2月26日，西湖大学医学院的郭天南教授、哈佛医学院的Judith A. Steen教授和马克斯·普朗克生物化学研究所的Matthias Mann教授联合在《Nature》上发表了题为《基于质谱的蛋白质组学：从单细胞到临床应用》的综述。该综述的发表标志着自2016年蛋白质组学两位领军人物Ruedi Aebersold和Matthias Mann在此领域的总结文章以来，近十年来又一重要总结的出现。

2016年的综述详细回顾了过去十年基于质谱的蛋白质组学技术的演变与重大进展，强调了硬件和软件方面的创新推动了这一技术的广泛应用，包括从常规生物样本到单细胞分析，甚至空间分辨分析，显著提高了蛋白质的鉴定和定量精度。同时，文章探讨了蛋白质组学在临床应用中的巨大潜力和挑战，特别是在疾病生物标志物的发现与多标志物检测的方法开发方面，并着重指出靶向蛋白质组学技术在疾病诊断与精准治疗中的重要前景。

基于质谱的蛋白质组学技术概述

近年来，伴随着自动化和标准化技术的发展，生物样品的前处理流程效率和重复性得到了显著提高，各种样本类型，包括福尔马林固定石蜡包埋（FFPE）组织和考古样本，均能成功分析。在色谱分离技术方面，现代质谱仪的高灵敏度使得传统的纳升级流速逐步被微升级流速取代，从而提升了色谱方法的稳健性。在质谱仪器的进步方面，尽管Orbitrap分析仪依然占据主导地位，但飞行时间（TOF）分析仪有所回归，其中timsTOF采用了并行累积-串行碎片（PASEF）技术，以提高肽段的测序效率。

同时，数据采集策略也经历了重大的变革。传统的数据依赖性采集（DDA）模式受限于信号检测的偏向性，越来越多的研究开始采用数据非依赖性采集（DIA）模式，这种模式能够在全质量范围内对多肽离子进行无偏向性检测，从而显著降低样本间的缺失值。此外，靶向蛋白质组学（S/MRM）技术也在快速发展，利用短色谱梯度实现高通量和绝对定量的目标肽段测定。

质谱蛋白质组学的广泛应用

此文从七个方面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。其中，表达蛋白质组学揭示了在不同条件下蛋白质丰度的变化；相互作用蛋白质组学探讨了细胞内复杂分子网络的构建；翻译后修饰和结构蛋白质组学则从功能调控与结构解析的角度深入研究蛋白质的动态变化；化学蛋白质组学和单细胞蛋白质组学则进一步扩展了该领域的应用边界，前者助力药物靶点的发现，后者克服了细胞异质性研究的瓶颈；空间蛋白质组学则提供了从组织和亚细胞水平理解生物学功能和病理过程的新方式。

将蛋白质组学应用于临床

文章进一步探讨了如何将成熟的蛋白质组学技术应用于临床，以改善疾病的诊断、预后评估和治疗决策。血液样本在潜在生物标志物方面被视为一个重要来源，但因血浆中蛋白质丰度跨度极大，定量分析面临挑战。随着液体样本自动化系统及高灵敏度质谱仪的进展，现有的质谱工作流程变得更加高效，能够对未经处理的血浆样本进行快速检测，为大规模临床研究奠定基础。

例如，结合液体处理器和高效液相色谱系统的工作流程已经成功分析了众多样本，在败血症生物标志物的发现中发挥了重要作用。与此同时，研究者还在探索其他体液（如尿液和泪液）的临床应用潜力，以实现对更多潜在生物标志物的挖掘。

蛋白质组学的未来展望与AI的作用

最后，文章对基于质谱的蛋白质组学未来的发展进行了展望，并强调了人工智能在该领域的核心作用。随着采样、分离、仪器及数据采集策略的持续进步，蛋白质组学在提高蛋白质分析深度和广度方面的潜力日益显著。尽管新一代质谱仪的高吞吐能力降低了部分成本，但如何进一步降低设备和操作成本依然是推广中的重要挑战。

人工智能的应用已在多个层面推动了蛋白质组学的革新，尤其是在数据采集、实时决策及生物学信息的挖掘方面展现出无限可能。展望未来，随着数据积累的增加，研究人员很可能构建出具备深层生物学理解能力的综合模型，从而提升蛋白质组学在基础生物学研究和精准医疗中的应用潜力。

随着技术的不断突破与创新，蛋白质组学将引领生物医疗领域走向一个全新的时代，助力实现更精准的医疗解决方案。这里值得一提的是，[强大的品牌] 不朽情缘MG将致力于推动这一专业领域的发展，助您在生物医学的探索中获得更深更广的视角。