาสิ่งมีชีวิตจริง ๆ เราสนใจอะไรบ้าง มันคือตั้งแต่ ระดับประชากรที่มาอยู่รวมกัน เล็กลงไปถึงระดับโมเลกุลเล็ก ๆ ที่อยู่ในสิ่งมีชีวิตเลยใช่ม่ะ

มีงานด้านนึงที่เราว่าใช้งาน Bioinformatics เยอะมาก ๆ ในปัจจุบันนั่นคือ Genomics และ Proteomics ก่อนหน้าที่เราจะไปเข้าใจว่ามันคืออะไร และเอามาทำอะไร เราขอแนะนำให้ทุกคนรู้จักกับคำว่า -omics มันมาจากภาษาละตินแปลว่า โคตร ละกัน มันคือการศึกษาเหมือนกับองค์รวมของสิ่งนั้น ๆ

อย่างเช่น Genomics คือ การศึกษาเกี่ยวกับ Gene ที่อยู่ใน DNA ของสิ่งมีชีวิต ว่า โครงสร้างของมันหน้าตายังไง ทำอะไร แสดงออกยังไง พัฒนามายังไง จนไปถึงในปัจจุบันที่เราสามารถตัดต่อมันได้แล้ว ซึ่งมันจะทำไปสู่การสร้างออกมาเป็นโปรตีนและโมเลกุลอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง ที่มันทำให้เราเป็นเรา มันเป็นร่างกายเรา มันควบคุมการขนส่งสารต่าง ๆ จนมันกลายเป็นการแสดงออกที่เราอาจจะเห็นหรือไม่เห็นก็ไม่รู้ แล้วแต่ว่ามันคืออะไร เอาเป็นว่าจาก DNA มันกลายเป็นเราละกัน

ราคาการ Sequence ต่อ 1 Genome ในรอบ 6 ปีที่ผ่านมาจาก NHGRI Genome Sequencing Program (GSP)

เมื่อไม่กี่ปีราว ๆ ปี 1990 Human Genome Project ก็ได้ถูกเริ่มขึ้นเพื่อที่จะตอบคำถามว่า DNA ที่เราบอกว่า มันกำหนดความเป็นเรา ของเรามันหน้าตาเป็นยังไง ตอนนั้นต้องบอกเลยว่า เทคโนโลยีที่จะดูลำดับของ DNA ในสิ่งมีชีวิตมันไม่ได้ถูก และยืดหยุ่นเหมือนสมัยนี้เลย แค่ราคาก็ต่างลิบแล้ว จากอันละ 100M USD เหลือแค่ไม่ถึง 1K USD เองมั่งเดี๋ยวนี้ ถูกลงกว่าเดิมเยอะ แล้วก็จะถูกลงเรื่อย ๆ เพราะเทคโนโลยีมันถูกพัฒนาขึ้นไปเรื่อย ๆ

ถามว่า เรารู้ลำดับของ DNA มันตอบคำถามอะไร ก็อย่างที่เล่าไปว่า มันทำให้ตัวเราเป็นเรา ทำให้เราต่างจากสิ่งมีชิวิตอื่น ทำให้สิ่งมีชีวิตอื่นต่างจากเรา เพราะ DNA มันเป็นเหมือนพิมพ์เขียวที่จะใช้ในการสังเคราะห์ออกมาเป็นโปรตีน และถูกเอาไปใช้เพื่อแสดงลักษณะต่าง ๆ ต่อไป ดังนั้นการรู้ลำดับของมันก็ทำให้เราสามารถนำมาศึกษาต่อได้ว่า ลำดับที่มันยาว ๆ ส่วนไหนเอามาทำอะไร มันส่งผลอะไรกับคนเรานั่นเอง ซึ่งมันก็จะช่วยตอบคำถามหลาย ๆ อย่างได้มากขึ้นสุด ๆ

ปัญหามันอยู่ที่ข้อมูลที่เราได้มามากว่า เพราะ DNA ของคนเรามันทั้งใหญ่และยาว ยาวถึง 3 พันล้านคู่เบส นั่นแปลว่า ถ้าเรามานั่งดูเฉย ๆ มันจะดูเป็นอะไรก็ไม่รู้ ไม่รู้จะตีความยังไง ทำให้มันต้องใช้เทคนิคบางอย่างที่คอมพิวเตอร์ใช้ในการหา ข้อมูลที่น่าสนใจ จาก กองข้อมูลดิบ คือ Data Mining นั่นเอง เข้ามาช่วยดูว่า ในรหัสที่เราเห็น 3 พันล้านตัวเนี่ยมันมีอะไรน่าสนใจบ้าง นอกจากการนั่งจ้องอักษร 3 ล้านตัวแบบไม่รู้อะไรเลย Bioinformatics เข้ามาตรงนี้แหละ เข้ามาทำให้ 3 พันล้านตัวมันมีความหมายขึ้นมานั่นเอง

