为什么有的疫苗效果非常好，有的不明显？

为什么有些病原体感染以后我们就有永久免疫（甲肝）？有的病原体则会反复感染（流感）？

为什么机体对一些感染能产生出很多抗体可是并没有保护作用？而另一些感染可能没有抗体产生反到有保护性？

为什么同一种病原体可能会有不同年龄段的易感人群？老人和儿童的免疫系统的主要差别在那里？

要想更好地回答并解决这些问题，我们应该更加细致地了解免疫系统，它实在有太多的秘密，太多的未知。

现在我们有了免疫组库方面的强大工具，是否就能对这些问题做出回答了呢？应该如何去做？假说是什么？还是遵循“组”学的常规：假说在数据里，先做实验，再提假说。

如何使用免疫组库技术来帮助评估疫苗的有效性和安全性？在建立起来一整套的评估标准以前还有那些基础工作要去做？

现在疫苗研发的问题除了科学性以外，还有很大的商业因素影响：

很多情况下减毒活疫苗的免疫保护能力是最好的，可是因为怕病毒发生逆转突变从新获得毒性，FDA对这类疫苗的准入审评的就非常严。相反，重组蛋白类的疫苗保护性不够强，但是因为安全性好，市场准入反而容易些。

防护好的疫苗安全性难保证；而安全性好的保护性难达标。

出路可能就是研发出有减毒活疫苗那样的保护性的重组蛋白疫苗。而能够那样做的前提就是我们已经清楚了为什么减毒活疫苗工作？

一个比较明显的现象就是减毒活疫苗的“感染”更象是一个真的感染，因此能激活人体更“准确”的免疫反应。那，什么才是更“准确”的免疫反应？是抗体的量？抗体的种类（IgA, IgG)? 抗体分泌的部位？还是T细胞的参与？参与的时间和程度？参与的部位？

许多科学家怀疑皮下注射给疫苗的途径可能更多地刺激IgG的产生，而对抗呼吸道，消化道病原体最需要的可能是IgA。因此许多疫苗的保护性比较差。

也许，我们要知道怎样才能把“正确”的抗体（IgG, IgA, or IgM)送到正确的地点（呼吸道，消化道），还要有正确的量和最佳的时间。

和许多我们还不确定的医学学科一样，在我们还不知道内情的时候，科学家们常常用统计学来“祢布”我们的知识缺陷：用统计学分析有限的临床实验来给疫苗准入提供证据。这也是我“恨”统计的一个原因，统计学经常给我们一种假的安全感，让我们认为我们已经对一个问题有了答案，可以放心地往前走了。

凡是统计学认为对的，都应该在心理画个问号。这样我们才不会满足，才有创新的机会和目标。这当然不是绝对的，不过这是我思考问题的一个常用的方法。

提出这些问题，整天想这些问题，目的是给分析手中的数据提供“视角”。带着问题去分析数据，才能有假说，才能看到想看到的东西。


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