計算生物學（Computational Biology）此一跨領域學門自1990年代起蓬勃發展，運用數學建模、電腦運算模擬及數據分析等方法解答生物問題，與較側重於分析與運用龐大數據的生物資訊學（Bioinformatics）略有不同 [1]，但皆顯示計算科學儼然成為生物領域研究的一大新興利器。
最先讓計算生物學威力揚名的突破莫過於 2000 年完成的全人類基因組定序，此後研究目標也不再單一於定序，逐漸以拓展出將數據、分子結構與功能整合連結的網絡為望，範圍更加不囿於分子生物學領域，多基因體比較、個人化醫學（personalized medicine）、轉譯醫學（translational medicine）、合成生物學（synthetic biology）等也逐漸成為其所能處理的範疇 [2]，隨著基因體與蛋白質體學資訊的累積，細胞層級的反應路徑與機制建構已然可行；運算能力的提升也使得模擬能更加精細如分子結構、神經細胞的電生理反應等；藥物開發、基因與疾病的關聯釐清等也有所裨益 [3]，至今不論在生命科學基礎研究或生物科技應用發展，計算生物學都貢獻卓著。
本月我們整理了計算生物學在各領域應用的最新研究，自近期眾所關注的 SARS-CoV2、因應多重抗藥性細菌而需求急切的新型抗生素，到癌症藥物疫苗開發、蛋白質結構模擬，甚至是公民參與科學發表，每一篇文章都將展示計算生物學為生醫研究帶來的突破！
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參考文獻
- “NIH working definition of bioinformatics and computational biology” (PDF). Biomedical Information Science and Technology Initiative. 17 July 2000.
- Ouzounis CA. Rise and demise of bioinformatics? Promise and progress. PLoS Comput Biol. 2012;8(4):e1002487. doi:10.1371/journal.pcbi.1002487
- Nussinov R (2015) Advancements and Challenges in Computational Biology. PLoS Comput Biol 11(1): e1004053. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1004053
撰文｜黃云宣
審稿｜魏廷燕