ด้วยชีววิทยาและคอมพิวเตอร์ทำงานด้วยกัน ทำให้ในปัจจุบันเรารู้ถึงบางส่วนของ DNA แล้วว่ามันทำอะไร นอกจากนั้น ยังรู้อีกว่าส่วนนี้ถ้ามันผิดไปแบบนี้ มันจะเกิดอะไรขึ้นตามมาได้อีกดีกว่าเมื่อก่อนมาก เหมือนกับเราเห็นข้อมูลในระดับที่ต่ำลงเรื่อย ๆ รายละเอียดบางอย่างที่เราไม่เคยเห็น เราก็ได้เห็น และทำให้เกิดคำถามมากมายที่รอการพิสูจน์

นอกจาก DNA แล้ว อีกระดับที่น่าสนใจคือ Protein ที่เราเคยบอกไว้ว่า DNA คือพิมพ์เขียวของสิ่งมีชีวิต ที่จะผ่านกระบวนการบางอย่างจนโปรตีนถูกสร้างขึ้นเพื่อใช้งานตามกลไกต่าง ๆ อาธิเช่นบอกว่า คนนี้ตาสีเขียว มันก็เกิดจาก DNA ของเขาที่ได้รับการถ่ายทอดจากพ่อและแม่มา ให้เขาสร้างโปรตีนที่เป็นเม็ดสีสีเขียวออกมาที่ตา มันเลยทำให้เขามีตาสีเขียวนั่นเอง การศึกษาโปรตีนมันก็ทำให้เราเข้าใจไปถึง ขั้นตอน กลไกการทำงาน จนไปถึงโครงสร้างของมัน ตัวอย่างง่าย ๆ ของงานที่ Bioinformatics เข้ามาช่วยอย่างเช่น การจำลองโครงสร้าง และวิเคราห์หน้าที่ของมัน อะไรแบบนั้น มันช่วยให้เราเข้าใจกลไกการทำงานของสิ่งมีชีวิตมากขึ้น

นอกจาก 2 อย่างที่ยกตัวอย่างไป เรายังสามารถทำงานกับข้อมูลหลาย ๆ ประเภทอีกมากมาย หรือเอาให้พีคกว่านั้น เรานำข้อมูลจากหลาย ๆ ด้านนำมาใช้ร่วมกันเพื่อตอบคำถามบางอย่างก็ได้เหมือนกัน

ทำไมถึงต้อง Bioinformatics

เรามองว่ามันเป็นสาขาที่เกิดจากการใช้ความรู้ทางชีววิทยารวมเข้าวิทยาการคอมพิวเตอร์เพื่อให้เราสามารถตอบคำถามได้เร็วขึ้น และถูกต้องมากขึ้น สำหรับเรา เราเรียนจบคอมพิวเตอร์มา แล้วมาเรียนด้านนี้มันแทบจะไม่ต่างกับ การที่เราเข้าไปเขียนโปรแกรมในสาขาอื่นเลย เช่น เราไปเป็น Programmer ในบริษัททำ ERP เราก็ต้องพอรู้ว่า ERP คืออะไร ต่างกันนิดหน่อยคือ ถ้าเรามาเรียน Bioinformatics มันอาจจะต้องรู้เยอะกว่า ERP หน่อย ฮ่า ๆ เพราะ ณ หน้างานจริง เราก็อาจจะไม่ได้มีคนที่รู้ด้านนั้นมาช่วยเราขนาดนั้นก็ได้ใครจะรู้

หรือถ้าเป็นนักชีววิทยาอยู่แล้ว การเข้ามาเรียนในด้านนี้ก็เหมือนการติดอาวุธให้เรามากกว่าที่เคย เพราะมันจะสอนให้เรา รู้จักคิดทั้งแบบนักคอมพิวเตอร์ และ นักวิทยาศาสตร์ ไปพร้อม ๆ กัน มันเหมือนกับการพาเราโดดออกไปในอีกแง่มุมนึงของปัญหาที่จริง ๆ แล้ว การทำ Lab อาจจะไม่สามารถตอบคำถามได้ภายในช่วงอายุของเรา หรือ การนั่งทำมือ อาจจะไม่สามารถครอบคุมปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่ได้ ง่าย ๆ คือ มันทำให้เรามีเครื่องมือในการแก้ปัญหาทางชีววิทยามากขึ้นนั่นเอง

