基于質(zhì)譜（MS）的蛋白質(zhì)組學已發(fā)展成為一種全面分析生物系統(tǒng)的強大工具。近年來的技術(shù)進步顯著提高了靈敏度，使得單細胞蛋白質(zhì)組學和組織空間圖譜分析成為可能。同時，通量和穩(wěn)健性的改進正在推動臨床應用。
2025年2月26日，西湖大學郭天南研究員及哈佛醫(yī)學院的 Judith A. Steen 和 馬克斯·普朗克生物化學研究所的 Matthias Mann 在 Nature 期刊發(fā)表了題為：Mass-spectrometry-based proteomics: from single cells to clinical applications 的綜述論文。
該綜述全面概述了蛋白組學的現(xiàn)狀及其徹底改變生物學認知和變革醫(yī)學實踐的潛力。該綜述提供了當前基于質(zhì)譜的蛋白組學工作流程的概述，突出了作者 2016 年在 Nature 發(fā)表的該領(lǐng)域的綜述以來的關(guān)鍵技術(shù)改進和新興功能。該綜述探索了結(jié)構(gòu)蛋白組學、蛋白翻譯后修飾、單細胞和空間分析以及體液分析的應用。還討論了蛋白組學從基礎(chǔ)研究到臨床實踐的轉(zhuǎn)變，包括實施基于蛋白組學的診斷的挑戰(zhàn)。該綜述還強調(diào)了人工智能（AI）對數(shù)據(jù)分析和解釋的變革作用，并總結(jié)和展望了蛋白組學研究令人興奮的未來方向。
蛋白組學（Proteomics）研究生物系統(tǒng)中的所有蛋白質(zhì)，是生物醫(yī)學研究的基礎(chǔ)，與基因組學、轉(zhuǎn)錄組學和代謝組學一起，為了解細胞功能和疾病機制提供了獨特見解。作為生物學功能和表型的直接效應物，蛋白質(zhì)組反映了遺傳易感性、環(huán)境因素和生活方式影響之間的復雜相互作用?；蚪M學和轉(zhuǎn)錄組學研究細胞潛能，代謝組學關(guān)注下游小分子，而蛋白組學則直接研究細胞內(nèi)外的功能機制。
基因組學在過去20年一直是研究的中心，但蛋白組學的重要性正變得越來越明顯。蛋白質(zhì)水平的復雜性增加是由于選擇性剪接、不同的翻譯速率、翻譯后修飾（PTM）和蛋白水解切割。由此產(chǎn)生的蛋白質(zhì)組反映了遺傳、生活方式和環(huán)境之間的相互作用，并提供與其直接條件相協(xié)調(diào)的結(jié)構(gòu)、信號傳導、運輸和催化功能。這種復雜性需要專門的方法來進行全面的蛋白組學分析。
在研究蛋白質(zhì)組的方法中，基于質(zhì)譜（MS）的蛋白組學已經(jīng)成為一種強大和通用的工具。與基于親和的方法不同，基于質(zhì)譜的蛋白組學直接識別和定量氨基酸序列，提供無偏倚的、系統(tǒng)性的蛋白質(zhì)表達、修飾和不同條件下的相互作用分析。它的優(yōu)勢包括無與倫比的定量準確性，特異性和在所有生物中的普遍適用性，不需要特定的結(jié)合試劑，除了已測序的基因組外，不需要其他之前的系統(tǒng)知識。
最近的技術(shù)進步克服了許多以前的限制，包括蛋白質(zhì)組特征的完整性，工作流程的穩(wěn)健性，通量和樣本量的要求。這些改進將蛋白質(zhì)組學的范圍從批量分析擴展到單細胞研究和空間分析，為細胞異質(zhì)性和組織組織提供了顯著見解。
該綜述系統(tǒng)介紹了蛋白質(zhì)組學技術(shù)的最新發(fā)展，包括新型樣品制備方法、先進儀器和創(chuàng)新數(shù)據(jù)采集策略。探討了這些進展如何推動蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用、蛋白質(zhì)翻譯后修飾和結(jié)構(gòu)蛋白質(zhì)組學等關(guān)鍵領(lǐng)域的進步。將人工智能整合至蛋白質(zhì)組學工作流程，加速了數(shù)據(jù)分析和生物學解釋。該綜述還討論了蛋白質(zhì)組學在單細胞分析和空間圖譜分析中的應用，這些應用能為細胞異質(zhì)性和組織結(jié)構(gòu)提供前所未有的見解。
基于質(zhì)譜的基本蛋白組學工作流程，尤其是技術(shù)進步
單細胞和空間蛋白組學
從發(fā)現(xiàn)蛋白組學到臨床檢測
AI賦能基于質(zhì)譜的蛋白組學
最后，作者審視了蛋白質(zhì)組學從基礎(chǔ)研究向臨床實踐的過渡，包括體液生物標志物發(fā)現(xiàn)，以及實施基于蛋白質(zhì)組學的診斷方法的前景與挑戰(zhàn)?？偟膩碚f，該綜述全面概述了蛋白質(zhì)組學的現(xiàn)狀及其徹底改變生物學認知和變革醫(yī)學實踐的潛力。
論文鏈接：
https://www.nature.com/articles/s41586-025-08584-0
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