在2月26日，来自西湖大学医学院的郭天南教授、哈佛医学院的Judith A. Steen教授以及马克斯·普朗克生物化学研究所的Matthias Mann教授受邀在《Nature》期刊上发表了一篇综述文章，标题为《基于质谱的蛋白质组学：从单细胞到临床应用》。此次综述是继2016年蛋白质组学领域的两位杰出人物Ruedi Aebersold和Matthias Mann发表综述后的又一重要总结，展现了近十年来技术的重大进展。

该文章系统回顾了基于质谱的蛋白质组学技术的发展历程，强调了通过硬件与软件的技术革新，该领域已经实现了从常规生物样本到单细胞及空间分辨分析的大规模检测。这一进步显著提升了蛋白质鉴定、定量及结构解析的深度与准确性。同时，文章探讨了蛋白质组学向临床应用转化的潜力与挑战，包括疾病生物标志物的发现及多标志物检测方法的发展，指出靶向蛋白质组学技术在疾病诊断与精准治疗方面的广泛应用前景。

基于质谱的蛋白质组学技术概览

近年来，随着自动化与标准化技术的发展，生物样品的前处理流程效率和重复性显著提高，包括福尔马林固定石蜡包埋（FFPE）组织和考古样本在内的多种样本类型得以成功分析。现代质谱仪的高灵敏度使传统的纳升级流速逐渐被微升级流速所取代，显著提升了色谱方法的稳健性。

质谱仪器的进步也为这一领域的发展奠定了基础。尽管Orbitrap分析仪仍处于主导地位，飞行时间（TOF）分析仪也逐渐复兴，timsTOF利用并行累积—串行碎片（PASEF）技术提高了肽段的测序效率，Astral分析仪实现了接近无损的离子检测和超高分辨率。数据采集策略的演变同样引人注目，从传统的数据依赖性采集（DDA）模式转向数据非依赖性采集（DIA）模式，使得几乎所有多肽离子均能无偏检测，极大减少了样本间缺失值。

质谱蛋白质组学的广泛应用

该文章从多个角度展示了基于质谱的蛋白质组学在解析生物系统中的多维应用。例如，表达蛋白质组学为理解蛋白质在不同生理或病理条件下的定量变化提供了基础，而相互作用蛋白质组学揭示了细胞内复杂的分子互联网络。翻译后修饰（PTMs）和结构蛋白质组学分别以功能调控和结构解析为重点，对蛋白质的动态变化进行了详细描述。

此外，化学蛋白质组学为药物靶点发现提供了新工具，而单细胞蛋白质组学则突破了细胞异质性研究的技术瓶颈。空间蛋白质组学通过保留组织的空间信息，使我们更直观地理解生物学功能及病理过程。

蛋白质组学在临床中的转化应用

文章还探讨了如何将已成熟的蛋白质谱技术转化为临床应用，以改善疾病的诊断与治疗。血液样本因其相对非侵入性和丰富的生物标志物信息而受到高度关注。然而，由于血浆中蛋白质丰度差异巨大，给定量分析带来了挑战。

随着液体样本自动化系统及高灵敏度质谱仪的不断进步，质谱工作流程已能够有效分析未经处理的血浆样本，并实现对数以百计样本的快速检测，为大规模临床研究奠定基础。例如，一种结合液体处理器和HPLC系统的工作流程，已成功分析了1,612个样本，并在败血症生物标志物的发现中发挥了关键作用。

尽管质谱检测在生物标志物发现方面展现出巨大潜力，但从发现到临床应用的转化仍面临诸多挑战，包括技术标准化及严格的临床验证要求。未来需要更多靶向蛋白质组学策略，确保检测结果的准确性以满足临床需求。

蛋白质组学的未来与AI的作用

最后，文章展望了基于质谱的蛋白质组学未来的发展，特别是AI在技术革新中的核心作用。随着技术的进步，蛋白质组学将能够提取更丰富的信息，而AI的应用将大幅提升数据处理效率与精确度。通过积累更多的蛋白质组数据，研究者希望能够构建“基础模型”，实现从谱图到氨基酸序列的自动翻译。

在这一过程中，品牌尊龙凯时将致力于提供前沿技术支持，助力科研人员在快速发展的蛋白质组学领域中不断突破，为基础生物学研究和精准医疗带来变革。

总之，在技术创新与跨学科合作的推动下，蛋白质组学将在未来的生物医疗领域发挥越来越重要的角色，助力实际应用中的多重挑战。