เราว่าถ้าใครเป็นคนที่ชอบชีววิทยา และ คอมพิวเตอร์อยู่แล้ว เราว่ามาเรียนสาขานี้ น่าจะทำให้เราชอบ และรักสิ่งที่เราเรียนมาก ๆ เลยนะ เรายอมรับเลยว่า เราจบคอมพิวเตอร์มา แต่เราชอบเรียนพวกชีววิทยา มันสนุกมากเลยนะ ด้วยสกิลคอมพิวเตอร์ที่เรามี พอมาเจอปัญหาทางชีววิทยาที่บางทีนักชีววิทยาเองก็หาทางแก้ปัญหานานแล้วนะ ไม่แน่เราเดินไปฟังอาจจะคิดวิธีแก้ปัญหาได้แบบปิ๊งเดียวเลยก็ได้นะ เพราะวิธีคิดและการแก้ปัญหามันต่างกัน

Bioinformatics เอามาทำอะไรได้ ?

อย่างที่เราบอกว่า มันสามารถเอาข้อมูลจากหลาย ๆ อย่างมาทำงานได้ หรือแม้แต่เอามารวมกันก็มันส์ดี ตัวอย่างของการนำเอาความรู้ด้านนี้ไปใช้ที่ดัง ๆ ช่วงนี้เลยก็เช่น Precision Medicine (อยากเรียนวิชานี้มาก แต่ไปเรียนนี่น่าจะตายคาห้อง ไม่คุ้มกับเกรดเล้ย) ที่เป็นการสร้างการรักษาที่สร้างมาเพื่อคน ๆ นั้นเลย ต่างจากการรักษาโรคในปัจจุบันที่ เรารักษาตามอาการ และ โรคที่พบ เช่นเราบอกว่า โรค A ต้องใช้ยา B ในการรักษาเป็นส่วนใหญ่ แต่ถ้าเป็นใน Precision Medicine หลังจากที่เราตรวจหลาย ๆ อย่างแล้ว เราอาจจะพบว่ายา B อาจจะรักษา A ได้ไม่ดีก็ได้ เพราะคนเรามันมีความต่างกันอยู่ ทั้งเผ่าพันธุ์และเชื่อชาติ บางทียา C อาจจะดีกว่าก็ได้ แต่ยา C ก็อาจจะใช้ไม่ได้กับคนไข้คนอื่นก็ได้นะ มันคือการที่เราออกแบบการรักษาสำหรับคน ๆ นั้นเลยนั่นเอง เหมือนกับเมื่อก่อนเราอาจจะซื้อเสื้อผ้าที่ตัดมาแล้ว แต่ Precision Medicine ก็เหมือนกับ สั่งตัดสูทนี่แหละ

นอกจากที่ด้านนี้ทำให้เราสามารถวางแผนการรักษาเฉพาะคนได้แล้ว มันยังสามารถนำไปใช้กับโรคที่น่าปวดหัวอย่าง มะเร็ง ก็ได้เช่นกัน เพราะจริง ๆ แล้วการที่คนเราเกิดมะเร็งมันมีหลายสาเหตุมากทั้งภายนอกและใน แต่ปัจจัยหนึ่งที่เกิดขึ้นได้มาจาก DNA ที่เป็นแม่พิมพ์ของเราเกิดความผิดปกติบางอย่างที่ทำให้มันสร้างเซลล์บางอย่างที่มันไม่ควรจะมีขึ้นมา แล้วมันก็แพร่กระจายไปตามร่างกายไป พอไปตรวจเราก็จะเจอว่ามันเป็นมะเร็งอะไรแบบน้ัน ด้วยความรู้ในด้านนี้ปัจจุบัน เราสามารถที่จะตรวจได้บางอย่างแล้วว่าเรามีความผิดปกติทางพันธุกรรมตรงไหนรึเปล่า เพื่อที่จะวางแผนรักษา หรือ ป้องกัน (มันคือการตรวจคู่เสี่ยงอะ ที่เวลาคนจะมีลูกบางคนก็จะไปตรวจเพื่อให้มั่นใจว่า ทั้งพ่อและแม่ไม่ได้ถือลักษณะทางพันธุกรรมบางอย่างที่เป็นอันตรายต่อเด็ก เช่นโรค Down Syndrome และ ธาลัสซีเมีย) ในอนาคตนั่นเอง

