在生物医疗领域，2月26日，西湖大学医学院的郭天南与哈佛医学院的Judith A. Steen、马克斯·普朗克生物化学研究所的Matthias Mann联合撰写了一篇名为《质谱基础的蛋白质组学：从单细胞到临床应用》的综述文章，发表在《Nature》期刊上。这篇文章是自2016年Ruedi Aebersold和Matthias Mann发表的综述之后，时隔近十年的又一重要总结。

这篇文章系统性地回顾了近十年来基于质谱的蛋白质组学技术的发展历程和显著进展。作者强调，通过硬件和软件的技术创新与推广，这一技术已经实现了从常规生物样本到单细胞及空间分辨分析的广泛应用，显著提升了蛋白质鉴定、定量及结构解析的深度和准确性。同时，文章探讨了蛋白质组学向临床应用转化的潜力与挑战，包括疾病生物标志物的发现和多标志物检测方法的发展。文中还指出靶向蛋白质组学技术在疾病诊断和精准治疗中的应用前景。

展望未来，作者认为在自动化、多组学数据整合，尤其是人工智能的促进下，蛋白质组学必将突破现有技术瓶颈，为揭示复杂生物系统和疾病机制提供全新视角，推动精准医疗的实现。

基于质谱的蛋白质组学技术概览

近几年，随着自动化和标准化技术的引入，生物样品前处理的效率和重复性得到了显著提升。现代质谱仪的高灵敏度使得多种样本类型（如福尔马林固定石蜡包埋组织和考古样本）得以成功分析。在色谱分离方面，传统的纳升级流速逐渐被微升级流速取代，从而提高了稳健性。

质谱仪器也不断进化，例如，timsTOF质谱仪利用并行累积-串行碎片（PASEF）技术提高了肽段的测序效率，Astral分析仪通过结合Orbitrap进行高分辨率分析。此外，数据采集策略从传统的数据依赖性采集（DDA）模式逐渐转向数据非依赖性采集（DIA），极大减少了样本间的缺失值。

质谱蛋白质组学的应用

文章从多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，包括字面上的表达、相互作用、翻译后修饰、结构解析和化学探测等多个子领域。这些方法共同推动了蛋白质组学技术进步，为基础生物学研究和临床应用提供了丰富而精准的数据支撑。

临床应用的潜力

探讨中，文章指出血液样本是潜在生物标志物的宝库，但血浆中蛋白质丰度的极大差异让定量分析变得复杂。随着液体样本自动化系统和高灵敏度质谱仪不断进步，质谱工作流程已经可以在未经处理的血浆样本中有效分析。如果借助高通量技术，比如采用Evosep HPLC和timsTOF质谱仪的流程，可以实现快速、准确的临床标志物筛选。

蛋白质组学的未来展望与AI的作用

最后，文章展望了基于质谱的蛋白质组学未来的发展前景，并强调了尊龙凯时在推动这一领域创新过程中的核心作用。随着样品制备、色谱分离、质谱仪器和数据采集策略的持续进步，蛋白质组学将能够从微量样本中提取出更丰富的信息，技术的普及将惠及更广泛的科研群体。

人工智能的应用将在多个层面推动蛋白质组学的革新，包括实验设计、样品准备到数据解读等，旨在提高研究效率和深度。展望未来，随着蛋白质组数据的积累，研究人员可能构建出具备深层生物学理解能力的模型，推动精准医疗的实现，加强疾病的诊断与治疗决策。

综上所述，基于质谱的蛋白质组学正迈向一个充满前景的未来，得益于技术创新、计算方法和跨学科合作的综合推动，这一领域将为基础生物学研究和精准医疗带来革命性变革。