由微阵列质量控制联盟完成的正式研究报告，为微阵列芯片被人们接受作为一种
临床诊断和药物开发的工具，奠定了基础。
在很多科学圈子里，微阵列芯片的可靠性已经引发了争议。尽管一些报告警示大家说，微阵列芯片导致了结果的不一致性，但一些大的研究组发表的几篇研究报告却认为，只要设计合理和程序之间协调，微阵列芯片能够为不同的实验平台和实验室提供始终如一的可靠结果。微阵列质量控制联盟(MAQC)在九月份的《自然-生物技术》上发表了一套新报告。这套报告尤其直接探讨了在质量调控和临床实践中使用微阵列芯片的可能性。
对于一个在质量控制实验室工作的人来说，经常会想起存在于研究部门和质量控制部门之间的争论。英语单词“repeatability(可重复性)”或“robustness(耐用性)”在这两种情况下具体涵义差异很大。那些试图发现在一些特定生物学情形下基因表达是否出现分化的研究者，与那些利用数据进行病理诊断的临床医生或者正试图裁定一种潜伏期药理基因组特征是否能支持新药安全性的一个仲裁专家委员会相比而言，他们对其所使用数据可重复性的要求，表现得更为宽容的态度。
目前，美国食品药品
管理局(FDA)虽然并不根据基因组数据来进行监管决策，但他们鼓励那些申报新药的开发者，在其申请材料中也附上这些基因组数据，这样做的目的是监管者能够知晓一些技术性问题，因为监管者最终也将不得不面对这些问题。不幸的是，这些前瞻性的措施除了能提供有关变异性的信息外，在其它方面似乎意义不大。为了启动制定关于微阵列数据使用的框架性工作，建立起一种有关变异性原因的系统分析方法是必要的。鉴于此，FDA启动了MAQC项目，参与者包括美国环境保护局，美国国家标准与技术研究所，微阵列实验平台、
学术研究型实验室和其它利益方的主要资助者。
运用每一平台的多重检测位点，该研究组收集到了一些利用技术进行重复的结果，它们源于六种商业性平台上的两种不同的参考性RNA样品和一种来自美国国立
癌症研究所的点状寡核苷酸阵列平台。这六种商业性平台包括Applied Biosystems、Affymetrix、Agilent Technologies、GEHealthcare、Illumina和Eppendorf。
这些试验结果是鼓舞人心的，因为它们显示出了在不同实验室之间平台内部的高度民主一致性、在微阵列试验平台之间高度可对比性以及和其它基因表达方法的高度相关性，比如定量的反转录PCR方法。但是，通过设计，这一操作方法并不能在各套数据之间提供一种绝对一致性的测量方法。例如，它利用技术对样品进行重复后再测定，而这些样品本来就是不一样的。很可能，那些在基因表达方面有着更细微差异的“现实”样品，在一致性方面并不能反应出同样的水平。不过，这些数据系列很好地表现出了该技术平台的特征。
这项研究特殊性的另一种反应就是对于数据分析运算法则方面的考虑。这些研究者喜欢使用一种直接方法，他们根据其表达倍数的变化来对基因进行分级，并有着非显著性的P值减少，这种统计学分析最不可能适用于那些专注于发现基因标签的研究。但是，当这一方法用于确保一个已有基因标签的可重复性时，比如运用于诊断装置，它的使用效果很好。正如Affymetrix公司的Janet Warrington所言，“如果你要做的是发现性的工作，你就想观察到每一件东西。但如果你正在开发一种诊断性的标签，在你运行试验时你最终想做的事情就是找到新东西。”
但是，对MAQC操作在监管方面进行设计调整，并不意味着它对于研究申请来说毫无意义。相反，它已经提供了一种独一无二的机会，例如，为总体质量评估评价出外部RNA控制来。最重要的是，人们目前可得到一大套数据，还包括参考样品，之所以这样选择是因为它们的制造商已经保证几年内都可以提供这些同样的特定批次。运用这些工具，人们可以在一个较以前更好的尺度内进行性能方面的对比研究。
这里建议，对于有关问题也可以参阅发表在九月份的《自然-生物技术》上的一些其它相关的研究报告。
注：夏雨译自2006年10月号的《自然-方法学》，版权为英国NPG出版集团所有。更多信息请访问：
http://www.natureasia.com/ch/naturemethods
作者：