Tree of Life ที่เป็นการจำแนกสิ่งมีชีวิตออกเป็นกลุ่ม ๆ

อีกด้านที่เราพึ่งมารู้จักตอนที่มาเจออาจารย์ที่ปรึกษาคือ เราสามารถเอาความรู้ด้านนี้ไปใช้บอกวิวัฒนาการของสิ่งมีชีวิตได้ด้วยนะ ตอนที่เราเรียนเรื่องวิวัฒนาการกันในวิชาวิทยาศาสตร์ เราแบ่งแยกสิ่งมีชีวิตออกไปเป็น Prokaryote และ Eukaryote ตามลักษณะของเซลล์ แต่พอเราเอาความรู้ทาง Bioinformatics มาจับแล้ว แทนที่เราจะดูลักษณะของสิ่งมีชีวิตต่าง ๆ เราเอารหัสพันธุกรรม หรือ DNA ของมันมาเทียบกันเลย ว่าจุดนี้ ใครเหมือนของใคร ใครต่างจากของใคร ก็สามารถเอามาสร้างเป็นต้นไม้ของสิ่งมีชีวิต เหมือนกับที่เราเคยเรียนกันตอนมัธยมได้เลย นี่เป็นหนึ่งในวิธีการแก้ปัญหาที่แตกต่างออกไปจากนักชีววิทยาธรรมดานั่นเอง

ถ้าจะมาเรียน เรียนคอมหรือชีวะมาก่อนดี

ตอนเราเข้ามาเรียนใหม่ ๆ เรามองว่า คนที่เรียนชีวะมาก่อนที่จะได้เปรียบมากเลยนะ แต่พี่ ๆ บอกตรงกันข้าม แต่หลังจากเรียนมาแล้วเทอมนึง ความคิดมันก็เปลี่ยนไป พร้อมกับบอกว่า เออจริงด้วย !! ส่วนตัวเรามองว่า เราควรเรียนคอมพิวเตอร์มาก่อนโดยอยากให้เน้นที่การ แก้ปัญหา เพราะเรามองว่า สิ่งนี้มันคือ สกิล อะ มันฝึกยากมาก ๆ และใช้ชั่วโมงบินสูงมากเลยนะ นั่นเป็นสาเหตุที่ถ้าเราสอน Programming Language ให้กับคนเหล่านี้ เขาก็จะเขียนโปรแกรมไม่ได้ และจะจำได้เพียงว่า มันมี Syntax นี้อยู่ในภาษาด้วย แต่จะเอาแต่ละคำสั่งมาต่อกันไม่ได้ ดังนั้น ไอเดียสำคัญของการเขียนโปรแกรมจริง ๆ มันไม่ได้อยู่ที่ภาษา แต่มันอยู่ที่ทักษะการแก้ปัญหาอย่างเป็นระบบของคนนั้น ๆ มากกว่า

กลับกัน ความรู้ทางชีววิทยามันเป็น ความรู้ อะ เราสามารถอ่านแล้วเข้าใจได้โดยใช้เวลาน้อยกว่าที่เราต้องมานั่งหัดคอมพิวเตอร์ใหม่หมดเลยนะ ส่วนตัวเราจบคอมมา แล้วมาเรียนต่อ เราเห็นเลยว่า เรามองและคิดวิธีแก้ปัญหาได้เร็วมาก ๆ เพราะเราถูกฝึกวิธีการคิดและแก้ปัญหาอย่างเป็นระบบมาก่อน เรามองปัญหาเหมือนเกมอะ เรามีเครื่องมือในการแก้ปัญหาแล้ว แต่แค่เพิ่มความรู้ทางชีววิทยาเหมือนกฏในการเล่นเกมนั่นเอง

สำหรับคนที่เรียนด้านอื่นมา ก็มองว่าเราก็ดีกว่าคนที่เรียนคอมมาละกัน เพราะเรามีต้นทุนมาแล้ว เราพอมีโจทย์อยู่ในหัวแล้ว เราแค่มาเรียนสิ่งที่ใช้แก้ปัญหาเท่านั้นเอง ฮ่า ๆ ไม่ต้องเครียดไป มันค่อย ๆ หัดได้

