ChinaBio生物医药投融资大会了解到，2 月 26 日，西湖大学医学院郭天南、美国哈佛大学医学院 Judith A. Steen 以及德国马普生物化学研究所 Matthias Mann 于《自然》联合发表综述。该综述系统回顾了基于质谱（MS）的蛋白质组学技术在过去十年间的发展历程与最新进展，深入探讨其在临床应用方面的潜力，并对蛋白质组学的未来发展方向作出展望。

基于质谱的蛋白质组学具备独特优势，它能够直接且精准地识别与定量蛋白质及其翻译后修饰，还可系统性地解析蛋白质之间的相互作用，这对于揭示细胞功能和疾病机制意义重大。

近年来，得益于样品制备、液相色谱分离、质谱仪器以及数据采集策略等方面的持续改进，MS 蛋白质组学技术在灵敏度、通量以及样品量等关键指标上实现了显著突破。ChinaBio生物医药投融资大会了解到，人工智能（AI），尤其是深度学习算法的融入，极大地提升了肽段鉴定与定量的准确性，有力推动了生物标志物的发现进程，并加速了对生物意义的解读。这些技术革新促使 MS 蛋白质组学技术从最初局限于实验室探索，逐步发展成为一个高灵敏度、自动化程度高，且适用于多种生物样本类型的强大研究平台。

该综述从 7 个不同维度展示了 MS 蛋白质组学在解析生物系统方面的多维应用。例如，表达蛋白质组学有助于深入了解蛋白质在不同条件下的定量变化情况；化学蛋白质组学和单细胞蛋白质组学研究进一步拓展了技术应用边界，前者为药物靶点发现及机制研究提供了全新工具。ChinaBio生物医药投融资大会了解到，后者则成功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原有的空间信息，让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。

综述还着重探讨了 MS 蛋白质组学技术革新在临床应用中展现出的巨大潜力，特别是在疾病诊断和治疗决策制定方面。以血浆蛋白质定量分析为例，尽管面临血浆蛋白质丰度跨度极大的挑战，但随着技术的不断进步，现有的 MS 工作流程已能够对未经处理的血浆样本进行有效分析，并且通过部分流程优化，实现了每天对数百个样本的快速检测，这为大规模临床队列研究提供了有力支持。

然而，综述也明确指出，MS 蛋白质组学技术从生物标志物的发现到临床测试的转化过程中，依然面临样本处理标准化、成本控制以及临床验证等诸多挑战。未来，需借助靶向蛋白质组学策略，结合内标定量和标准化流程来逐步攻克这些难题。

最后，作者对蛋白质组学的未来发展前景进行了展望。在自动化技术不断发展、多组学数据深度整合以及 AI 技术大力推动的背景下，蛋白质组学技术将持续突破现有瓶颈，有望为基础生物学研究和精准医疗领域带来革命性变革。

文章来源：中国科学报