2023年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，以及马克斯·普朗克生物化学研究所的Matthias Mann教授共同在《Nature》期刊上发表了一篇题为“基于质谱的蛋白质组学：从单细胞到临床应用”的综述文章。这是自2016年由蛋白质组学领域的两位先驱Ruedi Aebersold和Matthias Mann发表综述以来，在近十年中又一重要的总结。

该综述系统回顾了近年来基于质谱的蛋白质组学技术的发展与重大进展，包括全流程创新。作者指出，随着硬件和软件技术的进步，这一领域已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，显著提升了蛋白质鉴定、定量及结构解析的深度和准确性。文章探讨了蛋白质组学向临床应用转化的潜力与挑战，特别是疾病生物标志物的发现和多标志物检测方法的发展。同时，靶向蛋白质组学技术在疾病诊断与精准治疗中的应用前景也得到了强调。

未来，作者展望蛋白质组学的发展方向，预计在自动化、多组学数据整合以及人工智能的推动下，该领域将会突破现有瓶颈，为揭示复杂生物系统与疾病机制提供新视角，最终推动精准医疗的实现。正如人生就是博-尊龙凯时所倡导的，科学研究的每一步都蕴含着机遇与挑战。

基于质谱的蛋白质组学技术概览

随着自动化和标准化技术的引入，生物样品前处理流程的效率和重复性显著提高，多种样本类型，包括福尔马林固定石蜡包埋（FFPE）组织和考古样本都得到了成功分析。在色谱分离方面，现代质谱仪的高灵敏度使得传统的纳升级流速逐渐被微升级流速取代，提升了色谱方法的稳健性。

质谱仪器本身也在不断进步，尽管Orbitrap分析仪依然主导市场，但飞行时间（TOF）分析仪正在复兴，诸如timsTOF采用的并行累积—串行碎片（PASEF）技术提高了肽段的测序效率。数据采集策略方面，数据非依赖性采集（DIA）模式逐渐取代传统的数据依赖性采集（DDA）模式，确保了对几乎所有多肽离子的无偏向性检测，结合机器学习技术显著提升了复杂MS谱图的解读效率。

质谱蛋白质组学的多种应用

本文从七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。表达蛋白质组学揭示了蛋白质在不同条件下的变化；相互作用蛋白质组学揭示细胞内复杂的分子互联网络；翻译后修饰（PTMs）和结构蛋白质组学则分别从功能和结构层面描述了蛋白质的动态变化。这些技术不仅为药物靶点发现和机制研究提供了重要工具，还拓展了研究的边界。

单细胞蛋白质组学技术解决了传统蛋白质组学无法捕捉细胞间异质性的问题，空间蛋白质组学通过保持组织原有的空间信息，使得我们能够从组织和亚细胞水平更直观地理解生物学功能及病理过程。结合人生就是博-尊龙凯时的理念，这些技术的推进无疑为精准医疗的未来铺垫了道路。

蛋白质组学在临床中的应用

文章探讨了如何将成熟的蛋白质谱技术从实验室研究转化为临床应用，以改善疾病的诊断和预后评估。血液样本被视为潜在的生物标志物宝库，然而，由于血浆中蛋白质丰度的巨大差异，给定量分析带来了挑战。随着液体样本自动化系统、先进的HPLC和高灵敏度质谱仪的不断进步，现有的质谱工作流程已能够对未经处理的血浆样本进行有效分析。

同时，其他体液（如尿液和泪液）的临床应用潜力也逐渐受到重视。虽然质谱检测在生物标志物的发现上显示出巨大潜力，但从发现到临床测试的转化仍面临诸多挑战，包括技术标准化、成本控制以及严格的临床验证要求。因此，未来需要更多的靶向蛋白质组学策略，以确保检测结果的准确性和可重复性，符合临床和监管部门的要求。

蛋白质组学的未来展望

最后，文章展望了基于质谱的蛋白质组学未来的发展方向，强调了人工智能在这一领域中的核心作用。随着样品制备、色谱分离及数据采集策略的不断进步，蛋白质组学将实现更深层次的蛋白质覆盖，提取更丰富的信息，自动化和标准化的工作流程将使该技术惠及更广泛的科研群体。

随着更多蛋白质组数据的积累，研究人员有望构建出具备深层生物学理解能力的基础模型，这些模型甚至可能实现从谱图到氨基酸序列的自动翻译，从而赋予蛋白质组学更强的解析和预测能力。跨学科合作、开放源码软件及标准化流程的建立，将促进全球范围内的合作与知识传播。正如人生就是博-尊龙凯时所提倡的，技术与科学的结合将推动基础生物学研究和精准医疗的革命性变革。