แต่สิ่งสำคัญที่สุดของการเรียนสายนี้ไม่ว่า เราจะจบอะไรมา มันคือ การเปิดใจ เพราะเราจะได้มาเรียนอะไรไม่รู้ที่เราไม่เคยเรียนมาก่อน แต่เราต้องเอาสิ่งที่เราเคยรู้มาก่อนมาใช้ร่วมกัน แรก ๆ เรายอมรับเลยว่า เราก็เป็นนะ ทำไมไม่ทำแบบนั้น ทำไมไม่ทำแบบนี้ อะไรแบบนั้น ต่างสายวิธีคิดและแก้ปัญหามันต่างกัน แต่เข้ามาแล้วก็อย่าลืมว่าเมื่อก่อนเราแก้ปัญหายังไง ทำตัวให้เหมือนวันแรกที่เราเข้ามาเรียนเสมอ มันจะทำให้วิธีคิดและแก้ปัญหามันอยู่นอกกรอบของคนทั้งฝั่ง คอมพิวเตอร์ ชีววิทยา และ Bioinformatics เองก็เถอะ สุดท้ายเราก็จะมีแนวคิดและวิธีการแก้ปัญหาของทั้งคอมพิวเตอร์ และชีววิทยา

แค่ไปนั่งเรียนวิชาคอมพิวเตอร์กับชีวะแล้วก็เป็น Bioinformatics แล้วใช่มั้ย ?

เอาจริง ๆ เลยนะ เมื่อก่อนเราก็เคยคิดแบบนั้นนะ แต่พอมาคุยกับอาจารย์ที่ปรึกษา ตอนนั้นอาจารย์บอกว่า ไม่จริง อ้าวเหรอ ฮ่า ๆ แต่พอมาอ่าน Paper ด้านนี้หลาย ๆ อันเข้าก็เริ่มเข้าใจแล้วว่าทำไมมันไม่ได้ ดูจากปัญหาบางปัญหามันเป็นปัญหาที่เราว่าค่อนข้างซับซ้อนมาก ๆ ที่ถึงจะเรียนมาทั้ง 2 ด้าน เราว่าก็หืดขึ้นคออยู่เหมือนกัน ทำให้เวลาเรียนด้านนี้จริง ๆ มันควรจะเรียนวิชาที่เขารวมอัดเม็ดมาให้แล้วจะดีกว่ามั้ยอะ ฮ่า ๆ จะมานั่งรวมเองทำไม มันมองเห็นทางยากกว่าเยอะเลย

สรุป

บอกตามตรงเลยนะว่าเราพึ่งเข้ามาเรียนเทอมเดียวเท่านั้นเอง แต่เราว่ามันเป็นอะไรที่อยู่ตรงกลางระหว่างสิ่งที่เราชอบและถนัด มันเลยทำให้เราเรียนแล้วรู้สึกว่าโคตรสนุกเลย เราแนะนำเลยว่าถ้าใครที่เรียนคอมแล้วชอบชีวะเป็นทุนเดิมอยู่แล้ว การมาลองเรียนสายนี้ดูก็น่าจะทำให้เราเปิดโลกให้กว้างขึ้นมาก ๆ กลับกันใครที่เรียนชีวะมา เราว่าการมาเรียนสายนี้มันเหมือนกับการติดอาวุธในการตอบคำถามทางชีววิทยาให้ดีขี้นไปอีก ถ้าใครมีอะไรอยากแนะนำหรือถามก็คอมเม้นท์มาในเพจเลยนะ เราอยากฟังความคิดเห็นจากทุกคน สำหรับวันนี้ก็สวัสดี

ขอโฆษณาสาขาตัวเองหน่อย จะบอกว่าเขาไม่ได้จ่ายก็ไม่ได้ เพราะคณะจ่ายค่าเทอมให้ฮ่า ๆ คนที่สนใจนะ ที่คณะแพทยศาสตร์ศิริราชพยาบาลเปิดสอนสาขา Medical Bioinformatics ในระดับปริญญาโทนะ ถ้าสนใจดูข้อมูลเพิ่มเติมที่เว็บของ Grad School

และตอนนี้เรามีเพจแล้วนะ ถ้าอยากติดตามเรื่องราวเกี่ยวกับ เทคโนโลยี วิทยาศาสตร์ และ Lifestyle ก็สามารถเข้าไปติดตามเราผ่านเพจ arnondora ได้เลยนะฮ่ะ 😁