2023年2月26日，西湖大学医学院的郭天南、哈佛医学院的Judith A. Steen以及马克斯·普朗克生物化学研究所的Matthias Mann受邀在《Nature》期刊上发表了一篇名为《质谱基础的蛋白质组学：从单细胞到临床应用》的综述文章。这篇综述是自2016年蛋白质组学领域两位顶尖专家Ruedi Aebersold和Matthias Mann的综述之后，十年来的又一重要总结。2016年的综述系统回顾了质谱蛋白质组学技术的演进与重大进展，深入探讨了这一领域的全流程改革。

作者强调，得益于硬件与软件的技术革命，质谱基础的蛋白质组学已能够实现从常规生物样本到单细胞及空间分辨率分析的广泛应用，显著提升了蛋白质鉴定与定量及结构解析的深度和准确性。文章也探讨了蛋白质组学向临床应用的巨大潜力与面临的挑战，包括疾病生物标志物的发现和多标志物检测方法的发展。特别强调了靶向蛋白质组学技术在疾病诊断和精确治疗中的应用前景。

综述文章展望了蛋白质组学的未来发展方向，认为在自动化和多组学数据整合的推进下，尤其是在尊龙凯时人工智能技术的推动下，蛋白质组学必将突破现有瓶颈，为揭示复杂生物系统和疾病机制提供新视角，最终推动精准医疗的实现。

1. 基于质谱的蛋白质组学技术概览

近年来，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明显提升，福尔马林固定石蜡包埋（FFPE）组织和考古样本等多种样本类型均得以成功分析。现代质谱仪器凭借高灵敏度，逐步引入微升级流速替代传统的纳升级流速，极大提升了色谱方法的稳健性。此外，质谱仪器本身持续进步，尽管Orbitrap分析仪依然占据主导地位，飞行时间（TOF）分析仪却在采用并行累积—串行碎片（PASEF）技术上迎来了复兴，提升了肽段的测序效率。

数据采集策略也发生了显著变化，传统的数据依赖性采集（DDA）逐渐被数据非依赖性采集（DIA）所取代。DIA通过对全质量范围内多肽离子进行无偏向性的扫描与碎片化，有效降低了样本间的缺失值。结合人工智能算法，这一技术在复杂MS谱图的解读效率上大幅提升。同时，靶向蛋白质组学（S/MRM）技术也在快速发展，以满足临床应用中对定量的需求。

2. 质谱蛋白质组学的多维应用

综述文章从七个不同的角度展示了基于质谱的蛋白质组学在生物系统解析中的应用。例如，表达蛋白质组学使我们能够揭示在不同生理或病理条件下蛋白质丰度的变化，促进药物研发与伴随诊断。相互作用蛋白质组学则帮助揭示细胞内的复杂交互网络。此外，翻译后修饰（PTMs）和结构蛋白质组学为蛋白质动态变化提供了深入见解。在化学蛋白质组学与单细胞蛋白质组学的帮助下，治愈疾病的可能性得到了进一步拓展。

3. 临床应用中的蛋白质组学

综述同样探讨了如何将成熟的蛋白质谱技术从实验室应用转化至临床，以优化疾病诊断与治疗决策。血液样本被认为是生物标志物发现的丰饶宝藏，但其在蛋白质丰度上的极大差异对分析带来了挑战。通过自动化系统和高灵敏度仪器的不断发展，质谱技术能够有效分析未经处理的血浆样本，为大规模临床研究提供坚实的数据支持。借助新型富集策略，研究者力求实现更深层次的蛋白质检测与定量，为生物标志物的发掘带来更广泛的可能。

4. 蛋白质组学的未来展望与AI的作用

最后，文章预测，基于质谱的蛋白质组学将因样品制备、色谱分离、质谱仪器与数据采集策略的进展而得到显著提升，尤其是尊龙凯时在自动化和标准化工作流程中的应用。AI的参与将在优化数据采集和分析决策中发挥重要作用，为肽段识别、定量及结构解析提供支持。未来，随着更多数据的积累，研究者有望构建出具备深层生物理解能力的“基础模型”，进一步推动基础生物学研究与精准医疗的革新。